La feuille de route vers la chaîne de refroidissement autopilote autonome: transformation numérique de la chaîne froide avec l'IA, l'IoT et la blockchain comme technologies clés

La feuille de route pour la logistique de la chaîne de refroidissement autonome: transformation numérique avec l'IA, l'IoT et la blockchain

La logistique moderne de la chaîne du froid est à un tournant. La combinaison de l'intelligence artificielle (IA), de l'Internet des objets (IoT) et de la technologie de la blockchain crée de nouvelles opportunités pour augmenter considérablement l'efficacité, la transparence et la durabilité. Ces innovations transforment non seulement les processus existants, mais ouvrent également la voie à une "logistique de chaîne de refroidissement du pilote automatique" avec un stockage autonome, des voies de transport optimisées et des structures de contrat intelligentes.

Intelligence artificielle et apprentissage mécanique: le contrôle neuronal de la logistique de la chaîne de refroidissement

Optimisation automatisée du processus dans les entrepôts

Les systèmes de gestion des entrepôts soutenus par l'IA optimisent différents paramètres opérationnels en temps réel, notamment:

• Gestion des stocks: les algorithmes prédictifs analysent les fluctuations saisonnières et réduisent les coûts de stockage.
• Contrôle des employés: les données portables reconnaissent la fatigue et optimisent la planification des applications.
• Consommation d'énergie: les modèles d'IA prédisent les exigences de refroidissement en fonction des données météorologiques et de livraison.

Un exemple de la Floride montre que la formation intelligente de cluster des ordres de cueillette a réduit les temps de chemin de 47%, tandis que la consommation d'énergie a chuté de 22% aux temps de pointe.

Entretien prédictif pour une logistique de chaîne froide ininterrompue

Les technologies de capteurs modernes et l'apprentissage automatique peuvent prévenir de manière proactive les troubles opérationnels. En analysant les données du capteur telles que les vibrations, la consommation d'électricité et la pression du réfrigérant, les cycles de maintenance ont été optimisés et les temps de baisse de 73%. De plus, le «temps moyen entre les échecs» (MTBF) des systèmes de réfrigération de 1 200 à 2 800 heures a été augmenté.

Optimisation de l'itinéraire: efficacité et durabilité dans les transports

Un algorithme d'optimisation hybride combine la programmation génétique avec recuit simulé pour calculer les meilleures voies de transport possibles. Cela prend en compte:

1. Entretien de la température: une déviation maximale de 0,5 ° C pour les biens sensibles à la température tels que les vaccins.
2. Efficacité énergétique: optimisation des routes en fonction de la topographie et des prévisions de trafic.
3. Réduction du CO2: logistique durable dans le cadre des directives ESG.
4. Ponctualité: une précision de livraison de 99,3% dans la zone de produits frais.

Dans une étude pilote avec 200 camions, les trajets vides ont pu être réduits de 24% à 7% et la consommation d'énergie a été réduite de 18%.

IoT et RFID: le système nerveux sensoriel de la logistique de la chaîne du froid

Surveillance de la température en temps réel avec des capteurs IoT

Mesurer et surveiller les capteurs IoT de haute précision et surveiller la température le long de toute la logistique de la chaîne froide. Ces capteurs proposent:

• Une précision de mesure de ± 0,1 ° C,
• Étalonnage autonome pour assurer des valeurs mesurées fiables,
• Intégration des modèles de vibration pour l'évaluation de la qualité des biens transportés.

Les données sont analysées en continu, ce qui signifie que les écarts potentiels sont reconnus et rapportés en temps réel.

Technologie RFID pour une transparence continue

Les balises RFID et les passerelles IoT créent un système jumeau numérique pour les palettes. Ici, les mouvements, les temps de stockage et les indicateurs de qualité sont automatiquement enregistrés et gérés. Cela conduit à une traçabilité presque sans erreur avec une précision de 99,4%.

Computer Edge: traitement décentralisé des données de capteur

Les nœuds informatiques du brouillard peuvent être traités sur le site, ce qui raccourcit considérablement les temps de réaction. Les événements critiques, tels que les écarts de température, peuvent être reconnus en quelques secondes et des mesures appropriées peuvent être initiées.

Blockchain: Sécurité et transparence dans la logistique de la chaîne du froid

Traçabilité soutenue par la blockchain

Une architecture de blockchain décentralisée permet le stockage de la manipulation des données de transport et de température. Cela améliore la sécurité alimentaire et raccourcit la période de traceaculation des produits contaminés de plusieurs jours à quelques secondes.

Contrats intelligents pour l'automatisation de la conformité

Les contrats automatisés vérifient la conformité en temps réel avec les réglementations, par exemple B. Lignes directrices HACCP et PIB et effectuer des processus d'escalade automatique pour des violations régulières.

Coche des données de qualité

Les qualités du produit peuvent être manifestement documentées au moyen de jetons non bubbles (NFT). Par exemple, ces certificats NFT pourraient contenir les informations suivantes:

• Empreintes digitales génétiques de la viande biologique,
• Analyses spectrales des ingrédients pharmaceutiques,
• Preuve de durabilité tout au long de la chaîne d'approvisionnement.

La logistique de la chaîne de refroidissement du pilote automatique: un avenir entièrement automatisé

L'avenir de la logistique de la chaîne du froid réside dans une infrastructure entièrement autonome et très intelligente. Cela comprend:

1. Roulements de refroidissement autonomes avec des flottes de robots autonomes et des jumeaux numériques pour l'optimisation des capacités.
2. Moyens de transport autonome avec les optimisations de l'itinéraire contrôlées par l'IA et la sécurisation de charge automatisée.
3. Livraisons basées sur des drones avec navigation GPS précise et contrôle d'accès basé sur la blockchain.

Impacts économiques et environnementaux

Selon les prévisions, les chaînes de refroidissement autonomes pourraient apporter les avantages suivants d'ici 2030:

• Réduction des coûts d'exploitation de 40 à 50%,
• Minimisation des coûts de transaction de 85% par Blockchain Solutions,
• Précision de livraison de près de 100%,
• Conformité maximale ESG grâce à la planification durable des transports.

