譯者 | 李睿

審校 | 重樓

供應鏈是一個復雜的物流系統，它將原材料轉化為分銷給最終消費者的產品。研究機構IoT Analytics公司提出可以改變全球供應鏈未來的8項關鍵技術。本文將探討數據流如何幫助在這一領域進行創新。來自寶馬、博世和沃爾瑪等全球參與者的實際案例研究顯示了實時數據流的價值，通過構建用例來改善供應鏈，例如自動化內部物流、車輛跟蹤和追蹤，以及與制造執行系統（MES）和企業資源計劃（ERP）集成的前瞻性和特定于場景的決策。

改變全球供應鏈未來的八項關鍵技術

根據IoT Analytics公司日前發布的一份研究報告顯示，數字供應鏈市場正開始加速發展。8項供應鏈技術創新正在幫助全球供應鏈變得更加強大，其中包括AS/RS技術、內部物流機器人、物聯網跟蹤和追蹤、支持人工智能的軟件以及供應鏈數字孿生等。

該公司在報告中指出，“26周(或半年)是企業目前等待半導體訂單的平均時間。在某些情況下，需要更長的時間。在當前面臨的供應短缺之前的平均時間約為14周。這只是供應鏈問題給全球經濟帶來壓力的一個例子。”

在全球供應鏈中采用Apache Kafka的數據流

在全球供應鏈中，實時數據勝過慢速數據，在任何行業都是如此。大多數現代供應鏈依賴于數據流的事實標準Apache Kafka來改善內部和外部系統之間的信息流。

Confluent公司技術布道者Kai W?hner寫過很多關于Apache Kafka及其更廣泛的生態系統的數據流的文章：

• 《效率：Apache Kafka用于供應鏈管理（SCM）優化》
• 《案例研究：Apache Kafka在食品和零售行業的實時供應鏈》
• 《實時：由Kafka驅動的供應鏈控制塔》
• 《創新：用數據流構建后現代ERP》

需要明確的是，數據流是一個概念，Apache Kafka是一種集成和關聯傳入和傳出信息的技術。數據流不與其他供應鏈產品或技術競爭。Apache Kafka或者是解決方案的一部分(例如，在ERP或MES云服務中)，或者連接不同的接口(例如，傳感器、機器人、IT應用程序、分析平臺)。

在這種背景下，以下了解物聯網分析的8項關鍵技術如何改變全球供應鏈的未來，以及數據流如何在這里發揮作用。以下實際示例表明，在每個部分中提到的數據流部分并不是物聯網分析提到的關鍵技術，而是整體解決方案或實現的一部分。

1.自動分揀和檢索系統

物料搬運和內部物流協會將內部物流定義為企業內部系統的連接和相互作用的整個過程，包括物料流、自動導向車輛、物流、生產和企業場所的貨物運輸。

自動分揀和檢索系統(AR/RS)取代了傳送帶、叉車和貨架。這些系統是帶有嵌入式軟件的專用機器。然而，這些機器和整個物流過程(包括許多其他應用程序)之間的數據同步對于盡可能自動化和改進內部物流至關重要。

內部物流將自動分揀和檢索系統(AR/RS)與倉庫管理系統(WMS)、企業資源計劃(ERP)和制造執行系統(MES)等標準軟件相結合。這些系統中的大多數都是通過各種傳感器和應用實時連接的。數據流非常適合這樣的標準軟件。因此，大多數現代的云原生MES和ERP系統利用由Apache Kafka提供支持的數據流。

Critical Manufacturing是由Apache Kafka提供支持的行業領先MES。它結合了MES事務工作負載和大數據物聯網分析。來自AR/RS和其他物聯網系統的數據被實時攝取、存儲、處理、轉換和分析。Data Streaming為嵌入MES中的大規模在線或離線數據處理提供了一個持久的、分布式的、高度可擴展的統一分析平臺。

2.利用市場情報采購軟件

物聯網分析將采購和供應商管理軟件定義為尋找供應商的輔助工具，以確保他們擁有適當數量的合適組件來維持其活動。這一領域的最新創新是增加了市場情報，使采購團隊能夠采取更具戰略性的行動。

沃爾瑪公司利用包括采購和采購在內的整個供應鏈的數據流，實現實時庫存管理、經濟高效的采購和更好的客戶體驗：

根據沃爾瑪公司云計算副總裁的介紹：“沃爾瑪是一家年收入5000億美元的大型公司，所以每一秒都價值數百萬美元。Confluent公司作為我們的合作伙伴是非常寶貴的。Kafka和Confluent平臺是沃爾瑪公司數字化全渠道轉型和成功的支柱。”

3.物聯網跟蹤設備

在許多類型產品的分銷和物流中，跟蹤和追蹤決定了一個獨特物品或財產的當前和過去的位置(以及其他信息)。物聯網設備提供傳感器和連接模塊(例如通過蜂窩網絡)。

使用Apache Kafka的數據流是博世電動工具公司物聯網的關鍵推動者。

博世公司通過Confluent Cloud隨時隨地跟蹤、管理和定位從倉庫到作業現場的工具和其他設備。

4.供應鏈數字孿生

數字孿生是指潛在的和實際的物理資產(物理孿生)、流程、人員、地點、系統和設備的數字副本。

“數字孿生”這一術語通常是指單一資產的副本。在現實世界中，存在著許多數字孿生。“數字線程”一詞涵蓋了一個或多個數字孿生的整個生命周期。

在供應鏈場景中，數字線程是供應鏈流程的數字模型，用于監視、模擬和預測。

存在各種物聯網架構，用于構建具有數據流的數字孿生或數字線程。

Mercury Systems公司是一家服務于航空航天和國防工業的全球性技術公司。該公司建立了一個由數據流驅動的數字線程，將整個產品生命周期的設計和產品信息匯集在一起：

