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Auto—ID实验室:物联网时代的供应链管理
作者：RFID世界网 收编
来源：赛迪网
日期：2011-06-16 11:40:22
摘要：6月16日，由中国国际贸易促进委员会上海市分会主办，上海市国际展览有限公司承办的“2011中国国际物联网大会暨展览会”在上海环球金融中心隆重召开。
6月16日，由中国国际贸易促进委员会上海市分会主办，上海市国际展览有限公司承办的“2011中国国际物联网大会暨展览会”在上海环球金融中心隆重召开。以下是美国Auto—ID实验室Edmund William Schuster在展览会上的演讲实录：
【Edmund William Schuster】：我今天话题是物联网时代的供应链管理。在开始讲之前首先感谢这个活动的赞助方，另外也想感谢我的一些朋友，来自于Auto—ID实验室的同仁们，他们不远万里来到这里做演讲。
我们2000年开始就有这样的研究，也很高兴在过去几年当中发现技术有着长足的变化。虽然目前在自动化Auto—ID方面有很多挑战，但我坚信这些挑战一定会战胜，并且能够对社会做出很多的贡献。我对于中国的古代哲学非常有兴趣，其中有一句来自于孔子的名言：“不闻不若闻之，闻之不若见之，见之不若知之，知之不若行之，学至于行之而止矣。”需要在理论的基础上要有动手能力，把学到的东西变成实际的东西，也就是说把实验室的成绩运用到现实当中。
接下来75年我们力量重点放在建立产业上，未来75年就是要建立更美好的星球，也就是说食品供应链、水的净化体系等等，能够让我们全球人民生活质量比现在更加有所提高。我认为这是很好的愿景，同时也非常符合我们一贯的想法。我们对物联网的愿景就是希望能够有这样的成果。接下来稍微介绍一下MIT的理念，以及我们所做的工具。
一起来了解MIT所持有的教学和研究领域。在过去这些年当中行业里发生着重大的变化，所以我们麻省理工大学的生产力实验室一开始研究一些单件流，我们知道美国制造业发生了很多的变化，所以现在MIT这个实验室就做物联网，做一些纳米的生产技术，或者可以叫做先进的制造技术，这是我们实验的工作重点。我们也是一个集聚着工程师的中心，他们做着很多的调查和研究。实验室研究各个方面，包括刚才提到的纳米方面，还有一些宏观的技术。生物技术等，最后到生态技术，生态的一些工程技术。我们并不是非常传统地研究机械制造方面的实验室，而是研究更加先进技术的实验室。
现在工作重点来看包括再生能源，实际上系里有两个研究工作小组都是研究太阳能的方面，还有微观和纳米制造。比如包括燃料等等。另外一大块工作是制造系统和IT技术，以及泛在计算、供应链的分析和物联网。IT制造实验室的理念来看实际上就是要注重创新和创造。致力于打造更好的环境。给到大家一个数据。现在实验室里有150多位的教授专家。教授级别有15位，另外还有20位像我这样的研究员，以及1百多位学生。很多学生大概在博士的第4、第5年这样。
另外还有一个实验室叫现场智能实验室。我刚才介绍到一个基本的研究方向——泛在计算。它指的是桌面后时代的人机互动。在这边我们试图把信息加工和每天所遇到的物体，以及活动整合起来。这是非常率先的一个研究，在其他大学也开始类似于这样的研究。Auto—ID的实验室由一个教授创办，今天也顺带捎来他的问候。一上来主要是推广RFID的视频识别技术，与各大高等院校来发展实验室的网络，比如跟上海的复旦有合作，还有英国的剑桥大学等都有实验室的网络合作。与他们一起建立密切的合作关系，合作进行研发RFID方面的技术。为在RFID实验室平时会做什么工作？几年前，大概是09年我们做了一个RFID和物联网方面的项目。它实际上是一个机器人，为什么要研发这个机器人，就是让图书馆去跟踪图书，发现这个图书馆有很多的书没法好好地跟踪，所以每天晚上可以把机器人放在图书馆里，另外通过GPS全球卫星定位系统可以跟踪到书籍在库的情况。这种开发可以放在零售行业里使用，可以把机器人和RFID技术结合起来，从而使得我们对图书馆的书库进行很好地管理。
