基于物联网技术的智能物流监控与调度解决方案

基于物联网技术的智能物流监控与调度解决方案TOC\o"1-2"\h\u29668第一章智能物流监控与调度概述 2264591.1物联网技术在物流领域的应用 2128821.2智能物流监控与调度系统架构 3168381.3系统功能与特点 324849第二章物联网感知层技术 4322962.1传感器技术 4189902.1.1传感器分类 4326862.1.2传感器技术发展趋势 4184742.2数据采集与处理 5211732.2.1数据采集 5272062.2.2数据处理 552252.3网络通信技术 5164272.3.1无线通信技术 521362.3.2有线通信技术 5121992.3.3通信协议 621411第三章物联网网络层技术 634933.1传输层协议 6211703.2网络管理层 6152343.3物联网平台与云服务 726010第四章数据处理与分析 7216144.1数据预处理 7124324.2数据挖掘与建模 847354.3智能调度算法 831010第五章智能物流监控系统 845025.1监控中心设计 9199835.2实时监控与预警 916195.3数据可视化 922253第六章智能调度系统 10290866.1调度策略与算法 10209966.1.1调度策略概述 10239576.1.2订单分配策略 10148576.1.3运输路径规划策略 10222456.1.4库存管理策略 1168106.1.5调度算法 11117256.2调度中心设计 1145226.2.1调度中心功能 1193156.2.2调度中心架构 11115816.3调度执行与反馈 1271196.3.1调度执行 1241386.3.2反馈与优化 128345第七章系统集成与测试 12239917.1系统集成 12302797.1.1硬件集成 12110867.1.2软件集成 1312247.1.3网络集成 13288257.2功能测试 13242127.2.1物流监控功能测试 13291317.2.2调度功能测试 1331707.3功能测试 13155817.3.1响应时间测试 14296587.3.2并发功能测试 14230487.3.3系统稳定性测试 146334第八章安全与隐私保护 1442978.1数据安全 14133948.1.1数据加密 14281988.1.2数据完整性 14156318.1.3数据访问控制 15240878.2隐私保护技术 1522778.2.1数据脱敏 15310388.2.2差分隐私 15180718.2.3同态加密 15290108.3安全防护策略 15120268.3.1安全防护体系构建 1566338.3.2安全风险管理 1554008.3.3安全事件应急响应 15144678.3.4安全培训与意识提升 1629836第九章应用案例与实践 16240709.1典型应用案例 16224129.1.1某电商企业智能物流监控系统 16238219.1.2某制造企业智能物流调度系统 16313599.2实践经验与总结 17193839.3发展趋势与展望 17277第十章总结与展望 171352610.1项目总结 172898010.2技术创新与突破 183166110.3产业发展前景 18第一章智能物流监控与调度概述1.1物联网技术在物流领域的应用信息技术的快速发展，物联网技术逐渐成为推动物流行业变革的关键力量。物联网技术通过将物理世界与虚拟世界相结合，实现对物品的实时监控与管理，为物流领域带来了前所未有的变革。以下是物联网技术在物流领域的几个应用方向：（1）物品追踪与定位：通过在物品上安装传感器，实时采集物品的位置信息，实现物品的追踪与定位。（2）仓储管理：利用物联网技术对仓库内的物品进行实时监控，实现库存的精准管理，降低库存成本。（3）运输管理：通过物联网技术，实时监控运输过程中的车辆、货物等信息，提高运输效率，降低运输成本。（4）供应链协同：物联网技术有助于实现供应链上下游企业的信息共享，提高供应链整体运作效率。