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    基于工作流的大型仓库物流监控系统设计

      信息来源:   发布时间:2021-11-23  点击数:

    0 引言

    随着我国经济的崛起,物流业也快速发展,仓储逐渐受到厂商和社会的关注。合理配置仓库资源,增强仓库的作业水平,塑造现代化的大型仓库物流监控系统,对于提高第三方物流企业经济效益具有重要意义[1⁃3]。但目前大部分大型仓库物流监控系统,主要面向结构化的业务过程,功能单一,监控性能差,不能很好地满足工作需求。工作流技术能够实现企业业务过程的建模和仿真,并对业务过程进行完善和集成调控,确保业务过程的自主化。将工作流管理技术同大型仓库物流监控系统有效结合,能够确保大型仓库物流监控系统的灵活性增强,可基于物流企业的相关需求,高效率塑造业务工程,使得企业效益最大化[4⁃5]

    当前有关仓库物流监控系统设计的方法较多,但是都存在着相关的问题。其中,文献[6]分析了利用EDI的物流监控系统,但是该种系统存在成本高、用户数量少等缺陷。文献[7]提出了基于RFID射频识别的仓储物流监控系统,其采用射频信号自动识别目标对象,并且采集相关数据,识别工作适用于不同的恶劣环境,但是存在效率低和误差高的问题。文献[8]采用Petri网对物流系统进行监控,对仓库物流系统的出入库流程进行建模,实现物流过程的全方位监控,但是该种方法无法解决仓库物流系统中的并发性和异步性,存在高的局限性。文献[9]提出了基于监控组态工具的仓库物流监控系统,可实现物流监控系统的实时控制、数据采集以及通信联网,但是该种方法投资较高。

    为了解决上述分析的问题,本文提出了基于工作流的大型仓库物流监控系统,该系统包括数据层、业务层以及表示层。系统具有运输管理功能、仓储管理功能、客户管理功能、系统维护功能、监控管理功能和工作流管理功能。给出了用户采用系统进行检索和查询的关键代码。实验结果说明,所设计的大型仓库物流监控系统的监控时间、监控效率以及监控精度性能都较优,具有较高的应用价值。

    1 基于工作流的大型仓库物流监控系统设计

    基于工作流理论,设计大型仓库物流监控系统,能够提高系统的灵活性和鲁棒性。同时可确保企业物流效率和经济效益最大化。

    1.1 系统的总体结构

    基于工作流的大型仓库物流监控系统是一个Web Wf MS(基于Web的工作流管理系统),Web Wf MS的工作流管理系统采用构件化设计,采用脚本语言对仓库物流监控的工作流过程进行描述,在Window Server条件下,实现系统服务器端的运行,采用数据库保存工作流系统中的数据,客户通过浏览器同服务器实现信息的沟通,系统的总体结构如图1 所示。

    图1 系统设计的总体结构

    图1 系统设计的总体结构  下载原图


    系统包括如下三层结构:

    (1)数据层。数据库用于存储仓库物流监控系统中的数据,主要有过程定义数据、工作流流程数据以及用户数据。

    (2)业务层。该层包括过程定义工具、工作流引擎以及管理工具。工作流引擎是总体仓库物流监控系统的关键模块,其对过程定义进行解释、为过程实例创造运行环境、对实例进行调控。系统依据Web服务器完成工作流引擎的扩展。

    (3)表示层。也就是客户端:系统用户采用浏览器同系统进行信息的查询和处理,并对系统进行相应的操作。主要的系统用户有:过程定义人员,塑造仓库物流监控业务流程模型,对客户端应用程序进行设计的人员;系统管理员,通过工作流管理监控工具,对工作流的运行实例、活动实例的状态进行监测,同时对用户使用系统的权限进行限定;普通用户,也就是物流监控系统的最终用户,这些用户可采用浏览器界面进行相关的操作。

    1.2 系统实现工作流功能

    大型仓库物流监控系统包括运输管理功能、仓储管理功能、客户管理功能、系统维护功能、监控管理功能和工作流管理功能6 个部分。系统的逻辑功能如图2所示。

    图2 系统的逻辑功能图

    图2 系统的逻辑功能图  下载原图


    1.2.1 仓储管理功能

    仓库物流管理的关键是对仓库的出入库管理、库存管理和盘点,并且提供有关库存、不良品等报表和实时的仓库储位图形显示,进而为用户查询提供全面的服务。

    1.2.2 物流监控功能的设计实现

    大型仓库物流监控系统中的物流监控功能模块包括图形监控模块和故障诊断和报警模块,实现对系统中设备和流程的状态进行监控和报警。详细的实现过程为:

    (1)获取仓库物流监控系统的状态数据,仓库物流监控系统设备的执行机在运行每次处理过程中,可反馈状态报告。该状态包括处理命令的当前运行状态、运输设备的当前状态、处理命令完成、删除和调整、处理故障等信息。因此能够及时了解仓库物流监控系统的状态,并且能够利用传感器获取物流监控系统的状态信息,如采用设置在货叉上的传感器能够获取仓库堆垛机货叉堆货的高度以及宽度等信息。

