La tabella di marcia della catena di raffreddamento autonoma del pilota automatico: trasformazione digitale della catena del freddo con AI, IoT e Blockchain come tecnologie chiave
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Pubblicato il: 17 febbraio 2025 / AGGIORNAMENTO DA: 17 febbraio 2025 - Autore: Konrad Wolfenstein
La tabella di marcia per la catena di raffreddamento autonoma del pilota automatico: trasformazione digitale della catena del freddo con AI, IoT e Blockchain come immagine delle tecnologie chiave: Xpert.Digital
Logistica a catena Cstemty in modalità AutoPilot: come AI, IoT e Blockchain modellano il futuro
La roadmap per la logistica della catena di raffreddamento autonoma: trasformazione digitale con AI, IoT e Blockchain
La moderna logistica della catena del freddo è a una svolta. La combinazione di intelligenza artificiale (AI), Internet of Things (IoT) e tecnologia blockchain crea nuove opportunità per aumentare significativamente l'efficienza, la trasparenza e la sostenibilità. Queste innovazioni non solo trasformano i processi esistenti, ma apriranno anche la strada a una "logistica della catena di raffreddamento di pilota automatico" con spazio di archiviazione autonomo, rotte di trasporto ottimizzate e strutture contrattuali intelligenti.
Intelligenza artificiale e apprendimento meccanico: il controllo neuronale della logistica della catena di raffreddamento
Ottimizzazione automatizzata del processo nei magazzini
I sistemi di gestione del magazzino supportati dall'intelligenza artificiale ottimizzano i diversi parametri operativi in tempo reale, tra cui:
- Gestione dell'inventario: gli algoritmi predittivi analizzano le fluttuazioni stagionali e riducono i costi di stoccaggio.
- Controllo dei dipendenti: i dati indossabili riconoscono l'affaticamento e ottimizzano la pianificazione dell'applicazione.
- Consumo di energia: i modelli AI prevedono i requisiti di raffreddamento in base ai dati meteorologici e di consegna.
Un esempio della Florida mostra che la formazione di cluster intelligenti di ordini di raccolta ha ridotto i tempi del percorso del 47 %, mentre il consumo di energia è diminuito del 22 % alle ore di punta.
Manutenzione predittiva per una logistica della catena del freddo ininterrotto
Le moderne tecnologie dei sensori e l'apprendimento automatico possono prevenire in modo proattivo i disturbi operativi. Analizzando i dati del sensore come vibrazioni, consumo di elettricità e pressione del refrigerante, i cicli di manutenzione sono stati ottimizzati e ridotti di inattività del 73 %. Inoltre, è stato aumentato il "tempo medio tra guasti" (MTBF) dai sistemi di refrigerazione da 1.200 a 2.800 ore.
Ottimizzazione del percorso: efficienza e sostenibilità nei trasporti
Un algoritmo di ottimizzazione ibrida combina la programmazione genetica con ricottura simulata per calcolare le migliori rotte di trasporto possibili. Questo tiene conto:
- Manutenzione della temperatura: una deviazione massima di 0,5 ° C per merci sensibili alla temperatura come vaccini.
- Efficienza del carburante: ottimizzazione dei percorsi in base alla topografia e alle previsioni sul traffico.
- Riduzione di CO2: logistica sostenibile come parte delle linee guida ESG.
- Puntualità: una precisione di consegna del 99,3 % nell'area di merci fresche.
In uno studio pilota con 200 camion, i viaggi vuoti potrebbero essere ridotti dal 24 % al 7 % e il consumo di energia è stato ridotto del 18 %.
IoT e RFID: il sistema nervoso sensoriale della logistica della catena del freddo
Monitoraggio della temperatura in tempo reale con sensori IoT
Misurare e monitorare i sensori IoT ad alta precisione e monitorare la temperatura lungo l'intera logistica della catena del freddo. Questi sensori offrono:
- Una precisione di misurazione di ± 0,1 ° C,
- Calibrazione autonoma per garantire valori misurati affidabili,
- Integrazione dei modelli di vibrazione per la valutazione della qualità delle merci trasportate.
I dati vengono continuamente analizzati, il che significa che le potenziali deviazioni sono riconosciute e riportate in tempo reale.
Tecnologia RFID per trasparenza continua
Tag RFID e gateway IoT creano un sistema gemello digitale per i pallet. Qui, i movimenti, i tempi di archiviazione e gli indicatori di qualità vengono registrati e gestiti automaticamente. Ciò porta a una tracciabilità senza errori con una precisione del 99,4 %.
Edge Computing: elaborazione decentralizzata dei dati del sensore
I nodi di Fog Computing possono essere elaborati in loco, che hanno drasticamente abbreviato i tempi di reazione. Eventi critici, come le deviazioni di temperatura, possono essere riconosciuti in pochi secondi e possono essere avviate misure appropriate.
Blockchain: sicurezza e trasparenza nella logistica della catena del freddo
Tracciabilità supportata dalla blockchain
Un'architettura blockchain decentralizzata consente l'archiviazione a prova di manipolazione dei dati di trasporto e temperatura. Ciò migliora la sicurezza alimentare e riduce il periodo di traceaculazione dei prodotti contaminati da diversi giorni a pochi secondi.