1.2智能物流监控与调度系统架构智能物流监控与调度系统是基于物联网技术，融合现代通信、计算机、自动控制等多学科知识，构建的一种高效、可靠的物流管理系统。该系统主要包括以下四个层次：（1）感知层：通过传感器、RFID、摄像头等设备，实时采集物流过程中的各种信息。（2）传输层：利用有线或无线网络，将感知层采集的信息传输至数据处理中心。（3）数据处理层：对采集到的信息进行清洗、处理、分析，为调度决策提供支持。（4）应用层：根据数据处理层的分析结果，实现对物流过程的实时监控与调度。1.3系统功能与特点智能物流监控与调度系统具有以下功能与特点：（1）实时监控：系统可实时监控物流过程中的各项指标，如物品位置、运输状态、库存情况等，为决策者提供准确的数据支持。（2）智能调度：系统可根据实时数据，自动制定最优的物流调度方案，提高物流效率，降低成本。（3）预警与报警：系统可及时发觉物流过程中的异常情况，并发出预警或报警，保障物流安全。（4）数据分析与挖掘：系统可对历史数据进行深入分析，挖掘物流过程中的规律与趋势，为决策者提供有益的参考。（5）开放性与兼容性：系统具有良好的开放性与兼容性，可与其他系统无缝对接，实现信息共享。（6）易用性与可扩展性：系统界面简洁易用，便于操作；同时系统具备较强的可扩展性，可满足不同规模物流企业的需求。第二章物联网感知层技术2.1传感器技术传感器技术是物联网感知层的关键技术之一，其主要功能是实现对物理世界的感知与监测。传感器通过检测和转换各种物理量（如温度、湿度、压力、光照等）为电信号，为后续的数据处理和通信提供基础信息。2.1.1传感器分类传感器根据检测对象的不同，可分为以下几类：（1）热敏传感器：用于检测温度变化，如热电偶、热敏电阻等；（2）湿度传感器：用于检测环境湿度，如电容式湿度传感器、电阻式湿度传感器等；（3）压力传感器：用于检测压力变化，如压电式压力传感器、应变式压力传感器等；（4）光照传感器：用于检测光照强度，如光电传感器、光敏电阻等；（5）气体传感器：用于检测环境中特定气体的浓度，如半导体式气体传感器、红外式气体传感器等。2.1.2传感器技术发展趋势物联网技术的不断发展，传感器技术呈现出以下发展趋势：（1）小型化、微型化：传感器尺寸越来越小，便于集成到各种设备中；（2）低功耗：降低传感器功耗，提高能源利用效率；（3）高精度：提高传感器的检测精度，满足高精度应用需求；（4）多功能：集成多种传感器功能，实现一机多能。2.2数据采集与处理数据采集与处理是物联网感知层的重要组成部分，其主要任务是从传感器获取数据，并进行初步处理。2.2.1数据采集数据采集主要包括以下几种方式：（1）模拟信号采集：通过模拟信号处理器（如运算放大器、滤波器等）对传感器输出信号进行处理，转换为数字信号；（2）数字信号采集：通过数字信号处理器（如微控制器、数字信号处理器等）直接读取传感器输出信号；（3）分布式采集：通过分布式网络将多个传感器连接起来，实现数据的集中处理。2.2.2数据处理数据处理主要包括以下几种方法：（1）数字滤波：对采集到的数据进行滤波处理，去除噪声和干扰；（2）数据压缩：对数据进行压缩，减小数据量，降低通信和存储成本；（3）特征提取：从原始数据中提取有用信息，便于后续分析；（4）数据融合：将多个传感器采集到的数据进行融合，提高检测精度和可靠性。2.3网络通信技术网络通信技术是实现物联网感知层数据传输的关键技术，主要包括以下几种：2.3.1无线通信技术无线通信技术包括以下几种：（1）短距离通信：如蓝牙、WiFi、ZigBee等；（2）长距离通信：如LoRa、NBIoT、2G/3G/4G/5G等。2.3.2有线通信技术有线通信技术包括以下几种：（1）以太网：采用TCP/IP协议进行数据传输；（2）CAN总线：用于汽车、工业等领域的数据通信；（3）Modbus总线：用于工业自动化领域的数据通信。2.3.3通信协议通信协议是实现不同设备之间数据交换的规则和约定。常见的通信协议包括：（1）HTTP：用于互联网数据传输；（2）MQTT：用于低功耗、低带宽的物联网设备；（3）CoAP：用于物联网设备之间的简单数据交换；（4）AMQP：用于消息队列通信。