1. IoT콜드체인이란??
일종의 차량 인터넷 기술 또한 대규모 데이터 마이닝을 통해, 3G 무선 IoT 기술과 지능형 원격 제어를 핵심 수단으로, 스마트 콜드체인은 '사람'의 4가지 요소를 결합한 차세대 운영 및 관리 도구입니다., 차량, IoT 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 인텔리전스의 융합을 기반으로 콜드체인 차량에 최적화된 라인 및 상품”, 전자화 및 정보 기술. 지능형 제어 기술과 모바일 인터넷을 결합하여 콜드체인에 적용, 궁극적으로 창고에서 소비자의 집까지 배송되는 제품의 전체 콜드체인에 대한 지능적인 제어를 실현합니다.. WeChat 및 기타 제3자 애플리케이션 연결, 소비자는 휴대폰으로 운송 중 상황과 상품 보존 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.. Aucma는 재고 관리와 같은 기능을 수행합니다., 주문 관리, 스마트 콜드체인을 활용한 지능형 유통은 물론 에너지 소비 관리까지, 이는 회사가 운송 중인 상품 수의 변화를 실시간으로 제어하고 작업 효율성을 크게 높이는 데 도움이 될 수 있습니다..
2. 공급망의 IoT란 무엇입니까??
사물 인터넷의 영향을 크게 받음, 그만큼 IoT 공급망 운송 프로세스의 가시성을 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.. 분석가 회사, 버거 인사이트, 향후 몇 년 동안 화물 운송 보안과 공급망 가시성 향상에 중점을 둘 것으로 예상됩니다.. 게다가, 트레일러 및 복합 운송 컨테이너 추적이 더욱 보편화되고 기술 발전으로 더 작은 물류 단위도 보다 합리적인 가격으로 추적할 수 있습니다.. 단위에는 개별 팔레트 또는 화물 상자가 포함됩니다..
3. 스마트 콜드체인의 기능적 프로세스는 무엇입니까??
콜드체인물류 지능화를 실현하기 위한 기술적 기반은 5G, 사물 인터넷, 블록체인, 인공지능, 빅 데이터, 클라우드 컴퓨팅 등. 또한, 콜드체인 물류의 디지털화 수준은 콜드체인 품목의 전체 라이프사이클의 안전을 보장하는 근본적인 보장이기도 합니다., 이는 콜드체인 품목의 전체 라이프사이클과 관련된 공급망의 다양한 링크에 대한 정보 관리를 달성하는 데 도움이 됩니다. (생산, 처리, 패키지, 로드 중 & 하역, 운송, 저장, 도시 분포, 표시하다, 목적지 배송, 등.).
지난 며칠 동안, 전통적인 콜드체인 식품 추적 시스템은 일반적으로 제조 기업만 추적할 수 있습니다., 모든 링크의 전체 체인에 대해 콜드체인 식품을 추적할 수 없습니다.. 하지만, 콜드체인 물류의 디지털화로, 시스템은 진정한 전체 추적성을 달성할 것으로 예상됩니다.. 다차원 상태를 사용하여 데이터를 수집하는 방법? 답은 이동성이다 (무선 전화), 라벨링 및 다양한 기능.
가장 먼저, 유동성. 제3자 물류 온도 제어를 모니터링하기 위해, 시스템에 모바일 장비를 장착할 수 있습니다.. 또 뭔데, 모니터링 장비는 GPS 모듈로 구성되어야 합니다.. 그런 다음의 도움으로 GPS GIS 기술, 모니터링 센터는 컨테이너 차량을 지리적으로 찾아 파견할 수 있습니다.. 게다가, 콜드체인 운송이나 냉장 보관 재고와 같은 경우, 각 지점의 온도가 완전히 균일하지 않고 통일되지 않음. 그러므로, 다지점 모니터링이 수요 지점이 됩니다. 예를 들어, 공기 배출구에 대한 온도가 낮으면 화물은 영향을 받지 않을 수 있습니다.. 하지만, 화물이 트럭 문 근처에 있으면 상황이 달라집니다..