另外除了RFID以外，还做别的项目。在美国大家知道医疗方面支出非常大，特别是针对于老年人的支出，所以希望能够降低整个医疗体系的费用，提高花钱的效率。所以在美国各大实验室里有一个研究重点就是怎么样来提高医疗体系的效率，特别是像医院的药品供应，以及家庭医疗物品的供应，包括智能药柜等等。除此以外还有重工业方面的研究，比如资产管理、零部件跟踪，无线传感等等。我认为这是物联网比较领先的研究领域。因为重工业有很多资产、机器设备，价格比较高，所以值得我们好好地研究一下。
现在还有很多与环保相关的项目，包括循环利用等，以及其他的技术。中国特别希望研究RFID在交通中的应用。现在日常遇到了很多的问题，就是全球石油的使用量快接近高峰了，可能在5年时间里我们石油产量将会达到它的峰值，石油产量将会逐渐地进行下滑，但全世界对石油的依赖依然会继续增加，比如美国三分之一石油用在交通系统中，如果能够用物联网信息，以及RFID的技术去更好地协调交通系统，以及大力地促进其他非石油出行和交通方式的话，这样就可以节省很多的能源。
另外还有一个话题，建筑管理，以及如何管理建筑物的加热，或者其他一些控制。我们尽可能地发挥自己的想象，可以看到物联网在诸多领域当中都会有广泛的应用，接下来5到10年里会进入到一个持续的能源危机中。还有一个基于基础设施的力量，什么地方有创新？在每一个学术学科的交界面上经常会有很好的创新机会。我观念来看：研究非常重要。有时候看不到很好的应用，主要是因为情况变了，所以我们要尽量地来交叉这些学科，从而才能够找到以前没有想到的新的创新机遇。
下面讲一下RFID技术方面和物联网方面非常重要的技术。首先以RFID标签来作为传感器。除了供应链、材料科学以外，现在有很多研究都围绕着传感器来开展，这是一个热门的课题。我认为传感器方面的信息可以帮到我们很多，去更好地协调社会的信息，以及可以更好地来帮助我们节约能源，所以我们用的一个原则是将物理参数的变化进行图示，同时也希望能够更好地促进RFID和码的应用。就是用RFID标签作为传感器的话，首先它的成本非常低，这样就可以打造一个比较普遍的传感器网络，而且也不用花费太多的成本。我们已经有这样的标准在，可能还需要建立标准化的协议。另外，还可以应用现在RFID的硬件设施，在这个基础上开发就行了。同时还可以维持好信息关键技术的传递。
刚才说到非常便宜的，或者成本不是很高RFID标签天线来作为传感，还有传统的传感器。RFID标签天线传感器有很多的好处，特别是在四大方面。一，桥梁的错位位移方面。二，温度。三，EM辐射。四，不同液体的储藏罐使用。四大方面应用可以用一个简单的RFID标签传感器。我们为此发表了很多论文，以及美国很多学校都有很多在重要领域当中的研究，相信这个话题在未来几年会变得很热。
另外还有一些应用，包括冷链的管理，基础设施的资产管理，还有刚才讲到液体表面的传感，以及裂缝的侦测等等。这里涉及的理念是低成本，非常简单，只有10个“贝特”（谐音），一般要1百个。而且用的是一种综合的方法来使得这个系统能够运作。刚才给大家介绍实验室做的项目。
接下来想讲一下农业的供应链，以及在相关方面的活动。在这里基本上想做三件事情：感应、推断、实际行动。