第三章物联网网络层技术3.1传输层协议传输层协议是物联网网络层中的组成部分，其主要功能是保证数据在源节点与目的节点之间的可靠传输。在物联网系统中，常用的传输层协议包括TCP（传输控制协议）、UDP（用户数据报协议）以及QUIC（快速传输协议）等。TCP协议是一种面向连接的、可靠的传输层协议。它通过三次握手建立连接，保证数据的可靠传输，适用于对数据可靠性要求较高的场景。但是TCP协议在传输过程中存在较高的延迟，不适合实时性要求较高的应用。UDP协议是一种无连接的、不可靠的传输层协议。与TCP相比，UDP具有较低的延迟，适用于实时性要求较高的场景。但由于其不可靠性，UDP协议不适用于对数据可靠性要求较高的应用。QUIC协议是一种新型传输层协议，旨在解决TCP协议的延迟问题。QUIC通过0RTT（零往返时间）连接建立机制，减少了连接建立时间，提高了传输效率。QUIC协议还采用了加密技术，提高了数据安全性。3.2网络管理层网络管理层是物联网网络层的核心部分，主要负责对网络进行管理、维护和优化。网络管理层主要包括以下几个方面的内容：（1）网络规划与设计：根据物联网系统的需求，对网络进行合理规划与设计，包括网络拓扑结构、设备选型、传输层协议选择等。（2）网络监控与维护：对网络运行状态进行实时监控，发觉并解决网络故障，保证网络的正常运行。（3）网络安全：针对物联网网络的特点，采取相应的安全措施，防止网络攻击和数据泄露。（4）网络优化：根据网络运行情况，对网络进行优化，提高网络功能和资源利用率。3.3物联网平台与云服务物联网平台是连接物联网设备、用户和应用的桥梁，其主要功能包括设备管理、数据采集、数据处理和分析等。物联网平台可分为以下几种类型：（1）设备制造商提供的专用平台：针对特定设备或应用场景，提供定制化的解决方案。（2）第三方中立平台：为各类物联网设备和应用提供统一的接入和管理服务。（3）云服务平台：利用云计算技术，为物联网系统提供强大的数据处理和分析能力。云服务在物联网系统中发挥着重要作用，主要包括以下几个方面：（1）数据存储：云服务提供了大规模数据存储能力，可满足物联网系统对数据存储的需求。（2）数据处理：云服务具有强大的计算能力，可对物联网数据进行实时处理和分析。（3）应用开发与部署：云服务支持快速开发、部署和迭代物联网应用，降低了开发成本。（4）安全防护：云服务提供了丰富的安全防护手段，保障物联网系统的数据安全和稳定运行。第四章数据处理与分析4.1数据预处理数据预处理是智能物流监控与调度解决方案中的关键环节。在物联网环境下，智能物流系统会产生海量的原始数据，包括但不限于物品信息、运输状态、仓储环境等。为了提高数据的质量和可用性，以下预处理步骤：（1）数据清洗：针对原始数据中的缺失值、异常值和重复值进行处理，保证数据的一致性和准确性。（2）数据整合：将不同来源和格式的数据统一为标准格式，便于后续的数据挖掘和分析。（3）特征提取：从原始数据中提取关键特征，降低数据的维度，提高数据处理的效率。（4）数据归一化：将数据范围统一到[0,1]或[1,1]等固定区间，消除不同指标间的量纲影响。4.2数据挖掘与建模数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。在智能物流监控与调度中，数据挖掘主要包括以下方面：（1）关联规则挖掘：分析各因素之间的相互关系，找出影响物流效率的关键因素。（2）聚类分析：将具有相似特征的物流节点或任务进行分类，为智能调度提供依据。（3）时序分析：对历史数据进行分析，预测未来的物流需求，为调度策略提供参考。（4）预测建模：结合历史数据和实时数据，构建预测模型，预测物流系统的运行状态。4.3智能调度算法智能调度算法是智能物流监控与调度解决方案的核心部分，其主要任务是根据实时数据和预测结果，最优的调度策略。以下是一些常见的智能调度算法：（1）遗传算法：通过模拟生物进化过程，搜索最优解，适用于求解复杂的组合优化问题。（2）蚁群算法：借鉴蚂蚁觅食行为，通过信息素的作用，寻找最优路径。（3）粒子群算法：模拟鸟群和鱼群的行为，通过个体间的协作和竞争，寻找最优解。