溫平川，高輝輝

（重慶郵電大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，重慶 400065）

0 引 言

智慧物流是現(xiàn)代智能技術(shù)與物流行業(yè)緊密結(jié)合出現(xiàn)的趨勢和必然結(jié)果，隨著智慧物流的快速發(fā)展迫切需要設(shè)計出高效的智能配送信息系統(tǒng)平臺。功能模塊層作為配送系統(tǒng)的核心，其功能最終要經(jīng)過各個服務(wù)模塊的相互作用才能發(fā)揮系統(tǒng)的最大效用。按照松耦合、高聚類的原則，對系統(tǒng)定義的服務(wù)活動進行分類、歸納、總結(jié)，劃分成多個服務(wù)模塊。這樣各個服務(wù)模塊就會保持一定的獨立性，便于對系統(tǒng)進行調(diào)試、后期維護和更新管理等。同時對系統(tǒng)服務(wù)活動進行模塊劃分之后，能夠最大程度地降低系統(tǒng)開發(fā)的復(fù)雜度，縮短系統(tǒng)開發(fā)周期，最終提升系統(tǒng)整體運行質(zhì)量。當(dāng)系統(tǒng)功能模塊劃分不恰當(dāng)時，就會出現(xiàn)各個子模塊之間聯(lián)系混亂，難以以合理的方式對其功能實現(xiàn)集成，導(dǎo)致相關(guān)服務(wù)對象產(chǎn)生額外的信息交互行為，最終會增加各個交易主體之間的溝通商談時間，無形之中降低了物流配送運作效率。

目前相關(guān)學(xué)者對功能模塊劃分的研究工作主要有：藍莓（2017）根據(jù)客戶對網(wǎng)絡(luò)外線管理系統(tǒng)的相關(guān)業(yè)務(wù)需求，將系統(tǒng)功能劃分為五大模塊；馬薇（2016）以用戶的需求為導(dǎo)向來進行系統(tǒng)功能的模塊化劃分；辛龍翔（2014）從安全性評價、考試系統(tǒng)使用情況及反違章等方面來對電力安檢系統(tǒng)進行功能模塊設(shè)計。根據(jù)上述文獻可知，目前對于系統(tǒng)功能模塊劃分基本都是根據(jù)用戶和業(yè)務(wù)需求來進行，其劃分主觀性較大?，F(xiàn)有研究不能對于各個功能模塊之間的聯(lián)系程度進行量化處理，難以把握各模塊之間的信息交互聯(lián)系程度，因此造成了模塊劃分出現(xiàn)混亂，最終會使系統(tǒng)功能出現(xiàn)冗余，運行效率低下，難以有效處理一些復(fù)雜業(yè)務(wù)。

為了更好地解決目前功能模塊劃分中存在的上述問題，本文在前人的基礎(chǔ)上，引入了設(shè)計結(jié)構(gòu)矩陣（DSM）模型進行系統(tǒng)服務(wù)活動的矩陣建模，再按照一定方法對服務(wù)活動進行分塊劃分，最后對劃分結(jié)果進行綜合評價，得出最優(yōu)模塊劃分方案。

1 業(yè)務(wù)建模及相關(guān)服務(wù)活動定義

智能配送系統(tǒng)功能模塊設(shè)計往往需要以用戶的實際需求為依據(jù)，這樣系統(tǒng)才能被廣大用戶所接受，系統(tǒng)才能真正實現(xiàn)其社會價值。為此首先應(yīng)該要對用戶的需求進行業(yè)務(wù)建模，分析各個主體與系統(tǒng)進行信息交互的一系列操作行為，進一步鎖定系統(tǒng)需要提供的服務(wù)活動，構(gòu)建系統(tǒng)業(yè)務(wù)模型。智能配送系統(tǒng)功能服務(wù)模塊依據(jù)面向?qū)ο蟛煌梢詣澐譃閮刹糠郑阂徊糠质敲嫦蜻^程的服務(wù)，指系統(tǒng)提供的信息動態(tài)交互、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、費用核算、智能信息提醒等服務(wù)。另一部分是面向?qū)嶓w的服務(wù)，本文中的實體主要是指系統(tǒng)服務(wù)的相關(guān)主體和客體，主要是指貨物、貨主、物流企業(yè)、司機及其他物流相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施等，系統(tǒng)服務(wù)活動的定義將以業(yè)務(wù)模型為基礎(chǔ)，將用戶在系統(tǒng)中進行的一系列操作進行歸類，具體見如圖1至圖3所示。