Le développement ultérieur de la logistique de la chaîne du froid

La combinaison de l'IA, de l'IoT et de la blockchain conduit à une logistique de chaîne de refroidissement complètement autonome et efficace. Bien que les technologies actuelles permettent déjà des augmentations de productivité significatives, la prochaine étape de développement sera réalisée par l'utilisation de calculs quantiques et de puces neuromorphes. Les entreprises qui investissent dans ces innovations à un stade précoce sont au sommet de l'industrie en tant que pionniers dans la logistique autonome.

 

À l’heure où la présence numérique d’une entreprise détermine son succès, l’enjeu est de rendre cette présence authentique, individuelle et d’envergure. Xpert.Digital propose une solution innovante qui se positionne comme une intersection entre un pôle industriel, un blog et un ambassadeur de marque. Elle combine les avantages des canaux de communication et de vente sur une seule plateforme et permet une publication en 18 langues différentes. La coopération avec des portails partenaires et la possibilité de publier des articles sur Google News et une liste de diffusion presse d'environ 8 000 journalistes et lecteurs maximisent la portée et la visibilité du contenu. Cela représente un facteur essentiel dans le domaine des ventes et du marketing externes (SMarketing).

En savoir plus ici :

• Authentique. Individuellement. Global : La stratégie Xpert.Digital pour votre entreprise

IoT & Blockchain: la clé de plus d'efficacité et de durabilité dans la chaîne du froid

La logistique de la chaîne de refroidissement, une épine dorsale de notre industrie mondiale de l'alimentation et de la pharmaceutique, signifie une transformation profonde sur le seuil. Les processus traditionnels, souvent manuels et fragmentés sont de plus en plus remplacés d'un changement de paradigme en une chaîne de valeur entièrement numérisée, intelligente et autonome. L'objectif de cette révolution est trois technologies clés: l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML), l'Internet des objets (IoT) avec ses capteurs omniprésents, et la technologie de la blockchain, qui garantit la transparence et la sécurité des données inchangeable.

La dynamique de ce développement est soutenue par des exemples et des prévisions impressionnants. Le partenariat entre RealCold et Blue Yonder illustre comment les systèmes de gestion des entrepôts (WMS) contrôlés par l'IA automatisent non seulement les processus de stockage, mais peuvent également mettre en œuvre des économies considérables jusqu'à 35% des coûts d'exploitation grâce à des analyses prédictives et une allocation intelligente des ressources. Ces augmentations d'efficacité ne sont pas seulement un profit pour les entreprises individuelles, mais contribuent également à la durabilité mondiale en protégeant les ressources et en réduisant les déchets alimentaires.

Le marché européen de la chaîne du froid, un indicateur important du développement mondial, connaîtra une croissance de 76,8 milliards de dollars d'ici 2028. Un moteur majeur de cette croissance est des solutions IoT qui permettent une surveillance en temps réel de la température dans toute la chaîne d'approvisionnement. Ce contrôle complet est crucial car les fluctuations de la température peuvent entraîner des pertes de produits considérables. En raison de la détection précoce et de la correction des écarts de température, les systèmes IoT peuvent réduire les pertes de produits d'environ 20 à 30%, ce qui est d'une énorme importance à la fois économiquement et écologiquement.

La technologie de la blockchain, à l'origine connue par des crypto-monnaies telles que le bitcoin, déploie son potentiel dans la chaîne du froid, en particulier dans le domaine de la traçabilité et de la transparence. Des initiatives telles que IBM Food Trust montrent de manière impressionnante comment la blockchain peut raccourcir considérablement le temps de soutien des aliments contaminés. Alors que les méthodes traditionnelles prennent souvent des jours pour déterminer l'origine et la distribution des produits contaminés, la blockchain permet un suivi presque instantané dans les secondes fractions. Dans le cas d'IBM Food Trust, la période d'essai à partir d'une moyenne de 7 jours a été réduite à 2,2 secondes impressionnantes. Cette vitesse est cruciale pour minimiser les risques pour la santé, pour éviter les actions de rappel à grande échelle et pour renforcer la confiance des consommateurs dans la sécurité alimentaire.

Ces trois technologies-AI, IoT et Blockchain ne sont pas des innovations isolées, mais convergent en une vision commune: la "chaîne de refroidissement du pilote automatique". Cette vision décrit un avenir dans lequel les robots d'entrepôt autonome, les itinéraires de transport auto-optimisant et les contrats intelligents de la gestion auto-gestion gèrent toute la chaîne d'approvisionnement sans ou avec une intervention humaine minimale. La chaîne de refroidissement du pilote automatique est plus qu'une simple augmentation de l'efficacité; Il s'agit d'une refonte fondamentale de la logistique de la chaîne du froid basée sur la résilience, la durabilité et la transparence sans précédent.

Intelligence artificielle et apprentissage automatique: le cerveau de la chaîne du froid intelligente

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique forment le réseau neuronal qui entraîne la chaîne du froid autonome. Ils permettent aux systèmes d'apprendre des données, de reconnaître les modèles, de faire des prédictions et d'optimiser les décisions en temps réel. Dans la logistique de la chaîne de refroidissement, cela se manifeste dans une variété d'applications qui vont de l'optimisation dynamique des processus dans les entrepôts à la maintenance prédictive et à la planification des itinéraires intelligents.

Optimisation dynamique du processus dans les entrepôts: efficacité grâce à l'adaptation

Dans les magasins de refroidissement modernes, qui représentent souvent des environnements complexes et dynamiques, les systèmes de gestion des entrepôts contrôlés par l'IA jouent un rôle central. Ces systèmes utilisent l'apprentissage du renforcement, une méthode d'apprentissage automatique, dans lequel un agent (dans ce cas le WMS) apprend à prendre des décisions optimales par l'interaction avec son environnement. Le système analyse en continu une variété de données en temps réel afin d'adapter de manière adaptative la priorité et l'allocation des ressources de la tâche. Les points de données les plus importants comprennent:

Fluctuations

La logistique de la chaîne de refroidissement est souvent caractérisée par des fluctuations saisonnières considérables, en particulier dans les produits congelés dans lesquels les variations de 20 à 30% ou plus ne sont pas rares. Les systèmes d'IA analysent les données sur les ventes historiques, les prévisions météorologiques et les tendances actuelles du marché pour prédire précisément les fluctuations futures. Cette capacité prédictive permet de planifier de manière optimale la capacité de stockage et les ressources du personnel et d'éviter les goulots d'étranglement ou les stands en excès. De plus, les systèmes d'IA peuvent attribuer dynamiquement les espaces de stockage pour minimiser les sentiers de sélection et maximiser la vitesse de l'enveloppe.

