日益污染的环境对供应链和物流造成了深远影响,最直接的就是,顾客购买商品时会更加关注原产地信息,更加关注食品流通和商品物流的安全性,而溯源系统则是保障和监测商品和食品安全的最有效手段之一。因此,物流各个环节信息的溯源不应该是浮光掠影般浮于表面,而是应该刨根问底追本溯源。
溯源性是包含商品原料、组成成分等,同时覆盖生产、加工、流通的所有阶段,并具备跟踪追寻物流信息的能力。目前物流溯源行业集中度低,产业链条长,同时在新冠疫情,食品添加剂滥用,全球核污染等背景下,对物流溯源工作带来了挑战和机遇。以大数据、人工智能、区块链等为代表的新一代技术也为物流追溯技术和系统提升提供了有力的支撑。鉴于此,各大物流企业如何建立安全溯源系统,从原材料、生产加工、仓储物流、市场流通等过程进行全链条的有效追溯,是一个十分迫切且值得研究的方向。本文阐述物流溯源发展趋势、关键技术和实际应用,希望为各物流企业提供参考。
物流溯源系统的基本要素是产品跟踪与识别、供应链信息采集与管理、数据集成与查询分析,这些要素与信息技术有着密切关联,且都是以各类信息技术的综合应用为基础的,以下总结了物流溯源系统的发展历程:
起步阶段:20世纪90年代,物流溯源系统最初由欧盟为应对疯牛病问题开始被引入并逐步建立,这是作为质量安全保障措施被引入食品工业的。彼时的溯源系统不管是纸质记录还是电子记录,更多是一种简单的,单环节的信息记录系统。
发展阶段:2008年开始,物联网技术的发展为生产、加工、物流、仓储、交易等各环节的信息有效传递提供了基础,为构建数据实时传输的物流溯源系统提供了技术支持。可以看出以条码、RFID 为代表的自动识别技术为溯源商品的标识起到了重要作用,以无线传感器网络技术为代表的信息感知技术为物流各环节信息的快速采集和实时监测提供了有力支撑,从而促进了数字化物流溯源系统的深入应用。
蝶变阶段:现阶段,物流溯源系统的深入应用面临着各种问题,如内容无法衔接,数据共享困难,不确定因素多,数据的真实性不能得到保证等等。以人工智能、大数据、区块链为代表的新一代信息技术的发展为解决物流溯源面临的问题提供了技术支撑,溯源系统也迎来了蝶变阶段。
时间 |
阶段 |
特点 |
20世纪90年代-2009年 |
起步 |
单一环节信息记录 |
2010年-2017年 |
发展 |
物联网数据整合 |
2018年至今 |
蝶变 |
多智能技术组合 |
我国物流溯源体系建立距今还不到20 年,发展过程中还存在许多问题。
溯源体系搭建不兼容:各个环节的溯源系统之间不能实现信息共享,彼此间不兼容,使得物流溯源整体运行效率低,单一的溯源系统往往无法完成商品的整个溯源,还造成溯源信息的分散化以及有效信息的浪费。
信息管理技术不成熟:物流溯源体系的搭建涉及到生产、加工、配送、零售以及监管等各方面,各个环节需要详细记录产品的信息,设立相关数据库,另外还要管理主体信息、检测数据信息、执法数据信息等,目前信息记录尚不规范,容易被篡改。
信息采集不完全:目前的物流溯源主要是建立在加工、储存、销售这些环节上,缺乏原料来源比如农业种植,工厂生产等关键点数据采集。而当溯源过程中信息采集记录有问题时,溯源整个过程都会受到影响。
目前应用最为广泛和成熟的物流溯源系统主要通过标签、定位技术和传感、传输技术实现。在商品物流所涉及的每一个环节中都会对商品进行标签记录重要信息,而且会将所记录信息保存到云平台系统中。如果需要追溯商品信息,就需要对商品标签进行识别,进而精准查询溯源信息。用到的技术主要有以下四种:
(1)标签技术:市场上主流的标签技术主要有三种:条形码技术,二维码技术以及RFID技术。条形码:是将宽度不等的黑白条纹按照一定的编码规则排列的一种标识图形,以读写快,可靠性强,成本低等特点著称。二维码:也是按照一定的编码规则排列的一种标识图形,能存储更多的信息量和类型。RFID 技术:一种通过无线通信技术来识别信息的射频技术,与二维码、条形码不同的RFID技术通过无线电讯号来识别RFID标签上的信息。