圖1 貨主與系統(tǒng)的交互行為

圖2 運輸人員與系統(tǒng)的交互行為

圖3 物流企業(yè)與系統(tǒng)的交互行為

根據(jù)上述各主體與系統(tǒng)的交互行為分析，則接下來將系統(tǒng)的服務(wù)活動定義如表1所示。

2 智能配送系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)DSM模型建模

DSM模型首先是Donald Steward（1981）用來研究各設(shè)計工作中每項任務(wù)之間的信息流交互情況，通過引入聯(lián)系信息流量這個評價指標(biāo)對各任務(wù)之間的聯(lián)系強度進行量化。后來各學(xué)者專家在此基礎(chǔ)上發(fā)展和優(yōu)化，目前該方法主要應(yīng)用于復(fù)雜產(chǎn)品的開發(fā)、設(shè)計及信息系統(tǒng)模塊化劃分等方面。

配送系統(tǒng)功能模塊中DSM模型是由一組按照一定順序排列的行列元素所形成的矩陣，矩陣中的每個行列元素分別對應(yīng)系統(tǒng)中所定義的服務(wù)活動；然后對服務(wù)活動進行聚類劃分之后形成相應(yīng)的功能模塊。設(shè)計結(jié)構(gòu)矩陣中對角線上方單元格值（即刻度權(quán)重值）表示元素之間的反向關(guān)系，而下方的單元格值表示各元素之間的正向關(guān)系，對角線上的單元格及空白單元格表示沒有聯(lián)系（即刻度權(quán)重值為0）。

本文中DSM模型主要包括兩個部分：功能模塊內(nèi)部各服務(wù)活動之間的聯(lián)系、功能模塊與其他功能模塊之間的聯(lián)系。根據(jù)服務(wù)功能結(jié)構(gòu)的特征及DSM方法的內(nèi)涵，則按照下面步驟對DSM系統(tǒng)功能模塊建模：（1）將表1定義的服務(wù)活動按照一定的聯(lián)系性和方向性確定行列元素排序，即形成二值標(biāo)識矩陣；（2）由每個行列元素之間的信息交互程度，確定相應(yīng)權(quán)重值，得到實值方陣；（3）對實值方陣進行進一步的核對，檢查權(quán)重值無誤后，最終得到初始DSM矩陣。根據(jù)各元素之間的聯(lián)系程度，使用四點刻度法來描述各個元素之間的聯(lián)系強度大小。如表2所示。

通過對智能配送系統(tǒng)各服務(wù)活動之間的聯(lián)系程度得到相應(yīng)的權(quán)重值，然后按照上述方法步驟可以得到初始DSM矩陣，如圖4所示：

3 聚類劃分步驟及評估方法

經(jīng)過上述建模得到了初始DSM矩陣，接下來就對其進行聚類劃分，從而得到最優(yōu)的功能模塊方案。在本文中的DSM模型，行列服務(wù)活動分為三類：普通聚類元素、獨立聚類元素和Bus聚類元素。獨立聚類元素是指存在這樣一些元素，它們與其他行列元素聯(lián)系程度比較低，獨立聚類元素組成一個獨立聚類；Bus聚類元素是這樣一種元素，它與很多元素信息交互程度都很高，整個Bus元素形成一個Bus聚類；在DSM模型中，前面兩類元素之外的那些元素，就是普通聚類元素（簡稱聚類元素），普通聚類元素組成的聚類則稱為普通聚類（簡稱聚類）。

表1 智能配送系統(tǒng)服務(wù)活動及內(nèi)容定義

表2 四點刻度權(quán)重及含義

對智能配送系統(tǒng)中服務(wù)活動進行聚類劃分的目的為：（1）每個功能模塊（聚類）盡量獨立于其他模塊，也就是要實現(xiàn)各模塊之間的信息交互程度最小化或徹底淡化；（2）對模型矩陣中的元素進行最佳聚類劃分，最終確定系統(tǒng)功能模塊中的最優(yōu)劃分方案；（3）對于Bus聚類而言，應(yīng)該增強其與普通聚類之間的信息交互程度；（4）對于普通聚類而言，其內(nèi)部各元素之間的信息交互應(yīng)盡量存在于方陣內(nèi)部，這樣就能避免與其他聚類之間產(chǎn)生冗余的信息交互。