Capacités et état des employés

L'efficacité des processus d'entrepôt dépend en grande partie de la performance des employés. Les systèmes d'IA modernes intègrent des données portables pour surveiller l'état et la fatigue des employés en temps réel. Les capteurs dans les portables peuvent mesurer la fréquence cardiaque, la température corporelle et les niveaux d'activité, par exemple. Ces données sont analysées pour reconnaître la surcharge et adapter dynamiquement les plans de travail. En évitant la fatigue et en optimisant les processus de travail, la productivité peut être augmentée et le risque d'accidents de travail peut être réduit. De plus, les systèmes d'IA peuvent distribuer intelligemment les tâches, par exemple en attribuant des tâches plus complexes aux employés expérimentés et avoir des activités plus faciles à faire par des forces moins expérimentées ou des systèmes automatisés.

Modèles et prévisions de consommation d'énergie

Les roulements de refroidissement sont des installations à forte intensité énergétique et les coûts énergétiques représentent une partie importante des coûts d'exploitation. Les systèmes d'IA analysent les modèles de consommation d'énergie historiques en relation avec les données météorologiques, les plans de livraison et les données d'inventaire afin de prédire précisément les futures exigences de refroidissement. Sur la base de ces prévisions, la capacité de refroidissement peut être contrôlée en fonction de la charge, ce qui évite les performances de refroidissement inutiles et donc les déchets d'énergie. En période de faibles charges, la capacité de refroidissement peut être réduite, tandis qu'elle est relevée en temps utile en cas de charges ponctuelles attendues. De plus, les systèmes d'IA peuvent identifier le potentiel d'optimisation dans l'interaction de diverses unités de refroidissement et choisir le mode de fonctionnement le plus efficace.

Une étude de cas spécifique de la Floride démontre l'efficacité de cette optimisation dynamique du processus. En utilisant la formation de cluster basée sur l'IA des commandes de sélection, les temps de chemin dans un magasin de refroidissement peuvent être réduits de 47% impressionnants. Dans le même temps, les coûts de refroidissement ont été réduits de 22% par le contrôle intelligent du compresseur dépendant de la charge. Ces résultats illustrent l'énorme potentiel de l'IA pour augmenter l'efficacité et réduire les coûts d'exploitation dans les magasins de refroidissement.

Entretien prédictif: minimiser les temps d'arrêt, réduire les coûts

La maintenance prédictive, un autre domaine d'application de KI et ML, vise à prédire les défaillances des unités de refroidissement et d'autres composants critiques dans la chaîne du froid et à initier des mesures de maintenance préventive avant qu'il n'y ait des échecs coûteux. Les unités de refroidissement modernes sont équipées d'une variété de capteurs qui capturent en continu des données sur les vibrations, l'absorption du courant, la pression réfrigérante, la température et d'autres paramètres pertinents. Ces données de capteurs sont transférées sur une plate-forme cloud centrale, où elles sont comparées à des modèles de défaillance historiques étendus. La plate-forme Blue Yonders Cloud, par exemple, accède à une base de données avec plus de 500 000 modèles de défaillance historiques afin de reconnaître les anomalies et les échecs potentiels à un stade précoce.

Dans une application RealCold au Texas, des améliorations considérables pourraient être réalisées en utilisant la maintenance prédictive:

Augmentez le MTBF (temps moyen entre les échecs)

Le temps de fonctionnement moyen entre les échecs (MTBF) des systèmes froids a plus que doublé de 1 200 à 2 800 heures. Cette augmentation significative de la fiabilité réduit non seulement les temps d'arrêt, mais prolonge également la durée de vie des systèmes et réduit les coûts de maintenance à long terme.

Réduction des temps d'arrêt imprévus

Les temps d'arrêt imprévus, ce qui entraîne souvent des interruptions de production et des pertes de produits, pourrait être réduit de 73%. En raison de la détection précoce des défaillances potentielles, des travaux d'entretien peuvent être planifiés et effectués avant qu'une défaillance réelle ne se produise. Cela minimise la production inclinable et assure un fonctionnement en douceur de la chaîne froide.

Optimisation des commandes de pièces de rechange

Les prévisions de demande soutenues par l'IA permettent une planification plus précise des commandes de pièces de rechange. En analysant l'historia de maintenance, les modèles de défaillance et les probabilités par défaut prévues, les systèmes d'IA peuvent déclencher automatiquement le besoin de pièces de rechange et de commandes. Cela optimise l'entreposage des pièces de rechange, réduit les coûts de stockage et garantit que les pièces requises sont disponibles en temps utile afin de pouvoir effectuer efficacement les travaux de maintenance. Dans l'application RealCold, l'efficacité des commandes de pièces de rechange a été augmentée de 35%.

Optimisation de l'itinéraire sous plusieurs contraintes: navigation intelligente pour les produits critiques à température

La logistique des transports dans la chaîne du froid représente des défis particuliers, car en plus des paramètres logistiques habituels tels que le délai de livraison et les coûts, la conformité est également d'une importance cruciale. Les systèmes d'optimisation des itinéraires soutenus par l'IA prennent en compte une variété de contraintes pour planifier des voies de transport optimales qui garantissent l'intégrité de la température des marchandises et maximisent l'efficacité. Un algorithme hybride qui combine la programmation génétique avec un recuit simulé s'est révélé particulièrement efficace afin de résoudre ces tâches d'optimisation complexes. Cet algorithme optimise également les paramètres suivants:

Entretien de température

Le respect des gammes de température les plus proches est essentiel pour les produits sensibles à la température, en particulier dans le secteur pharmaceutique. Dans le cas des transports pharmaceutiques, une déviation de température maximale (ΔT) de moins de 0,5 ° C est souvent nécessaire. Le système d'optimisation de l'itinéraire prend en compte les conditions météorologiques, les profils d'itinéraire et les propriétés thermiques des véhicules de transport pour choisir les voies qui maximisent la stabilité de la température. Cela peut inclure, par exemple, d'éviter les sections de route avec un rayonnement solaire extrême ou l'utilisation d'itinéraires avec des conditions climatiques moins chères.

