如何讓冷鏈物流更智能化?

發布時間: 2017-08-18

隨著物聯網的流行和市場發展,為了更好地降低物流配送成本,在物流行業同樣也涌現諸多智能監控類的硬件,以幫助實現物品的安全可追溯、質量可監控、訂單信息可跟蹤等。

尤其是要通過借助大數據、物聯網等技術的運用,實現冷鏈物流的智能化。這將能夠大幅提升冷鏈物流配送的效率,并對整個冷鏈物流配送進行更好的管理把控。


生鮮物流配送模式



從上圖我們可以看到,冷鏈一般是分全程和半程的。通常像藥品、速凍食品、冰淇淋和奶制品這類的物品需要全程冷鏈配送;而像肉類、水產等商品通常采用半程冷鏈。

冷鏈配送的商品,不管是全程冷鏈還是半程冷鏈,由于距離遠、運輸時間長,從倉庫到分撥中心這一段的干線運輸,必須冷運。像一些水果類商品會使用常溫配送,但通常會在包裝上下功夫,并且配上冰袋。


冷鏈物流三大類技術

一般來說,冷鏈物流會涉及以下三大類技術:

1、移動制冷技術。包括制冷劑、制冷系統、溫控系統及干冰、冰塊等輔助保冷措施。

2、保溫技術。包括冷藏集裝箱、保溫箱、保溫袋、冷藏箱及各類保溫包裝手段及密封措施等。

3、智能監控系統。主要用于對冷鏈儲存、運輸過程進行監控與管理,包括溫濕度傳感器、RFID、GPS及軟件管理系統。

今天,我們主要聊聊比較重要的第三點:智能監控系統。

智能監控系統最基本的作用就是掌握實時溫濕度,避免貨物變質造成損耗。

因為藥品也好,冰淇淋和奶制品也好,都需要從產地預冷、自動化冷庫貯藏、全程冷鏈運輸以及末端配送的冷鏈配送全過程。而每一個過程,都要通過不同的溫區保存好生鮮產品。這就需要對庫房溫濕度實行24小時連續、自動的監測和實時記錄,針對不同的溫區進行環境溫濕度的自動監測和數據采集,以及確定每一倉間或庫房應設置多個溫濕度監測設備。

除了在冷庫(倉儲環節)的應用外,像車輛(運輸環節溫濕度監控、定位)、生產車間(基站定位+溫濕度檢測)、門店(銷售環節的溫濕度監控)均可以使用。


物聯網時代 冷鏈物流的智能化

借助大數據、物聯網等技術的運用,實現冷鏈物流的智能化。這將能夠大幅提升冷鏈物流配送的效率,并對整個冷鏈物流配送進行更好的管理把控。

但在實際應用,還有一些難題有待解決,如預約難,功能單一,安裝維護成本高,效率低下等。

首先,目前大多數的監控設備是有線的設備,在安裝的過程中需要穿孔走線,導致安裝復雜實施難度大,且耗時,尤其冷庫環境下的安裝更是“難搞”,大大影響了運輸效率。

其次是近些年隨著無車承運人模式的興起,運力發生新變化,外協車輛比例攀升,且不講安裝維護難或易,安裝費用誰承擔一直是個爭論不休的話題。

另外,據了解,局限于單點采集數據也是現在行業的普遍趨勢。外協車輛的管理往往采用便攜式設備,數據采集相對單一,例如便攜定位設備,只能采集位置;便攜溫濕度設備能采集溫濕度數據,但得不到精準位置。

那么,如何能實現多維度狀態采集的應用需要呢?

那就是,移動化(無線),標簽化,多功能化。

第一,在冷鏈車車廂或者冷庫等場景下,各點溫度不是完全均勻和統一的,因此多點監控是一個需求點,例如靠出風口的溫度低,貨物可能沒問題,但是靠車門的可能有問題。

第二,目前第三方物流很多時候都不是使用自有的車輛,而是使用社會的運力,要解決溫度管理需求,擁有一些移動式的設備很重要。同時,監測設備也可以配置GPS模塊,通過GPS和GIS技術,監控中心可以對集裝箱車輛進行地理位置定位和調度。

第三,理想狀態下,從車間到運輸、倉儲、銷售,在貨物中轉中,如果有標簽跟隨,就可以追溯到整個周期的安全情況。如果溫濕度變化超出一個預先設定的范圍,比如20℃~30℃,系統自動給出預警。如果曲線中間有一段記錄是明顯低于20℃,此時可以根據此一時間查詢相應的地點和外在環境,以便于探究相應的溫濕度變化原因。

第四,從將來來看,除了采集溫濕度控制,通過軟硬件還可以實現對環境溫度的智能化控制,例如冷庫打冷智能化。將來會通過一些控制類的標簽設備,可對制冷系統進行控制。后臺實時分析冷庫溫度情況,在需要打冷時,自動通過設備遠程控制冷機打冷。同樣地,門店、車輛其實也一樣可以做到。


軟硬一體化打造“智慧物流”

只有硬件和軟件平臺強大的預算能力結合在一起,才能更有效實現物流的透明化和智慧化:硬件提供基礎數據來源,軟件連接物流業務的上下游,實現業務管理的全程透明管控。不僅管車,還實現了管貨物,管訂單流轉,管理物流業務過程。



可建立云平臺,無縫連接貨主、承運商、車隊、司機等物流節點,貨主運單產生后,系統生成運單,并實現路由的拆分和規劃,幫助批量運單的生成。

有了運輸計劃(運單),就能把計劃分到車隊,車隊調度人員可以很及時地收到推送消息,由車隊派送車單,這個時候司機APP也會收到推送消息。司機可以通過預約的功能和倉庫做到場預約,然后是司機的發貨、取貨,完成全鏈條的交接和協同。

不斷沉淀的硬件和業務數據,不僅能結合軟件平臺強化企業上下游合作伙伴的連接與業務協同,更是夯實物流業務的數據化基礎。

通過硬件采集和業務沉淀而來的“大數據”,加工增值后,即可實現數據業務化,指導實際物流運輸操作。一是可以基于算法與數學建模,如路徑優化、智能調度、智能配載等,二是可以基于數理統計與數據挖掘,如用戶畫像、數據征信、供應鏈需求預測等。

通過這些數據,可開拓大數據應用探索思路,如路徑優化、智能調度與配載、企業畫像、運力分層、數據征信與物流互聯網金融、需求供應鏈預測、以及公路貨運與交通的宏觀分析等方面,帶來更大價值。

從趨勢上來說,物聯網會慢慢地應用到各行各業。特別對于物流行業來說,由RFID等軟件技術和移動設備等硬件設備組成物聯網后,基于感知的貨物數據便可實現貨物的狀態監控,如前面所說的冷鏈物流的溫濕度監控和物流信息跟蹤。

其次在功能也會進一步延伸,如開關檢測、煙霧檢測、開箱操作檢測,以幫助參與方隨時隨地的掌握貨物的存儲、運輸信息,提高風險的控制能力從而達到降低成本的目的。

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