首先希望能够抓住信息，分析数据，最后采取相应的行动，这三方面的目标。所以基于这三点制定了三个系统。首先是传感，在农业当中把传感器放在哪里，这也是一个问题。
二，传递，传输。
三，行动。大家知道最近日本发生了大地震、大海啸，福田核电站的核泄露，实际上它不仅仅影响到整个地区，同时也形成了一些热点。如果用这样一些传感技术的话，这样可以知道核辐射的热点在哪里，来侦测热点，除此以外农业当中也有很多其他的应用。比如我自己相信在未来2、30年的农业将成为增长型的行业，同时也会成为世界上所有国家，以及包括中国里的非常重要产业。看到很多国家食品价格一路飙升，所以一定要用更加理智和明智的方法来控制农业，降低农作物的成本。所以我觉得我们在这儿发展农业的综合技术和综合系统，能够帮助我们很好地达到这个目标。
在做农业供应链项目时候有几个大目标：首先，系统的方法。另外，把研究做到非常精细的层面上。16平方公里的土地上可以建立一些传感系统，希望这样可以减少对农业的投入，并且能够使这些投入有更多的产出效率。在这里发展了几种传感系统，包括生物方面，还有化学方面，化学方面的传感器是为了去侦测一些营养和有机物，另外还有天气、气侯方面的传感，包括风力、湿度等等。最后还有供应链方面的传感器，这在物联网也被讲了很多，这是我们所研究和工作的领域。
稍微做一下结论：首先，介绍的RFID标签天线传感，有一个非常光明的未来。二，需要加强对现在供应链的应用。三，需要加强标准。
下面要谈的是一个愿景，就是要连接数据和模型，然后以物联网来进行连接。我们目标就是要消除英特网和企业内网之间的障碍。下一张图，这是我在03年时候做的幻灯片，目的是告诉大家我关于英特网演进的愿景，首先有一个信息网络。当时相当于90年代的英特网，差不多是一个静态的网页，信息承载在网页当中，当时我在Auto—ID中心工作的时候，当时提到物联网的概念，用RFID来连接起来，然后再把全球的网络联系起来。
第三个领域，现在得到了大家的关注，就是所谓的抽象网络。数据和数学模型可以相互兼容，有时候叫软件服务。在美国有很多公司在这方面工作，或者有人叫云计算，我知道云计算现在在中国很热，同时这方面的增长非常快。搜集传感器的数据，快速地进行分析，然后把分析的结果来做出快速的决定，这就是所谓的抽象网络。
简单地给大家举1、2个例子，然后就结束。首先看一下在美国佛罗里达州做的研究。佛罗里达有很多的橙子，但在佛罗里达有一种疾病，这个疾病实际上是一种害虫，会毁坏橙树。这个病主要是根据天气情况来决定传播的速度。果农如果注意到疾病，实际上这些数据可以从网上搜索到，这样可以搜集充分的信息，但现在信息搜集的模式不一样，所以它们没办法相互兼容，形成一个数据组。几年前通过IPOD手机，用个人的数码系统，大家可以看到果园哪里出现了疾病。在PDA当中可以进行全球的定位，一天结束时候可以搜集疾病在哪里出现，这样的话就有一张全球果园的分布图。但这只是一半的信息，还有气侯、气温的信息。然后就有一套基于新的网络技术系统，再加上MIT的一些系统。这个就不细讲了，但基本上它描述了我们当时构架出来的信息流，一天结束以后果农就可以搜集到疾病分布的数据，以及气温的数据。然后以数学的模型来分析这些数据，最后来预测这个疾病第二天，或者接下来的蔓延速度怎么样。
我们用“SNL”（谐音）做了非常了不起的事情。来做了一些系统性的转化。可以把两套数据进行整合。用了一个电子表格来下载数据，这是非常简单的，在电子表格上可以看到一些气温和一些疾病爆发地点的数据。这样果农可以预先性地撒一些农药。另外，对用户来讲这也非常简单。在这张电子表格当中用户可以点每一个字段，来了解字段向下的数据是什么意思，这一点非常重要。因为我们在网上需要传输大量的数据，所以一定要简单易懂。这实际上是一种很好预测疾病的应用。将来我们希望机器人到果农里监测说哪里出现了病虫害，而不是人、果农来监测，从而使系统更加先进。