Efficacité énergétique

Les coûts de carburant sont un facteur de coût essentiel dans la logistique des transports. Le système d'optimisation de l'itinéraire prend en compte la topographie, les prévisions de trafic et les limites de vitesse afin de planifier des itinéraires efficaces en carburant. Les minces sont évitées, les vitesses optimales sont choisies et convertissent les embouteillages pour minimiser la consommation de carburant et en même temps pour se conformer aux délais de livraison.

Équilibre et durabilité du CO2 (rapport ESG)

Les aspects de la durabilité deviennent de plus en plus importants dans la logistique. Le système d'optimisation des routes intègre l'optimisation multi-objets afin de prendre en compte les objectifs écologiques en plus de l'économie. La minimisation de l'empreinte CO2 est une préoccupation centrale. Le système sélectionne les itinéraires qui minimisent la consommation de carburant et donc les émissions de CO2. De plus, des options de carburant alternatives et des moyens de transport plus respectueux de l'environnement peuvent être inclus dans l'optimisation. L'enregistrement et l'analyse détaillés des émissions de CO2 permettent des rapports ESG complets (environnement, social, gouvernance) et soutiennent les entreprises à atteindre leurs objectifs de durabilité.

Fenêtre de délai de livraison et ponctualité

La conformité à la fenêtre de délai de livraison convenue est de la plus haute priorité de la logistique de la chaîne du froid, en particulier lors du transport de produits frais. Par exemple, une précision de livraison de 99,3% est souvent nécessaire pour le transport de viande fraîche. Le système d'optimisation de l'itinéraire prend en compte les prévisions de trafic, les informations sur le chantier de construction et les données de livraison historiques afin de calculer les fenêtres de livraison réalistes et les itinéraires de plan qui garantissent la livraison ponctuelle. En cas d'événements imprévus tels que des embouteillages ou des accidents, le système peut calculer les voies alternatives dynamiquement et ajuster les délais de livraison en temps réel.

Une étude pilote avec 200 camions au Texas a démontré les performances de ce système de routage basé sur l'IA. En utilisant le système, le nombre de déplacements vides pourrait être réduit de 24% à 7%, tandis que la consommation d'énergie a été réduite de 18% en même temps. Ces résultats soulignent le potentiel de l'IA pour optimiser la logistique des transports dans la chaîne du froid, pour réduire les coûts et améliorer la durabilité.

IoT et RFID: le système nerveux sensoriel de la chaîne froide

L'Internet des objets (IoT) et l'identification par radiofréquence (RFID) forment le système nerveux sensoriel de la chaîne froide. Les capteurs IoT enregistrent en continu des données sur la température, l'humidité, les vibrations, l'emplacement et d'autres paramètres pertinents dans toute la chaîne d'approvisionnement. La technologie RFID permet l'identification et la persécution automatique des produits et des palettes. La combinaison de ces technologies crée une transparence complète et une surveillance en temps réel de la chaîne du froid, ce qui est essentiel pour assurer la qualité des produits et la sécurité alimentaire.

Surveillance de la température en temps réel avec des capteurs autodibrants: précision et fiabilité

Les capteurs IoT modernes, tels que le SmartSense T7 de Digi, sont des dispositifs hautement développés qui permettent une surveillance de température avec précision et fiable dans la chaîne froide. Ces capteurs combinent un certain nombre de technologies avancées:

Capteur PT1000 à température avec haute précision

Les capteurs PT1000 sont des thermomètres de résistance au platine connus pour leur grande précision et leur stabilité. Le SmartSense T7 atteint une précision de température de ± 0,1 ° C, ce qui est essentiel pour la surveillance des produits sensibles à la température tels que les produits pharmaceutiques et les aliments de haute qualité.

Capteurs d'humidité MEMS: En plus de la température, l'humidité de l'air joue également un rôle important dans la qualité du produit dans la chaîne du froid. Les capteurs d'humidité MEMS (système mécanique micro-électro) permettent une mesure précise de l'humidité relative dans la plage de 0 à 100% RF avec une précision de ± 1,5%. Le contrôle de l'humidité est particulièrement important pour le stockage et le transport des fruits, des légumes et d'autres produits frais afin d'éviter la condensation et la formation de moisissures.

Capteurs d'accélération triaxiale pour la détection des chocs

Les vibrations et les bosses pendant le transport peuvent endommager les produits sensibles. Les capteurs d'accélération triaxiale enregistrent les accélérations dans trois directions spatiales et permettent la détection de bosses et de vibrations. Ces données peuvent être utilisées pour identifier une mauvaise manipulation, documenter les dommages et optimiser les processus de transport pour minimiser les dommages causés par le produit.

Connectivité de Lorawan avec une grande portée et une efficacité énergétique

Lorawan (Long Range Wide Area Network) est une technologie radio qui se caractérise par sa grande portée (jusqu'à 10 km) et sa faible consommation d'énergie. Cela permet une transmission de données fiable de capteurs dans toute la chaîne du froid, également dans des zones éloignées ou dans des environnements avec des conditions radio difficiles. L'efficacité énergétique de Lorawan permet une longue durée de vie de la batterie des capteurs, ce qui réduit l'effort de maintenance.

Utilisation pratique, ces capteurs IoT modernes offrent un certain nombre d'avantages:

Tamponner de 256 heures de données de mesure en cas de défaillance de réseau

Si la connexion réseau échoue, les capteurs peuvent enregistrer localement les données de mesure jusqu'à 256 heures. Dès que la connexion est restaurée, les données tamponnées sont automatiquement transférées sur la plate-forme cloud. Cela garantit également un enregistrement de données complet pour les interruptions de communication temporaires.

Étalonnage autonome à l'aide de résistances de platine de référence

Un étalonnage régulier est nécessaire pour assurer la précision à long terme des capteurs. Les capteurs modernes ont des mécanismes d'étalonnage autonomes qui utilisent des résistances en platine de référence afin de vérifier automatiquement la carrière du capteur et de s'adapter si nécessaire. Cela réduit l'effort de maintenance et garantit que les capteurs fournissent des valeurs mesurées avec précision sur toute leur durée de vie.

