?Kafka和物聯(lián)網(wǎng)如何改變?nèi)蚬?yīng)鏈??
譯文譯者 | 李睿
審校 | 重樓
供應(yīng)鏈是一個復(fù)雜的物流系統(tǒng),它將原材料轉(zhuǎn)化為分銷給最終消費者的產(chǎn)品。研究機構(gòu)IoT Analytics公司提出可以改變?nèi)蚬?yīng)鏈未來的8項關(guān)鍵技術(shù)。本文將探討數(shù)據(jù)流如何幫助在這一領(lǐng)域進行創(chuàng)新。來自寶馬、博世和沃爾瑪?shù)热騾⑴c者的實際案例研究顯示了實時數(shù)據(jù)流的價值,通過構(gòu)建用例來改善供應(yīng)鏈,例如自動化內(nèi)部物流、車輛跟蹤和追蹤,以及與制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)和企業(yè)資源計劃(ERP)集成的前瞻性和特定于場景的決策。
改變?nèi)蚬?yīng)鏈未來的八項關(guān)鍵技術(shù)
根據(jù)IoT Analytics公司日前發(fā)布的一份研究報告顯示,數(shù)字供應(yīng)鏈市場正開始加速發(fā)展。8項供應(yīng)鏈技術(shù)創(chuàng)新正在幫助全球供應(yīng)鏈變得更加強大,其中包括AS/RS技術(shù)、內(nèi)部物流機器人、物聯(lián)網(wǎng)跟蹤和追蹤、支持人工智能的軟件以及供應(yīng)鏈數(shù)字孿生等。
該公司在報告中指出,“26周(或半年)是企業(yè)目前等待半導(dǎo)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(yīng)短缺之前的平均時間約為14周。這只是供應(yīng)鏈問題給全球經(jīng)濟帶來壓力的一個例子。”
在全球供應(yīng)鏈中采用Apache Kafka的數(shù)據(jù)流
在全球供應(yīng)鏈中,實時數(shù)據(jù)勝過慢速數(shù)據(jù),在任何行業(yè)都是如此。大多數(shù)現(xiàn)代供應(yīng)鏈依賴于數(shù)據(jù)流的事實標準Apache Kafka來改善內(nèi)部和外部系統(tǒng)之間的信息流。
Confluent公司技術(shù)布道者Kai W?hner寫過很多關(guān)于Apache Kafka及其更廣泛的生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流的文章:
- 《效率:Apache Kafka用于供應(yīng)鏈管理(SCM)優(yōu)化》
- 《案例研究:Apache Kafka在食品和零售行業(yè)的實時供應(yīng)鏈》
- 《實時:由Kafka驅(qū)動的供應(yīng)鏈控制塔》
- 《創(chuàng)新:用數(shù)據(jù)流構(gòu)建后現(xiàn)代ERP》
需要明確的是,數(shù)據(jù)流是一個概念,Apache Kafka是一種集成和關(guān)聯(lián)傳入和傳出信息的技術(shù)。數(shù)據(jù)流不與其他供應(yīng)鏈產(chǎn)品或技術(shù)競爭。Apache Kafka或者是解決方案的一部分(例如,在ERP或MES云服務(wù)中),或者連接不同的接口(例如,傳感器、機器人、IT應(yīng)用程序、分析平臺)。
在這種背景下,以下了解物聯(lián)網(wǎng)分析的8項關(guān)鍵技術(shù)如何改變?nèi)蚬?yīng)鏈的未來,以及數(shù)據(jù)流如何在這里發(fā)揮作用。以下實際示例表明,在每個部分中提到的數(shù)據(jù)流部分并不是物聯(lián)網(wǎng)分析提到的關(guān)鍵技術(shù),而是整體解決方案或?qū)崿F(xiàn)的一部分。
1.自動分揀和檢索系統(tǒng)
物料搬運和內(nèi)部物流協(xié)會將內(nèi)部物流定義為企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)的連接和相互作用的整個過程,包括物料流、自動導(dǎo)向車輛、物流、生產(chǎn)和企業(yè)場所的貨物運輸。
自動分揀和檢索系統(tǒng)(AR/RS)取代了傳送帶、叉車和貨架。這些系統(tǒng)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(yīng)用程序)之間的數(shù)據(jù)同步對于盡可能自動化和改進內(nèi)部物流至關(guān)重要。
內(nèi)部物流將自動分揀和檢索系統(tǒng)(AR/RS)與倉庫管理系統(tǒng)(WMS)、企業(yè)資源計劃(ERP)和制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)等標準軟件相結(jié)合。這些系統(tǒng)中的大多數(shù)都是通過各種傳感器和應(yīng)用實時連接的。數(shù)據(jù)流非常適合這樣的標準軟件。因此,大多數(shù)現(xiàn)代的云原生MES和ERP系統(tǒng)利用由Apache Kafka提供支持的數(shù)據(jù)流。
Critical Manufacturing是由Apache Kafka提供支持的行業(yè)領(lǐng)先MES。它結(jié)合了MES事務(wù)工作負載和大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)分析。來自AR/RS和其他物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)被實時攝取、存儲、處理、轉(zhuǎn)換和分析。Data Streaming為嵌入MES中的大規(guī)模在線或離線數(shù)據(jù)處理提供了一個持久的、分布式的、高度可擴展的統(tǒng)一分析平臺。