最后，再跟大家讲一个应用。就是用数学模型来分析来自于传感器的数据，这个数据再通过网络进行传播。这是2010年最佳论文奖的一篇论文，发表《运营研究和信息系统》国际周刊上。讲的也是供应链管理。这是一个工厂的排工表，在生产时候我们排工表安排不是通过软件来交付的，而是通过互联网来交付，可以使软件成为一种服务，或者是使用其他的技术。这个案例当中我们在主机上并没有使用数学模型，而所有的只是通过互联网来完成。
下面给大家做一个可视化的模型。首先是目标和园之间的沟通，园可能是中央的计算机，当中有一个排班软件，目标可能是某一个工厂，有一种特别的语言来兼容目标和园之间的信息。这样以后就有一种排班的系统在MIT的服务器上。如果你有电子表格就可以接入到主机，然后可以做些非常复杂的规划、计划。实际上我们已经在韩国做过测试，而且回应时间非常快，也就是说只要有电子表格的软件，那这个主机和软件在MIT上，就可以帮助韩国的工厂来做排班。
我们所用的是Semantic Web3.0，用的连接方法是RFD和OWL。有了这样一种方法之后，我们还可以以逻辑的方法，或者以一种逻辑的模型来做，就叫Semantic Web Tree，我们的贡献是改善整个系统，然系统运作起来。我们把这些系统已经运用在生产方面，还有运营方面，主要的产业包括食品产业、化工产业、制造产业、制纸产业和生物技术，他们占到全球制造业的50%。实际上可以看到现在基于网络服务为导向的一种构架已经是一个大的潮流。所以他们在未来会有一个很快速的发展。他们可以从传感器这里搜集数据，然后传感器和英特网连接，然后把这些数据用数学模型来分析，答案由主机来给出，然后再指导、执行，这对制造业来说将会带来很高的效率，而且很大程度上会改变我们现在ERP的系统。未来ERP会发生一些改变，只是现在项目跟我们所做的非常像，所有这一切联系在一起只是一个时间问题，而主要的推动物就是要获得数据，而这个数据来源就是传感器，传输的方法就是我们的物联网。
这就是我今天的发言。谢谢！
【Edmund William Schuster】：我今天话题是物联网时代的供应链管理。在开始讲之前首先感谢这个活动的赞助方，另外也想感谢我的一些朋友，来自于Auto—ID实验室的同仁们，他们不远万里来到这里做演讲。
我们2000年开始就有这样的研究，也很高兴在过去几年当中发现技术有着长足的变化。虽然目前在自动化Auto—ID方面有很多挑战，但我坚信这些挑战一定会战胜，并且能够对社会做出很多的贡献。我对于中国的古代哲学非常有兴趣，其中有一句来自于孔子的名言：“不闻不若闻之，闻之不若见之，见之不若知之，知之不若行之，学至于行之而止矣。”需要在理论的基础上要有动手能力，把学到的东西变成实际的东西，也就是说把实验室的成绩运用到现实当中。
接下来75年我们力量重点放在建立产业上，未来75年就是要建立更美好的星球，也就是说食品供应链、水的净化体系等等，能够让我们全球人民生活质量比现在更加有所提高。我认为这是很好的愿景，同时也非常符合我们一贯的想法。我们对物联网的愿景就是希望能够有这样的成果。接下来稍微介绍一下MIT的理念，以及我们所做的工具。
一起来了解MIT所持有的教学和研究领域。在过去这些年当中行业里发生着重大的变化，所以我们麻省理工大学的生产力实验室一开始研究一些单件流，我们知道美国制造业发生了很多的变化，所以现在MIT这个实验室就做物联网，做一些纳米的生产技术，或者可以叫做先进的制造技术，这是我们实验的工作重点。我们也是一个集聚着工程师的中心，他们做着很多的调查和研究。实验室研究各个方面，包括刚才提到的纳米方面，还有一些宏观的技术。生物技术等，最后到生态技术，生态的一些工程技术。我们并不是非常传统地研究机械制造方面的实验室，而是研究更加先进技术的实验室。