Analyse de qualité prédictive en corrélant les modèles de vibration avec la qualité du produit

Les données de vibration enregistrées peuvent non seulement être utilisées pour la détection des chocs, mais aussi pour les analyses de qualité prédictive. En analysant les modèles de vibration, les conclusions peuvent être tirées sur la qualité du produit. Certains modèles de vibration peuvent indiquer, par exemple, les dommages débutants des produits sensibles. En raison de la détection précoce de ces modèles, des mesures préventives peuvent être initiées pour éviter les dommages majeurs.

Intégration RFID pour la transparence complète: jumeaux numériques pour les palettes et les produits

L'intégration de la technologie RFID (identification par radiofréquence) dans la chaîne du froid permet la transparence et la traçabilité continue des produits et des palettes. Rain RFID-Tags (UHF Gen2v2) et IoT Gateways combinent le monde physique et numérique avec un système jumeau numérique. Deux principaux types de balises RFID sont utilisés dans la chaîne froide, qui diffèrent comme suit:

• Les balises RFID passives ont une plage de 8 à 12 mètres, un intervalle de mise à jour statique et un concept d'énergie passif. Ils coûtent 0,10 à 0,50 euros par unité.
• Les capteurs BLE actifs, en revanche, offrent une portée de 50 à 100 mètres, un intervalle de mise à jour de 15 secondes à 10 minutes et utilisent une batterie avec un terme de cinq ans. Ces capteurs sont beaucoup plus chers, avec des coûts de 15 à 30 euros par unité.

Tags RFID passifs

Les balises RFID passives sont peu coûteuses et ne nécessitent pas votre propre alimentation. Ils sont activés par l'énergie du lecteur, puis renvoient votre numéro d'identification clair. Les étiquettes RFID passives sont bien adaptées aux applications où une identification de masse rentable est nécessaire, telle que: B. L'étiquetage des palettes ou des produits individuels. Cependant, leur portée est limitée à 8 à 12 mètres et vous ne pouvez pas enregistrer des données en temps réel telles que la température ou l'emplacement.

Capteurs BLE actifs

Les capteurs BLE actifs (Bluetooth à faible énergie) ont leur propre alimentation (batterie) et peuvent enregistrer et envoyer des données en continu. Vous avez une plus grande portée (50-100 mètres) en tant que balises RFID passives et pouvez mesurer des données en temps réel telles que la température, l'humidité, l'emplacement et les vibrations. Les capteurs BLE actifs conviennent aux applications dans lesquelles une surveillance détaillée en temps réel et une plus grande portée sont nécessaires, telles que: B. La persécution des marchandises sensibles à la température pendant le transport ou la surveillance des conteneurs de refroidissement.

Un scénario d'application typique chez RealCold illustre les avantages de l'intégration RFID:

Tags RFID dans chaque palette.

Lors du stockage dans l'entrepôt de refroidissement, chaque palette est dotée d'une journée RFID. Cette journée stocke des informations telles que l'heure du stockage, l'origine du produit, le type de produit et, si nécessaire, les informations par lots. Ces données sont automatiquement enregistrées et transférées au système de gestion de l'entrepôt.

Les nœuds de passerelle sur les passages à la zone de refroidissement voient les courants de mouvement

Les passerelles IoT sont installées lors des transitions entre différentes zones froides dans l'entrepôt. Ces passerelles enregistrent automatiquement les balises RFID des palettes qui passent ces zones. En conséquence, les courants de mouvement des marchandises de l'entrepôt sont poursuivis en temps réel. Le système sait à tout moment où se trouve la palette et combien de temps il a duré quelle zone de refroidissement.

Les modèles d'apprentissage automatique reconnaissent les anomalies dans le flux de marchandises

Les données de mouvement enregistrées sont analysées par des modèles d'apprentissage automatique afin de reconnaître les anomalies dans le flux de marchandises. Par exemple, des retards inattendus, des détours ou des zones de stockage définies peuvent être reconnus comme des anomalies. Le système peut déclencher automatiquement des alarmes lorsque les anomalies sont reconnues afin que le personnel de l'entrepôt puisse intervenir en temps de temps et remédier aux problèmes potentiels. En pratique, la précision de la détection des anomalies par les modèles d'apprentissage automatique atteint des valeurs de 99,4%.

Architectures informatiques Edge pour les décisions en temps réel: l'intelligence sur la touche du réseau

L'informatique Edge, également appelée informatique FOG, rapproche la puissance de calcul et le traitement des données de l'emplacement de la production de données, c'est-à-dire au "bord" du réseau. Dans la chaîne froide, cela signifie que les passerelles et capteurs IoT collectent non seulement des données, mais prennent également en charge une partie du traitement des données directement sur le site. Les nœuds informatiques de brouillard, tels que le Dusun DSGW-380, sont des appareils puissants qui sont équipés de processeurs multi-core, de bases de données intégrées et d'ingénierie régulière.

Avantages de l'informatique Edge dans la chaîne froide:

Des temps de latence réduits et des temps de réponse plus rapides

Par des données de capteur de pré-procédure directement sur le site, les temps de latence sont réduits et les temps de réaction sont raccourcis. Au lieu de transférer toutes les données dans le cloud et traités là-bas, des décisions critiques dans le temps sont prises directement sur le bord. Ceci est particulièrement important pour les alarmes de température. Si un capteur détermine un écart de température, le nœud de calcul du brouillard peut déclencher immédiatement une alarme sans avoir à attendre le traitement dans le cloud. Cela réduit le temps de réponse aux alarmes de température d'une moyenne de 4,2 minutes à seulement 11 secondes.

Réduction des coûts de pollution de la bande passante et des cloud

Le pré-procédure des données sur le bord réduit la quantité de données qui doivent être transférées au cloud. Seules les données ou informations agrégées pertinentes sont envoyées au cloud. Cela réduit la gamme du réseau et réduit les coûts de stockage et de traitement du cloud.

