La hoja de ruta a la cadena autónoma de enfriamiento del piloto automático: transformación digital de la cadena de frío con IA, IoT y blockchain como tecnologías clave

La hoja de ruta para la logística de la cadena de enfriamiento autónoma: transformación digital con IA, IoT y blockchain

La moderna logística de la cadena fría está en un punto de inflexión. La combinación de inteligencia artificial (IA), Internet de las cosas (IoT) y la tecnología blockchain crean nuevas oportunidades para aumentar significativamente la eficiencia, la transparencia y la sostenibilidad. Estas innovaciones no solo transforman los procesos existentes, sino que también allanan el camino para una "logística de la cadena de enfriamiento del piloto automático" con almacenamiento autónomo, rutas de transporte optimizadas y estructuras de contratos inteligentes.

Inteligencia artificial y aprendizaje mecánico: el control neuronal de la logística de la cadena de enfriamiento

Optimización automatizada de procesos en almacenes

Los sistemas de gestión de almacenes respaldados por IA optimizan diferentes parámetros operativos en tiempo real, incluyendo:

• Gestión de inventario: los algoritmos predictivos analizan las fluctuaciones estacionales y reducen los costos de almacenamiento.
• Control de los empleados: los datos portátiles reconocen la fatiga y optimizan la planificación de la aplicación.
• Consumo de energía: los modelos de IA predicen los requisitos de enfriamiento basados ​​en los datos del clima y la entrega.

Un ejemplo de Florida muestra que la formación inteligente del grupo de pedidos de selección redujo los tiempos de camino en un 47 %, mientras que el consumo de energía disminuyó en un 22 % en las horas pico.

Mantenimiento predictivo para una logística de cadena de frío ininterrumpida

Las tecnologías de sensores modernos y el aprendizaje automático pueden prevenir de manera proactiva los trastornos operativos. Al analizar los datos del sensor, como la vibración, el consumo de electricidad y la presión del refrigerante, los ciclos de mantenimiento se optimizaron y los tiempos de reducción se redujeron en un 73 %. Además, se incrementó el "tiempo medio entre fallas" (MTBF) de los sistemas de refrigeración de 1.200 a 2.800 horas.

Optimización de ruta: eficiencia y sostenibilidad en el transporte

Un algoritmo de optimización híbrida combina la programación genética con recocido simulado para calcular las mejores rutas de transporte posibles. Esto tiene en cuenta:

1. Mantenimiento de la temperatura: una desviación máxima de 0.5 ° C para productos sensibles a la temperatura, como las vacunas.
2. Eficiencia de combustible: optimización de las rutas basadas en topografía y pronósticos de tráfico.
3. Reducción de CO2: logística sostenible como parte de las pautas de ESG.
4. Punctualidad: una precisión de entrega del 99.3 % en el área de bienes frescos.

En un estudio piloto con 200 camiones, los viajes vacíos podrían reducirse del 24 % al 7 % y el consumo de energía se redujo en un 18 %.

IoT y RFID: el sistema nervioso sensorial de la logística de la cadena de frío

Monitoreo de temperatura en tiempo real con sensores IoT

Mida y monitoree los sensores IoT de alta precisión y monitoree la temperatura a lo largo de toda la logística de la cadena de frío. Estos sensores ofrecen:

• Una precisión de medición de ± 0.1 ° C,
• Calibración autónoma para garantizar valores medidos confiables,
• Integración de patrones de vibración para la evaluación de calidad de los bienes transportados.

Los datos se analizan continuamente, lo que significa que las desviaciones potenciales se reconocen e informan en tiempo real.

Tecnología RFID para transparencia continua

Las etiquetas RFID y las puertas de enlace IoT crean un sistema gemelo digital para paletas. Aquí, los movimientos, los tiempos de almacenamiento y los indicadores de calidad se registran y administran automáticamente. Esto conduce a una trazabilidad casi sin error con una precisión del 99.4 %.

Computación de borde: procesamiento descentralizado de datos del sensor

Los nodos de computación niebla se pueden procesar en el sitio, lo que acortó drásticamente los tiempos de reacción. Los eventos críticos, como las desviaciones de la temperatura, se pueden reconocer en unos segundos y se pueden iniciar medidas apropiadas.

Blockchain: seguridad y transparencia en la logística de la cadena de frío

Trazabilidad compatible con blockchain

Una arquitectura de cadena de bloques descentralizada permite el almacenamiento a prueba de manipulación de datos de transporte y temperatura. Esto mejora la seguridad alimentaria y acorta el período de traza de los productos contaminados de varios días a unos pocos segundos.

Contratos inteligentes para la automatización del cumplimiento

Contratos automatizados Verifique el cumplimiento en tiempo real de las regulaciones, p. B. Pautas de HACCP y PIB, y llevan a cabo procesos de escalada automáticos para violaciones regulares.

Marcando datos de calidad

Las cualidades del producto pueden documentarse demostrablemente mediante tokens no fungables (NFT). Por ejemplo, estos certificados NFT podrían contener la siguiente información:

• Huellas dactilares genéticas de carne orgánica,
• Análisis espectrales de ingredientes farmacéuticos,
• Prueba de sostenibilidad a lo largo de toda la cadena de suministro.

La logística de la cadena de enfriamiento del piloto automático: un futuro totalmente automatizado

El futuro de la logística de la cadena de frío se encuentra en una infraestructura totalmente autónoma y altamente inteligente. Esto incluye:

1. Rodamientos de enfriamiento autónomos con flotas de robots autospretados y gemelos digitales para la optimización de la capacidad.
2. Medios de transporte autónomos con optimizaciones de ruta controladas por IA y aseguramiento de carga automatizada.
3. Entregas basadas en drones con navegación GPS precisa y control de acceso basado en blockchain.