(2)GPS定位技术:无线电导航定位,以卫星为基础,具有速度快,全天候,自动化,精度高等特点,已经成为物流溯源的基础技术。
(3)传感器技术:是一种可以通过特定规律将被测对象转化为易于传输和处理的电子信号的技术,例如检测温湿度的传感器。
(4)GPRS传输技术:通用分组无线服务技术,可以利用GPRS无线传输技术搭建远距离数据传输平台。
人工智能降低物流溯源过程断链程度:人工智能技术的快速发展能够提升物流溯源的颗粒度,商品和食品供应链涉及多个环节、需要多方协作、具有多维特征,而对每个溯源环节的拆分与重组是供应链中的普遍现象,这也会导致溯源经常产生断链。人工智能为将解决溯源断链问题提供技术支撑,在供应链之间,可以预测溯源各环节信息流动路径,基于深度学习等技术,开发数据缺失下的溯源信息补偿方法,降低溯源断链程度。
大数据提升物流溯源预测预警能力:预测预警对物流溯源系统中商品的质量安全非常重要,传统预测是基于随机抽样数据和逻辑推理,而大数据预测可以实现精准预测。一方面可以针对天气变化,突发事件等,构建环境变化下的预测模型。另一方面,可以面向库存分析、市场供求分析等关键过程,构建大数据中心,全面掌控物流溯源环境的各种信息,变被动发现为提前研判。
区块链增强全程溯源可信度:物流溯源系统时空跨度大、参与主体众多且分散,加之数据采集时缺乏约束机制,易造成信息不透明,导致追溯信息可信度不高。区块链技术具有分布式台账、去中心化、集体维护、共识信任等特点,被证明在解决目前追溯系统可信度问题方面具有先天技术优势。沃尔玛和Kroger公司是最早将区块链引入到物流溯源中的,最初的应用案例是中国猪肉和墨西哥芒果,结果表明在使用区块链技术以后,食品的物流溯源全流程记录只需要几秒钟就可以完成确认。近几年,国内物流企业如顺丰,菜鸟等均已将区块链技术引入溯源系统做试点应用。
传统的物理溯源方法虽然具有直观性,但容易造成标签丢失、记录出错、信息不完整等问题,从而无法获得产品的真实产地信息。因此可以通过化学手段来对产品产地进行识别,并通过溯源系统,可以追踪食品中的辐射物,添加剂,重金属等有害物质的来源,目前常用的溯源检测技术有稳定同位素分析、近红外光谱分析、基因片段分析等等。比如稳定同位素溯源分析,在近几年被认为是食品有效的溯源分析手段。动植物中的稳定同位素比是反映动植物生长环境的主要因素,其含量会因为维度、气候、地理位置、植物种类、动物的饲养方式不同而发生变化,而且不同产地的农产品中稳定同位素的比值也有所不同,可以根据这一特性判断不同产品的真实产地。
从源头到末端,从农田到餐桌,物流溯源各环节的信息流组成了一个共同参与、相互协同的复杂网链。人工智能、大数据、区块链等技术都有不同特点,在解决物流溯源问题是具有一定优势的,但物流企业在解决溯源系统面临的深度问题时,也更应注重不同技术的融合。当河水的眼泪不再清澈,高山的头发日见稀疏,那时候,物流溯源也没法改变恶化的环境。最后,引用法国文学家雨果一句诗:“大自然是善良的母亲,也是冷酷的屠夫!”
作者:陈齐(微信:15871809920)
简介:武汉理工大学硕士;法国里昂商学院交流学者;曾服务于SF,JD等公司供应链部门;在European Journal of Operational Research,International Journal of Production Research等物流领域国际顶级期刊发表多篇论文;授权多项国家发明专利;“物流沙龙”专栏作家;致力于智慧供应链和前沿科技等领域新应用的推动和传播。
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