2.利用市場情報采購軟件
物聯(lián)網(wǎng)分析將采購和供應(yīng)商管理軟件定義為尋找供應(yīng)商的輔助工具,以確保他們擁有適當數(shù)量的合適組件來維持其活動。這一領(lǐng)域的最新創(chuàng)新是增加了市場情報,使采購團隊能夠采取更具戰(zhàn)略性的行動。
沃爾瑪公司利用包括采購和采購在內(nèi)的整個供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)流,實現(xiàn)實時庫存管理、經(jīng)濟高效的采購和更好的客戶體驗:
根據(jù)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(shù)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(shù)字化全渠道轉(zhuǎn)型和成功的支柱。”
3.物聯(lián)網(wǎng)跟蹤設(shè)備
在許多類型產(chǎn)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(chǎn)的當前和過去的位置(以及其他信息)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供傳感器和連接模塊(例如通過蜂窩網(wǎng)絡(luò))。
使用Apache Kafka的數(shù)據(jù)流是博世電動工具公司物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)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(yè)現(xiàn)場的工具和其他設(shè)備。
4.供應(yīng)鏈數(shù)字孿生
數(shù)字孿生是指潛在的和實際的物理資產(chǎn)(物理孿生)、流程、人員、地點、系統(tǒng)和設(shè)備的數(shù)字副本。
“數(shù)字孿生”這一術(shù)語通常是指單一資產(chǎn)的副本。在現(xiàn)實世界中,存在著許多數(shù)字孿生。“數(shù)字線程”一詞涵蓋了一個或多個數(shù)字孿生的整個生命周期。
在供應(yīng)鏈場景中,數(shù)字線程是供應(yīng)鏈流程的數(shù)字模型,用于監(jiān)視、模擬和預(yù)測。
存在各種物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu),用于構(gòu)建具有數(shù)據(jù)流的數(shù)字孿生或數(shù)字線程。
Mercury Systems公司是一家服務(wù)于航空航天和國防工業(yè)的全球性技術(shù)公司。該公司建立了一個由數(shù)據(jù)流驅(qū)動的數(shù)字線程,將整個產(chǎn)品生命周期的設(shè)計和產(chǎn)品信息匯集在一起:
包括以下技術(shù):
- 基于Mendix的門戶,結(jié)合PLM/ERP/MES的數(shù)據(jù)。
- 融合的云原生和可靠的實時事件流跨應(yīng)用程序。
- 人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)。
數(shù)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(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)流的進一步好處是更快的上市時間、擴展能力、改進的創(chuàng)新管道和降低的故障成本。
5.內(nèi)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(chǎn)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(shè)施周圍移動材料的車輛。許多汽車制造商已經(jīng)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(shù)字服務(wù)。自主移動機器人(AMR)在生產(chǎn)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(tǒng)和應(yīng)用程序進行通信,以便為生產(chǎn)線上的設(shè)備和工人提供合適的部件。
寶馬集團利用數(shù)據(jù)流將其智能工廠的所有數(shù)據(jù)連接到云端。機器人將數(shù)據(jù)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(chǎn)設(shè)施和全球銷售網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)實時提供給全球業(yè)務(wù)的任何人。
寶馬的使用案例包括:
- 全球工廠的物流和供應(yīng)鏈。
- 正確的庫存(實體庫存和SAP等ERP系統(tǒng))。
- OT/IoT與OPC-UA等開放標準的集成。
- 準時、有序生產(chǎn)
以下是寶馬為這個(以及其他)用例選擇數(shù)據(jù)流的原因:
- 為什么是Kafka?解耦、透明度、創(chuàng)新。
- 為什么選擇Confluent?穩(wěn)定性是制造業(yè)的關(guān)鍵。