Impactos económicos y ambientales

Según los pronósticos, las cadenas de enfriamiento autónomos podrían traer las siguientes ventajas para 2030:

• Reducción de los costos operativos en un 40-50 %,
• Minimización de los costos de transacción en un 85 % por soluciones blockchain,
• Precisión de entrega de casi 100 %,
• Cumplimiento máximo de ESG a través de la planificación sostenible del transporte.

El desarrollo adicional de la logística de la cadena de frío

La combinación de IA, IoT y Blockchain conduce a una logística de la cadena de enfriamiento completamente autónoma y eficiente. Si bien las tecnologías actuales ya permiten aumentos significativos de productividad, la siguiente etapa de desarrollo se llevará a cabo mediante el uso de computación cuántica y chips neuromórficos. Las empresas que invierten en estas innovaciones en una etapa temprana están en la parte superior de la industria como pioneros en logística autónoma.

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IoT y blockchain: la clave para más eficiencia y sostenibilidad en la cadena fría

La logística de la cadena de enfriamiento, una columna vertebral de nuestra industria mundial de alimentos y farmacéuticos, significa una transformación profunda en el umbral. Los procesos tradicionales, a menudo manuales y fragmentados se reemplazan cada vez más desde un cambio de paradigma a una cadena de valor totalmente digitalizada, inteligente y autónoma. El enfoque de esta revolución son tres tecnologías clave: inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), Internet de las cosas (IoT) con sus sensores ubicuos y la tecnología blockchain, que garantiza la transparencia y la seguridad de los datos inmutables.

La dinámica de este desarrollo está respaldada por impresionantes ejemplos y pronósticos. La asociación entre RealCold y Blue Yonder ilustra cómo los sistemas de gestión de almacenes controlados por IA (WMS) no solo automatizan los procesos de almacenamiento, sino que también pueden implementar ahorros considerables de hasta el 35 % en costos operativos a través de análisis predictivos y asignación de recursos inteligentes. Estos aumentos en la eficiencia no son solo un beneficio para las empresas individuales, sino que también contribuyen a la sostenibilidad global al proteger los recursos y reducir el desperdicio de alimentos.

El mercado europeo de la cadena fría, un importante indicador del desarrollo global, experimentará un crecimiento de $ 76.8 mil millones para 2028. Un importante impulsor de este crecimiento son las soluciones IoT que permiten el monitoreo en tiempo real de la temperatura en toda la cadena de suministro. Este control completo es crucial porque las fluctuaciones de temperatura pueden conducir a pérdidas considerables de productos. Debido a la detección temprana y la corrección de las desviaciones de la temperatura, los sistemas IoT pueden reducir las pérdidas de productos en un estimado de un 20-30 %, lo cual es de gran importancia tanto económica como ecológicamente.

La tecnología blockchain, originalmente conocida a través de criptomonedas como Bitcoin, desarrolla su potencial en la cadena de frío, especialmente en el área de trazabilidad y transparencia. Iniciativas como IBM Food Trust muestran impresionantemente cómo blockchain puede acortar drásticamente el tiempo de respaldo de la comida contaminada. Si bien los métodos tradicionales a menudo tardan días en determinar el origen y la distribución de productos contaminados, blockchain permite el seguimiento casi instantáneo en segundas fracciones. En el caso de IBM Food Trust, el período de prueba de un promedio de 7 días se redujo a impresionantes 2.2 segundos. Esta velocidad es crucial para minimizar los riesgos para la salud, evitar acciones de recuerdo a gran escala y fortalecer la confianza de los consumidores en la seguridad alimentaria.

Estas tres tecnologías-AI, IoT y blockchain-No son innovaciones aisladas, sino que convergen en una visión común: la "cadena de enfriamiento del piloto automático". Esta visión describe un futuro en el que los robots de almacén autónomos, las rutas de transporte autoptimizantes y los contratos inteligentes de autogestión administran toda la cadena de suministro sin o con una intervención humana mínima. La cadena de enfriamiento del piloto automático es más que un aumento de la eficiencia; Es un rediseño fundamental de la logística de la cadena fría basada en la resiliencia, la sostenibilidad y la transparencia sin precedentes.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático: el cerebro de la cadena de frío inteligente

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático forman la red neuronal que impulsa la cadena de frío autónomo. Permiten a los sistemas aprender de los datos, reconocer patrones, hacer predicciones y optimizar las decisiones en tiempo real. En la logística de la cadena de enfriamiento, esto se manifiesta en una variedad de aplicaciones que van desde la optimización de procesos dinámicos en los almacenes hasta el mantenimiento predictivo y la planificación inteligente de rutas.

Optimización de procesos dinámicos en almacenes: eficiencia a través de la adaptación

En las tiendas de enfriamiento modernas, que a menudo representan entornos complejos y dinámicos, los sistemas de gestión de almacenes controlados por IA juegan un papel central. Estos sistemas utilizan el aprendizaje de refuerzo, un método de aprendizaje automático, en el que un agente (en este caso el WMS) aprende a tomar decisiones óptimas a través de la interacción con su entorno. El sistema analiza continuamente una variedad de datos de tiempo real para adaptar adaptativamente la priorización de la tarea y la asignación de recursos. Los puntos de datos más importantes incluyen:

Fluctuaciones

La logística de la cadena de enfriamiento a menudo se caracteriza por considerables fluctuaciones estacionales, especialmente en productos congelados en los que las variaciones de 20-30 % o más no son infrecuentes. AI Systems analiza datos de ventas históricas, pronósticos meteorológicos y tendencias actuales del mercado para predecir con precisión las fluctuaciones futuras. Esta capacidad predictiva permite planificar de manera óptima la capacidad de almacenamiento y los recursos del personal y evitar cuellos de botella o soportes en exceso. Además, los sistemas de IA pueden asignar dinámicamente espacios de almacenamiento para minimizar los senderos de selección y maximizar la velocidad del sobre.

