智慧化的基礎

利用5G、物聯網、人工智能、大數據、云計算等是實現冷鏈物流智慧化的技術基礎，而冷鏈物流的數字化水平也是確保冷鏈商品全生命周期安全的重要保障，有助于對冷鏈商品全生命周期涉及的供應鏈諸多環節點（生產、加工、包裝、裝卸、運輸、倉儲、城配、陳列、到家等）進行智慧化管理。以往傳統的冷鏈食品追溯系統一般只能追溯到生產企業，無法讓冷鏈食品追溯到全鏈條的各個節點，有了冷鏈物流的數字化后，有望做到真正的全程可追溯。如何能實現多維度狀態采集數據呢，那就是移動化（無線）、標簽化、多功能化。首先是移動化。為解決第三方物流溫控管理，可配備移動式設備，同時監測設備也要配置 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；另外，在 冷鏈車車廂或冷庫等場景下，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。

其次是標簽化。從車間到運輸、倉儲、銷售，在貨物中轉中要有標簽跟隨，標簽中所含信息要全面，包括產品代碼、產地管理、農戶編碼及流通環節管理等，這樣有了標簽就可以追溯到 整個周期的安全情況。

再次是多功能化。設置預警系統，如果溫濕度變化超出一個預先設定的范圍，系統將自動給出預警。如果曲線中間有一段記錄是明顯低于20 ℃，那么可以從系統中時間點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。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。可通過一些控制類的標簽設備，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，并應用于門店和運輸車輛。

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；另外，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，這將有助于冷鏈物流更加智慧化。

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