智慧冷鏈物流系統合作咨詢：13695448998胡經理

　　智慧冷鏈物流所運輸的商品，也躲不過物流的流程，即從產地經過加工包裝與運輸，運送到銷售地點，然后經過倉儲與銷售，最終到達消費者的手中。對于冷鏈數據信息的挖掘、采集與檢測，保證對整個冷鏈過程中每一個環節產生的數據都不遺漏，是冷鏈物流實現智慧化的基礎；另外，還要有倉內技術、干線技術、最后一公里技術、末端技術、智慧數據底盤等技術基礎；將硬件和軟件平臺強大的預算能力結合在一起，才能更有效實現倉儲、運輸、配送、包裝、裝卸、信息處理等智慧化，進而實現冷鏈物流智慧化。

　　智慧化的基礎

　　大數據的獲取或監測

　　利用5G、物聯網、區塊鏈、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[6]。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。

　　技術基礎環境打造

　　大數據、物聯網、云計算、智能機器人等新技術及裝備作為冷鏈智慧物流的根基，可以廣泛應用于物流產業，其在整個智慧物流體系中起到關鍵的支撐作用。無人機、機器人等技術在近幾年發展迅速，未來將會進一步與物流行業結合，廣泛應用于倉儲、運輸、配送各個物流環節，其關鍵技術包括倉內技術、干線技術、最后一公里技術、末端技術、智慧數據底盤等[8]。其中， (1)倉內技術：目前機器人與自動化分揀技術已相當成熟并得到廣泛應用，主要有機器人與自動化分揀、可穿戴設備、無人駕駛叉車、貨物識別4類技術，可應用于倉內搬運、上架、分揀等操作。國外領先企業應用較早，并且已經開始商業化。國外企業如亞馬遜、DHL Express，國內企業京東、菜鳥、申通等已經開始布局。(2)干線技術：干線技術主要是無人駕駛卡車技術。無人駕駛卡車將改變干線物流現有格局，目前雖尚處于研發階段，但已取得階段性成果，正在進行商用化前測試。(3)最后一公里技術：最后一公里技術主要包括無人機技術與3D打印技術2大類。無人機技術相對成熟，目前包括京東、順豐、DHL Express等國內外多家物流企業已經開始進行商業測試。3D技術尚處于研發階段，目前僅有亞馬遜、UPS等針對其進行技術儲備。(4)末端技術：末端新技術主要是智能快遞柜，是各大企業布局的重點。目前已實現一、二線城市商用覆蓋，但受限于成本與消費者使用習慣等問題，未來發展存在不確定性。(5)智慧數據底盤：數據底盤主要包括物聯網、大數據及人工智能3大領域。物聯網技術與大數據分析技術互為依托，前者為后者提供部分分析數據來源，后者將前者數據業務化，而人工智能則是大數據分析的升級。大數據分析技術，通過對商流、物流等數據進行收集和分析，主要應用于需求預測、倉儲網絡、路由優化、設備維修預警等方面。三者都是未來智慧物流發展的重要方向，也是智慧物流能否進一步升級迭代的關鍵。

　　智慧物流的關鍵技術總體包括感知層、網絡傳輸層、數據存儲層和應用服務層，具體而言，智慧物流要從智能運輸、智能倉儲、智能配送、智能包裝、智能裝卸、智能信息處理等6個方面展開基礎設施設備的研發，為冷鏈智慧物流保駕護航。

　　冷鏈物流智慧化

　　運輸智慧化

　　農產品冷鏈物流對配送設備、運作管理、溫度把控要求非常苛刻，對基礎運輸設施設備要求也更高，可通過集成各種運輸方式，包括應用車輛識別技術、定位技術、信息技術、移動通信與網絡技術等高新技術，實現交通管理、車輛控制、營運貨車管理、電子收費、緊急救援等功能，降低貨物運輸成本，縮短貨物送達時間；同時，可實現全程監控，及時解決突發情況，并保障產品質量。