Capacidades y estado de los empleados

La eficiencia de los procesos de almacén depende en gran medida del desempeño de los empleados. Los sistemas modernos de IA integran datos portátiles para monitorear la condición y la fatiga de los empleados en tiempo real. Los sensores en los wearables pueden medir la frecuencia cardíaca, la temperatura corporal y los niveles de actividad, por ejemplo. Estos datos se analizan para reconocer la sobrecarga y adaptar dinámicamente los planes de trabajo. Al evitar la fatiga y la optimización de los procesos de trabajo, la productividad puede aumentar y el riesgo de accidentes de trabajo puede reducirse. Además, los sistemas de IA pueden distribuir de manera inteligente las tareas, por ejemplo, asignando tareas más complejas a empleados experimentados y tienen actividades más fáciles realizadas por fuerzas menos experimentadas o sistemas automatizados.

Patrones de consumo de energía y pronósticos

Los rodamientos de enfriamiento son instalaciones intensivas en energía y los costos de energía constituyen una parte significativa de los costos operativos. AI Systems analiza los patrones de consumo de energía histórica en relación con los datos meteorológicos, los planes de entrega y los datos de inventario para predecir con precisión los requisitos de enfriamiento futuros. Según estos pronósticos, la capacidad de enfriamiento se puede controlar según la carga, lo que evita el rendimiento innecesario de enfriamiento y, por lo tanto, el desperdicio de energía. En tiempos de bajas cargas, la capacidad de enfriamiento se puede reducir, mientras que se eleva a tiempo en caso de cargas de puntos esperadas. Además, los sistemas de IA pueden identificar el potencial de optimización en la interacción de varias unidades de enfriamiento y elegir el modo de operación más eficiente.

Un estudio de caso específico de Florida demuestra la efectividad de esta optimización dinámica del proceso. Al usar la formación de pedidos de recolección de clúster basados ​​en AI, los tiempos de camino en una tienda de enfriamiento podrían reducirse en un impresionante 47 %. Al mismo tiempo, los costos de enfriamiento se redujeron en un 22 % por control inteligente de compresor dependiente de la carga. Estos resultados ilustran el enorme potencial de IA para aumentar la eficiencia y reducir los costos operativos en las tiendas de enfriamiento.

Mantenimiento predictivo: minimizar los tiempos de inactividad, reducir los costos

El mantenimiento predictivo, otro campo de aplicación de KI y ML, tiene como objetivo predecir fallas de unidades de enfriamiento y otros componentes críticos en la cadena de frío e iniciar medidas de mantenimiento preventivo antes de que haya fallas costosas. Las unidades de enfriamiento modernas están equipadas con una variedad de sensores que capturan continuamente datos sobre vibraciones, absorción de corriente, presión de refrigerante, temperatura y otros parámetros relevantes. Estos datos del sensor se transfieren a una plataforma de nube central, donde se comparan con extensos patrones de falla histórica. Blue Yonders Cloud Platform, por ejemplo, accede a una base de datos con más de 500,000 patrones de falla histórica para reconocer anomalías y fallas potenciales en una etapa temprana.

En una aplicación real en Texas, se podrían lograr mejoras considerables utilizando mantenimiento predictivo:

Aumentar el MTBF (tiempo medio entre fallas)

El tiempo de funcionamiento promedio entre fallas (MTBF) de los sistemas de frío se duplicó de 1.200 a 2,800 horas. Este aumento significativo en la confiabilidad no solo reduce el tiempo de inactividad, sino que también extiende la vida útil de los sistemas y reduce los costos de mantenimiento a largo plazo.

Reducción del tiempo de inactividad no planificado

El tiempo de inactividad no planificado, que a menudo conduce a interrupciones de producción y pérdidas de productos, podría reducirse en un 73 %. Debido a la detección temprana de fallas potenciales, se puede planificar y realizar trabajos de mantenimiento antes de que ocurra una falla real. Esto minimiza las inclinaciones de producción y garantiza un funcionamiento suave de la cadena fría.

Optimización de pedidos de repuestos

Los pronósticos de demanda respaldados por IA permiten una planificación más precisa de los pedidos de piezas de repuesto. Al analizar la historia de mantenimiento, los patrones de falla y las probabilidades predicho predicho, los sistemas de IA pueden desencadenar automáticamente la necesidad de repuestos y pedidos. Esto optimiza el almacenamiento de repuestos, reduce los costos de almacenamiento y garantiza que las piezas requeridas estén disponibles a tiempo para poder llevar a cabo el trabajo de mantenimiento de manera eficiente. En la aplicación real, la eficiencia de los pedidos de repuestos se incrementó en un 35 %.

Optimización de ruta bajo múltiples restricciones: navegación inteligente para la temperatura -productos críticos

La logística de transporte en la cadena de frío representa desafíos especiales, ya que además de los parámetros logísticos habituales, como el tiempo de entrega y los costos, el cumplimiento también es de importancia crucial. Los sistemas de optimización de rutas con soporte de IA tienen en cuenta una variedad de restricciones para planificar rutas de transporte óptimas que garanticen la integridad de la temperatura de los bienes y maximicen la eficiencia. Un algoritmo híbrido que combina la programación genética con recocido simulado ha demostrado ser particularmente efectivo para resolver estas tareas de optimización complejas. Este algoritmo también optimiza los siguientes parámetros:

Mantenimiento de la temperatura

El cumplimiento de los rangos de temperatura más cercanos es esencial para los productos sensibles a la temperatura, especialmente en el sector farmacéutico. En el caso de los transportes farmacéuticos, a menudo se requiere una desviación de temperatura máxima (ΔT) de menos de 0.5 ° C. El sistema de optimización de rutas tiene en cuenta las condiciones climáticas, los perfiles de ruta y las propiedades térmicas de los vehículos de transporte para elegir rutas que maximicen la estabilidad de la temperatura. Esto puede incluir, por ejemplo, evitar secciones de ruta con radiación solar extrema o el uso de rutas con condiciones climáticas más baratas.