现在工作重点来看包括再生能源，实际上系里有两个研究工作小组都是研究太阳能的方面，还有微观和纳米制造。比如包括燃料等等。另外一大块工作是制造系统和IT技术，以及泛在计算、供应链的分析和物联网。IT制造实验室的理念来看实际上就是要注重创新和创造。致力于打造更好的环境。给到大家一个数据。现在实验室里有150多位的教授专家。教授级别有15位，另外还有20位像我这样的研究员，以及1百多位学生。很多学生大概在博士的第4、第5年这样。
另外还有一个实验室叫现场智能实验室。我刚才介绍到一个基本的研究方向——泛在计算。它指的是桌面后时代的人机互动。在这边我们试图把信息加工和每天所遇到的物体，以及活动整合起来。这是非常率先的一个研究，在其他大学也开始类似于这样的研究。Auto—ID的实验室由一个教授创办，今天也顺带捎来他的问候。一上来主要是推广RFID的视频识别技术，与各大高等院校来发展实验室的网络，比如跟上海的复旦有合作，还有英国的剑桥大学等都有实验室的网络合作。与他们一起建立密切的合作关系，合作进行研发RFID方面的技术。为在RFID实验室平时会做什么工作？几年前，大概是09年我们做了一个RFID和物联网方面的项目。它实际上是一个机器人，为什么要研发这个机器人，就是让图书馆去跟踪图书，发现这个图书馆有很多的书没法好好地跟踪，所以每天晚上可以把机器人放在图书馆里，另外通过GPS全球卫星定位系统可以跟踪到书籍在库的情况。这种开发可以放在零售行业里使用，可以把机器人和RFID技术结合起来，从而使得我们对图书馆的书库进行很好地管理。
另外除了RFID以外，还做别的项目。在美国大家知道医疗方面支出非常大，特别是针对于老年人的支出，所以希望能够降低整个医疗体系的费用，提高花钱的效率。所以在美国各大实验室里有一个研究重点就是怎么样来提高医疗体系的效率，特别是像医院的药品供应，以及家庭医疗物品的供应，包括智能药柜等等。除此以外还有重工业方面的研究，比如资产管理、零部件跟踪，无线传感等等。我认为这是物联网比较领先的研究领域。因为重工业有很多资产、机器设备，价格比较高，所以值得我们好好地研究一下。
现在还有很多与环保相关的项目，包括循环利用等，以及其他的技术。中国特别希望研究RFID在交通中的应用。现在日常遇到了很多的问题，就是全球石油的使用量快接近高峰了，可能在5年时间里我们石油产量将会达到它的峰值，石油产量将会逐渐地进行下滑，但全世界对石油的依赖依然会继续增加，比如美国三分之一石油用在交通系统中，如果能够用物联网信息，以及RFID的技术去更好地协调交通系统，以及大力地促进其他非石油出行和交通方式的话，这样就可以节省很多的能源。
另外还有一个话题，建筑管理，以及如何管理建筑物的加热，或者其他一些控制。我们尽可能地发挥自己的想象，可以看到物联网在诸多领域当中都会有广泛的应用，接下来5到10年里会进入到一个持续的能源危机中。还有一个基于基础设施的力量，什么地方有创新？在每一个学术学科的交界面上经常会有很好的创新机会。我观念来看：研究非常重要。有时候看不到很好的应用，主要是因为情况变了，所以我们要尽量地来交叉这些学科，从而才能够找到以前没有想到的新的创新机遇。