（4）深度学习算法：利用神经网络模型，自动提取数据特征，实现智能调度。（5）混合算法：结合多种算法的优势，提高调度策略的优化效果。在实际应用中，可根据物流系统的特点和需求，选择合适的智能调度算法，实现物流资源的合理配置和高效利用。第五章智能物流监控系统5.1监控中心设计监控中心作为智能物流监控系统的核心部分，其设计应遵循高效率、高稳定性和高安全性的原则。监控中心应具备良好的硬件设施，包括高功能的服务器、稳定的网络环境和充足的存储空间。监控中心应具备以下功能：（1）数据采集：通过物联网技术，实时采集物流过程中的各项数据，如运输车辆的位置、速度、油耗、货物状态等。（2）数据处理：对采集到的数据进行清洗、筛选、汇总和分析，为决策提供有力支持。（3）数据存储：将处理后的数据存储在数据库中，便于后续查询和调用。（4）数据展示：通过可视化技术，将数据以图表、地图等形式展示给用户，便于用户快速了解物流状况。（5）预警提示：根据预设的阈值，对异常数据进行预警提示，以便及时处理。5.2实时监控与预警实时监控是智能物流监控系统的关键环节。通过对物流过程中的各项数据进行实时监控，可以实现以下功能：（1）车辆监控：实时掌握车辆的位置、速度、行驶路线等信息，保证货物安全、快速送达。（2）货物监控：实时了解货物的状态，如温度、湿度、震动等，防止货物损坏。（3）运输过程监控：对运输过程中的各项指标进行实时监控，如油耗、碳排放等，提高运输效率。（4）预警提示：当异常数据出现时，系统应及时发出预警，提醒相关人员采取措施。5.3数据可视化数据可视化是智能物流监控系统的重要功能之一。通过对数据进行可视化处理，可以帮助用户更直观地了解物流状况，提高决策效率。以下为数据可视化的几个方面：（1）地图展示：将车辆位置、行驶路线等信息展示在地图上，便于用户快速了解物流分布情况。（2）图表展示：通过柱状图、折线图等图表形式，展示物流过程中的各项指标变化，如运输速度、油耗等。（3）趋势分析：对历史数据进行趋势分析，预测未来物流发展情况，为决策提供依据。（4）热力图展示：通过热力图展示物流过程中的热点区域，帮助用户发觉潜在问题。（5）交互式展示：用户可以通过交互式操作，查看不同时间段、不同区域的数据变化，提高数据分析的灵活性。第六章智能调度系统6.1调度策略与算法6.1.1调度策略概述智能物流监控与调度系统中的调度策略，旨在实现物流资源的合理配置与高效利用。调度策略主要包括订单分配策略、运输路径规划策略、库存管理策略等。本节将对这些策略进行详细阐述。6.1.2订单分配策略订单分配策略是指将订单合理地分配给各个物流节点，以提高物流效率。常见的订单分配策略有：（1）最短距离分配策略：根据物流节点与订单来源地的距离，将订单分配给最近的物流节点。（2）最小成本分配策略：综合考虑物流节点之间的运输成本、存储成本等因素，将订单分配给成本最低的物流节点。（3）最短时间分配策略：以订单处理时间为主要依据，将订单分配给处理时间最短的物流节点。6.1.3运输路径规划策略运输路径规划策略是指合理规划物流运输路径，以降低运输成本和提高运输效率。常见的运输路径规划策略有：（1）最近邻策略：从起点开始，每次选择距离最近的未访问节点作为下一个访问节点，直至所有节点访问完毕。（2）最小树策略：构建一个包含所有物流节点的最小树，按照树的结构进行运输。（3）遗传算法：通过遗传算法优化运输路径，实现运输成本和时间的最小化。6.1.4库存管理策略库存管理策略是指根据物流节点的库存情况，合理安排库存资源。常见的库存管理策略有：（1）先进先出（FIFO）策略：按照物品入库的先后顺序进行出库。（2）最近过期优先策略：优先出库最近到期的物品。（3）经济订货批量（EOQ）策略：根据物流节点的库存消耗速度，合理确定订货批量。6.1.5调度算法调度算法是智能调度系统的核心组成部分，用于实现调度策略的具体操作。常见的调度算法有：（1）遗传算法：通过模拟生物进化过程，实现调度策略的优化。（2）蚁群算法：模拟蚂蚁寻路行为，求解物流调度问题。（3）粒子群算法：模拟鸟群、鱼群等群体的协同行为，实现调度策略的优化。