Eficiencia de combustible

Los costos de combustible son un factor de costo esencial en la logística de transporte. El sistema de optimización de ruta tiene en cuenta la topografía, los pronósticos de tráfico y los límites de velocidad para planificar rutas eficientes en combustible. Se evitan los SLIM, se eligen velocidades óptimas y convierte los atascos de tráfico para minimizar el consumo de combustible y al mismo tiempo para cumplir con los tiempos de entrega.

Balance de CO2 y sostenibilidad (informes de ESG)

Los aspectos de sostenibilidad se están volviendo cada vez más importantes en la logística. El sistema de optimización de ruta integra la optimización de objetos múltiples para tener en cuenta los objetivos ecológicos además de la economía. Minimizar la huella de CO2 es una preocupación central. El sistema selecciona rutas que minimizan el consumo de combustible y, por lo tanto, las emisiones de CO2. Además, se pueden incluir opciones de combustible alternativas y medios de transporte más ecológicos en la optimización. La grabación y el análisis detallado de las emisiones de CO2 permite informes integrales de ESG (ambiental, social, gobernanza) y apoya a las empresas para cumplir con sus objetivos de sostenibilidad.

Ventana de tiempo de entrega y puntualidad

El cumplimiento de la ventana de tiempo de entrega acordada es de la más alta prioridad en la logística de la cadena de frío, especialmente cuando se transportan productos frescos. Por ejemplo, a menudo se requiere una precisión de entrega del 99.3 % para el transporte de carne fresca. El sistema de optimización de rutas tiene en cuenta los pronósticos de tráfico, la información del sitio de construcción y los datos de entrega histórica para calcular las ventanas de tiempo de entrega realistas y las rutas de planificación que aseguran la entrega puntual. En caso de eventos imprevistos como atascos o accidentes, el sistema puede calcular rutas alternativas dinámicamente y ajustar los tiempos de entrega en tiempo real.

Un estudio piloto con 200 camiones en Texas demostró el rendimiento de este sistema de enrutamiento basado en IA. Al usar el sistema, el número de viajes vacíos podría reducirse del 24 % al 7 %, mientras que el consumo de energía se redujo en un 18 % al mismo tiempo. Estos resultados subrayan el potencial de la IA para optimizar la logística del transporte en la cadena de frío, reducir los costos y mejorar la sostenibilidad.

IoT y RFID: el sistema nervioso sensorial de la cadena fría

El Internet de las cosas (IoT) y la identificación de radiofrecuencia (RFID) forman el sistema nervioso sensorial de la cadena fría. Los sensores IoT registran continuamente datos sobre temperatura, humedad, vibraciones, ubicación y otros parámetros relevantes en toda la cadena de suministro. La tecnología RFID permite la identificación automática y la persecución de productos y paletas. La combinación de estas tecnologías crea una transparencia completa y un monitoreo de tiempo real de la cadena de frío, que es esencial para garantizar la calidad del producto y la seguridad alimentaria.

Monitoreo de temperatura en tiempo real con sensores de autocalibración: precisión y confiabilidad

Los sensores modernos de IoT, como el SmartSense T7 de DIGI, son dispositivos altamente desarrollados que permiten un monitoreo de temperatura precisa y confiable en la cadena fría. Estos sensores combinan una serie de tecnologías avanzadas:

Sensor de temperatura PT1000 con alta precisión

Los sensores PT1000 son termómetros de resistencia al platino que son conocidos por su alta precisión y estabilidad. El SmartSense T7 logra una precisión de la temperatura de ± 0.1 ° C, que es esencial para el monitoreo de productos sensibles a la temperatura como productos farmacéuticos y alimentos de alta calidad.

Sensores de humedad MEMS: además de la temperatura, la humedad del aire también juega un papel importante en la calidad del producto en la cadena de frío. Los sensores de humedad de MEMS (sistema mecánico microelectro) permiten una medición precisa de la humedad relativa en el rango de 0-100 % de RF con una precisión de ± 1.5 %. El control de la humedad es particularmente importante para almacenar y transportar frutas, verduras y otros productos frescos para evitar la condensación y la formación de moho.

Sensores de aceleración triaxial para la detección de choques

Las vibraciones y los golpes durante el transporte pueden provocar daños de productos sensibles. Los sensores de aceleración triaxial registran aceleraciones en tres direcciones espaciales y permiten la detección de protuberancias y vibraciones. Estos datos se pueden utilizar para identificar el manejo inadecuado, el daño de los documentos y optimizar los procesos de transporte para minimizar el daño del producto.

Conectividad de Lorawan con gran alcance y eficiencia energética

Lorawan (red de área de largo alcance) es una tecnología de radio caracterizada por su gran alcance (hasta 10 km) y su bajo consumo de energía. Esto permite la transmisión confiable de datos de sensores en toda la cadena de frío, también en áreas remotas o en entornos con condiciones de radio difíciles. La eficiencia energética de Lorawan permite una larga duración de la batería de los sensores, lo que reduce el esfuerzo de mantenimiento.

En uso práctico, estos modernos sensores IoT ofrecen una serie de ventajas:

Buffering de 256 horas de datos de medición en caso de falla de red

Si la conexión de red falla, los sensores pueden guardar datos de medición localmente durante hasta 256 horas. Tan pronto como se restaura la conexión, los datos bufferados se transfieren automáticamente a la plataforma en la nube. Esto también garantiza un registro completo de datos para interrupciones de comunicación temporal.

