Rozwiązanie do śledzenia łańcucha dostaw przy użyciu usługi Azure Cosmos DB dla języka Gremlin

DOTYCZY: Gremlin

Ten artykuł zawiera omówienie rozwiązania do grafów śledzenia zaimplementowanego przez program Infosys. To rozwiązanie korzysta z usługi Azure Cosmos DB dla języka Gremlin i innych możliwości platformy Azure, aby zapewnić możliwość śledzenia gotowych towarów w globalnych łańcuchach dostaw.

W tym artykule dowiesz się:

  • Jaka jest możliwość śledzenia w kontekście łańcucha dostaw.
  • Architektura globalnego rozwiązania do śledzenia dostarczana za pośrednictwem funkcji platformy Azure.
  • Jak baza danych grafów usługi Azure Cosmos DB ułatwia śledzenie skomplikowanych relacji między surowcami i gotowymi towarami w globalnym łańcuchu dostaw.
  • Jak usługi platformy integracji platformy Azure, takie jak Azure API Management i Event Hubs, pomagają zintegrować zróżnicowane ekosystemy aplikacji dla łańcuchów dostaw.
  • Jak uzyskać pomoc od infosys, aby użyć tego rozwiązania do potrzeb śledzenia.

Omówienie

W łańcuchu dostaw żywności możliwość śledzenia i śledzenia produktu w całym łańcuchu dostaw w całym cyklu życia produktu. Łańcuch dostaw obejmuje dostawy, produkcję i dystrybucję. Śledzenie ma kluczowe znaczenie dla bezpieczeństwa żywności, marki i ekspozycji regulacyjnej.

W przeszłości niektóre organizacje nie mogły skutecznie śledzić i śledzić produktów w swoich łańcuchach dostaw. Wyniki obejmowały kosztowne odwołania, grzywny i problemy ze zdrowiem konsumentów.

Rozwiązania do śledzenia musiały radzić sobie z potrzebami ujednolicania danych i pozyskiwania danych w różnych rozmiarach i werdyktach. Musieli również podążać za cyklem spisu. Te cele nie były możliwe w przypadku tradycyjnych platform.

Architektura rozwiązania

Śledzenie łańcucha dostaw często dzieli wzorce pozyskiwania przepływów palet, przekazywania zdarzeń dotyczących jakości i śledzenia/analizowania danych magazynu. Firma Infosys opracowała kompleksowe rozwiązanie do śledzenia, które korzysta z usług aplikacji platformy Azure, usług integracji i usług baz danych. Rozwiązanie zapewnia następujące możliwości:

  • Odbieraj dane przesyłane strumieniowo z fabryk, magazynów i centrów dystrybucji w różnych lokalizacjach geograficznych.
  • Pozyskiwanie i przetwarzanie równoległych zdarzeń przenoszenia zapasów.
  • Wyświetl wykres wiedzy, który analizuje relacje między surowcami, partiami produkcyjnymi, paletami gotowych towarów, relacjami nadrzędnymi/podrzędnymi palet (copack/repack) i przenoszeniem towarów.
  • Dostęp do portalu użytkowników z funkcją wyszukiwania obejmującą symbole wieloznaczne i określone słowa kluczowe.
  • Zidentyfikuj wpływ zdarzenia o jakości, na przykład na zasoby surowcowe, partie, palety i lokalizacje palet.
  • Przechwyć historię wydarzeń na wielu rynkach, w tym informacje o wycofaniu produktu.

Rozwiązanie do śledzenia infosys obsługuje natywne dla chmury funkcje interfejsu API i oparte na danych. Na poniższym diagramie przedstawiono architekturę tego rozwiązania:

Diagram przedstawiający architekturę rozwiązania do śledzenia łańcucha dostaw Infosys.