    (2)监视物流系统对反馈的状态数据进行划分和统计分析,并通过图形监控模块,在屏幕上用图形呈现出物流设备和运输设备的状态。

    (3)通过故障诊断和报警模块,对物流监控系统中的异常状态进行检测和操作,同时基于不同的情况提出相关的解决措施,并对故障进行报警。

    (4)人机交互。为系统管理人员检索库存数据、生产计划、设备状态等信息提供服务,管理人员能够对系统的运行和异常进行及时处理。

    1.2.3 工作流管理功能的设计实现

    (1)过程定义

    过程定义中包含全部可确保工作流有效运行业务过程的所有信息,如停止要求、活动控制方案、应用程序以及数据的调用信息等。

    (2)工作流子系统和工作流引擎

    工作流子系统中包括各种类型的工作流引擎。工作流引擎是工作流系统的核心部分,其主要的功能有:定义解释过程,塑造过程实例同时对其运行进行管理,对用户工作表增加新的工作项,采用应用程序接口调用应用程序等。不同类型工作流引擎采用协同方式实现信息交流。大型仓库物流监控系统中的工作量较多,需要长期实现,需要对定义仓库物流监控系统的过程以及过程解释,塑造过程实例同时调控过程的运行等。

    1.3 数据库设计

    本文的大型仓库物流监控系统中的工作流管理系统的数据存储在数据库中。而数据库采用形式化描述存储数据。工作流管理系统中的信息保存在工作流列表中,可激发各工作流的运行。工作流的非正常实例化信息保存在工作流列表中。如果用户塑造新的工作流,系统会对新工作流设置惟一的表示序号,基于该序号能够为用户设置一个工作流描述表和工作流变换表。工作流描述表实现了对活动活动实例的作用对象以及其权限的形式化描述。工作流变换表存储着工作流节点间的变换状态,包括工作流节点的序号和标识两部分。用户任务表主要针对用户进行的活动,其对工作流管理系统中的处于活动状态和变换状态的工作流进行存储。开始运行工作流的过程中,用户任务表中保存工作流的起始节点。操作完节点后,工作流引擎会在用户任务表中过滤已完成操作的节点,并将符合触发规范的全部后续节点增加到用户任务表中。存在于用户任务表中的活动和操作者,具备处理工作流的权限。用户使用仓库物流监控系统时,当用户登录系统后,系统通过查询该表,向用户呈现出此刻还未完成处理的工作流,提示用户完成相关的任务。

    1.4 工作流代码设计

    本文系统集成了用户检索和修改功能,对于用户的检索操作,系统向用户反馈检索结果的全部列表,也能够反馈给用户所需的列表项。用户通过系统的客户端对信息进行调整。系统支持基于不同事务的处理手段,对不同记录进行批量修改,可确保总体数据库的完整性。检索数据库并返回结果表:


    通过微软的.NET技术,设置规范的SQL查询语句,系统运行检索,同时将检索结果存储在内存表Infor⁃m Ta中。执行数据库命令:


    运行管理类的SQL语句,并同时将失败原因反馈到客户端。运行管理类可实现设备以及物流人员的增加和删除等。



    上述函数执行仓库物流监控系统用户的查询语句,仅能返回首行首列值。并且用户对某目标进行检索时,该函数能够快速向用户提供相关的检索结果。

    2 实验分析

    为了验证本文系统的有效性,需要进行相关的实验分析。实验分别采用本文系统和基于RFID射频识别的物流监控系统,对某大型服装仓库物流状态进行监控测试。

    监控性能测试,选用实验服务物流企业的实际监控数据共6 组,检验本文系统和基于RFID射频识别的物流监控系统的监控性能,结果如表1 所示。

        下载原表

    表1 不同系统的监控性能对比

    分析表1 可得,本文系统的监控时间以及精度都优于基于RFID射频识别的仓库物流监控系统,说明本文系统具有较高的优越性。在系统压力测试中,分析了两种系统在不同的服装仓库物流系统并发量中的监控效率,如图3 所示。分析图3 可以看出,随着并发量的增加,两种系统的监控效率都不断降低,但是本文系统的监控效率始终高于基于RFID射频识别的仓库物流监控系统,说明本文系统具有较高的鲁棒性和监控效率。

    图3 系统监控效率同并发量关系

    图3 系统监控效率同并发量关系  下载原图


    3 结语

    本文提出基于工作流的大型仓库物流监控系统,该系统采用构件化设计,采用脚本语言描述仓库物流监控的工作流过程,通过数据库保存工作流系统中的数据,客户端通过浏览器的方式完成信息交互,系统包括数据层、业务层以及表示层。系统由运输管理功能、仓储管理功能、客户管理功能、系统维护功能、监控管理功能和工作流管理功能6 大功能模块构成。给出了用户采用系统进行检索和查询的关键代码。实验结果表明,所设计的大型仓库物流监控系统的监控时间、监控效率以及监控精度性能都较优,具有较高的应用价值。

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