1. IoTコールドチェーンとは?
ある種類の 車両のインターネット技術 大規模なデータマイニングも, 3GワイヤレスIoTテクノロジーとインテリジェントリモコンを中核手段として採用, スマートコールドチェーンは、「人」の4つの要素を組み合わせた新世代の運用管理ツールです。, 車両, IoTクラウドコンピューティングプラットフォームとインテリジェンスの統合に基づいてコールドチェーン車両に合わせて調整された「ラインと商品」, 電子化と情報技術. インテリジェント制御技術とモバイルインターネットの組み合わせと、その組み合わせのコールドチェーンへの応用, 最終的には、倉庫から消費者の自宅に配送される製品のコールドチェーン全体のインテリジェントな制御を実現します。. WeChat およびその他のサードパーティ アプリケーションとの接続により, 消費者は携帯電話でリアルタイムに輸送中の状況や商品の保存を監視できます。. 在庫管理などの機能を実現するAucma, 注文管理, スマートコールドチェーンを使用したインテリジェントな流通とエネルギー消費管理, これにより、企業は輸送中の商品数の変化をリアルタイムで管理し、作業効率を大幅に向上させることができます。.
2. サプライチェーンにおけるIoTとは?
モノのインターネットの影響を大きく受ける, の IoTサプライチェーン 輸送プロセスの可視化の実現に役立ちます. アナリスト会社, バーガーの洞察, 今後数年間は貨物輸送の安全性とサプライチェーンの可視性の向上に重点が置かれると予想している. 加えて, トレーラーや複合一貫輸送コンテナの追跡がより普及し、技術の進歩により、より小規模な物流ユニットをよりリーズナブルな価格で追跡できるようになりました。. ユニットには個別のパレットまたは貨物ボックスが含まれます.
3. スマートコールドチェーンの機能プロセスとは何ですか?
コールドチェーン物流のインテリジェンスを実現するための技術的基盤は、 5G, モノのインターネット, ブロックチェーン, 人工知能, ビッグデータ, クラウドコンピューティングなど. また, コールドチェーン物流のデジタル化レベルは、コールドチェーン品目のライフサイクル全体の安全を確保するための基本的な保証でもあります。, これは、コールド チェーン品目のライフサイクル全体に関与するサプライ チェーンのさまざまなリンクのインテリジェンス管理の実現に役立ちます。 (生産, 処理, パッケージ, 読み込み中 & 荷降ろし, 交通機関, ストレージ, 都市分布, 画面, 目的地配送, 等).
過去数日間, コールドチェーン食品の従来のトレーサビリティシステムでは、通常、製造企業のみを追跡できます。, これでは、コールド チェーンの食品をすべてのリンクのチェーン全体まで追跡できるようにすることができません。. しかし, コールドチェーン物流のデジタル化に伴い, このシステムは完全なトレーサビリティを真に実現することが期待されています. 多次元状態をデータ収集にどのように使用できるか? 答えはモビリティです (無線), ラベル付けと複数の機能.
初めに, 可動性. サードパーティの物流温度管理を監視するため, システムにはモバイル機器を装備することができます. そのうえ, 監視装置は GPS モジュールを使用して設定する必要があります. それから、の助けを借りて、 GPS およびGIS技術, 監視センターはコンテナ車両を地理的に特定し、派遣することができます。. 加えて, コールドチェーン輸送や冷蔵倉庫在庫などの場合, 各点の温度が完全に均一で統一されていない. したがって, 多地点監視がデマンドポイントになる. 例えば, 吹出口の温度が低い場合は貨物に影響を与えない可能性があります. しかし, 荷物がトラックのドアの近くにある場合は状況が異なります.
2つ目はラベル貼りです. 作業場から輸送まで, 保管と販売, 輸送中の商品はラベルで追跡する必要があります. また、ラベルに含まれる情報は、製品コードを含む包括的なものである必要があります。, 生産元管理, 農家コードと流通リンク管理により、ラベルのサポートにより品目のサイクル全体の安全性を追跡できます。.
最後に, 多機能. 早期警報システムを設定可能. 温度、湿度の変化範囲が所定の範囲を超えた場合, システムは自動的に警告を送信します. 曲線の中央に記録よりも大幅に低下しているセクションがある場合、 20 温度で言うと℃, 対応する温度と湿度の変化の理由を調査するために、システムの時点から対応する場所と外部環境をクエリできます。. 温度・湿度管理の収集に加えて, 環境温度のインテリジェントな制御は、ソフトウェアとハードウェアによっても実現できます。. 例えば, 冷蔵在庫の温度をインテリジェントに制御可能. 冷蔵システムの制御は、制御タイプのラベル貼付装置によって実現でき、バックエンドは冷蔵在庫の温度状況をリアルタイムで分析します。. 温度管理が必要な場合, このシステムは冷凍機の温度の自動遠隔制御を実現し、店舗や輸送車両に適用されます。.