下面讲一下RFID技术方面和物联网方面非常重要的技术。首先以RFID标签来作为传感器。除了供应链、材料科学以外，现在有很多研究都围绕着传感器来开展，这是一个热门的课题。我认为传感器方面的信息可以帮到我们很多，去更好地协调社会的信息，以及可以更好地来帮助我们节约能源，所以我们用的一个原则是将物理参数的变化进行图示，同时也希望能够更好地促进RFID和码的应用。就是用RFID标签作为传感器的话，首先它的成本非常低，这样就可以打造一个比较普遍的传感器网络，而且也不用花费太多的成本。我们已经有这样的标准在，可能还需要建立标准化的协议。另外，还可以应用现在RFID的硬件设施，在这个基础上开发就行了。同时还可以维持好信息关键技术的传递。
刚才说到非常便宜的，或者成本不是很高RFID标签天线来作为传感，还有传统的传感器。RFID标签天线传感器有很多的好处，特别是在四大方面。一，桥梁的错位位移方面。二，温度。三，EM辐射。四，不同液体的储藏罐使用。四大方面应用可以用一个简单的RFID标签传感器。我们为此发表了很多论文，以及美国很多学校都有很多在重要领域当中的研究，相信这个话题在未来几年会变得很热。
另外还有一些应用，包括冷链的管理，基础设施的资产管理，还有刚才讲到液体表面的传感，以及裂缝的侦测等等。这里涉及的理念是低成本，非常简单，只有10个“贝特”（谐音），一般要1百个。而且用的是一种综合的方法来使得这个系统能够运作。刚才给大家介绍实验室做的项目。
接下来想讲一下农业的供应链，以及在相关方面的活动。在这里基本上想做三件事情：感应、推断、实际行动。
首先希望能够抓住信息，分析数据，最后采取相应的行动，这三方面的目标。所以基于这三点制定了三个系统。首先是传感，在农业当中把传感器放在哪里，这也是一个问题。
二，传递，传输。
三，行动。大家知道最近日本发生了大地震、大海啸，福田核电站的核泄露，实际上它不仅仅影响到整个地区，同时也形成了一些热点。如果用这样一些传感技术的话，这样可以知道核辐射的热点在哪里，来侦测热点，除此以外农业当中也有很多其他的应用。比如我自己相信在未来2、30年的农业将成为增长型的行业，同时也会成为世界上所有国家，以及包括中国里的非常重要产业。看到很多国家食品价格一路飙升，所以一定要用更加理智和明智的方法来控制农业，降低农作物的成本。所以我觉得我们在这儿发展农业的综合技术和综合系统，能够帮助我们很好地达到这个目标。
在做农业供应链项目时候有几个大目标：首先，系统的方法。另外，把研究做到非常精细的层面上。16平方公里的土地上可以建立一些传感系统，希望这样可以减少对农业的投入，并且能够使这些投入有更多的产出效率。在这里发展了几种传感系统，包括生物方面，还有化学方面，化学方面的传感器是为了去侦测一些营养和有机物，另外还有天气、气侯方面的传感，包括风力、湿度等等。最后还有供应链方面的传感器，这在物联网也被讲了很多，这是我们所研究和工作的领域。
稍微做一下结论：首先，介绍的RFID标签天线传感，有一个非常光明的未来。二，需要加强对现在供应链的应用。三，需要加强标准。
下面要谈的是一个愿景，就是要连接数据和模型，然后以物联网来进行连接。我们目标就是要消除英特网和企业内网之间的障碍。下一张图，这是我在03年时候做的幻灯片，目的是告诉大家我关于英特网演进的愿景，首先有一个信息网络。当时相当于90年代的英特网，差不多是一个静态的网页，信息承载在网页当中，当时我在Auto—ID中心工作的时候，当时提到物联网的概念，用RFID来连接起来，然后再把全球的网络联系起来。
第三个领域，现在得到了大家的关注，就是所谓的抽象网络。数据和数学模型可以相互兼容，有时候叫软件服务。在美国有很多公司在这方面工作，或者有人叫云计算，我知道云计算现在在中国很热，同时这方面的增长非常快。搜集传感器的数据，快速地进行分析，然后把分析的结果来做出快速的决定，这就是所谓的抽象网络。