Calibración autónoma utilizando resistencias de platino de referencia

Se requiere calibración regular para garantizar la precisión a largo plazo de los sensores. Los sensores modernos tienen mecanismos de calibración autónomos que utilizan resistencias de platino de referencia para verificar automáticamente la carrera del sensor y adaptarse si es necesario. Esto reduce el esfuerzo de mantenimiento y garantiza que los sensores proporcionen valores medidos con precisión a lo largo de toda su vida útil.

Análisis de calidad predictivo correlacionando patrones de vibración con la calidad del producto

Los datos de vibración registrados no solo pueden usarse para la detección de choques, sino también para análisis de calidad predictivo. Al analizar los patrones de vibración, se pueden sacar conclusiones sobre la calidad del producto. Ciertos patrones de vibración pueden indicar, por ejemplo, el daño inicial de los productos sensibles. Debido a la detección temprana de tales patrones, se pueden iniciar medidas preventivas para evitar daños importantes.

Integración RFID para transparencia completa: gemelos digitales para paletas y productos

La integración de la tecnología RFID (identificación de radiofrecuencia) en la cadena de frío permite la transparencia continua y la trazabilidad de los productos y paletas. Las etiquetas RFID de lluvia (UHF Gen2v2) y las puertas de enlace IoT combinan el mundo físico y digital con un sistema gemelo digital. Se utilizan dos tipos principales de etiquetas RFID en la cadena de frío, que difieren de la siguiente manera:

• Las etiquetas RFID pasivas tienen un rango de 8 a 12 metros, un intervalo de actualización estática y un concepto de energía pasiva. Cuestan 0.10 a 0.50 euros por unidad.
• Los sensores BLE activos, por otro lado, ofrecen un rango de 50 a 100 metros, un intervalo de actualización de 15 segundos a 10 minutos y usan una batería con un término de cinco años. Estos sensores son significativamente más caros, con costos de 15 a 30 euros por unidad.

Etiquetas RFID pasivas

Las etiquetas RFID pasivas son económicas y no requieren su propia fuente de alimentación. Se activan por la energía del lector y luego envían su número de identificación claro. Las etiquetas RFID pasivas son muy adecuadas para aplicaciones donde se requiere una identificación de masa rentable, como: B. El etiquetado de paletas o productos individuales. Sin embargo, su rango se limita a 8-12 metros y no puede registrar datos en tiempo real como temperatura o ubicación.

Sensores BLE activos

Los sensores BLE activos (Bluetooth Low Energy) tienen su propia fuente de alimentación (batería) y pueden registrar y enviar datos continuamente. Tiene un rango más grande (50-100 metros) como etiquetas RFID pasivas y puede medir datos en tiempo real, como temperatura, humedad, ubicación y vibraciones. Los sensores BLE activos son adecuados para aplicaciones en las que se requiere un monitoreo detallado en tiempo real y un rango más grande, como: B. La persecución de los bienes sensibles a la temperatura durante el transporte o el monitoreo de los contenedores de enfriamiento.

Un escenario de aplicación típico en RealCold ilustra las ventajas de la integración RFID:

Etiquetas RFID en cada paleta.

Al almacenar en el almacén de enfriamiento, cada paleta está provista de un día RFID. Este día almacena información, como el tiempo de almacenamiento, el origen del producto, el tipo de producto y, si es necesario, la información por lotes. Estos datos se registran y se transfieren automáticamente al sistema de gestión de almacenes.

Nodos de puerta de enlace en los cruces de la zona de enfriamiento Corrientes de movimiento de la pista

Las puertas de enlace IoT se instalan en las transiciones entre diferentes zonas frías en el almacén. Estas puertas de enlace registran automáticamente las etiquetas RFID de paletas que pasan estas zonas. Como resultado, las corrientes de movimiento de los bienes en el almacén se siguen en tiempo real. El sistema sabe en cualquier momento en que sea qué paleta y cuánto tiempo ha estado en qué zona de enfriamiento.

Los modelos de aprendizaje automático reconocen las anomalías en el flujo de bienes

Los datos de movimiento grabados son analizados por modelos de aprendizaje automático para reconocer las anomalías en el flujo de bienes. Por ejemplo, los retrasos inesperados, los desvíos o la salida de áreas de almacenamiento definidas pueden reconocerse como anomalías. El sistema puede activar automáticamente las alarmas cuando se reconocen las anomalías para que el personal del almacén pueda intervenir a tiempo y remediar problemas potenciales. En la práctica, la precisión de la detección de anomalías por modelos de aprendizaje automático alcanza valores del 99.4 %.

Arquitecturas informáticas de borde para decisiones en tiempo real: inteligencia al margen de la red

Edge Computing, también llamado Fog Computing, acerca la potencia informática y el procesamiento de datos a la ubicación de la producción de datos, es decir, al "borde" de la red. En la cadena de frío, esto significa que las puertas de enlace y los sensores de IoT no solo recopilan datos, sino que también se hacen cargo de parte del procesamiento de datos directamente en el sitio. Los nodos de computación niebla, como el Dusun DSGW-380, son dispositivos potentes que están equipados con procesadores de múltiples núcleos, bases de datos integradas e ingeniería regular.

Ventajas de la computación de borde en la cadena de frío:

Tiempos de latencia reducidos y tiempos de respuesta más rápidos

Mediante los datos del sensor de procesamiento previo directamente en el sitio, los tiempos de latencia se reducen y los tiempos de reacción se acortan. En lugar de transferir todos los datos a la nube y procesarse allí, las decisiones críticas del tiempo se toman directamente en el borde. Esto es particularmente importante para las alarmas de temperatura. Si un sensor determina una desviación de temperatura, el nodo de computación FOG puede activar inmediatamente una alarma sin tener que esperar el procesamiento en la nube. Esto reduce el tiempo de respuesta a las alarmas de temperatura de un promedio de 4.2 minutos a solo 11 segundos.