Architektura korzysta z następujących usług platformy Azure, aby ułatwić wykonywanie wyspecjalizowanych zadań:

  • Usługa Azure Cosmos DB umożliwia elastyczne skalowanie wydajności w górę lub w dół. Za pomocą interfejsu API dla języka Gremlin można tworzyć i wykonywać zapytania dotyczące złożonych relacji między surowcami, gotowymi towarami i magazynami.
  • Usługa Azure API Management udostępnia interfejsy API dla zdarzeń przenoszenia zapasów do dostawców logistyki innych firm (3PL) i systemów zarządzania magazynami (WMS).
  • Azure Event Hubs umożliwia zbieranie dużej liczby współbieżnych zdarzeń od dostawców 3PL i usług WMS w celu dalszego przetwarzania.
  • Azure Functions (za pośrednictwem aplikacji funkcji) przetwarza zdarzenia i pozyskiwa dane dla usługi Azure Cosmos DB przy użyciu interfejsu API dla języka Gremlin.
  • Usługa Azure Search umożliwia złożone wyszukiwanie i filtrowanie informacji o paletach.
  • Usługa Azure Databricks odczytuje zestawienie zmian i tworzy modele w usłudze Azure Synapse Analytics na potrzeby samoobsługowego raportowania dla użytkowników w usłudze Power BI.
  • Azure App Service i jej funkcja Web Apps umożliwiają wdrażanie portalu użytkowników.
  • Usługa Azure Storage przechowuje zarchiwizowane dane pod kątem długoterminowych potrzeb regulacyjnych.

Baza danych programu Graph i jej projekt danych

Produkcja i dystrybucja towarów wymagają utrzymania złożonego i dynamicznego zestawu relacji. Model danych adaptacyjnych w postaci wykresu śledzenia umożliwia przechowywanie tych relacji za pomocą wszystkich kroków w łańcuchu dostaw. Oto wizualizacja wysokiego poziomu procesu:

Wykres projektu danych łańcucha dostaw.

Powyższy diagram jest uproszczonym widokiem złożonego procesu. Jednak uzyskanie informacji o przepływie akcji z fabryk i magazynów w czasie rzeczywistym umożliwia utworzenie rozbudowanego grafu, który łączy wszystkie te różne informacje:

  1. Proces śledzenia rozpoczyna się, gdy dostawca wysyła surowce do fabryk. Rozwiązanie tworzy początkowe węzły (wierzchołki) grafu i relacji (krawędzie).

  2. Gotowe towary są produkowane z surowców i pakowane do palet.

  3. Palety są przenoszone do magazynów fabrycznych lub magazynów rynkowych zgodnie z zamówieniami klientów. Magazyny mogą być własnością firmy lub przez dostawców 3PL.

  4. Palety są dostarczane do różnych innych magazynów zgodnie z zamówieniami klienta. W zależności od potrzeb klientów tworzone są palety podrzędne lub palety podrzędne, aby pomieścić uporządkowaną ilość.

    Czasami cały nowy element jest wykonany przez mieszanie wielu elementów. Na przykład w scenariuszu copack, który tworzy różne opakowanie, czasami ten sam element jest ponownie pakowany do mniejszych lub większych ilości w innej palecie w ramach zamówienia klienta.

    Relacja palety w rozwiązaniu do śledzenia łańcucha dostaw.

  5. Palety przechodzą przez sieć łańcucha dostaw i ostatecznie docierają do magazynu klienta. Podczas tego procesu palety mogą być dalej podzielone lub łączone z innymi paletami w celu produkcji nowych palet w celu realizacji zamówień klientów.

  6. W końcu system tworzy złożony graf, który przechowuje informacje o relacji na potrzeby zarządzania zdarzeniami jakości.

    Diagram przedstawiający pełną architekturę relacji obiektu łańcucha dostaw.

    Te skomplikowane relacje mają kluczowe znaczenie w przypadku zdarzenia jakości, w którym system może śledzić i śledzić palety w łańcuchu dostaw. Wykres i jego przechodzenie zawierają wymagane informacje na ten temat. Jeśli na przykład występuje problem z jednym surowcem, wykres może pokazać dotknięte palety i bieżącą lokalizację.

Następne kroki