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    基于物联网技术的物流云仓储实训教学系统

      信息来源:   发布时间:2021-07-24  点击数:

    1. 引言

    二十一世纪, RFID技术之所以能够如此迅速发展, 是因为各个国家的要求及那些大型物流企业的需求起着主导性作用。物联网刚兴起就投入到发展的大潮之中, RFID技术起到了关键性、决定性的作用。在未来的发展中, RFID技术可继续引领着物流、智能购物等诸多创新行业的发展。物流云实训系统是在高校已有的实验基础上, 经过多方面的研究与创新使得物流云实训系统更加全面与完善, 实行动手动脑的教学方式, 使学习者在学习系统原理和技术的过程中也能亲自动手实践, 掌握物流的整个过程并熟悉物流系统各环节的有关常识。总之, 通过对高校老师基础研究, 并实际运用于物流企业制造运行的物流系统之上。

    2. 系统设计原理

    此设计将不同于一般的仓储物流管理的工作方式与运行流程, 基于物联网技术的物流云仓储实训教学系统, 就是把整个过程中重要的信息数据利用RFID电子标签记录下来并贴在相关物品上, 可以更有效地管理仓库的操作运行, 包括货物出入库、货物盘点等。

    2.1 RFID技术

    RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术, 它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据, 识别工作无须人工干预, 可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签, 操作快捷方便。

    2.2 RFID系统的优点

    (1) 使用便利

    在使用过程中不需要直接接触操作是RFID最大的优点;RFID电子标签是将数据存在芯片中, 因此可以免受污损。使用十分方便快捷。

    (2) 可靠的安全性

    RFID承载的是电子式信息, 其数据内容可经由密码保护, 使其内容不易被伪造及变造。

    (3) 体积小型化、形状多样化

    RFID在读取上不会受尺寸大小与形状所限制, 所以不需为了读取精确度而配合纸张的固定尺寸和印刷品质。除此之外, RFID电子标签更可往小型化与多样形态发展, 将可应用于各种不同产品。

    2.3 教学平台优势

    通过实训系统的综合技能训练, 能够培养物联网方面的高级技术人才, 并且学生毕业后可就业于与物联网相关的企业、行业, 从事与物流供应链管理或物联网相关的工作。使老师和学生能从总体上把握课程的常识体系, 内容之间的前后顺序关系和逻辑关系, 形成大局观, 有助于提高课程的教学和学习效果。基本认知, 基本技术, 综合实践这一体系是围绕应用这一主线来进行展开的, 这与物联网强调应用是完全吻合的。

    3. 系统总体设计

    3.1 系统总体架构设计

    基于RFID技术的云仓储管理系统总体构造有物流跟踪检测环节、手持终端和仓库基本设施, 智能小车, 如图1所示。

    图1 系统原理框图

    图1 系统原理框图   下载原图


    3.2 硬件系统

    目前, 由于条件因素只能对系统进行初步模型的研究与设计, 后期逐步优化, 进而形成一个完整的云仓储物流系统。系统的硬件主要包含RFID电子标签、手持读写设备、无线基站、WIFI网络交换机、计算机和服务器, 硬件结构示意图如图2所示:

    图2 系统硬件设计框图

    图2 系统硬件设计框图   下载原图


    大家设计了一个专门搬运货物的智能物流小车, 在地面布置一个黑色的环形轨道, 在环形轨道周围设置几个或多个取货地点和目的地点, 然后小车能够自动将贴有RFID电子标签的货物分类后并搬运到相应的目的地, 完成整个过程。

    3.3 App系统

    本实验教学平台App开发采用G语言开发AppLab View, 包括以下几个模块:数据查询部分、基础数据部分、入库部分、出库部分、盘点部分、门禁管理部分、人员管理部分、智能管理分析部分、货位管理部分和系统设置部分。

    图3 系统运行界面图

    图3 系统运行界面图   下载原图


    图4 物资监控运行界面图

    图4 物资监控运行界面图   下载原图


    3.4 系统运行界面实现

    本文的系统是在开发环境下构建的, 命名为基于的货架物资管理系统, 按照功能分析, 分别系统参数设置、产品参数设置、物资监控、库存预警。如图3所示。

    基于的货架物资管理系统窗体中包括物资监控、设置和帮助三个菜单, 物资监控菜单中包括物资监控和库存预警, 设置菜单中包括物资参数设置和系统参数设置, 点击各个菜单会出现相应的窗体, 如图4所示。

    4. 结论

    对基于物联网技术的仓储管理系统进行测试后, 基本实现了货架物资监控、货架物资统计和库存预警的功能。由于实验条件的限制, 刚开始测试的时候, 标签信息的采集精度有很大的误差, 后来经过多次的调试和改进, 标签信息采集的精度得到了很大的提高。

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