4. スマートコールドチェーンが直面する困難
(1) コールドチェーン運用の改善が不十分 & サービス品質が悪い
について 90% 肉の, 80% 多くの水産物や大量の牛乳・大豆製品は依然として基本的に流通・販売されているが、 コールドチェーン 約束. これは生鮮食品の損失につながるだけでなく、生鮮食品の品質や安全性について人々に不安を与えることになります。.
(2) ハードウェア設備の開発が比較的遅れている & コールドチェーン設備の供給が不十分
発展途上国におけるコールドチェーン物流ハードウェア施設の成長は比較的遅れている. コールドストレージを例に挙げます: 現在のところ, 冷蔵倉庫の供給が非常に不十分である. 発展途上国は、 0.1 一人当たりの冷蔵倉庫の観点から見た立方メートル, に比べてはるかに遅れています 0.3-0.35 日本の一人当たりの立方メートルと 0.4 米国の一人当たり立方メートル.
(3) コールドチェーン物流の標準化された管理の欠如はコスト損失の増大につながる
生鮮食品の年間消費量は 1 10億トン, そのうち以上 50% コールドチェーン輸送が必要. しかし, 現在の総合的なコールドチェーン循環率は、 19%, それは農産物の高い率での腐敗と損失につながります. 果物と野菜の年間損失だけでも、 100 10億人民元. コールドチェーン物流の標準化された管理が欠如しているため, それは直接、さらなる商品の損失とコールドチェーン物流の価格上昇につながります。.
5. スマートコールドチェーンの強み
センサーの導入
スマート コールド チェーンの重要な部分の 1 つはセンサーの導入にあります, 隅々に数万個のセンサーを埋め込む必要がある. 結果として, 収集されたデータは AI を使用してインテリジェントに分析され、物理的な機器に生命を吹き込みます。. 小型センサーがデジタル変革を促進すると言える, 加工などの業務面での情報収集を実現しながら、あらゆるものを数値化できる.
私インテリジェントな意思決定
センサーの応用と AI技術 インテリジェントな意思決定がより有利になります. インテリジェントな意思決定の目的は、コールドチェーン物流に関する情報を、規模に関係なく処理できるより良いアクションに変換することです。. ビッグデータテクノロジーを使用してコールドチェーン輸送の問題を特定し、関連する経験を知識に置き換えてインテリジェンスを実現することが重要です.
あ自動化制御
データは完璧です. しかし, より完璧であるべきなのは意思決定と制御です. ビッグデータアルゴリズムを通じて, インテリジェントで正確な意思決定をコールドチェーン物流の自動制御に移すことができます。. コールドチェーン輸送の特殊な機能にはオンライン監視が必要です, 遠隔診断, 機器の自動監視とインテリジェント制御.
輸送効果 & 利点
データの集約や表示では問題点に対処できない. インテリジェントなコールドチェーン物流技術の研究開発は、すべてのリンクを監視することでコールドチェーン輸送の効率を高めることを目的としています。. したがって, を活用して期待される結果を達成することが基本です インテリジェント物流技術 製品を展示するために, 良好なコミュニケーションを達成する, 品質を高める, 安全を確保し、損失を減らす.
○nline メジャー
コールドチェーン物流における一般的な課題は、輸送量は多いものの、オンライン販売の割合が低いことです。. 物流の透明性, 荷主の輸送回収率が非常に低く、価格の変動が比較的大きい. 加えて, サービス保証が不十分です. したがって, あらゆる種類のリソースを完全に統合し、最適化する必要があります. また, インターネット技術を最大限に活用することで、コールドチェーンの循環をより効率的にすることができます。, より透明性が高く、より安全です.
6. スマートコールドチェーンが適用される分野とは?
コールドチェーン保管分野に注力する企業は、主に加工を行っています。, 生鮮野菜の保管と輸送, 肉, シーフード, 肉と冷凍食品. モバイルインテリジェント端末, データ収集端末装置, 主に商品の倉庫間流通などのさまざまなリンクに適用されます, データベースの機能を実現するための車両管理と荷物の集荷, コールドチェーンストレージの作業プロセスの情報化とデジタル化. したがって, これらはコールド チェーン ストレージの作業者に必要な重要な運用ツールです.
