Share via

Решение для отслеживания цепочки поставок с помощью Azure Cosmos DB для Gremlin

  • Статья

ПРИМЕНИМО К: Гремлин

В этой статье приводится обзор решения для обеспечения прослеживаемости на основе графов, реализуемого Infosys. Это решение использует Azure Cosmos DB для Gremlin и другие возможности Azure, чтобы обеспечить возможность отслеживания и трассировки готовой продукции в глобальных цепочках поставок.

Из этой статьи вы узнаете следующее.

  • Что такое прослеживаемость в контексте цепочки поставок.
  • Что представляет собой архитектура глобального решения для обеспечения прослеживаемости с использованием возможностей Azure.
  • Как база данных графов Azure Cosmos DB помогает прослеживать связи между сырьем и готовой продукцией в глобальной цепочке поставок.
  • Как службы платформы интеграции Azure, такие как API Management Azure и Центры событий, помогают интегрировать разнообразные экосистемы приложений для цепочек поставок.
  • Как получить помощь от Infosys, чтобы использовать решение для удовлетворения собственных потребностей в прослеживаемости.

Общие сведения

В цепочке поставок продуктов питания прослеживаемость продукции — это возможность отслеживать ее движение по цепочке поставок на протяжении всего жизненного цикла продукта. Цепочка поставок включает в себя поставку, производство и распределение. Прослеживаемость имеет высокую важность с точки зрения безопасности продуктов питания, торговой марки и выполнения нормативно-правовых требований.

В прошлом некоторым организациям не удавалось эффективно отслеживать движение продукции по цепочке поставок, что приводило к дорогостоящим отзывам, штрафам, а также проблемам, связанным со здоровьем потребителей.

Решения для обеспечения прослеживаемости были предназначены для удовлетворения таких потребностей в гармонизации и приеме данных при различных скоростях и уровнях достоверности. Они также должны были соответствовать циклу инвентаризации. Традиционные платформы не могли обеспечить достижение данных целей.

Архитектура решения

Прослеживаемость цепочки поставок обычно обеспечивается с использованием общих шаблонов приема данных по перемещению паллетов, обработки инцидентов, связанных с качеством и прослеживания/анализа складских данных. Infosys разработал комплексное решение для прослеживания, использующее службы приложений, службы интеграции и службы баз данных Azure. Решение предоставляет следующие возможности:

  • Получение потоковых данных с производственных площадок, хранилищ и центров распространения по географическим регионам.
  • Прием/обработка параллельных событий, связанных с перемещением товаров.
  • Просмотрите граф знаний, который анализирует связи между сырьем, производственными партиями, паллетами готовой продукции, многоуровневыми отношениями родительских и дочерних элементов паллет (совместная упаковка/повторная упаковка) и перемещением товаров.
  • Доступ к пользовательскому порталу с возможностью поиска, которая включает подстановочные знаки и определенные ключевые слова.
  • Выявление последствий проблем с качеством, включая соответствующее сырье, партии, паллеты и расположения паллет.
  • Возможность фиксировать историю событий на нескольких рынках, включая информацию об отзыве продукции.

Решение для обеспечения прослеживаемости Infosys поддерживает возможности, ориентированные на облако, API и данные. На следующей схеме показана архитектура данного решения:

Схема, на которой показана архитектура решения для обеспечения прослеживаемости цепочки поставок Infosys.

Данная архитектура использует следующие службы Azure для выполнения специализированных задач:

  • Azure Cosmos DB позволяет гибко масштабировать производительность в любом направлении. С помощью API для Gremlin можно создавать и запрашивать сложные связи между сырьем, готовой продукцией и складами.
  • API Management Azure предоставляет API-интерфейсы для событий перемещения товаров сторонним поставщикам логистических услуг (3PL) и системам управления складами (WMS).
  • Центры событий Azure позволяют собирать большие количества одновременно происходящих событий из поставщиков 3PL и систем WMS для дальнейшей обработки.
  • Функции Azure (с помощью приложений-функций) обрабатывает события и прием данных для Azure Cosmos DB с помощью API для Gremlin.
  • Поиск Azure позволяет выполнять сложный поиск и фильтрацию информации о паллетах.
  • Azure Databricks читает канал изменений и создает модели в Azure Synapse Analytics для самостоятельного формирования отчетов для пользователей в Power BI.
  • Служба приложений Azure и ее функция веб-приложений позволяют развернуть пользовательский портал.
  • Служба хранилища Azure хранит архивные данные для долгосрочных нормативно-правовых нужд.

Графовая база данных и ее структура данных

Для производства и распространения товаров требуется сложный и динамический набор связей. Адаптивная модель данных в виде графа прослеживаемости позволяет хранить эти связи на всех этапах цепочки поставок. Ниже приведена высокоуровневая визуализация процесса:

Визуализация структуры данных по цепочке поставок.

Предыдущая схема является упрощенным представлением сложного процесса. Однако получение информации о перемещении товаров с производственных площадок и складов в реальном времени дает возможность создать сложный граф, связывающий воедино все отдельные элементы информации:

  1. Процесс прослеживаемости начинается, когда поставщик отправляет сырье на производственные площадки. Это решение создает начальные узлы (вершины) графа и связи (ребра).

  2. Готовая продукция производится из сырья и упаковывается на паллеты.

  3. Затем паллеты перемещаются на склады производственной площадки или рыночные склады в соответствии с заказами клиентов. Склады могут принадлежать самой компании или поставщикам 3PL.

  4. Затем паллеты доставляются на другие различные склады в соответствии с заказами клиентов. В соответствии с потребностями клиентов формируются паллеты, являющиеся дочерними элементами или дочерними элементами дочерних элементов, в целях обеспечения поставок заказанного количества.

    Иногда совершенно новый элемент может быть выполнен путем смешивания нескольких элементов. Например, в сценарии совместной упаковки, в результате которой создается смешанный пакет, иногда один и тот же элемент переупаковывается в меньшем или большем количестве на другую паллету в рамках заказа клиента.

    Связи между паллетами в решении для обеспечения прослеживаемости цепочки поставок.

  5. Паллета проходит по сети цепочки поставок и в конечном итоге достигает склада клиентов. В ходе этого процесса можно дополнительно разбивать паллеты или объединять их с другими для создания новых паллет в целях выполнения заказов клиентов.

  6. В конечном итоге система создаст сложный граф, содержащий информацию о связях для управления инцидентами, связанными с качеством.

    Диаграмма, на которой показана полная архитектура для отношений между объектами цепочки поставок.

    Эти сложные связи крайне важны в случае инцидента, связанного с качеством, когда система может проследить паллеты в цепочке поставок. Граф и его обходы предоставляют необходимую для этого информацию. Например, если имеется проблема с одним видом сырья, граф может показать паллеты, на которые повлиял инцидент, и их текущее расположение.

Дальнейшие действия