數字化冷鏈物流的問題與研究方法

時間：2023-08-25 06:43:13來源：admin01欄目：冷鏈新聞閱讀：

　　隨著數字技術的發展，各行各業向數字化、智能化轉型已經成為大勢所趨。冷鏈物流數字化的主要目的是實現動態檢測(如動態路徑優化、動態溫濕度控制、信息共享、故障預警等。)和準確的可追溯性，以確保食品質量控制和安全。這種轉變可能的技術包括無線射頻、傳感器(如溫度、濕度、重量、氣體、門的開關等。)、物聯網、GPS、圖形信息系統和人工智能等。它們對于連接上下游利益相關者之間的信息孤島，降低人力成本，同時促進農產品節能減排和智能冷鏈物流的實施至關重要。

　　1、新時代對冷鏈物流的新要求

越來越多的企業正在對其物流系統進行智能化和數字化升級，通過更高效的智能物流確保食品安全，增加農民收入，滿足客戶需求，提高企業效益。然而，在數字化、智能化冷鏈物流的運作中仍然存在一些挑戰。

理論層面，大部分研究提出的物聯網主要基于理論架構，尚未應用于食品供應鏈;區塊鏈技術在食品溯源方面還處于初級發展階段，缺乏明確的法律法規和實施標準，需要有進一步的實踐思路，完善相關法律法規。在操作層面，對生鮮食品內部溫濕度的實時檢測，必然會降低食品的完整性，加快食品腐敗變質，增加產品之間交叉污染的風險;傳感器數量有限，精度不高，冷鏈各時間段(箱內各級)溫濕度分布不均勻。因此，更精確的檢測技術(如仿生傳感器、數字孿生技術、納米技術等。)而預測模型和算法是未來研發的重要方向。

數字化冷鏈物流的實現就是建立一套完整的冷鏈物流數據系統，可以用來監控冷鏈

2、數字化冷鏈物流需要解決的問題

數字化冷鏈物流是指利用數字化技術進行監控、管理和運營的冷鏈物流。冷鏈物流的核心要素是其貨物運行環境的溫度、濕度等指標。如果指標不符合要求，冷鏈物流中的貨物(主要是鮮活易腐食品)的安全性就會喪失，冷鏈物流也就失去了意義。因此，全程監控并及時調整作業環境指標是冷鏈物流管理的關鍵。同時，隨著物聯網技術、數據傳輸技術和數據處理技術的發展，冷鏈物流過程中產生了大量的作業環境指標數據，為實現數字化冷鏈物流提供了基礎。但是，第一手的環境指標數據并不能直接服務于冷鏈物流的運營管理。其巨大的數量增加了分析和處理的難度。因此，研究如何對冷鏈物流運行環境數據進行篩選、分析、提煉和處理，即如何實現數字化冷鏈物流，對促進我國冷鏈物流的發展具有重要意義。

　　3、主要研究方法

為了保證冷鏈流程各個環節產生的數據能夠被存儲，應用“物聯網技術+區塊鏈技術”對冷鏈數據進行挖掘、采集和檢測，是智能冷鏈物流的基礎。此外，倉儲技術、干線技術、最后一公里技術等技術基礎的結合，將使冷鏈物流緊密結合硬件設施和軟件平臺，實現倉儲、運輸、配送、包裝、裝卸、信息處理等的智能化。，從而實現冷鏈物流的智能化和數據化業務，指導實際物流運輸作業。

一方面，基于算法和數學建模，為衡量不同利益相關者的目標(低碳排放、低風險、低成本、高客戶滿意度)提供了量化的研究依據，解決了冷鏈生鮮產品“最先一公里”和“最后一公里”配送路線優化的銜接問題，以及配送過程中的智能調度、智能裝載和能量優化問題。另一方面，基于數理統計和數據挖掘，實現道路貨運和交通的需求供應鏈預測、保質期預測和宏觀分析，有助于冷鏈物流更加智能化和數字化，提高冷鏈物流決策的準確性和有效性。

要分析大量的數據，主要的方法是機器學習。在高效采集環境數據方面，主要使用機器學習中的各種回歸方法，如高斯過程回歸、線性判別分析、最近鄰法、徑向基函數核等。在數據利用方面，主要使用機器學習中的聚類分析和模式識別方法，如人工神經網絡、決策樹和支持向量機(SVM)。均方差、箱線圖和孤立森林可以用來發現異常值。

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