(1) フリート管理
位置特定システムとデータ収集、およびモバイルインテリジェント端末の記録を通じて, 従業員はコールドチェーン輸送の過程ですべての資産の位置とステータスをリアルタイムで監視し、フリートのデジタル管理と制御を実現できます。, これにより、顧客への商品の正確な配送が保証されます.
(2) 通常のストッキング
モバイルインテリジェント端末を利用することで, 作業者は、倉庫、棚から出荷までの全プロセスを通じて、倉庫内のすべての商品のすべてのステータスと情報を収集および記録できます。. その後、ステータスと情報を同期された方法でバックステージのシステムにアップロードできます。. したがって, 在庫担当者はシステムを表示して倉庫内の現在の在庫を把握し、仕入れや在庫の分析と管理を完了できます。, したがって、倉庫の生産性が向上します.
(3) 在庫の準備と発送
商品の配達を担当する担当者は、モバイルインテリジェント端末を使用して注文をスキャンして確認します。, ラベルプリンターを使用して発送ラベルの正確な宛先を印刷し、迅速な発送を実現します。. 同時に, 出荷ステータスの記録はシステムのバックエンドに記録され、関連情報を読み取って次の物流リンクに利用できるようになります。.
(4) タスクの収集
作業スタッフはいつでもどこでもモバイルスマート端末で直接タスクを受け取り、収集します. その後, 端末を素早くスキャンして情報や重量を記録し、サイズを計算することができます。. モバイルインテリジェント端末の電子署名機能を使用して、ハンドオーバーを確実にするための名前に署名できます。, 迅速な荷物の集配を実現.
(5) 商品の返品
モバイルスマート端末を通じて, スタッフは、返品されたすべての小包がタイムリーかつ効率的に処理できることを確認できます. モバイルスマート端末は返品商品の受領時にスキャンしてステータスを記録し、返品された商品が確実に返品されているかどうかを確認します。 倉庫 改修または使用停止の目的のため.
7. スマートコールドチェーンで使用されているテクノロジーは何ですか?
- 倉庫内技術
ロボット, 自動ピックアップだけでなく & 選別技術は十分に開発されており、広く応用されています. テクノロジーには主に 4 種類あります, ロボット工学や自動ピックアップを含む & 並べ替え, ウェアラブルデバイス, 無人フォークリフトと商品認識. いずれも倉庫内荷役などの業務に適用可能, 棚上げや仕分けも. これらの分野で先行する一部の外資系企業は、これらの技術を早い段階から採用し、事業化を始めています。. AmazonやDHL Expressなどの海外企業, 京東などの国内企業, Cainiao と Shentong はすでにこの分野でのビジネスを計画しています.
- メインラインテクノロジー
メインライン技術は主に無人トラック技術を指します. 幹線物流の既存パターンの変化は、無人トラックの助けを借りて起こります。, まだ研究開発段階にありますが、良好な成果を上げています. 現在, この技術は商品化される前にテストされています.
- ラストマイルのテクノロジー
ラストマイルの技術は主に 2 大分類. それはドローン技術と3Dプリンティング技術です。. 十分に発達した段階にある, ドローン技術は京東を含む国内外の物流企業で商業的にテストされています, SF, DHLエクスプレスなど. 3Dテクノロジーは研究開発段階にあります. アマゾンだけ, UPS や他の企業は技術面を開発しました.
- エンドエンドテクノロジー
新しいエンドエンド技術は主にスマート エクスプレス キャビネットを指します。, 大手企業の技術レイアウトの重要な部分です. 現在, この技術は最初に商業的に取り上げられました- そして二級都市. しかし, 限られたコストやクライアントの使用習慣などの問題により、テクノロジーの将来の開発には多くの不確実性が伴う.
- スマートデータベース
データベースは主に次のもので構成されています 3 IoTがカバーする主要分野, ビッグデータと人工知能. IoT技術とビッグデータ解析技術が相互にサポート, これは、IoT 技術がビッグデータ分析技術の分析データ ソースの一部を提供し、後者が前者のデータを運用することを表します。. しかし, 人工知能はビッグデータ分析の改良版です. 物の流れ・物流データの収集・分析を通じて, ビッグデータ解析技術は主に需要予測などの分野で活用されています, ストレージネットワーク, ルーターの最適化と機器のメンテナンスに関する警告, これは、将来のインテリジェント物流の成長にとって重要な焦点であり、インテリジェント物流をさらにアップグレードして反復できるかどうかという問題の鍵でもあります.