简单地给大家举1、2个例子，然后就结束。首先看一下在美国佛罗里达州做的研究。佛罗里达有很多的橙子，但在佛罗里达有一种疾病，这个疾病实际上是一种害虫，会毁坏橙树。这个病主要是根据天气情况来决定传播的速度。果农如果注意到疾病，实际上这些数据可以从网上搜索到，这样可以搜集充分的信息，但现在信息搜集的模式不一样，所以它们没办法相互兼容，形成一个数据组。几年前通过IPOD手机，用个人的数码系统，大家可以看到果园哪里出现了疾病。在PDA当中可以进行全球的定位，一天结束时候可以搜集疾病在哪里出现，这样的话就有一张全球果园的分布图。但这只是一半的信息，还有气侯、气温的信息。然后就有一套基于新的网络技术系统，再加上MIT的一些系统。这个就不细讲了，但基本上它描述了我们当时构架出来的信息流，一天结束以后果农就可以搜集到疾病分布的数据，以及气温的数据。然后以数学的模型来分析这些数据，最后来预测这个疾病第二天，或者接下来的蔓延速度怎么样。
我们用“SNL”（谐音）做了非常了不起的事情。来做了一些系统性的转化。可以把两套数据进行整合。用了一个电子表格来下载数据，这是非常简单的，在电子表格上可以看到一些气温和一些疾病爆发地点的数据。这样果农可以预先性地撒一些农药。另外，对用户来讲这也非常简单。在这张电子表格当中用户可以点每一个字段，来了解字段向下的数据是什么意思，这一点非常重要。因为我们在网上需要传输大量的数据，所以一定要简单易懂。这实际上是一种很好预测疾病的应用。将来我们希望机器人到果农里监测说哪里出现了病虫害，而不是人、果农来监测，从而使系统更加先进。
最后，再跟大家讲一个应用。就是用数学模型来分析来自于传感器的数据，这个数据再通过网络进行传播。这是2010年最佳论文奖的一篇论文，发表《运营研究和信息系统》国际周刊上。讲的也是供应链管理。这是一个工厂的排工表，在生产时候我们排工表安排不是通过软件来交付的，而是通过互联网来交付，可以使软件成为一种服务，或者是使用其他的技术。这个案例当中我们在主机上并没有使用数学模型，而所有的只是通过互联网来完成。
下面给大家做一个可视化的模型。首先是目标和园之间的沟通，园可能是中央的计算机，当中有一个排班软件，目标可能是某一个工厂，有一种特别的语言来兼容目标和园之间的信息。这样以后就有一种排班的系统在MIT的服务器上。如果你有电子表格就可以接入到主机，然后可以做些非常复杂的规划、计划。实际上我们已经在韩国做过测试，而且回应时间非常快，也就是说只要有电子表格的软件，那这个主机和软件在MIT上，就可以帮助韩国的工厂来做排班。
我们所用的是Semantic Web3.0，用的连接方法是RFD和OWL。有了这样一种方法之后，我们还可以以逻辑的方法，或者以一种逻辑的模型来做，就叫Semantic Web Tree，我们的贡献是改善整个系统，然系统运作起来。我们把这些系统已经运用在生产方面，还有运营方面，主要的产业包括食品产业、化工产业、制造产业、制纸产业和生物技术，他们占到全球制造业的50%。实际上可以看到现在基于网络服务为导向的一种构架已经是一个大的潮流。所以他们在未来会有一个很快速的发展。他们可以从传感器这里搜集数据，然后传感器和英特网连接，然后把这些数据用数学模型来分析，答案由主机来给出，然后再指导、执行，这对制造业来说将会带来很高的效率，而且很大程度上会改变我们现在ERP的系统。未来ERP会发生一些改变，只是现在项目跟我们所做的非常像，所有这一切联系在一起只是一个时间问题，而主要的推动物就是要获得数据，而这个数据来源就是传感器，传输的方法就是我们的物联网。
这就是我今天的发言。谢谢！