두 번째는 라벨링이다.. 워크숍부터 교통까지, 보관 및 판매, 운송 중인 상품은 라벨로 추적해야 합니다.. 그리고 라벨에 포함된 정보는 제품 코드를 포함하여 포괄적이어야 합니다., 생산 원산지 관리, 라벨을 통해 품목의 전체 주기에 대한 안전성을 추적할 수 있도록 농부 코드 및 유통 링크 관리.
마지막으로, 다양한 기능. 조기경보시스템을 구축할 수 있습니다.. 온도, 습도의 변화폭이 일정 범위를 벗어나는 경우, 시스템에서 자동 경고를 보냅니다.. 곡선 중간에 기록보다 크게 낮아지는 부분이 있는 경우 20 온도로 ℃, 해당 온도 및 습도 변화의 원인을 탐색하기 위해 시스템의 시점에서 해당 위치 및 외부 환경을 쿼리할 수 있습니다.. 온도 및 습도 조절 기능 수집 외에도, 환경 온도의 지능적인 제어는 소프트웨어와 하드웨어를 통해서도 실현할 수 있습니다.. 예를 들어, 차가운 재고의 온도를 지능적으로 제어할 수 있습니다.. 냉동 시스템의 제어는 일부 제어형 라벨링 장비를 통해 달성할 수 있으며 백엔드는 냉장 재고 온도 상황을 실시간으로 분석합니다.. 온도 조절이 필요할 때, 시스템은 냉장 기계의 온도를 자동으로 원격 제어하고 매장 및 운송 차량에 적용합니다..
4. 스마트 콜드체인이 직면한 어려움
(1) 콜드체인 운영 개선이 미흡 & 서비스 품질이 좋지 않음
에 대한 90% 고기, 80% 여전히 수산물과 다량의 우유, 콩제품이 전량 유통되지 않고 유통 판매되고 있다. 콜드체인 약속하다. 이는 신선식품의 손실로 이어질 뿐만 아니라 신선식품의 품질과 안전성에 대한 우려를 낳고 있습니다..
(2) 하드웨어 시설의 상대적으로 낙후된 발전 & 콜드체인 장비 공급 부족
개발도상국의 콜드체인 물류 하드웨어 시설의 성장은 상대적으로 뒤떨어져 있습니다.. 콜드 스토리지를 인스턴스로 사용: 현재, 냉장보관 공급이 매우 부족함. 개발도상국은 0.1 1인당 냉장창고 관점에서 입방미터, 에 비하면 한참 뒤떨어진 것 0.3-0.35 일본의 1인당 입방미터 0.4 미국의 1인당 입방미터.
(3) 콜드체인 물류의 표준화된 관리 부족으로 비용 손실 증가
부패하기 쉬운 식품의 연간 소비량은 1 10억 톤, 그 중 그 이상 50% 콜드체인 운송이 필요합니다. 하지만, 현재 종합 콜드체인 유통률은 19%, 이로 인해 농산물이 부패하고 손실되는 비율이 높아집니다.. 과일과 채소의 연간 손실량만 해도 100만 달러가 넘습니다. 100 10억 위안. 콜드체인 물류의 표준화된 관리가 부족하여, 이는 상품의 추가 손실과 콜드체인 물류 가격 상승으로 직결됩니다..
5. 스마트콜드체인의 강점
센서 배치
스마트 콜드체인의 핵심 부분 중 하나는 센서 배치에 있습니다., 모든 구석에 수만 개의 센서를 내장해야 합니다.. 결과적으로, 수집된 데이터는 AI를 통해 지능적으로 분석되어 물리적 장비에 생명을 불어넣습니다.. 작은 센서가 디지털 변화를 촉진한다고 할 수 있습니다., 처리 및 기타 운영 측면에서 정보 수집을 실현하면서 모든 것을 정량화할 수 있습니다..