Contaminación reducida de ancho de banda y costos de nubes

El procesamiento previo de los datos en el borde reduce la cantidad de datos que deben transferirse a la nube. Solo se envían datos relevantes o información agregada a la nube. Esto reduce el rango de la red y reduce los costos de almacenamiento y procesamiento en la nube.

Mayor robustez y seguridad de fallas

Los sistemas de computación de borde pueden continuar funcionando si la conexión en la nube se interrumpe, incluso si la conexión en la nube se interrumpe. Los nodos de computación niebla pueden, por ejemplo, mantener funciones críticas, como el monitoreo de temperatura y la alarma en modo fuera de línea. Esto aumenta la robustez y la confiabilidad de la cadena de frío.

Se mejoró la seguridad de los datos y la protección de datos

Al procesar datos confidenciales directamente en el borde, se minimizan los riesgos de protección de datos. Los datos no tienen que transferirse a la nube a través de la red, lo que reduce el riesgo de captura de datos o acceso no autorizado. Los nodos de computación de niebla también pueden implementar mecanismos locales de encriptación de datos y acceso a acceso para aumentar aún más la seguridad de los datos.

Los nodos de computación de niebla, como el Dusun DSGW-380, están equipados con recursos potentes para cumplir de manera eficiente estas tareas de procesamiento de borde:

4x Cortex-A53 Kerne @ 1.5 GHz

El procesador de cuatro núcleos ofrece suficiente potencia informática para el procesamiento en tiempo real de los datos del sensor, la ejecución de algoritmos de aprendizaje automático y la implementación de motores de control complejos.

Base de datos SQL integrada para análisis de tendencias

Una base de datos SQL integrada permite el almacenamiento local y el análisis de datos. Los nodos de computación niebla pueden llevar a cabo análisis de tendencias en el sitio para reconocer patrones y anomalías y proporcionar paneles locales para el monitoreo en tiempo real.

Motor regular con más de 500 reglas predefinidas if-then

Un motor de control integrado permite la implementación de lógicas complejas de toma de decisiones directamente en el borde. Las reglas IF-then predefinidas se pueden usar para reaccionar automáticamente a ciertos eventos o condiciones. Por ejemplo, se puede definir una regla que desencadena una alarma si la temperatura excede un cierto umbral.

Cifrado de hardware AES-256

El cifrado AES-256 basado en hardware garantiza una alta seguridad de datos. Tanto la transmisión de datos como el almacenamiento de datos en el nodo de computación FOG están protegidos por mecanismos de cifrado fuertes.

Blockchain: la memoria descentralizada de la cadena de suministro

La tecnología blockchain, que a menudo se conoce como "memoria descentralizada", ofrece una oportunidad revolucionaria para aumentar la transparencia, la seguridad y la confianza en la cadena de frío. Blockchain es una base de datos distribuida que almacena transacciones en bloques que están encadenados criptográficamente juntos. Una vez incluido en la cadena de bloques, los datos son inmutables y manipuladores. Esto hace que Blockchain sea una tecnología ideal para rastrear productos, la verificación de los certificados y la automatización de los procesos de cumplimiento en la cadena de frío.

Modelo de arquitectura para blockchains de cadena fría: confianza a través de la descentralización

Una implementación típica de blockchain para la cadena fría basada en la tela Hyperledger incluye los siguientes componentes clave:

Contratos inteligentes para controles de cumplimiento automático

Los contratos inteligentes son contratos de autogestión, cuyas condiciones se escriben en código y se almacenan en la cadena de bloques. Los contratos inteligentes se pueden usar en la cadena de frío para llevar a cabo automáticamente las verificaciones de cumplimiento. Por ejemplo, un contrato inteligente puede validar el historial de temperatura de un producto verificando los datos recopilados por los sensores IoT en la cadena de bloques. Si el historial de temperatura cumple con los valores límite definidos, el cumplimiento se confirma automáticamente. Los contratos inteligentes también se pueden usar para verificar las cadenas de certificados (HACCP, PIB). La autenticidad y la validez de los certificados se guardan en la cadena de bloques y todos pueden verificar de manera transparente por todos los involucrados en la cadena de suministro.

Recopilaciones de datos privados para datos confidenciales

En la cadena de frío hay datos confidenciales que no deben ser visibles para todos los participantes en la cadena de bloques, como: B. Precios de proveedores o auditorías de calidad detalladas. Las colecciones de datos privados en Hyperledger Fabric permiten compartir selectivamente datos confidenciales con partes autorizadas. Estos datos se almacenan en bases de datos privadas separadas a las que solo los participantes autorizados tienen acceso. Al mismo tiempo, la integridad y el inmutable de los datos están garantizados por la tecnología blockchain.

Oracle Services para integrar los datos del sensor físico

Se requieren servicios de Oracle para integrar los datos del sensor físico del mundo real en la cadena de bloques. Los oráculos son proveedores de tercera parte confiables que alimentan los datos de fuentes externas a la cadena de bloques. Oracle Services se puede usar en la cadena de frío para escribir firmas de dispositivos IoT y sellos de tiempo GPS en la cadena de bloques. Las firmas del dispositivo IoT aseguran que los datos recopilados por los sensores sean auténticos y no se hayan manipulado. El sello del tiempo GPS permite la ubicación y el movimiento de productos en la cadena de suministro para persecución con precisión.