6.2调度中心设计6.2.1调度中心功能调度中心是智能物流监控与调度系统的核心组件，主要负责以下功能：（1）接收并处理物流订单信息。（2）根据调度策略和算法，调度方案。（3）实时监控物流节点运行状态，调整调度方案。（4）与物流节点进行数据交互，实现调度指令的下达和执行情况的反馈。6.2.2调度中心架构调度中心采用分层架构，包括以下层次：（1）数据层：负责存储和管理物流节点、订单、库存等数据。（2）业务逻辑层：实现调度策略和算法的具体操作。（3）应用层：提供调度中心的人机交互界面，实现调度指令的下达和执行情况的反馈。6.3调度执行与反馈6.3.1调度执行调度执行是指将的调度方案下达给物流节点，并监督其执行过程。调度执行主要包括以下步骤：（1）调度指令：根据调度方案，具体的调度指令。（2）指令下达：将调度指令下达给物流节点。（3）节点响应：物流节点接收到调度指令后，按照指令执行相关操作。（4）执行监控：实时监控物流节点的执行情况，保证调度方案的有效实施。6.3.2反馈与优化调度反馈是指将物流节点的执行情况反馈给调度中心，以便对调度方案进行优化。反馈主要包括以下内容：（1）执行结果：物流节点执行调度指令后的结果。（2）执行效率：物流节点执行调度指令的效率。（3）异常情况：物流节点在执行过程中出现的异常情况。调度中心根据反馈信息，对调度方案进行优化，以提高调度效率和物流服务质量。第七章系统集成与测试7.1系统集成系统集成是将各个分离的设备、功能或子系统通过网络连接起来，形成一个协同工作的整体，以满足物流监控与调度解决方案的需求。本节主要介绍本项目的系统集成过程。7.1.1硬件集成硬件集成主要包括物流监控设备、调度设备、传感器、执行器等硬件设备的连接与配置。根据实际需求，我们选择了以下硬件设备：（1）物流监控设备：包括摄像头、红外传感器、RFID读取器等；（2）调度设备：包括计算机、服务器、交换机等；（3）传感器：包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器等；（4）执行器：包括电动阀门、电机等。7.1.2软件集成软件集成主要包括物流监控软件、调度软件、数据库系统等软件的安装与配置。以下是本项目所涉及的软件系统：（1）物流监控软件：用于实时监控物流过程，包括货物追踪、仓储管理等功能；（2）调度软件：用于实时调度物流资源，包括车辆、人员、设备等；（3）数据库系统：用于存储和管理物流数据，支持数据查询、统计等功能。7.1.3网络集成网络集成是将硬件设备和软件系统通过网络连接起来，实现数据传输和共享。本项目采用了以下网络技术：（1）局域网：连接各个硬件设备和软件系统；（2）广域网：连接远程监控中心和现场设备；（3）无线传输：连接移动设备和固定设备。7.2功能测试功能测试是验证系统各项功能是否达到预期效果的过程。本节主要介绍本项目功能测试的内容及方法。7.2.1物流监控功能测试物流监控功能测试主要包括以下内容：（1）摄像头实时监控：测试摄像头是否能实时传输清晰的画面；（2）传感器数据采集：测试传感器是否能准确采集环境参数；（3）数据存储与查询：测试数据库系统能否正确存储和查询物流数据。7.2.2调度功能测试调度功能测试主要包括以下内容：（1）车辆调度：测试系统能否根据实时物流需求，合理调度车辆；（2）人员调度：测试系统能否根据实时物流需求，合理调度人员；（3）设备调度：测试系统能否根据实时物流需求，合理调度设备。7.3功能测试功能测试是验证系统在高负载、高并发等情况下，是否能稳定运行的过程。本节主要介绍本项目功能测试的内容及方法。7.3.1响应时间测试响应时间测试是衡量系统在处理请求时的速度。本项目主要测试以下场景的响应时间：（1）物流监控数据查询：测试从发起查询到获取结果的时间；（2）调度命令执行：测试从发起调度命令到执行完成的时间。7.3.2并发功能测试并发功能测试是验证系统在高并发情况下，是否能稳定运行。本项目主要测试以下场景的并发功能：（1）多用户同时查询物流数据：测试系统在多用户同时查询时，是否能保持稳定运行；（2）多用户同时发起调度命令：测试系统在多用户同时发起调度命令时，是否能保持稳定运行。