包括以下技術：

• 基于Mendix的門戶，結合PLM/ERP/MES的數據。
• 融合的云原生和可靠的實時事件流跨應用程序。
• 人工智能和機器學習技術。

數字線程允許Mercury Systems公司使用通用工具在一個位置查看所有數據。數據流的進一步好處是更快的上市時間、擴展能力、改進的創新管道和降低的故障成本。

5.內部物流機器人

智能工廠包括各種機器人，使車間流程自動化并生產有形商品。例如，自主移動機器人(AMR)是一種自動使用車載傳感器在設施周圍移動材料的車輛。許多汽車制造商已經在他們的工廠里使用這些機器人。例如汽車廠商的梅賽德斯“56號工廠”，這家工廠是梅賽德斯公司的旗艦項目。該工廠不再使用紙張，只使用數字服務。自主移動機器人(AMR)在生產線和工人周圍工作。

機器人不能單獨工作，它們需要與其他系統和應用程序進行通信，以便為生產線上的設備和工人提供合適的部件。

寶馬集團利用數據流將其智能工廠的所有數據連接到云端。機器人將數據攝取到云中完全托管的Kafka集群中。寶馬集團將其30多個生產設施和全球銷售網絡產生的所有數據實時提供給全球業務的任何人。

寶馬的使用案例包括：

• 全球工廠的物流和供應鏈。
• 正確的庫存(實體庫存和SAP等ERP系統)。
• OT/IoT與OPC-UA等開放標準的集成。
• 準時、有序生產

以下是寶馬為這個(以及其他)用例選擇數據流的原因：

• 為什么是Kafka?解耦、透明度、創新。
• 為什么選擇Confluent?穩定性是制造業的關鍵。
• 為什么選擇Confluent Cloud?關注業務邏輯。
• 物流和生產系統之間的解耦。

6.人工智能支持的庫存優化

現代庫存規劃是一項數據量非常大的任務，企業需要匯編數百萬個數據點。支持人工智能的庫存優化軟件正在幫助企業以比以往更快的速度處理這些數據。它可以自動化、簡化和控制進出庫存流程，并利用人工智能功能改進流程。

AO.com是眾多利用數據流進行供應鏈實時庫存優化的零售商之一。這家電器零售商提供高度個性化的在線零售體驗，將每次客戶訪問都變成一對一的營銷機會。這是唯一可能的，因為AO.com將庫存數據與歷史客戶數據和實時數字信號(例如移動應用程序中的點擊)相關聯。

只有基于整個供應鏈的庫存信息進行人工智能實時決策，才能實現特定情境的定價、折扣、追加銷售和其他技術。來自倉庫、百貨公司、供應商、運輸和類似庫存相關數據源的信息必須相互關聯，以最大限度地提高客戶滿意度和收入增長，并提高客戶轉化率。

7.主動式現場服務

物聯網分析描述了人們在電信和許多其他行業都經歷過的痛苦：“基于物聯網的主動式現場服務軟件提供了傳統現場資產服務的升級。傳統的現場服務軟件主要通過在故障報告后將現場服務技術人員分配到現場進行反應性工作，而主動式現場服務則使用物聯網和預測性維護，在資產發生故障之前將現場服務技術人員派遣到遠程站點。”

英國電信(BT)是一家在180個國家開展業務的電信廠商，該公司利用數據流向外部公開實時數據事件，以改善現場服務。因此，這提供了更好的客戶體驗，并創造了額外的收入流。

例如，由于實時數據，寬帶中斷可以在發生時甚至在發生之前被識別出來。這就實現了主動的現場服務。客戶可以實時收到通知。高級客戶的手機甚至可以收到額外的數據，以在服務中斷期間保持連接。

英國電信的企業架構包括混合和多云數據流部署。

8.供應鏈可視化軟件

供應鏈可見性對于建立供應鏈網絡至關重要，因為供應鏈網絡能夠在全球新冠疫情或俄烏沖突等中斷事件中幸存下來。諸如“我的貨物什么時候到?”或“哪個替代供應商有庫存要發貨”之類的問題?只對整個供應鏈的實時信息負責。

BAADER公司是一家為食品加工行業提供創新機械的全球制造商。他們在Confluent Cloud上運行基于物聯網和數據驅動的食品價值鏈。

基于Kafka的基礎設施作為完全托管的服務在云中運行，以提供端到端的供應鏈可見性。單一的事實來源顯示了食品價值鏈上工廠和地區之間的信息流：

關鍵業務操作是全天候可用的，用于跟蹤、計算、警報等。

從技術角度來看，MQTT提供了與機器和來自車輛的GPS數據的連接。ksqlDB在從邊緣攝取數據之后，直接連續地處理運動中的數據。Kafka Connect連接器集成了應用程序和IT系統，例如Elasticsearch、MongoDB和AWS S3。

數據流優化全球供應鏈

創新的物聯網技術改變著全球供應鏈。其結果是實時降低成本的端到端可見性和更好的客戶體驗。

來自不同行業的企業的案例研究表明，創新的物聯網技術和數據流與事實上的標準Apache Kafka是如何實現創新的，同時保持不同的業務部門和技術之間的解耦。只有可擴展和分布式的實時數據流平臺才能實現這種創新。

原文標題：Global Supply Chain With Kafka and IoT，作者：Kai W?hner