Estudio de caso: cadena de suministro farmacéutico con blockchain-farmitedger

El Proyecto Pharmitedger, una iniciativa de la industria farmacéutica europea, demuestra impresionantemente las ventajas de blockchain en la cadena de suministro farmacéutica. Pharmitedger tiene como objetivo mejorar la trazabilidad y la seguridad de los medicamentos y combatir la propagación de medicamentos falsos. El proyecto ha logrado las siguientes mejoras de figura clave:

Reducción de medicamentos falsos

Al usar blockchain, la proporción de medicamentos falsos en la cadena de suministro se redujo del 4.7 % al 0.2 %. Blockchain permite una trazabilidad perfecta de la medicación desde la producción hasta el paciente. Cada estación de la cadena de suministro documenta la entrega del medicamento en la cadena de bloques. Esto hace que sea extremadamente difícil para los falsificadores empujar medicamentos falsos a la cadena de suministro legal.

Reducción del tiempo de auditoría

El tiempo para las auditorías en la cadena de suministro farmacéutica podría reducirse de 120 horas a 45 minutos. Blockchain permite evidencia transparente e inmutable de todos los datos y documentos relevantes. Las auditorías se pueden llevar a cabo de manera más eficiente porque toda la información está disponible digital y centralmente. La adquisición y el examen de datos manuales se eliminan en gran medida.

Lanzamiento de lotes automatizado

Al usar contratos inteligentes, se podría lograr la liberación automática del 92 % de las palas de medicamentos. Los contratos inteligentes verifican automáticamente los criterios de cumplimiento para cada lote, como: B. Historial de temperatura, informes de control de calidad y certificados. Si se cumplen todos los criterios, el lote se libera automáticamente. Esto acelera considerablemente el proceso de liberación y reduce los errores manuales.

Token de datos de calidad: NFT para transparencia y aumento en el valor

Los tokens no fungables (NFT), que originalmente eran populares en el campo del arte digital y los coleccionables, también ofrecen aplicaciones innovadoras en la cadena fría. Los NFT son activos digitales únicos que se almacenan en una cadena de bloques. Se pueden utilizar para token de datos de calidad y características de sostenibilidad de los productos en la cadena de frío y para mostrarlos de manera transparente e inmutable. Ejemplos de datos de calidad tokenizados son:

Huellas dactilares genéticas en carne orgánica

Con carne orgánica de alta calidad, se pueden usar NFT para documentar la huella digital genética del animal y el origen de la carne. Esto crea transparencia y confianza para los consumidores que valoran la calidad y la sostenibilidad.

Análisis espectrales de ingredientes farmacéuticos

Los NFT se pueden utilizar para ingredientes farmacéuticos para documentar análisis espectrales y otras pruebas de calidad. Esto permite una trazabilidad detallada de la calidad de la calidad y la pureza de los ingredientes de calidad.

Huella de carbono por paleta

La huella de carbono de una paleta o un producto puede ser token. Esto crea transparencia sobre el impacto ambiental de la cadena de suministro y permite a los consumidores tomar decisiones de compra informadas.

Un mercado NFT para datos de calidad y características de sostenibilidad permite a los proveedores diferenciarse a través de la transparencia y la sostenibilidad y lograr primas de precios del 8-15 % para productos demostrablemente sostenibles. Los consumidores tienen acceso a información verificada sobre la calidad y el origen de los productos y pueden tomar decisiones de compra más conscientes.

La cadena de enfriamiento del piloto automático: sinergia de tecnologías disruptivas

La visión de la "cadena de enfriamiento del piloto automático" describe la integración completa y la sinergia de IA, IoT y Blockchain en un ecosistema autoorganizante y autónomo. En esta visión, los sistemas autónomos y los algoritmos inteligentes interactúan sin problemas para manejar toda la cadena de frío sin o con una intervención humana mínima.

Arquitectura del ecosistema autónomo: una interacción de componentes inteligentes

La arquitectura de la cadena de enfriamiento del piloto automático se basa en la convergencia de los sistemas AI, IoT, Blockchain y autónomos (ver Figura 1 en el texto original). Estas tecnologías forman un ecosistema integrado en el que los datos, la información y las decisiones se reemplazan en tiempo real.

Componentes clave y su interacción: autonomía en todos los niveles

La cadena de enfriamiento del piloto automático consta de varios componentes clave que actúan de manera autónoma e interactúan entre sí:

Rodamiento de enfriamiento autónomo: almacenamiento inteligente sin intervención humana

• Los robots Omron LD-60 con -25 ° C-Suitabilidad: los robots móviles autónomos (AMR) como el Omron LD-60 están especialmente desarrollados para su uso en tiendas de enfriamiento y pueden operarse a temperaturas de hasta -25 ° C. Estos robots asumen tareas como almacenamiento, subcontratación, recolección y transporte de paletas de manera autónoma y eficiente.
• Twin digital para simular los cambios de capacidad: un gemelo digital del rodamiento de enfriamiento, una representación virtual del almacén físico, permite la simulación de los cambios de capacidad y la optimización del proceso. Se pueden probar varios escenarios mediante simulaciones y la configuración óptima del almacén se puede determinar antes de hacer los cambios físicos.
• Proceso de ennegrecimiento para ajustes de diseño dinámico: varios robots autónomos pueden trabajar juntos como un enjambre y coordinar sus movimientos y tareas. Bloodmade Plot permite ajustes de diseño dinámico en el almacén para adaptarse de manera flexible a los requisitos cambiados. Por ejemplo, los robots pueden abrir nuevos estantes de forma autónoma o ampliar los corredores existentes para optimizar el flujo de bienes.