3.1 聚類劃分步驟

在DSM矩陣中進行聚類劃分的詳細(xì)步驟如下：

圖4 初始狀態(tài)下DSM實值矩陣

步驟1 弱聯(lián)系粉碎。對初始化的DSM矩陣實值矩陣進行聚類劃分時，對弱聯(lián)系元素之間的信息交互權(quán)重值（即刻度權(quán)重值＜2）暫時降為0，待聚類劃分完成后再將粉碎的權(quán)重數(shù)值還原到模型矩陣內(nèi)。

步驟2 獨立元素暫時隔離。在前面經(jīng)過弱聯(lián)系粉碎后的DSM矩陣基礎(chǔ)之上，找到矩陣中所有的獨立元素（即所在行列刻度權(quán)重值都為0的元素），將其暫時從矩陣中剝離出來，待聚類劃分之后，則將獨立元素放在矩陣中行列元素的最前面。

步驟3 行列元素變換。根據(jù)DSM模型方陣中非零單元格與對角線的分散與集中程度，進行行列元素變換（即當(dāng)行元素變換時，對應(yīng)的列元素也相應(yīng)變換）。通過多次反復(fù)變換，當(dāng)非零單元格聚集在對角線位置最多時則停止變換。

步驟4 找出Bus聚類元素。根據(jù)上述Bus聚類元素的定義鎖定其位置，然后將其放置在DSM模型矩陣的最后方。

步驟5 聚類劃分。經(jīng)過上述幾步操作，大部分聚類元素都已經(jīng)盡量接近模型矩陣對角線了，然后根據(jù)靠近對角線的密集程度將普通聚類元素劃分為多個模塊，盡量使非零單元格位于聚類里面，此外對于聚類劃分的數(shù)量應(yīng)當(dāng)控制在一定范圍之內(nèi)。步驟6 將在步驟2中分離的獨立元素排列到DSM矩陣中的最前方。步驟7 將步驟1中被粉碎的弱聯(lián)系單元格數(shù)值還原至DSM矩陣中。

3.1.1 聚類劃分方案

將前面圖4中的初始DSM矩陣經(jīng)過上述聚類劃分步驟后最終得到如下模塊劃分方案，如圖5至圖8所示：方案一：

圖5 系統(tǒng)功能模塊劃分方案一

方案二：

圖6 系統(tǒng)功能模塊劃分方案二

方案三：

圖7 系統(tǒng)功能模塊劃分方案三

方案四：

圖8 系統(tǒng)功能模塊劃分方案四

3.2 聯(lián)系信息流量計算方法

系統(tǒng)服務(wù)活動經(jīng)過上述聚類劃分之后形成了若干個功能模塊方案，需要建立有效的評價指標(biāo)對這些方案進行逐個評估，最終從中選取最優(yōu)功能模塊劃分方案。本文引入“聯(lián)系信息流量”指標(biāo)來衡量各個方案的優(yōu)劣程度，它是指在系統(tǒng)功能模塊設(shè)計中，模塊內(nèi)部各服務(wù)活動及模塊之間信息聯(lián)系的總量。這個指標(biāo)用來全面量化功能模塊中各服務(wù)活動及模塊之間的聯(lián)系強度。通過計算每個方案聯(lián)系信息總流量，然后從中選取計算結(jié)果最低的方案，確定為本系統(tǒng)中最終的功能模塊設(shè)計方案。

在一個系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)模塊DSM模型中，聯(lián)系信息流量由Bus類聯(lián)系信息總流量及普通類聯(lián)系信息總流量組成。其中，Bus類聯(lián)系信息流量由Bus聚類與普通聚類之間的聯(lián)系信息流量及Bus聚類內(nèi)部聯(lián)系信息流量所構(gòu)成；同樣，普通聚類聯(lián)系信息流量由普通聚類之間的聯(lián)系信息總流量及普通聚類內(nèi)部聯(lián)系信息流量所構(gòu)成。