나지능적인 의사결정
센서의 응용과 AI 기술 현명한 의사결정이 더욱 유리해질 수 있습니다.. 지능적인 의사 결정의 목적은 저온 유통 물류에 대한 정보를 규모에 관계없이 처리할 수 있는 더 나은 조치로 변환하는 것입니다.. 빅데이터 기술을 활용해 콜드체인 운송의 문제점을 파악하고, 관련 경험을 지식으로 대체해 인텔리전스를 실현하는 것이 중요합니다..
ㅏ자동화 제어
데이터는 완벽하다. 하지만, 더 완벽해야 할 것은 의사결정과 통제다. 빅데이터 알고리즘을 통해, 지능적이고 정확한 의사결정을 콜드체인 물류의 자동제어로 전환 가능. 콜드체인 운송의 특성상 온라인 모니터링이 필요합니다., 원격진단, 장비의 자동 감독 및 지능형 제어.
운송 효과 & 혜택
데이터 집계 또는 표시로는 어떠한 문제점도 해결할 수 없습니다.. 지능형 콜드체인 물류 기술 연구개발은 모든 링크를 모니터링하여 콜드체인 운송 효율성을 높이는 것입니다.. 따라서, 활용하여 기대하는 결과를 달성하는 것이 기본입니다. 지능형 물류 기술 제품을 선보이기 위해, 좋은 의사소통을 이루다, 품질을 향상하다, 안전을 보장하고 손실을 줄입니다..
영형nline 측정값
콜드체인물류의 가장 큰 문제점은 운송량이 많은 반면 온라인 판매 비중이 낮다는 것입니다.. 물류의 투명성, 또한 화물 소유자의 운송 수집량이 매우 낮고 가격 변동성이 상대적으로 큽니다.. 게다가, 서비스 보증이 충분하지 않습니다. 따라서, 모든 종류의 리소스가 완전히 통합되고 최적화되어야 합니다.. 또한, 인터넷 기술을 최대한 활용하면 콜드체인 유통이 보다 효율적으로 이루어지도록 돌파할 수 있습니다., 더 투명하고 더 안전하게.
6. 스마트콜드체인이 적용되는 분야는 무엇인가?
콜드체인 보관 분야에 주력하는 기업은 주로 가공에 종사합니다., 신선한 야채의 보관 및 운송, 고기, 해물, 고기와 냉동식품. 모바일 지능형 단말기, 데이터 수집 단말 장비, 주로 상품의 창고 간 유통과 같은 다양한 링크에 적용됩니다., 데이터 기반 기능을 실현하기 위한 차량 관리 및 상품 픽업, 콜드체인 보관 업무 프로세스 정보화 및 디지털화. 그러므로, 이는 콜드체인 창고 작업자에게 필요한 필수 운영 도구입니다..
(1) 차량 관리
위치 확인 시스템 및 데이터 수집과 모바일 지능형 단말기 기록을 통해, 직원들은 콜드체인 운송 과정에서 모든 자산의 위치와 상태를 실시간으로 모니터링하여 차량의 디지털 관리 및 제어를 달성할 수 있습니다., 이를 통해 고객에게 상품의 정확한 배송을 보장합니다..
(2) 일반 스타킹
모바일 지능형 단말기를 이용하여, 작업자는 창고 내 모든 물품의 입고, 선반, 배송까지 전 과정에 걸쳐 모든 상태와 정보를 수집하고 기록할 수 있습니다.. 그런 다음 상태와 정보를 동기화된 방식으로 시스템 백스테이지에 업로드할 수 있습니다.. 따라서, 재고 담당자가 시스템을 확인하여 창고의 현재 재고를 파악하여 입고는 물론 재고 분석 및 관리를 완료할 수 있습니다., 따라서 창고의 생산성이 향상됩니다..
(3) 재고 준비 및 배송
상품 배송을 담당하는 직원은 모바일 지능형 단말기를 통해 주문을 스캔하고 확인합니다., 빠른 배송을 위해 라벨 프린터를 사용하여 배송 라벨의 정확한 목적지를 인쇄합니다.. 동시에, 배송 상태 기록은 시스템 백엔드에 기록되어 관련 정보를 읽고 다음 물류 링크에 활용할 수 있습니다..