7.3.3系统稳定性测试系统稳定性测试是验证系统在长时间运行过程中，是否能保持稳定。本项目主要测试以下场景的系统稳定性：（1）24小时连续运行：测试系统在24小时内是否能保持稳定运行；（2）系统故障恢复：测试系统在发生故障后，是否能迅速恢复运行。第八章安全与隐私保护物联网技术在智能物流监控与调度中的应用，数据安全和隐私保护成为的问题。本章主要从数据安全、隐私保护技术以及安全防护策略三个方面展开论述。8.1数据安全8.1.1数据加密数据加密是保证数据安全的重要手段。在智能物流监控与调度系统中，可以采用对称加密、非对称加密和混合加密等多种加密方式对数据进行加密处理，防止数据在传输过程中被窃取和篡改。8.1.2数据完整性数据完整性是指保证数据在传输、存储和处理过程中未被篡改。为实现数据完整性，可以采用数字签名、哈希算法等技术对数据进行校验。还需定期对数据存储设备进行检查和维护，保证数据的完整性和一致性。8.1.3数据访问控制数据访问控制是限制用户对数据访问权限的过程。在智能物流监控与调度系统中，应根据用户的角色和权限，对数据访问进行严格限制。同时采用身份认证、访问控制列表（ACL）等技术，保证合法用户才能访问相关数据。8.2隐私保护技术8.2.1数据脱敏数据脱敏是指对原始数据中的敏感信息进行替换、删除或加密处理，以保护用户隐私。在智能物流监控与调度系统中，可以采用数据脱敏技术对涉及用户隐私的数据进行处理，防止敏感信息泄露。8.2.2差分隐私差分隐私是一种保护隐私的技术，通过添加噪声来限制数据发布者对原始数据的了解程度。在智能物流监控与调度系统中，可以采用差分隐私技术对数据进行分析和发布，以保护用户隐私。8.2.3同态加密同态加密是一种在加密状态下进行计算的技术，使得数据在加密状态下仍能进行计算和传输，从而保护用户隐私。在智能物流监控与调度系统中，可以采用同态加密技术对数据进行处理，保证数据在传输和计算过程中不被泄露。8.3安全防护策略8.3.1安全防护体系构建为保证智能物流监控与调度系统的安全，需要构建一个全面的安全防护体系。该体系包括物理安全、网络安全、系统安全、应用安全等多个层面，形成一个多层次、全方位的安全防护网。8.3.2安全风险管理安全风险管理是对系统可能面临的安全风险进行识别、评估和控制的过程。在智能物流监控与调度系统中，应定期进行安全风险评估，制定相应的风险应对措施，降低安全风险。8.3.3安全事件应急响应安全事件应急响应是指对已发生的安全事件进行快速、有效的应对。在智能物流监控与调度系统中，应建立健全安全事件应急响应机制，保证在发生安全事件时，能够迅速采取措施，降低损失。8.3.4安全培训与意识提升提高员工的安全意识和技能是保证系统安全的关键。在智能物流监控与调度系统中，应定期开展安全培训，提高员工对安全风险的认知，使其在日常工作中有针对性地采取安全防护措施。第九章应用案例与实践9.1典型应用案例9.1.1某电商企业智能物流监控系统某电商企业为提高物流效率，降低运营成本，引入了基于物联网技术的智能物流监控系统。该系统主要包括物流运输车辆监控、仓库管理、配送人员管理等模块，实现了对物流过程的实时监控与调度。以下是该系统在实际应用中的具体表现：（1）运输车辆监控：通过安装车载终端设备，实时采集车辆的地理位置、行驶速度、油耗等信息，为调度中心提供数据支持，实现车辆合理调度。（2）仓库管理：利用物联网技术，实时采集仓库内货物的存储状态、库存数量等信息，为仓库管理员提供数据支持，提高库存管理效率。（3）配送人员管理：通过为配送人员配备智能终端设备，实时监控其配送进度、工作状态等，保证配送任务的顺利完成。9.1.2某制造企业智能物流调度系统某制造企业为提高生产效率，降低物流成本，引入了基于物联网技术的智能物流调度系统。该系统主要包括生产计划管理、物料采购管理、生产过程管理等模块，实现了对生产物流的实时调度与优化。以下是该系统在实际应用中的具体表现：（1）生产计划管理：根据生产订单、物料库存等信息，自动生产计划，并实时调整计划，保证生产顺利进行