Agmentation de la robustesse et de la sécurité des défaillances

Les systèmes informatiques de bord peuvent continuer à fonctionner si la connexion cloud est interrompue, même si la connexion cloud est interrompue. Les nœuds informatiques de brouillard peuvent, par exemple, maintenir des fonctions critiques telles que la surveillance de la température et l'alarme en mode hors ligne. Cela augmente la robustesse et la fiabilité de la chaîne du froid.

Amélioration de la sécurité des données et de la protection des données

En traitant les données sensibles directement sur le bord, les risques de protection des données sont minimisés. Les données n'ont pas à être transférées au cloud via le réseau, ce qui réduit le risque de prise de données ou d'accès non autorisé. Les nœuds informatiques du brouillard peuvent également implémenter les mécanismes locaux de chiffrement des données et de contrôle d'accès afin d'augmenter davantage la sécurité des données.

Les nœuds informatiques de brouillard tels que le Dusun DSGW-380 sont équipés de ressources puissantes pour répondre efficacement à ces tâches de traitement des bords:

4x Cortex-A53 Kerne @ 1,5 GHz

Le processeur quad-core offre une puissance de calcul suffisante pour le traitement en temps réel des données des capteurs, l'exécution des algorithmes d'apprentissage automatique et la mise en œuvre de moteurs de contrôle complexes.

Base de données SQL intégrée pour les analyses de tendance

Une base de données SQL intégrée permet le stockage local et l'analyse des données. Les nœuds informatiques de brouillard peuvent effectuer des analyses de tendance sur le site pour reconnaître les modèles et les anomalies et fournir des tableaux de bord locaux pour une surveillance en temps réel.

Moteur ordinaire avec plus de 500 règles de si-puis prédéfinies

Un moteur de contrôle intégré permet la mise en œuvre de logiques de prise de décision complexes directement sur le bord. Les règles IF-alors prédéfinies peuvent être utilisées pour réagir automatiquement à certains événements ou conditions. Par exemple, une règle peut être définie qui déclenche une alarme si la température dépasse un certain seuil.

Cryptage matériel AES-256

Le cryptage AES-256 basé sur le matériel garantit une sécurité élevée des données. La transmission des données et le stockage des données sur le nœud informatique du brouillard sont protégés par de forts mécanismes de cryptage.

Blockchain: la mémoire décentralisée de la chaîne d'approvisionnement

La technologie de la blockchain, qui est souvent appelée «mémoire décentralisée», offre une opportunité révolutionnaire pour augmenter la transparence, la sécurité et la confiance dans la chaîne du froid. Blockchain est une base de données distribuée qui stocke les transactions dans des blocs qui sont cryptographiquement enchaînés. Une fois inclus dans la blockchain, les données sont immuables et manipulantes. Cela fait de la blockchain une technologie idéale pour le suivi des produits, la vérification des certificats et l'automatisation des processus de conformité dans la chaîne du froid.

Modèle d'architecture pour les blockchains de la chaîne du froid: confiance par décentralisation

Une implémentation typique de la blockchain pour la chaîne froide à base de tissu hyperledger comprend les composants clés suivants:

Contrats intelligents pour les chèques de conformité automatique

Les contrats intelligents sont des contrats d'auto-gestion, dont les conditions sont écrites en code et sont stockées dans la blockchain. Les contrats intelligents peuvent être utilisés dans la chaîne du froid pour effectuer automatiquement des contrôles de conformité. Par exemple, un contrat intelligent peut valider l'historique de température d'un produit en vérifiant les données collectées par les capteurs IoT dans la blockchain. Si l'histoire de la température est conforme aux valeurs limites définies, la conformité est automatiquement confirmée. Les contrats intelligents peuvent également être utilisés pour vérifier les chaînes de certificat (HACCP, PIB). L'authenticité et la validité des certificats sont enregistrées dans la blockchain et peuvent être vérifiées de manière transparente par toutes les personnes impliquées dans la chaîne d'approvisionnement.

Collections de données privées pour des données confidentielles

Dans la chaîne du froid, il existe des données sensibles qui ne devraient pas être visibles pour tous les participants à la blockchain, tels que: B. prix des fournisseurs ou audits de qualité détaillés. Les collections de données privées dans le tissu Hyperledger permettent de partager sélectivement des données confidentielles avec des parties autorisées. Ces données sont stockées dans des bases de données privées distinctes auxquelles seuls les participants autorisés ont accès. Dans le même temps, l'intégrité et l'inchangeable des données sont garanties par la technologie blockchain.

Services Oracle pour intégrer les données de capteur physique

Les services Oracle sont nécessaires pour intégrer les données des capteurs physiques du monde réel dans la blockchain. Les oracles sont des fournisseurs de tiers dignes de confiance qui alimentent les données provenant de sources externes dans la blockchain. Les services Oracle peuvent être utilisés dans la chaîne froide pour écrire des signatures de périphérique IoT et des horodatages GPS dans la blockchain. Les signatures de périphérique IoT garantissent que les données collectées par les capteurs sont authentiques et n'ont pas été manipulées. Le timbre-temps GPS permet à l'emplacement et au mouvement des produits de la chaîne d'approvisionnement avec une persécution avec précision.

Étude de cas: chaîne d'approvisionnement pharmaceutique avec blockchain-pharmitteuse

Le projet Pharmitteger, une initiative de l'industrie pharmaceutique européenne, démontre de manière impressionnante les avantages de la blockchain dans la chaîne d'approvisionnement pharmaceutique. Pharmittedger vise à améliorer la traçabilité et la sécurité des médicaments et à lutter contre la propagation des faux médicaments. Le projet a réalisé les améliorations des figures clés suivantes:

Réduction des faux médicaments

En utilisant la blockchain, la proportion de faux médicaments dans la chaîne d'approvisionnement a été réduite de 4,7% à 0,2%. La blockchain permet une traçabilité transparente des médicaments de la production au patient. Chaque station de la chaîne d'approvisionnement documente le transfert du médicament dans la blockchain. Cela rend extrêmement difficile pour les contrefacteurs de pousser de faux médicaments dans la chaîne d'approvisionnement juridique.