　　倉儲智慧化

　　在現有倉儲管理作業環節中進行貨品、數量、位置、載體等信息的實時自動采集，并通過信息交互，在操作現場實現快速貨物入庫、貨物準確出庫、庫存盤點、貨物庫區轉移、貨物數量調整、實時信息顯示、溫度檢測與報警智慧倉儲中需要的智能技術包括倉內機器人、倉庫選址、需求預測等，其中倉內機器人包括自動導引運輸車、無人叉車、貨架穿梭車、分揀機器人等，主要用于倉庫中的搬運、上架、分揀等環節。例如，自動導引運輸車可以利用電腦來控制其行進路線及行為，分揀機器人利用傳感器、物鏡和電子光學系統可以快速進行貨物分揀。企業一般通過研發或采購等三方相關設備，其中研發類的包括亞馬遜、京東、阿里菜鳥等，采購第三方類包括順豐、 DHL Express、中通等；在智慧物流場景下，物流公司可以利用積累的物流數據，判斷不同區域物流量大小，結合人工智能相關規劃技術，由計算機自動地進行優化學習，從而給出最優選址模式；通過手機用戶消費特征、商家歷史消費等大數據，再利用大數據算法提前預測需求、前置倉儲與運輸環節，而不是等消費下單之后匆忙調貨。

　　配送智慧化

　　集成全球定位系統(GPS)、配送路徑優化模型、多目標決策等技術，把配送訂單分配給可用的車輛，實現配送訂單信息的電子化、配送決策的智能化、配送路線的實時顯示、配送車輛的導航跟蹤和空間配送信息的查詢顯示，協同倉庫部門一起完成配送任務。

　　配送中需要的智能技術包括無人機配送、無人車配送、眾包配送、智能快遞柜等，而冷鏈配送更需要在以上智能技術基礎上，結合物聯網技術，在配送車內安裝溫控裝置，實時監測車內的溫度狀況，確保全程冷鏈正常；同時，用戶下單后可通過手機實時觀測車內的狀況。在疫情期間，杭州無人車配送成了一道亮麗風景，在疫情這個特殊時期發揮了重要作用。

　　利用無人機、無人車，可解決商品最后1 km短距離智慧化配送問題，減少人力使用。例如，京東研發了裝備激光雷達、GPS定位、全景視覺監控系統、前后防撞系統、超聲波感應系統等智能裝備的無人配送車，其能夠精確感知周邊環境并完成配送。可進一步研發，使無人車能夠做出越來越智能的決策。

　　包裝智慧化

　　針對包裝，可借助電子技術、信息技術和通信技術等手段搜集和管理包裝商品的生產及銷售分布等相關信息，記錄包裝物品整個生命周期內物品質量的變化；進而，通過包裝實現對物品特性、內在品質及其在運輸、倉儲、銷售等流程中相關信息的實時了解。

　　裝卸智慧化

　　智慧裝卸是包括裝上卸下、傳送移動、分揀、堆垛、出入庫等作業活動的立體化、動態化過程。可在一定區域內借助無人搬運車(AGV)、傳送設備、智能穿梭車、通信設備、監控系統和計算機控制系統等技術，實現物品空間位置和存放狀態的改變，完成智能裝卸過程。

　　數據處理智慧化

　　數據智慧化處理包括信息感知、信息傳輸、信息存儲和信息處理等，快速、準確地進行海量數據的自動采集和輸入，實現物流信息集成和整合，通過數據庫的整理、加工和分析，為物流作業的運作、相關決策的制定提供信息基礎和經驗借鑒，保障物流作業合理和高效運作。例如，大數據處理調度中心應具有自動預測、異常監控報警、數據關聯分析、大屏可視化等功能，以滿足數據匯聚、數據處理以及數據服務的全流程調度，進而極大地提升數據處理的效率，實現其分析處理海量數據以及復雜業務場景的需求；同時，將數據分析結果實時展現在大屏中，輔助市場監管方及時了解產品、運輸、倉庫、市場交易動態，以便及時做出科學客觀的決策。其中，自動預測功能可通過對產品、運輸、倉庫、市場交易信息等情況進行統計，自動預測農產品需求供給狀態、交易價格趨勢等內容；異常監控功能是對車輛運輸狀態、倉庫管理狀態進行實施跟蹤，對異常信息進行監控；數據關聯分析是通過數據關聯分析，對農產品進行產地、流通環節等分析，進而進行追溯；大屏可視化是從產品、運輸、倉庫、市場交易等方面對冷鏈物流大數據移動互聯網平臺進行可視化展示。

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責任編輯：胡金鵬