数字化冷链物流的问题与研究方法

时间：2023-08-25 06:43:13来源：admin01栏目：冷链新闻阅读：

　　随着数字技术的发展，各行各业向数字化、智能化转型已经成为大势所趋。冷链物流数字化的主要目的是实现动态检测(如动态路径优化、动态温湿度控制、信息共享、故障预警等。)和准确的可追溯性，以确保食品质量控制和安全。这种转变可能的技术包括无线射频、传感器(如温度、湿度、重量、气体、门的开关等。)、物联网、GPS、图形信息系统和人工智能等。它们对于连接上下游利益相关者之间的信息孤岛，降低人力成本，同时促进农产品节能减排和智能冷链物流的实施至关重要。

　　1、新时代对冷链物流的新要求

越来越多的企业正在对其物流系统进行智能化和数字化升级，通过更高效的智能物流确保食品安全，增加农民收入，满足客户需求，提高企业效益。然而，在数字化、智能化冷链物流的运作中仍然存在一些挑战。

理论层面，大部分研究提出的物联网主要基于理论架构，尚未应用于食品供应链;区块链技术在食品溯源方面还处于初级发展阶段，缺乏明确的法律法规和实施标准，需要有进一步的实践思路，完善相关法律法规。在操作层面，对生鲜食品内部温湿度的实时检测，必然会降低食品的完整性，加快食品腐败变质，增加产品之间交叉污染的风险;传感器数量有限，精度不高，冷链各时间段(箱内各级)温湿度分布不均匀。因此，更精确的检测技术(如仿生传感器、数字孪生技术、纳米技术等。)而预测模型和算法是未来研发的重要方向。

数字化冷链物流的实现就是建立一套完整的冷链物流数据系统，可以用来监控冷链

2、数字化冷链物流需要解决的问题

数字化冷链物流是指利用数字化技术进行监控、管理和运营的冷链物流。冷链物流的核心要素是其货物运行环境的温度、湿度等指标。如果指标不符合要求，冷链物流中的货物(主要是鲜活易腐食品)的安全性就会丧失，冷链物流也就失去了意义。因此，全程监控并及时调整作业环境指标是冷链物流管理的关键。同时，随着物联网技术、数据传输技术和数据处理技术的发展，冷链物流过程中产生了大量的作业环境指标数据，为实现数字化冷链物流提供了基础。但是，第一手的环境指标数据并不能直接服务于冷链物流的运营管理。其巨大的数量增加了分析和处理的难度。因此，研究如何对冷链物流运行环境数据进行筛选、分析、提炼和处理，即如何实现数字化冷链物流，对促进我国冷链物流的发展具有重要意义。

　　3、主要研究方法

为了保证冷链流程各个环节产生的数据能够被存储，应用“物联网技术+区块链技术”对冷链数据进行挖掘、采集和检测，是智能冷链物流的基础。此外，仓储技术、干线技术、最后一公里技术等技术基础的结合，将使冷链物流紧密结合硬件设施和软件平台，实现仓储、运输、配送、包装、装卸、信息处理等的智能化。，从而实现冷链物流的智能化和数据化业务，指导实际物流运输作业。

一方面，基于算法和数学建模，为衡量不同利益相关者的目标(低碳排放、低风险、低成本、高客户满意度)提供了量化的研究依据，解决了冷链生鲜产品“最先一公里”和“最后一公里”配送路线优化的衔接问题，以及配送过程中的智能调度、智能装载和能量优化问题。另一方面，基于数理统计和数据挖掘，实现道路货运和交通的需求供应链预测、保质期预测和宏观分析，有助于冷链物流更加智能化和数字化，提高冷链物流决策的准确性和有效性。

要分析大量的数据，主要的方法是机器学习。在高效采集环境数据方面，主要使用机器学习中的各种回归方法，如高斯过程回归、线性判别分析、最近邻法、径向基函数核等。在数据利用方面，主要使用机器学习中的聚类分析和模式识别方法，如人工神经网络、决策树和支持向量机(SVM)。均方差、箱线图和孤立森林可以用来发现异常值。

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