Réduction du temps d'audit

Le temps pour les audits dans la chaîne d'approvisionnement pharmaceutique pourrait être réduit de 120 heures à 45 minutes. La blockchain permet des preuves transparentes et immuables de toutes les données et documents pertinents. Les audits peuvent être effectués plus efficacement car toutes les informations sont disponibles numériquement et de manière centralisée. L'acquisition et l'examen manuels des données sont largement éliminés.

Version automatisée par lots

En utilisant des contrats intelligents, la libération automatique de 92% des tours de médicaments pourrait être réalisée. Les contrats intelligents vérifient automatiquement les critères de conformité pour chaque lot, tels que: B. Historique de la température, rapports et certificats de contrôle de la qualité. Si tous les critères sont remplis, le lot est libéré automatiquement. Cela accélère considérablement le processus de libération et réduit les erreurs manuelles.

Token de données de qualité: NFTS pour la transparence et l'augmentation de la valeur

Les jetons non fugiles (NFT), qui étaient à l'origine populaires dans le domaine de l'art numérique et des objets de collection, offrent également des applications innovantes dans la chaîne du froid. Les NFT sont des actifs numériques uniques qui sont stockés sur une blockchain. Ils peuvent être utilisés pour token des données de qualité et des caractéristiques de durabilité des produits dans la chaîne du froid et pour les afficher de manière transparente et immuable. Des exemples de données de qualité tokenisés sont:

Empreintes digitales génétiques dans la viande biologique

Avec de la viande biologique de haute qualité, les NFT peuvent être utilisées pour documenter l'empreinte génétique de l'animal et l'origine de la viande. Cela crée la transparence et la confiance pour les consommateurs qui apprécient la qualité et la durabilité.

Analyses spectrales des ingrédients pharmaceutiques

Les NFT peuvent être utilisés pour les ingrédients pharmaceutiques afin de documenter les analyses spectrales et autres tests de qualité. Cela permet une traçabilité détaillée de la qualité et de la pureté des ingrédients de qualité.

Empreinte carbone par palette

L'empreinte carbone d'une palette ou d'un produit peut être jeton. Cela crée une transparence sur l'impact environnemental de la chaîne d'approvisionnement et permet aux consommateurs de prendre des décisions d'achat éclairées.

Un marché NFT pour les données de données et les caractéristiques de durabilité permet aux fournisseurs de se différencier par la transparence et la durabilité et d'atteindre des primes de prix de 8 à 15% pour les produits manifestement durables. Les consommateurs ont accès à des informations vérifiées sur la qualité et l'origine des produits et peuvent prendre des décisions d'achat plus conscientes.

La chaîne de refroidissement du pilote automatique: synergie des technologies perturbatrices

La vision de la "chaîne de refroidissement du pilote automatique" décrit l'intégration complète et la synergie de l'IA, de l'IoT et de la blockchain dans un écosystème auto-organisateur et autonome. Dans cette vision, les systèmes autonomes et les algorithmes intelligents interagissent de manière transparente pour gérer toute la chaîne du froid sans ou avec une intervention humaine minimale.

Architecture de l'écosystème autonome: une interaction de composants intelligents

L'architecture de la chaîne de refroidissement du pilote automatique est basée sur la convergence des systèmes AI, IoT, blockchain et autonomes (voir la figure 1 dans le texte d'origine). Ces technologies forment un écosystème intégré dans lequel les données, les informations et les décisions sont remplacées en temps réel.

Composants clés et leur interaction: autonomie à tous les niveaux

La chaîne de refroidissement du pilote automatique se compose de plusieurs composants clés qui agissent de manière autonome et interagissent les uns avec les autres:

Refroidissement autonome: entrepôts intelligents sans intervention humaine

• Les robots Omron LD-60 avec -25 ° C ont assuré: les robots mobiles autonomes (RAM) tels que l'Omron LD-60 sont spécialement développés pour une utilisation dans les magasins de refroidissement et peuvent être utilisés à des températures allant jusqu'à -25 ° C. Ces robots assument des tâches telles que le stockage, l'externalisation, la cueillette et le transport de palettes de manière autonome et efficace.
• Twin numérique pour simuler les changements de capacité: un jumeau numérique du roulement de refroidissement, une représentation virtuelle de l'entrepôt physique, permet la simulation des changements de capacité et l'optimisation des processus. Divers scénarios peuvent être testés par simulations et la configuration optimale de l'entrepôt peut être déterminée avant que les modifications physiques ne soient apportées.
• Processus de noircissement pour les ajustements de disposition dynamique: plusieurs robots autonomes peuvent fonctionner ensemble comme un essaim et coordonner leurs mouvements et leurs tâches. Le tracé de BloodMade permet des ajustements de disposition dynamiques dans l'entrepôt afin de s'adapter de manière flexible aux exigences modifiées. Par exemple, les robots peuvent ouvrir de nouvelles étagères de manière autonome ou élargir les couloirs existants pour optimiser le flux de marchandises.

Moyens d'auto-conduite des transports: transport autonome dans la rue

• Blockchain Ledger uniforme pour les documents de fret: camions autonomes et autres moyens de transport autonomes utilisent un grand livre de blockchain uniforme pour les documents de fret et les documents de transport. Cela élimine les documents papier, accélère les processus administratifs et augmente la transparence et la sécurité des transports.
• La communication V2X avec les magasins froids pour la sécurisation de pré-chargement: la communication V2X (véhicule à tout) permet la communication entre les moyens de transport autonomes et les magasins froids. Par exemple, les camions peuvent remplacer des informations sur la charge et la rampe de chargement requise avant l'arrivée dans le magasin froid. Cela permet la sécurisation de pré-chargement et accélère le processus d'enveloppe.
• Changements d'itinéraire contrôlés par l'IA en cas de changements météorologiques: les moyens de transport autonomes utilisent des systèmes de planification d'itinéraire contrôlés par l'IA qui prennent en compte les conditions météorologiques, les prévisions de la circulation et d'autres données en temps réel. Dans le cas de changements météorologiques ou de embouteillages inattendus, les systèmes peuvent calculer des itinéraires alternatifs de manière autonome et ajustée dynamiquement l'itinéraire pour éviter les retards et maintenir les délais de livraison.