Medios de transporte de autosuficiencia: transporte autónomo en la calle

• Libro mayor de blockchain uniforme para documentos de carga: camiones autónomos y otros medios de transporte autónomos usan un libro mayor de blockchain uniforme para documentos de carga y documentos de transporte. Esto elimina los documentos en papel, acelera los procesos administrativos y aumenta la transparencia y la seguridad del transporte.
• La comunicación V2X con las tiendas frías para la obtención previa de la carga: V2X Communication (vehículo a todos) permite la comunicación entre medios autónomos de transporte y tiendas frías. Por ejemplo, los camiones pueden reemplazar la información sobre la carga y la rampa de carga requerida antes de llegar a la tienda en frío. Esto permite que la obtención previa de la carga y acelere el proceso de sobre.
• Cambios de ruta controlados por IA en caso de cambios climáticos: los medios autónomos de transporte utilizan sistemas de planificación de ruta controlados por IA que tienen en cuenta las condiciones climáticas, los pronósticos de tráfico y otros datos en tiempo real. En el caso de cambios meteorológicos inesperados o atascos de tráfico, los sistemas pueden calcular rutas alternativas de forma autónoma y dinámica la ruta para evitar demoras y mantener los tiempos de entrega.

Last Mile a base de drones: entrega autónoma a la puerta principal

• Quadcopter con 25 kg de carga útil y rango de 120 km: los drones, especialmente el quadcopter, se pueden usar para la entrega autónoma en la última milla. Los drones de entrega modernos pueden transportar cargas útiles de hasta 25 kg y alcanzar rangos de hasta 120 km. Esto permite la entrega rápida y eficiente de bienes sensibles a la temperatura, especialmente en áreas urbanas o en regiones difíciles de acceder.
• Enfriamiento termoeléctrico a través de elementos de más de peltier: para garantizar la integridad de la temperatura durante el vuelo de drones, se pueden usar sistemas de enfriamiento termoeléctrico con elementos Peltier. Los elementos Peltier habilitan el enfriamiento compacto y de luz sin piezas móviles, ideales para usar en drones.
• Control de acceso de geofencing basado en blockchain: los sistemas de geofencing basados ​​en blockchain permiten la entrega segura y controlada por drones. La geofencing define zonas virtuales en las que los drones pueden operar. El control de acceso basado en Blockchain garantiza que solo los drones autorizados puedan volar a zonas definidas y dejar de entregar entregas.

Efectos económicos: aumento de la eficiencia y reducción en los costos

Según los pronósticos de McKinsey, la introducción de los sistemas de piloto automático en la cadena de frío conducirá a efectos económicos significativos para 2030:

40-50 % menores costos operativos

Los sistemas autónomos automatizan muchos procesos manuales y optimizan el uso de recursos, lo que conduce a una reducción significativa en los costos operativos. Los gastos del personal, los costos de energía y los costos de mantenimiento pueden reducirse significativamente mediante el uso de sistemas de IA, IoT y autónomos.

Reducción del 85 % de los costos de transacción

La tecnología blockchain y los documentos de carga digital eliminan documentos en papel y automatizan procesos administrativos. Esto lleva a una reducción drástica en los costos de transacción en relación con el manejo de documentos, la autorización aduanera y el procesamiento de pagos.

99.99 % precisión de entrega

La planificación de rutas controladas por IA, el monitoreo en tiempo real y los sistemas autónomos minimizan los errores humanos y optimizan los procesos de entrega. Esto conduce a una precisión de suministro extremadamente alta de hasta 99.99 %, lo que es particularmente importante para los bienes sensibles a la temperatura y el tiempo crítico.

100 % Cumplimiento de ESG

La cadena de enfriamiento del piloto automático permite la adquisición y análisis de datos integrales con respecto a los aspectos de sostenibilidad. Al optimizar las rutas, usar tecnologías de eficiencia energética y reducir el desperdicio de alimentos, la cadena de frío autónoma contribuye al cumplimiento de los objetivos de ESG (ambiental, social, gobernanza) y permite informes integrales de ESG.

La hoja de ruta a la cadena de frío autónomo: un cambio de paradigma en la logística

La integración de AI, IoT y Blockchain marca un cambio de paradigma fundamental en la logística de la cadena de frío. Ya no se trata solo de un aumento lineal en la eficiencia, sino de crear redes de cadena de suministro autoorganizadas que sean adaptativas, resistentes y transparentes. Mientras que empresas como Realcold y Blue Yonder ya implementan ganancias de productividad del 30-40 % mediante el uso de WMS controlados por IA, la IBM Food Trust Blockchain muestra que la transparencia completa y la trazabilidad ya no son utopía.

El próximo nivel evolutivo será impulsado por tecnologías emergentes como la computación cuántica y los chips neuromórficos. Las computadoras cuánticas prometen un aumento exponencial en la potencia informática, que permitirá simulaciones en tiempo real de ecosistemas de la cadena de suministro entero y tareas de optimización altamente complejas. Los chips neuromórficos que se desarrollan de acuerdo con el modelo del cerebro humano podrían revolucionar la eficiencia energética de los sistemas de IA y promover aún más el uso de IA en aplicaciones de computación de borde.

Regulatoria, la cadena de enfriamiento del piloto automático requiere nuevos marcos para modelos de responsabilidad digital y ética de IA en cadenas de decisiones automatizadas. Las cuestiones de responsabilidad en caso de decisiones incorrectas de los sistemas autónomos, la protección de datos en las cadenas de suministro en red y las implicaciones éticas de las decisiones controladas por IA deben abordarse.

Las empresas que ahora invierten en estas tecnologías disruptivas y diseñan activamente la transformación en la cadena de frío autónomo se posicionan como arquitectos de la futura era de la logística. No solo se beneficiará de una eficiencia significativa y reducciones de costos, sino que también obtendrá una ventaja competitiva en un mercado cada vez más digitalizado y orientado a la sostenibilidad. Se dibuja la hoja de ruta de la cadena de frío autónomo: ha comenzado el viaje a una nueva era de logística controlada por la temperatura.

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Konrad Wolfenstein

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