本文中的聯(lián)系信息流量具體計算過程如下：

3.2.1 假設(shè)條件

為了更加客觀地反映系統(tǒng)功能模塊的聯(lián)系強度，本文對于聯(lián)系信息流量的計算做出如下假設(shè)：（1）兩聚類之間聯(lián)系信息流量與其規(guī)模之和呈正向變動關(guān)系；

（2）行列元素之間的聯(lián)系信息流量與矩陣單元格中的刻度權(quán)重數(shù)值呈正向關(guān)系；

（3）聚類內(nèi)部的聯(lián)系信息流量與聚類的規(guī)模呈簡單線性關(guān)系；

（4）模型中Bus聚類最多為一個。

3.2.2 參數(shù)定義

S：DSM模型矩陣中行/列服務(wù)活動的總個數(shù)，即模型的總規(guī)模；

di，j：第i行第j列單元格i，（）j的值，即第i行與第j列元素之間的刻度權(quán)重值，當(dāng)i=j時，其值為零；

N：普通聚類總個數(shù)，1≦N≦S；

I：為獨立元素的個數(shù)，1≦I≦S；

CLi：表示第 i個普通聚類，從左上方到右下方依此為 CL1，CL2，CL3，…，CLn；

mi：對于任意一個普通聚類CLi從左至右元素的第一個編號；

ni：對于任意一個普通聚類CLi從左至右元素最后一個編號；

Si：普通聚類 CLi的規(guī)模，Si=ni-mi+1（ 1≦mi≦ni≦S）；

CLb：表示Bus聚類，從左至右元素的第一個編號為mb，最后一個編號為nb；

Sb：聚類CLb的規(guī)模，Sb=nb-mb+1（ 1≦mb≦nb≦Sb）；

）：CLi內(nèi)部聯(lián)系信息流量；

）：整個普通聚類內(nèi)部聯(lián)系信息流量總和；

）：CLb內(nèi)部聯(lián)系信息流量；

）：普通聚類CLi到CLj之間的聯(lián)系信息流量；

α：普通聚類個數(shù)對聯(lián)系信息流量影響程度系數(shù)，本文取其值為0.6；

）：模型中所有普通聚類之間的聯(lián)系信息流量之和；

）：CLb與CLi之間的聯(lián)系信息流量；

）：模型總體Bus聚類與普通聚類之間的聯(lián)系信息流量；

W：某聚類方案下聯(lián)系信息總流量。

3.3 聯(lián)系信息流量計算公式

根據(jù)上述分析，聯(lián)系信息流量的計算公式如下所示：

由前面的假設(shè)條件（3）可知，）與聚類規(guī)模Si呈線性關(guān)系，則DSM模型中普通聚類CLi的內(nèi)部聯(lián)系信息流量為：

DSM模型中所有普通聚類內(nèi)部聯(lián)系信息流量之和為：

模型中Bus聚類CLb內(nèi)部聯(lián)系信息流量可以用如下公式來計算：

由假設(shè)條件 （1） 可知）與（ni- mi+nj-mj）呈線性關(guān)系，因此任意兩個普通聚類之間的聯(lián)系信息流量為：

則模型中總體普通聚類之間聯(lián)系信息流量為：

Bus聚類與任意普通聚類間的聯(lián)系信息流量（即CLi到CLb以及CLb到CLi之間的聯(lián)系信息流量）可以用下列公式得出：

則模型中Bus聚類與普通聚類之間的聯(lián)系信息總流量可以通過如下公式得到：

最后在DSM模型中某聚類劃分方案下的聯(lián)系信息總流量的計算公式為：

4 模塊方案的評估與功能模塊設(shè)計

4.1 方案評估

按照上述聯(lián)系信息流量的計算方法逐一得出3.1.1中四個方案聯(lián)系信息總流量，其計算結(jié)果如表3所示：

表3 四種模塊劃分方案聯(lián)系信息流量計算明細(xì)

由上述計算結(jié)果可知在這四個方案中，方案三的聯(lián)系信息總流量W都要低于其他方案，說明該方案中功能模塊與其他模塊信息交互程度最低，滿足系統(tǒng)功能模塊設(shè)計中“低耦合、高內(nèi)聚”劃分原則，因而該模塊劃分為最優(yōu)方案。