Dernier mile basé sur le drone: Livraison autonome à la porte d'entrée

• Quadcopter avec 25 kg de charge utile et une plage de 120 km: les drones, en particulier le quadcoptère, peuvent être utilisés pour la livraison autonome sur le dernier kilomètre. Les drones de livraison modernes peuvent transporter des charges utiles allant jusqu'à 25 kg et atteindre des gammes allant jusqu'à 120 km. Cela permet la livraison rapide et efficace de biens sensibles à la température, en particulier dans les zones urbaines ou les régions difficiles d'accès.
• Refroidissement thermoélectrique via des éléments de Peltier: Afin d'assurer l'intégrité de la température pendant le vol de drones, les systèmes de refroidissement thermoélectrique avec des éléments de Peltier peuvent être utilisés. Les éléments de Peltier permettent un refroidissement compact et léger sans pièces mobiles, idéal pour une utilisation dans les drones.
• Contrôle d'accès à géofencage basé sur la blockchain: les systèmes de géofencing basés sur la blockchain permettent la livraison sûre et contrôlée par les drones. Le géofencage définit les zones virtuelles dans lesquelles les drones sont autorisés à fonctionner. Le contrôle d'accès basé sur la blockchain garantit que seuls les drones autorisés peuvent voler dans des zones définies et cesser de livrer des livraisons.

Effets économiques: augmentation de l'efficacité et réduction des coûts

Selon les prévisions de McKinsey, l'introduction de systèmes de pilote automatique dans la chaîne du froid conduira à des effets économiques importants d'ici 2030:

40 à 50% de coûts opérationnels inférieurs

Les systèmes autonomes automatisent de nombreux processus manuels et optimisent l'utilisation des ressources, ce qui entraîne une réduction significative des coûts opérationnels. Les dépenses du personnel, les coûts énergétiques et les coûts de maintenance peuvent être considérablement réduits en utilisant l'IA, l'IoT et les systèmes autonomes.

Réduction de 85% des coûts de transaction

La technologie de la blockchain et les documents de fret numérique éliminent les documents papier et automatisent les processus administratifs. Cela conduit à une réduction drastique des coûts de transaction en relation avec la gestion des documents, le dégagement des douanes et le traitement des paiements.

99,99% de précision de livraison

La planification des itinéraires contrôlée par l'IA, la surveillance en temps réel et les systèmes autonomes minimisent les erreurs humaines et optimisent les processus de livraison. Cela conduit à une précision de livraison extrêmement élevée allant jusqu'à 99,99%, ce qui est particulièrement important pour les produits critiques sensibles à la température et au temps.

Compliance 100% ESG

La chaîne de refroidissement du pilote automatique permet l'acquisition et l'analyse complètes des données en ce qui concerne les aspects de la durabilité. En optimisant les voies, en utilisant des technologies économes en énergie et en réduisant les déchets alimentaires, la chaîne du froid autonome contribue à la réalisation des objectifs ESG (environnement, social, gouvernance) et permet des rapports ESG complets.

La feuille de route vers la chaîne froide autonome: un changement de paradigme dans la logistique

L'intégration de l'IA, de l'IoT et de la blockchain marque un changement de paradigme fondamental dans la logistique de la chaîne du froid. Il ne s'agit plus seulement d'une augmentation linéaire de l'efficacité, mais d'une création de réseaux d'auto-organisation de la chaîne d'approvisionnement qui sont adaptatifs, résilients et transparents. Alors que des entreprises telles que RealCold et Blue Yonder mettent déjà en œuvre des gains de productivité de 30 à 40% en utilisant WMS contrôlé par l'IA, la blockchain IBM Food Trust montre que la transparence et la traçabilité complètes ne sont plus une utopie.

Le prochain niveau évolutif sera entraîné par des technologies émergentes telles que l'informatique quantique et les puces neuromorphes. Les ordinateurs quantiques promettent une augmentation exponentielle de la puissance de calcul, qui permettra des simulations en temps réel des écosystèmes de la chaîne d'approvisionnement entiers et des tâches d'optimisation très complexes. Les puces neuromorphiques développées en fonction du modèle du cerveau humain pourraient révolutionner l'efficacité énergétique des systèmes d'IA et favoriser davantage l'utilisation de l'IA dans les applications informatiques de bord.

Réglementaire, la chaîne de refroidissement du pilote automatique nécessite de nouveaux cadres pour les modèles de responsabilité numérique et l'éthique de l'IA dans les chaînes de décision automatisées. Les questions de responsabilité en cas de mauvaises décisions des systèmes autonomes, la protection des données dans les chaînes d'approvisionnement en réseau et les implications éthiques des décisions contrôlées par l'IA doivent être prises en compte.

Les entreprises qui investissent désormais dans ces technologies perturbatrices et conçoivent activement la transformation en chaîne du froid autonome sont positionnées en tant qu'architectes de la future époque logistique. Vous bénéficierez non seulement d'une efficacité importante et d'une réduction des coûts importantes, mais vous obtiendrez également un avantage concurrentiel dans un marché orienté vers la durabilité de plus en plus numérisée. La feuille de route vers la chaîne froide autonome est tirée - le voyage vers une nouvelle ère de logistique contrôlée par température a commencé.

☑️ Accompagnement des PME en stratégie, conseil, planification et mise en œuvre

☑️ Création ou réalignement de la stratégie digitale et digitalisation

☑️ Expansion et optimisation des processus de vente à l'international

☑️ Plateformes de trading B2B mondiales et numériques

☑️ Développement commercial pionnier

 

Je serais heureux de vous servir de conseiller personnel.

Vous pouvez me contacter en remplissant le formulaire de contact ci-dessous ou simplement m'appeler au +49 89 89 674 804 (Munich) .

J'attends avec impatience notre projet commun.

 

 

Xpert.Digital est une plateforme industrielle axée sur la numérisation, la construction mécanique, la logistique/intralogistique et le photovoltaïque.

Avec notre solution de développement commercial à 360°, nous accompagnons des entreprises de renom depuis les nouvelles affaires jusqu'à l'après-vente.

L'intelligence de marché, le smarketing, l'automatisation du marketing, le développement de contenu, les relations publiques, les campagnes de courrier électronique, les médias sociaux personnalisés et le lead nurturing font partie de nos outils numériques.

Vous pouvez en savoir plus sur : www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus