基于感知搜索物联网的工业供需链关键技术研究

In the stunning wave of the transition from traditional manufacturing to service oriented intelligent manufacturing, many countries have proposed new approaches. For example, America government introduces “Industrial Internet”notion, Germany government pushs forward the idea of “Industry 4.0”, and China government favours the “Integration of Industrialization and Informatization”. Most of these approaches rely heavily on some fundamental techniques, i.e., the industry supply chain under the environment of Internet of Things. But these are missing in current research.Based on careful investigation, here we outline three basic research questions, listed as follows:1. The integrated detection of industrial resources from physical domain and the information domain. This can facilitate the combination of effective industrial resources identification and virtual network transportation.2. The object search in heterogeneous industrial big data, which requires the common difficulties in traditional web search, but also the locating challenges.3. Cloud security towards industrial supply chain. It requires us to tackle the information sharing and privacy protection difficulties in distributed, heterogenous and dynamic environments.To best of our knowledge, effective basic theories and methods are missing for the above problems. This proposal is aiming to achieve several innovative progresses in the locating and search of industrial supply chain management, fundamental theories of cloud security, both in the theories and techniques.The research methodology is following the line of color optical identification based on RFID and QB, object search in Internet of Things, based on the indoor locating and spatial-temporal data, and also the cloud based security control, privacy protection.

为了促进传统制造向服务型智造转变和提升制造业国际竞争力，美国提出的工业互联网、德国提出的工业4.0和我国提出的两化融合都急需解决一个共性关键技术，即物联网环境下的工业供需链。从中归纳出3个关键科学问题：1）“工业物质资源的物理域及信息域一体化识别”，以实现工业物质资源的高效实物感知和虚拟网络直接传输合二为一；2）“异构工业大数据环境中的实体搜索”，不仅解决传统的互联网数据检索，还需要解决实体定位；3）“面向工业供需链的云计算安全”，解决分布、异构和动态的工业供需链环境下多样化信息共享服务及其隐私保护问题。针对以上问题，目前尚缺乏有效基础理论和方法。本项目从基于RFID和二维码的彩色光学识别、基于室内定位与时空数据的物联网实体实时搜索及其大数据分析决策应用、云计算的安全访问控制和云计算的隐私保护等方面开展研究工作，力求在工业供需链的识别搜索、云服务安全的基础理论、技术和方法上取得创新性成果。

为了促进传统制造向服务型智造转变和提升制造业国际竞争力，美国提出的工业互联网、德国提出的工业4.0和我国提出的两化融合都急需解决一个共性关键技术，即物联网环境下的工业供需链。本项目从中归纳出3个关键科学问题并开展相关研究：（1）“工业物质资源的物理域及信息域一体化识别”，以实现工业物质资源的高效实物感知和虚拟网络直接传输合二为一；（2）“异构工业大数据环境中的实体搜索”，不仅解决传统的互联网数据检索，还需要解决实体定位；（3）“面向工业供需链的云计算安全”，解决分布、异构和动态的工业供需链环境下多样化信息共享服务及其隐私保护问题。.项目如期完成研究，并取得如下成果：（1）申请发明专利30项（其中授权6项）；发表论文102篇，其中SCI检索收录27篇，EI检索收录33篇；培养研究生37人，其中博士生7人，硕士生30人；（2）开发完成电子配方系统一体机原型和配料软件1套，基于彩色光学识别的无芯片极简高维标签的手机端APP 1套；（3）提出的基于彩色光学识别的无芯片极简高维标签结构及相关技术可高效精确识别实体物理世界的多个制造资源标签，并实现这些识别标签在虚拟网络的直接传输和显示，为CPS、物联网和两化融合的理论研究和实际应用开辟了一条新路；（4）提出的支持物联网实体的实时搜索和大数据决策分析理论和技术框架，丰富了物联网搜索技术基础理论，为物联网实体搜索、定位、感知、层次化数据处理及属性和状态预测等在生产应用中提供了应用模板；（5）提出的面向工业供需链的云计算安全理论和方案为解决工业供需链应用环境下信息安全与隐私保护问题提供了参考，使云计算、数据挖掘、搜索服务中数据安全和数据所有者和使用者的身份隐私能得到有效保证。本项目的研究成果极大丰富了工业供需链中的基础理论、技术和方法，解决了物联网环境下供需链存在的应用瓶颈问题。