- 為什么選擇Confluent Cloud?關(guān)注業(yè)務(wù)邏輯。
- 物流和生產(chǎn)系統(tǒng)之間的解耦。
6.人工智能支持的庫存優(yōu)化
現(xiàn)代庫存規(guī)劃是一項數(shù)據(jù)量非常大的任務(wù),企業(yè)需要匯編數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點。支持人工智能的庫存優(yōu)化軟件正在幫助企業(yè)以比以往更快的速度處理這些數(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)流進行供應(yīng)鏈實時庫存優(yōu)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(shù)據(jù)與歷史客戶數(shù)據(jù)和實時數(shù)字信號(例如移動應(yīng)用程序中的點擊)相關(guān)聯(lián)。
只有基于整個供應(yīng)鏈的庫存信息進行人工智能實時決策,才能實現(xiàn)特定情境的定價、折扣、追加銷售和其他技術(shù)。來自倉庫、百貨公司、供應(yīng)商、運輸和類似庫存相關(guān)數(shù)據(jù)源的信息必須相互關(guān)聯(lián),以最大限度地提高客戶滿意度和收入增長,并提高客戶轉(zhuǎn)化率。
7.主動式現(xiàn)場服務(wù)
物聯(lián)網(wǎng)分析描述了人們在電信和許多其他行業(yè)都經(jīng)歷過的痛苦:“基于物聯(lián)網(wǎng)的主動式現(xiàn)場服務(wù)軟件提供了傳統(tǒng)現(xiàn)場資產(chǎn)服務(wù)的升級。傳統(tǒng)的現(xiàn)場服務(wù)軟件主要通過在故障報告后將現(xiàn)場服務(wù)技術(shù)人員分配到現(xiàn)場進行反應(yīng)性工作,而主動式現(xiàn)場服務(wù)則使用物聯(lián)網(wǎng)和預(yù)測性維護,在資產(chǎn)發(fā)生故障之前將現(xiàn)場服務(wù)技術(shù)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(yè)務(wù)的電信廠商,該公司利用數(shù)據(jù)流向外部公開實時數(shù)據(jù)事件,以改善現(xiàn)場服務(wù)。因此,這提供了更好的客戶體驗,并創(chuàng)造了額外的收入流。
例如,由于實時數(shù)據(jù),寬帶中斷可以在發(fā)生時甚至在發(fā)生之前被識別出來。這就實現(xiàn)了主動的現(xiàn)場服務(wù)。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(shù)據(jù),以在服務(wù)中斷期間保持連接。
英國電信的企業(yè)架構(gòu)包括混合和多云數(shù)據(jù)流部署。
8.供應(yīng)鏈可視化軟件
供應(yīng)鏈可見性對于建立供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要,因為供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)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(yīng)商有庫存要發(fā)貨”之類的問題?只對整個供應(yīng)鏈的實時信息負責。
BAADER公司是一家為食品加工行業(yè)提供創(chuàng)新機械的全球制造商。他們在Confluent Cloud上運行基于物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動的食品價值鏈。
基于Kafka的基礎(chǔ)設(shè)施作為完全托管的服務(wù)在云中運行,以提供端到端的供應(yīng)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(qū)之間的信息流:
關(guān)鍵業(yè)務(wù)操作是全天候可用的,用于跟蹤、計算、警報等。
從技術(shù)角度來看,MQTT提供了與機器和來自車輛的GPS數(shù)據(jù)的連接。ksqlDB在從邊緣攝取數(shù)據(jù)之后,直接連續(xù)地處理運動中的數(shù)據(jù)。Kafka Connect連接器集成了應(yīng)用程序和IT系統(tǒng),例如Elasticsearch、MongoDB和AWS S3。
數(shù)據(jù)流優(yōu)化全球供應(yīng)鏈
創(chuàng)新的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)改變著全球供應(yīng)鏈。其結(jié)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(yè)的企業(yè)的案例研究表明,創(chuàng)新的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和數(shù)據(jù)流與事實上的標準Apache Kafka是如何實現(xiàn)創(chuàng)新的,同時保持不同的業(yè)務(wù)部門和技術(shù)之間的解耦。只有可擴展和分布式的實時數(shù)據(jù)流平臺才能實現(xiàn)這種創(chuàng)新。
原文標題:Global Supply Chain With Kafka and IoT,作者:Kai W?hner