4.2 功能模塊設(shè)計

根據(jù)上述的最優(yōu)模塊劃分方案，智能配送系統(tǒng)功能模塊可以分為：用戶信息管理、訂單交易管理、車輛管理、貨物管理、信息智能交互服務(wù)、供需匹配管理、費用結(jié)算管理、公共信息服務(wù)、智能決策服務(wù)等9項模塊。以下選擇幾項重要的模塊進行詳細(xì)闡述。

4.2.1 信息智能交互服務(wù)

這項服務(wù)主要針對傳統(tǒng)配送模式下，貨物發(fā)貨后，用戶不易變更相關(guān)物流信息（如地址、收貨時間等），通過與相關(guān)方進行實時的信息交互，客戶能夠?qū)崟r向其他用戶傳遞自己的動態(tài)需求。此外通過實時參與信息的交互，物流企業(yè)能夠及時獲取用戶需求，最終能夠提高服務(wù)質(zhì)量，增加客戶滿意度。

4.2.2 貨物管理

實時收集貨物的運輸狀態(tài)，支持對貨物從接貨、配送、發(fā)貨、收貨等全程監(jiān)控管理。運用無線射頻識別、GIS等技術(shù)，用戶通過智能終端能夠?qū)崟r獲取所需貨物儲存狀態(tài)。對于一些儲存條件很高的貨物（如精密儀器、冷凍貨物），能夠?qū)ζ錅囟?、濕度等及時做出調(diào)整，確保貨物處于適宜的儲藏及運輸環(huán)境之中。

4.2.3 訂單交易管理

包括訂單的分類、檔案管理及訂單交易跟蹤，通過采用電子訂單交易模式，能夠使整個訂單處理過程流程化、規(guī)范化，提高訂單處理的工作效率。對訂單進行有效跟蹤，能夠及時發(fā)現(xiàn)訂單異常情況，以便及時作出相應(yīng)調(diào)整和處理。

4.2.4 供需匹配管理

用戶通過移動終端或電腦網(wǎng)頁登錄系統(tǒng)，能夠發(fā)布或獲取相關(guān)物流信息，進而鎖定相關(guān)的訂單。此外通過大數(shù)據(jù)挖掘與分析，根據(jù)用戶歷史交易記錄，智能向用戶推送相關(guān)供需信息服務(wù)。

4.2.5 費用結(jié)算管理

首先，通過貨物屬性、運輸距離、運輸時間等核算相應(yīng)的物流費用，供需雙方可以通過微信、支付寶、云閃付等第三方支付軟件進行相應(yīng)物流費用的結(jié)算；其次，當(dāng)客戶在變更相應(yīng)的物流信息時，則相應(yīng)核算追加物流費用。通過建立這種費用結(jié)算體系能夠極大地降低雙方的交易成本，提高業(yè)務(wù)達成效率。

5 結(jié)論

功能模塊是系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計最為核心的部分之一，功能模塊劃分在系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計過程中占有非常重要的地位。本文首先對系統(tǒng)服務(wù)的三大對象的需求進行業(yè)務(wù)建模，歸納總結(jié)出系統(tǒng)應(yīng)該提供服務(wù)活動；然后運用DSM模型對服務(wù)活動進行矩陣排列建模，通過聚類算法進行功能模塊劃分，并得到相應(yīng)四種方案；最后通過計算四種方案的聯(lián)系信息總流量，從中選擇聯(lián)系信息流量最低的方案即為最優(yōu)方案。

本文提出的基于設(shè)計結(jié)構(gòu)矩陣功能模塊劃分方案，突出以用戶的實際需求為導(dǎo)向，系統(tǒng)功能模塊盡可能地體現(xiàn)了用戶的訴求，在一定程度上解決了現(xiàn)有研究中對于信息系統(tǒng)功能模塊設(shè)計存在的不足，使得信息系統(tǒng)功能模塊設(shè)計更加客觀、更加合理。對于物流信息系統(tǒng)功能模塊劃分及設(shè)計提供了一個新的理論指導(dǎo)思路。但是由于計算的復(fù)雜程度，本文只列舉了其中四種劃分方案，其實功能模塊劃分遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這幾種方案，因此在后續(xù)的研究中可以考慮引入計算機智能劃分方法，將會使得結(jié)果更加客觀，方案更加合理。

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