(4) 작업 수집
근무하는 직원이 언제 어디서나 모바일 스마트 단말기에서 직접 업무를 접수하고 수집합니다.. 이후, 터미널을 빠르게 스캔하여 정보와 무게를 기록하고 크기를 계산할 수 있습니다.. 모바일 지능형 단말기의 전자 서명 기능을 사용하여 이름을 서명하여 핸드오버를 보장할 수 있습니다., 신속한 택배 수거 및 배송 실현.
(5) 반품
모바일 스마트 단말기를 통해, 직원은 반품된 모든 소포가 적시에 효율적으로 처리될 수 있는지 확인할 수 있습니다.. 모바일 스마트 단말기는 반품된 상품을 수령한 후 상태를 스캔하고 기록하여 반품된 상품이 다시 반품되었는지 확인합니다. 창고 개조 또는 사용 중지를 목적으로 하는 경우.
7. 스마트 콜드체인에 사용되는 기술은 무엇입니까??
- 창고 내 기술
로봇, 자동픽업도 그렇고 & 분류 기술은 잘 발달되어 있으며 다양한 용도로 사용됩니다.. 기술에는 크게 4가지 유형이 있습니다., 로봇 공학 및 자동 픽업 포함 & 정렬, 웨어러블 기기, 무인 지게차 및 상품 인식. 이들 모두는 창고 내 처리와 같은 작업에 적용 가능합니다., 선반도 그렇고 분류도 그렇고. 이 분야를 선도하는 일부 외국 기업은 이러한 기술을 초기 단계에 적용하여 상용화를 시작했습니다.. Amazon, DHL Express 등 해외 기업, JD 등 국내 기업, Cainiao와 Shentong은 이미 해당 분야에서 사업을 계획했습니다..
- 메인라인 기술
메인라인 기술은 주로 무인 트럭 기술을 의미합니다.. 무인 트럭의 도움으로 기존 물류 패턴의 변화가 일어날 것입니다., 아직 연구 개발 과정에 있지만 좋은 결과를 얻었습니다.. 현재, 상용화 전 기술 테스트 중.
- 라스트 마일의 기술
라스트마일의 기술은 주로 2 주요 카테고리. 드론 기술과 3D 프린팅 기술이 그것이다.. 잘 발달된 단계에 있음, 드론 기술은 JD를 비롯한 국내외 물류업체에서 상용 테스트를 거쳤습니다., SF, DHL 익스프레스 등. 3D 기술은 연구 개발 단계에 있습니다.. 아마존만, UPS 및 기타 기업은 기술적 측면을 개발했습니다..
- 엔드엔드 기술
새로운 엔드엔드 기술은 주로 스마트 익스프레스 캐비닛을 의미합니다., 이는 주요 기업의 기술 레이아웃의 필수적인 부분입니다.. 현재, 해당 기술은 최초로 상업적으로 다루어졌습니다.- 그리고 2급 도시. 하지만, 제한된 비용, 고객의 사용 습관 등의 문제로 인해 향후 기술 개발에 많은 불확실성이 있을 것입니다..
- 스마트 데이터베이스
데이터베이스는 주로 다음과 같이 구성됩니다. 3 IoT가 적용되는 주요 분야, 빅데이터와 인공지능. IoT 기술과 빅데이터 분석 기술은 서로를 지원합니다., 이는 IoT 기술이 빅데이터 분석 기술에 대한 분석 데이터 소스의 일부를 제공하고, 후자는 전자의 데이터를 운용화한다는 것을 나타냅니다.. 하지만, 인공지능은 빅데이터 분석의 향상된 버전이다. 상품흐름, 물류데이터 수집 및 분석을 통해, 빅데이터 분석 기술은 주로 수요 예측 등의 분야에서 활용됩니다., 스토리지 네트워크, 라우터 최적화 및 장비 유지 관리 경고, 이는 미래 지능형 물류 성장을 위한 핵심이자 지능형 물류가 더욱 업그레이드되고 반복될 수 있는지 여부의 핵심입니다..