Contratti intelligenti per l'automazione della conformità
Contratti automatizzati che verificano il rispetto del tempo in tempo reale alle normative, ad es. B. Linee guida HACCP e PIL e eseguire processi di escalation automatici per violazioni regolari.
Ticchettio di dati di qualità
Le qualità del prodotto possono essere documentate in modo evidente per mezzo di token non fissabili (NFT). Ad esempio, questi certificati NFT potrebbero contenere le seguenti informazioni:
- Impronte digitali genetiche di carne organica,
- Analisi spettrali degli ingredienti farmaceutici,
- Prova della sostenibilità lungo l'intera catena di approvvigionamento.
La logistica della catena di raffreddamento automatica: un futuro completamente automatizzato
Il futuro della logistica della catena del freddo risiede in un'infrastruttura completamente autonoma e altamente intelligente. Questo include:
- Cuscinetti di raffreddamento autonomi con flotte di robot auto -learning e gemelli digitali per l'ottimizzazione della capacità.
- Mezzi di trasporto a guida autonoma con ottimizzazioni per il percorso controllate dall'intelligenza artificiale e protezione automatica del carico.
- Consegne basate sui droni con una navigazione GPS precisa e un controllo di accesso basato su blockchain.
Impatti economici e ambientali
Secondo le previsioni, le catene di raffreddamento autonome potrebbero offrire i seguenti vantaggi entro il 2030:
- Riduzione dei costi operativi del 40-50 %,
- Minimizzazione dei costi di transazione dell'85 % da parte di soluzioni blockchain,
- Accuratezza della consegna di quasi il 100 %,
- Conformità massima ESG attraverso la pianificazione dei trasporti sostenibili.
L'ulteriore sviluppo della logistica della catena del freddo
La combinazione di AI, IoT e blockchain porta a logistica della catena di raffreddamento completamente autonoma ed efficiente. Mentre le tecnologie attuali consentono già aumenti significativi della produttività, la fase di sviluppo successiva verrà eseguita mediante l'uso di calcoli quantistici e chip neuromorfi. Le aziende che investono in queste innovazioni in una fase iniziale sono in cima al settore come pionieri nella logistica autonoma.
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Catene di raffreddamento autonome: la strada per la catena di approvvigionamento completamente automatizzata del futuro - Analisi di fondo
IoT & Blockchain: la chiave per una maggiore efficienza e sostenibilità nella catena del freddo
La logistica della catena di raffreddamento, una spina dorsale del nostro settore alimentare e farmaceutico globale, rappresenta una profonda trasformazione sulla soglia. I processi tradizionali, spesso manuali e frammentati sono sempre più sostituiti da una modifica del paradigma a una catena di valore completamente digitalizzata, intelligente e autonoma. Il focus di questa rivoluzione sono tre tecnologie chiave: intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML), Internet of Things (IoT) con i suoi sensori onnipresenti e la tecnologia blockchain, che garantisce trasparenza e sicurezza immutabile dei dati.
Le dinamiche di questo sviluppo sono sostenute da esempi e previsioni impressionanti. La partnership tra RealCold e Blue Yonder illustra come i sistemi di gestione del magazzino (WMS) controllati da AI (WMS) non solo automatizzano i processi di archiviazione, ma può anche implementare considerevoli risparmi fino al 35 % nei costi operativi attraverso analisi predittive e allocazione intelligente delle risorse. Questi aumenti di efficienza non sono solo un profitto per le singole aziende, ma contribuiscono anche alla sostenibilità globale proteggendo le risorse e riducendo i rifiuti alimentari.
Il mercato europeo della catena del freddo, un importante indicatore dello sviluppo globale, sperimenterà una crescita di $ 76,8 miliardi entro il 2028. Un fattore importante di questa crescita sono soluzioni IoT che consentono il monitoraggio in tempo reale della temperatura nell'intera catena di approvvigionamento. Questo controllo completo è cruciale perché le fluttuazioni della temperatura possono portare a notevoli perdite di prodotto. A causa del rilevamento precoce e della correzione delle deviazioni di temperatura, i sistemi IoT possono ridurre le perdite del prodotto di circa il 20-30 %, il che è di enorme importanza sia economicamente che ecologicamente.
La tecnologia blockchain, originariamente nota attraverso criptovalute come Bitcoin, spiega il suo potenziale nella catena del freddo, specialmente nell'area della tracciabilità e della trasparenza. Iniziative come IBM Food Trust mostrano in modo impressionante come la blockchain può ridurre drasticamente il tempo di supporto del cibo contaminato. Mentre i metodi tradizionali richiedono spesso giorni per determinare l'origine e la distribuzione dei prodotti contaminati, la blockchain consente un monitoraggio quasi istantaneo in seconde frazioni. Nel caso di IBM Food Trust, il periodo di prova da una media di 7 giorni è stato ridotto a 2,2 secondi impressionanti. Questa velocità è fondamentale per ridurre al minimo i rischi per la salute, per evitare azioni di richiamo su larga scala e rafforzare la fiducia dei consumatori nella sicurezza alimentare.
Queste tre tecnologie-AI, IoT e blockchain-non sono innovazioni isolate, ma convergono in una visione comune: la "catena di raffreddamento del pilota automatico". Questa visione descrive un futuro in cui i robot di magazzino autonomi, le rotte di trasporto auto -ottimizzanti e i contratti intelligenti di auto -gestione gestiscono l'intera catena di approvvigionamento senza o con un intervento umano minimo. La catena di raffreddamento del pilota automatico è più di un semplice aumento dell'efficienza; È una riprogettazione fondamentale della logistica della catena del freddo basato sulla resilienza, la sostenibilità e la trasparenza senza precedenti.
Intelligenza artificiale e apprendimento automatico: il cervello della catena del freddo intelligente
L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico formano la rete neurale che guida la catena del freddo autonomo. Consentono ai sistemi di imparare dai dati, riconoscere i modelli, fare previsioni e ottimizzare le decisioni in tempo reale. Nella logistica della catena di raffreddamento, ciò si manifesta in una varietà di applicazioni che vanno dall'ottimizzazione dinamica del processo nei magazzini alla manutenzione predittiva e alla pianificazione intelligente del percorso.
Ottimizzazione dinamica del processo nei magazzini: efficienza attraverso l'adattività
Nei moderni negozi di raffreddamento, che spesso rappresentano ambienti complessi e dinamici, i sistemi di gestione del magazzino controllati dall'intelligenza artificiale svolgono un ruolo centrale. Questi sistemi utilizzano l'apprendimento di rinforzo, un metodo di apprendimento automatico, in cui un agente (in questo caso il WMS) impara a prendere decisioni ottimali attraverso l'interazione con l'ambiente circostante. Il sistema analizza continuamente una varietà di dati reali al fine di adattare in modo adattivo la priorità dell'attività e l'allocazione delle risorse. I punti dati più importanti includono:
Fluttuazioni
La logistica della catena di raffreddamento è spesso caratterizzata da notevoli fluttuazioni stagionali, specialmente nei prodotti congelati in cui le variazioni del 20-30 % o più non sono rare. I sistemi AI analizzano i dati di vendita storici, le previsioni meteorologiche e le attuali tendenze del mercato per prevedere precisamente le fluttuazioni future. Questa capacità predittiva consente di pianificare in modo ottimale la capacità di archiviazione e le risorse del personale ed evitare colli di bottiglia o supporti in eccesso. Inoltre, i sistemi AI possono assegnare dinamicamente spazi di archiviazione per ridurre al minimo i percorsi di raccolta e massimizzare la velocità della busta.
Capacità e stato dei dipendenti
L'efficienza dei processi di magazzino dipende in gran parte dalle prestazioni dei dipendenti. I moderni sistemi di intelligenza artificiale integrano dati indossabili per monitorare le condizioni e la fatica dei dipendenti in tempo reale. I sensori nei dispositivi indossabili possono misurare la frequenza cardiaca, la temperatura corporea e i livelli di attività, ad esempio. Questi dati vengono analizzati per riconoscere il sovraccarico e adattare dinamicamente i piani di lavoro. Evitando l'affaticamento e ottimizzando i processi di lavoro, la produttività può essere aumentata e il rischio di incidenti di lavoro può essere ridotto. Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale possono distribuire in modo intelligente attività, ad esempio assegnando compiti più complessi a dipendenti esperti e hanno attività più facili svolte da forze meno esperte o sistemi automatizzati.
Modelli e previsioni di consumo di energia
I cuscinetti di raffreddamento sono strutture intensive e i costi energetici costituiscono una parte significativa dei costi operativi. I sistemi AI analizzano i modelli di consumo di energia storici in relazione ai dati meteorologici, ai piani di consegna e ai dati di inventario al fine di prevedere con precisione i futuri requisiti di raffreddamento. Sulla base di queste previsioni, la capacità di raffreddamento può essere controllata a seconda del carico, che evita prestazioni di raffreddamento non necessarie e quindi rifiuti di energia. In periodi di bassi carichi, la capacità di raffreddamento può essere ridotta, mentre viene sollevata in tempo utile in caso di carichi di punti previsti. Inoltre, i sistemi AI possono identificare il potenziale di ottimizzazione nell'interazione di varie unità di raffreddamento e scegliere la modalità di funzionamento più efficiente.
Un caso di studio specifico della Florida dimostra l'efficacia di questa ottimizzazione dinamica del processo. Utilizzando la formazione di cluster basati sull'intelligenza artificiale di ordini di raccolta, i tempi di percorso in un negozio di raffreddamento potrebbero essere ridotti di un impressionante 47 %. Allo stesso tempo, i costi di raffreddamento sono stati ridotti del 22 % dal controllo del compressore intelligente e dipendente dal carico. Questi risultati illustrano l'enorme potenziale dell'IA per aumentare l'efficienza e ridurre i costi operativi nei negozi di raffreddamento.
Manutenzione predittiva: ridurre al minimo gli ultimi tempi, ridurre i costi
La manutenzione predittiva, un altro campo di applicazione di KI e ML, mira a prevedere i fallimenti delle unità di raffreddamento e di altri componenti critici nella catena del freddo e ad avviare misure di manutenzione preventiva prima che vi siano costosi guasti. Le moderne unità di raffreddamento sono dotate di una varietà di sensori che acquisiscono continuamente dati su vibrazioni, assorbimento di corrente, pressione del refrigerante, temperatura e altri parametri pertinenti. Questi dati del sensore vengono trasferiti su una piattaforma cloud centrale, dove vengono confrontati con ampi modelli di fallimento storico. La piattaforma cloud di Blue Yonders, ad esempio, accede a un database con oltre 500.000 modelli di fallimento storici al fine di riconoscere anomalie e potenziali fallimenti in una fase iniziale.
In un'applicazione RealCold in Texas, si potrebbero ottenere notevoli miglioramenti utilizzando la manutenzione predittiva:
Aumenta l'MTBF (tempo medio tra guasti)
Il tempo operativo medio tra i guasti (MTBF) dei sistemi a freddo era più che raddoppiato da 1.200 a 2.800 ore. Questo significativo aumento dell'affidabilità non solo riduce i tempi di inattività, ma estende anche la durata della vita dei sistemi e riduce i costi di manutenzione a lungo termine.
Riduzione dei tempi di inattività non pianificati
I tempi di inattività non pianificati, che spesso portano a interruzioni di produzione e perdite di prodotto, potrebbero essere ridotti del 73 %. A causa del rilevamento precoce di potenziali guasti, i lavori di manutenzione possono essere pianificati e eseguiti prima che si verifichi un fallimento effettivo. Ciò riduce al minimo le inclinazioni di produzione e garantisce un funzionamento regolare della catena del freddo.
Ottimizzazione degli ordini di ricambi
Le previsioni della domanda supportate dall'intelligenza artificiale consentono una pianificazione più precisa degli ordini di ricambi. Analizzando la storia di manutenzione, i modelli di guasto e le probabilità predefinite previste, i sistemi AI possono attivare automaticamente la necessità di pezzi di ricambio e ordini. Ciò ottimizza il deposito dei pezzi di ricambio, riduce i costi di archiviazione e garantisce che le parti richieste siano disponibili in tempo utile per poter effettuare il lavoro di manutenzione in modo efficiente. Nell'applicazione RealCold, l'efficienza degli ordini dei pezzi di ricambio è stata aumentata del 35 %.
Ottimizzazione del percorso sotto molteplici vincoli: navigazione intelligente per la temperatura -critica
La logistica dei trasporti nella catena del freddo rappresenta sfide speciali, poiché oltre ai soliti parametri logistici come i tempi di consegna e i costi, la conformità è anche di importanza cruciale. I sistemi di ottimizzazione del percorso supportati dall'intelligenza artificiale tengono conto di una varietà di vincoli per pianificare percorsi di trasporto ottimali che garantiscano l'integrità della temperatura della merce e massimizzino l'efficienza. Un algoritmo ibrido che combina la programmazione genetica con la ricottura simulata si è rivelato particolarmente efficace al fine di risolvere questi complessi compiti di ottimizzazione. Questo algoritmo ottimizza anche i seguenti parametri:
Manutenzione della temperatura
La conformità con gli intervalli di temperatura più vicini è essenziale per i prodotti sensibili alla temperatura, specialmente nel settore farmaceutico. Nel caso dei trasporti farmaceutici, è spesso richiesta una deviazione di temperatura massima (ΔT) inferiore a 0,5 ° C. Il sistema di ottimizzazione del percorso prende in considerazione le condizioni meteorologiche, i profili del percorso e le proprietà termiche dei veicoli di trasporto per scegliere percorsi che massimizzano la stabilità della temperatura. Ciò può includere, ad esempio, evitare sezioni di percorso con radiazioni solari estreme o l'uso di percorsi con condizioni climatiche più economiche.
Efficienza del carburante
I costi del carburante sono un fattore di costo essenziale nella logistica dei trasporti. Il sistema di ottimizzazione del percorso tiene conto della topografia, delle previsioni del traffico e dei limiti di velocità per pianificare rotte efficienti dal carburante. Slims vengono evitati, vengono scelte velocità ottimali e converti gli ingorghi per ridurre al minimo il consumo di carburante e allo stesso tempo per conformarsi ai tempi di consegna.
Equilibrio CO2 e sostenibilità (reporting ESG)
Gli aspetti della sostenibilità stanno diventando sempre più importanti nella logistica. Il sistema di ottimizzazione del percorso integra l'ottimizzazione multi-oggetto al fine di tenere conto degli obiettivi ecologici oltre all'economia. Ridurre al minimo l'impronta di CO2 è una preoccupazione centrale. Il sistema seleziona percorsi che minimizzano il consumo di carburante e quindi le emissioni di CO2. Inoltre, nell'ottimizzazione possono essere incluse opzioni di carburante alternative e mezzi di trasporto più rispettosi dell'ambiente. La registrazione e l'analisi dettagliate delle emissioni di CO2 consentono reporting ESG completi (ambientale, sociale, governance) e supporta le aziende nel raggiungere i loro obiettivi di sostenibilità.
Finestra temporale di consegna e puntualità
Il rispetto della finestra temporale concordata è della massima priorità nella logistica della catena del freddo, soprattutto quando si trasporta merci fresche. Ad esempio, una precisione di consegna del 99,3 % è spesso richiesta per il trasporto di carne fresca. Il sistema di ottimizzazione del percorso tiene conto delle previsioni del traffico, delle informazioni sul cantiere e dei dati di consegna storici al fine di calcolare le finestre del tempo di consegna realistiche e pianificare i percorsi che garantiscono la consegna puntuale. In caso di eventi imprevisti come ingorghi o incidenti, il sistema può calcolare le rotte alternative in modo dinamico e regolare i tempi di consegna in tempo reale.
Uno studio pilota con 200 camion in Texas ha dimostrato le prestazioni di questo sistema di routing basato sull'intelligenza artificiale. Utilizzando il sistema, il numero di viaggi vuoti potrebbe essere ridotto dal 24 % al 7 %, mentre il consumo di energia è stato ridotto del 18 % contemporaneamente. Questi risultati sottolineano il potenziale dell'intelligenza artificiale per ottimizzare la logistica del trasporto nella catena del freddo, ridurre i costi e migliorare la sostenibilità.
IoT e RFID: il sistema nervoso sensoriale della catena del freddo
L'Internet of Things (IoT) e l'identificazione a radiofrequenza (RFID) formano il sistema nervoso sensoriale della catena del freddo. I sensori IoT registrano continuamente dati su temperatura, umidità, vibrazioni, posizione e altri parametri rilevanti nell'intera catena di approvvigionamento. La tecnologia RFID consente l'identificazione automatica e la persecuzione di prodotti e pallet. La combinazione di queste tecnologie crea una trasparenza completa e un monitoraggio reale della catena del freddo, che è essenziale per garantire la qualità del prodotto e la sicurezza alimentare.
Monitoraggio della temperatura in tempo reale con sensori di auto-calibrazione: precisione e affidabilità
I moderni sensori IoT, come SmartSense T7 di Digi, sono dispositivi altamente sviluppati che consentono il monitoraggio della temperatura precisamente e affidabile nella catena del freddo. Questi sensori combinano una serie di tecnologie avanzate:
Sensore a temperatura PT1000 con alta precisione
I sensori PT1000 sono termometri a resistenza al platino che sono noti per la loro alta precisione e stabilità. SmartSense T7 raggiunge un'accuratezza della temperatura di ± 0,1 ° C, che è essenziale per il monitoraggio di prodotti sensibili alla temperatura come prodotti farmaceutici e alimenti di alta qualità.
Sensori di umidità MEMS: oltre alla temperatura, l'umidità dell'aria svolge anche un ruolo importante nella qualità del prodotto nella catena del freddo. I sensori di umidità MEMS (sistema meccanico micro-elettro) consentono una misurazione precisa dell'umidità relativa nell'intervallo di 0-100 % RF con una precisione di ± 1,5 %. Il controllo dell'umidità è particolarmente importante per la conservazione e il trasporto di frutta, verdura e altri prodotti freschi per evitare la condensa e la formazione di muffe.
Sensori di accelerazione triassiale per il rilevamento di shock
Vibrazioni e dossi durante il trasporto possono causare danni a prodotti sensibili. I sensori di accelerazione triassiale registrano accelerazioni in tre direzioni spaziali e consentono il rilevamento di dossi e vibrazioni. Questi dati possono essere utilizzati per identificare una manipolazione impropria, documentare i danni e ottimizzare i processi di trasporto per ridurre al minimo i danni al prodotto.
Connettività di Lorawan con grande portata ed efficienza energetica
Lorawan (Long Range Wide Area Network) è una tecnologia radio che è caratterizzata dalla sua grande portata (fino a 10 km) e dal suo basso consumo di energia. Ciò consente la trasmissione di dati affidabile di sensori nell'intera catena del freddo, anche in aree remote o in ambienti con condizioni radio difficili. L'efficienza energetica di Lorawan consente una lunga durata della batteria dei sensori, il che riduce lo sforzo di manutenzione.
In pratica, questi moderni sensori IoT offrono una serie di vantaggi:
Buffering di 256 ore di dati di misurazione in caso di guasto della rete
Se la connessione di rete non riesce, i sensori possono salvare i dati di misurazione localmente per un massimo di 256 ore. Non appena la connessione viene ripristinata, i dati bufferi vengono trasferiti automaticamente sulla piattaforma cloud. Ciò garantisce anche una registrazione completa dei dati per interruzioni di comunicazione temporanea.
Calibrazione autonoma usando resistori di platino di riferimento
È necessaria una calibrazione regolare per garantire l'accuratezza a lungo termine dei sensori. I sensori moderni hanno meccanismi di calibrazione autonomi che utilizzano resistenze di platino di riferimento al fine di controllare automaticamente la carriera del sensore e adattarsi se necessario. Ciò riduce lo sforzo di manutenzione e garantisce che i sensori forniscano valori misurati con precisione durante tutta la durata della vita.
Analisi predittiva della qualità correlando i modelli di vibrazione con la qualità del prodotto
I dati di vibrazione registrati non possono essere utilizzati solo per il rilevamento di shock, ma anche per l'analisi predittiva della qualità. Analizzando i modelli di vibrazione, è possibile trarre conclusioni sulla qualità del prodotto. Alcuni modelli di vibrazione possono indicare, ad esempio, il danno iniziale di prodotti sensibili. A causa del rilevamento precoce di tali schemi, è possibile iniziare misure preventive per evitare danni gravi.
Integrazione RFID per trasparenza completa: gemelli digitali per pallet e prodotti
L'integrazione della tecnologia RFID (identificazione a radiofrequenza) nella catena del freddo consente la trasparenza continua e la tracciabilità di prodotti e pallet. Rain RFID-TAGS (UHF Gen2v2) e gateway IoT combinano il mondo fisico e digitale con un sistema gemello digitale. Due tipi principali di tag RFID sono usati nella catena del freddo, che differiscono come segue:
- I tag RFID passivi hanno un intervallo da 8 a 12 metri, un intervallo di aggiornamento statico e un concetto di energia passiva. Costano da 0,10 a 0,50 euro per unità.
- I sensori BLE attivi, d'altra parte, offrono un intervallo da 50 a 100 metri, un intervallo di aggiornamento da 15 secondi a 10 minuti e usano una batteria con un termine di cinque anni. Questi sensori sono significativamente più costosi, con costi da 15 a 30 euro per unità.
Tag RFID passivi
I tag RFID passivi sono economici e non richiedono il proprio alimentatore. Sono attivati dall'energia del lettore e quindi inviano il tuo numero di identificazione chiaro. I tag RFID passivi sono adatti per le applicazioni in cui è richiesta un'identificazione di massa economica, come ad esempio: B. L'etichettatura di pallet o singoli prodotti. Tuttavia, il loro intervallo è limitato a 8-12 metri e non è possibile registrare dati in tempo reale come temperatura o posizione.
Sensori BLE attivi
I sensori BLE attivi (Bluetooth Low Energy) hanno il proprio alimentatore (batteria) e possono continuamente registrare e inviare dati. Hai una gamma più ampia (50-100 metri) come tag RFID passiva e puoi misurare i dati in tempo reale come temperatura, umidità, posizione e vibrazioni. I sensori BLE attivi sono adatti per applicazioni in cui sono necessari un monitoraggio dettagliato in tempo reale e un intervallo più ampio, come ad esempio: B. La persecuzione delle merci sensibili alla temperatura durante il trasporto o il monitoraggio dei contenitori di raffreddamento.
Un tipico scenario di applicazione su RealCold illustra i vantaggi dell'integrazione RFID:
Tag RFID in ogni pallet.
Quando si conserva nel magazzino di raffreddamento, ogni tavolozza viene fornita con una giornata RFID. Questo giorno memorizza informazioni come il tempo di archiviazione, l'origine del prodotto, il tipo di prodotto e, se necessario, le informazioni batch. Questi dati vengono registrati automaticamente e trasferiti al sistema di gestione del magazzino.
Nodi gateway sulle correnti di movimento della traccia della zona di raffreddamento
I gateway IoT sono installati nelle transizioni tra diverse zone fredde nel magazzino. Questi gateway registrano automaticamente i tag RFID di pallet che passano queste zone. Di conseguenza, le correnti di movimento delle merci nel magazzino sono perseguite in tempo reale. Il sistema sa in qualsiasi momento dove si trova la tavolozza e da quanto tempo è stato in quale zona di raffreddamento.
I modelli di apprendimento automatico riconoscono le anomalie nel flusso di merci
I dati di movimento registrati sono analizzati dai modelli di apprendimento automatico al fine di riconoscere le anomalie nel flusso di merci. Ad esempio, ritardi imprevisti, deviazioni o aree di stoccaggio definite possono essere riconosciuti come anomalie. Il sistema può attivare automaticamente gli allarmi quando vengono riconosciute le anomalie in modo che il personale del magazzino possa intervenire in tempo bene e porre rimedio a potenziali problemi. In pratica, l'accuratezza del rilevamento di anomalie da parte dei modelli di apprendimento automatico raggiunge valori del 99,4 %.
EDGE COMPLETING Architectures per le decisioni in tempo reale: intelligenza a margine della rete
Edge Computing, chiamato anche Fog Computing, avvicina la potenza di calcolo e l'elaborazione dei dati più vicina alla posizione della produzione di dati, cioè al "bordo" della rete. Nella catena del freddo, ciò significa che i gateway e i sensori IoT non solo raccolgono dati, ma prendono anche parte dell'elaborazione dei dati direttamente sul sito. I nodi di Fog Computing, come il Dusun DSGW-380, sono potenti dispositivi dotati di processori multi-core, database integrati e ingegneria regolare.
Vantaggi del bordo computing nella catena del freddo:
Tempi di latenza ridotti e tempi di risposta più veloci
Per pre -elaborazione i dati del sensore direttamente in loco, i tempi di latenza sono ridotti e i tempi di reazione vengono ridotti. Invece di trasferire tutti i dati nel cloud e elaborati lì, le decisioni critiche sono prese direttamente sul bordo. Ciò è particolarmente importante per gli allarmi di temperatura. Se un sensore determina una deviazione di temperatura, il nodo di calcolo della nebbia può attivare immediatamente un allarme senza dover attendere l'elaborazione nel cloud. Ciò riduce il tempo di risposta agli allarmi di temperatura da una media di 4,2 minuti a soli 11 secondi.
Inquinamento della larghezza di banda ridotta e costi del cloud
La pre -elaborazione dei dati sul bordo riduce la quantità di dati che devono essere trasferiti al cloud. Solo i dati pertinenti o le informazioni aggregate vengono inviate al cloud. Ciò riduce la gamma della rete e riduce i costi per l'archiviazione e l'elaborazione del cloud.
Aumento della robustezza e della sicurezza del fallimento
I sistemi di calcolo dei bordi possono continuare a funzionare se la connessione cloud viene interrotta, anche se la connessione cloud viene interrotta. I nodi di Fog Computing possono, ad esempio, mantenere funzioni critiche come il monitoraggio della temperatura e l'allarme in modalità offline. Ciò aumenta la robustezza e l'affidabilità della catena del freddo.
Miglioramento della sicurezza dei dati e protezione dei dati
Elaborando dati sensibili direttamente sul bordo, i rischi di protezione dei dati sono ridotti al minimo. I dati non devono essere trasferiti al cloud tramite la rete, il che riduce il rischio di cattura dei dati o accesso non autorizzato. I nodi di FOG Computing possono anche implementare meccanismi di crittografia e controllo degli accessi locali al fine di aumentare ulteriormente la sicurezza dei dati.
I nodi di Fog Computing come il Dusun DSGW-380 sono dotati di potenti risorse per soddisfare in modo efficiente queste attività di elaborazione dei bordi:
4x Cortex-A53 Kerne a 1,5 GHz
Il processore quad-core offre una potenza di calcolo sufficiente per l'elaborazione in tempo reale dei dati dei sensori, l'esecuzione di algoritmi di apprendimento automatico e l'implementazione di motori di controllo complessi.
Database SQL integrato per analisi di tendenza
Un database SQL integrato consente l'archiviazione locale e l'analisi dei dati. I nodi di Fog Computing possono effettuare analisi di tendenza in loco per riconoscere modelli e anomalie e fornire dashboard locali per il monitoraggio in tempo reale.
Motore regolare con oltre 500 regole if-then predefinite
Un motore di controllo integrato consente l'implementazione di logiche di decisione complesse direttamente sul bordo. Le regole If-then predefinite possono essere utilizzate per reagire automaticamente a determinati eventi o condizioni. Ad esempio, è possibile definire una regola che innesca un allarme se la temperatura supera una determinata soglia.
Crittografia hardware AES-256
La crittografia AES-256 basata su hardware garantisce un'elevata sicurezza dei dati. Sia la trasmissione dei dati che l'archiviazione dei dati sul nodo Fog Computing sono protetti da forti meccanismi di crittografia.
Blockchain: la memoria decentralizzata della catena di approvvigionamento
La tecnologia blockchain, che viene spesso definita "memoria decentralizzata", offre un'opportunità rivoluzionaria per aumentare la trasparenza, la sicurezza e la fiducia nella catena del freddo. Blockchain è un database distribuito che memorizza transazioni in blocchi che sono incatenati crittograficamente insieme. Una volta inclusi nella blockchain, i dati sono immutabili e manipolanti. Ciò rende la blockchain una tecnologia ideale per il monitoraggio dei prodotti, la verifica dei certificati e l'automazione dei processi di conformità nella catena del freddo.
Modello di architettura per blockchain a catena del freddo: fiducia attraverso il decentramento
Una tipica implementazione blockchain per la catena del freddo basato sul tessuto Hyperledger include i seguenti componenti chiave:
Contratti intelligenti per controlli di conformità automatica
I contratti intelligenti sono contratti di auto -gestione, le cui condizioni sono scritte in codice e sono archiviate nella blockchain. I contratti intelligenti possono essere utilizzati nella catena del freddo per eseguire automaticamente controlli di conformità. Ad esempio, un contratto intelligente può convalidare la cronologia della temperatura di un prodotto controllando i dati raccolti dai sensori IoT nella blockchain. Se la cronologia della temperatura è conforme ai valori limite definiti, la conformità viene automaticamente confermata. I contratti intelligenti possono anche essere utilizzati per verificare le catene certificate (HACCP, PIL). L'autenticità e la validità dei certificati vengono salvate nella blockchain e possono essere controllate in modo trasparente da tutti i soggetti coinvolti nella catena di approvvigionamento.
Raccolte di dati privati per dati riservati
Nella catena del freddo ci sono dati sensibili che non dovrebbero essere visibili a tutti i partecipanti alla blockchain, come ad esempio: B. Prezzi dei fornitori o audit dettagliati di qualità. Le raccolte di dati private in Fabric Hyperledger consentono di condividere selettivamente dati riservati con parti autorizzate. Questi dati sono archiviati in database privati separati a cui hanno accesso solo i partecipanti autorizzati. Allo stesso tempo, l'integrità e l'impatto dei dati sono garantiti dalla tecnologia blockchain.
Oracle Services per l'integrazione dei dati del sensore fisico
I servizi Oracle sono necessari per integrare i dati del sensore fisico dal mondo reale nella blockchain. Gli oracoli sono fornitori di terze parti affidabili che alimentano i dati da fonti esterne nella blockchain. Oracle Services può essere utilizzato nella catena del freddo per scrivere firme del dispositivo IoT e timestamp GPS nella blockchain. Le firme del dispositivo IoT assicurano che i dati raccolti dai sensori siano autentici e non siano stati manipolati. Il timbro GPS-Time consente la posizione e il movimento dei prodotti nella catena di approvvigionamento di persecuzione.
Caso di studio: catena di approvvigionamento farmaceutica con Blockchain-Pharmitedger
Il Progetto di Pharmateger, un'iniziativa dell'industria farmaceutica europea, dimostra in modo impressionante i vantaggi della blockchain nella catena di approvvigionamento farmaceutica. Il farmaco mira a migliorare la tracciabilità e la sicurezza dei farmaci e a combattere la diffusione di farmaci falsi. Il progetto ha raggiunto i seguenti miglioramenti della figura chiave:
Riduzione di farmaci falsi
Usando la blockchain, la percentuale di farmaci falsi nella catena di approvvigionamento è stata ridotta dal 4,7 % allo 0,2 %. La blockchain consente una tracciabilità senza soluzione di continuità dei farmaci dalla produzione al paziente. Ogni stazione nella catena di approvvigionamento documenta la consegna del farmaco nella blockchain. Ciò rende estremamente difficile per i contraffattori spingere farmaci falsi nella catena di approvvigionamento legale.
Riduzione del tempo di audit
Il tempo per gli audit nella catena di approvvigionamento farmaceutica potrebbe essere ridotto da 120 ore a 45 minuti. Blockchain consente prove trasparenti e immutabili di tutti i dati e documenti pertinenti. Gli audit possono essere eseguiti in modo più efficiente perché tutte le informazioni sono digitalmente e centralmente disponibili. L'acquisizione e l'esame manuali sono in gran parte eliminati.
Rilascio batch automatizzato
Utilizzando contratti intelligenti, è possibile ottenere il rilascio automatico del 92 % delle fasce di farmaco. I contratti intelligenti controllano automaticamente i criteri di conformità per ciascun lotto, come ad esempio: B. Cancorsi di temperatura, rapporti di controllo di qualità e certificati. Se tutti i criteri sono soddisfatti, il batch viene rilasciato automaticamente. Ciò accelera considerevolmente il processo di rilascio e riduce gli errori manuali.
Token di dati di qualità: NFT per trasparenza e aumento del valore
Token non fissabili (NFT), originariamente popolari nel campo dell'arte e del collezionismo digitale, offrono anche applicazioni innovative nella catena del freddo. Le NFT sono risorse digitali uniche che sono archiviate su una blockchain. Possono essere utilizzati per mettere in linea i dati di qualità e le caratteristiche di sostenibilità dei prodotti nella catena del freddo e per visualizzarli in modo trasparente e immutabile. Esempi di dati di qualità tokenizzati sono:
Impronte digitali genetiche nella carne biologica
Con carne biologica di alta qualità, le NFT possono essere utilizzate per documentare l'impronta digitale genetica dell'animale e l'origine della carne. Ciò crea trasparenza e fiducia per i consumatori che apprezzano la qualità e la sostenibilità.
Analisi spettrali degli ingredienti farmaceutici
Le NFT possono essere utilizzate per gli ingredienti farmaceutici per documentare analisi spettrali e altri test di qualità. Ciò consente una tracciabilità dettagliata della qualità e della purezza degli ingredienti di qualità.
Impronta di carbonio per palette
L'impronta di carbonio di una tavolozza o di un prodotto può essere token. Ciò crea trasparenza sull'impatto ambientale della catena di approvvigionamento e consente ai consumatori di prendere decisioni di acquisto informate.
Un mercato NFT per dati di qualità e funzionalità di sostenibilità consente ai fornitori di differenziarsi attraverso la trasparenza e la sostenibilità e di ottenere premi dei prezzi dell'8-15 % per prodotti dimostrabilmente sostenibili. I consumatori hanno accesso a informazioni verificate sulla qualità e l'origine dei prodotti e possono prendere decisioni di acquisto più consapevoli.
La catena di raffreddamento del pilota automatico: sinergia delle tecnologie dirompenti
La visione della "catena di raffreddamento del pilota automatico" descrive l'integrazione completa e la sinergia di AI, IoT e blockchain in un ecosistema autonomo e autonomo. In questa visione, sistemi autonomi e algoritmi intelligenti interagiscono perfettamente per gestire l'intera catena del freddo senza o con un intervento umano minimo.
Architettura dell'ecosistema autonomo: un'interazione di componenti intelligenti
L'architettura della catena di raffreddamento del pilota automatico si basa sulla convergenza di sistemi AI, IoT, blockchain e autonomi (vedere la Figura 1 nel testo originale). Queste tecnologie formano un ecosistema integrato in cui dati, informazioni e decisioni vengono sostituite in tempo reale.
Componenti chiave e la loro interazione: autonomia a tutti i livelli
La catena di raffreddamento del pilota automatico è costituita da diversi componenti chiave che agiscono autonomamente e interagiscono tra loro:
Cuscinetto di raffreddamento autonomo: deposito intelligente senza intervento umano
- I robot OMRON LD-60 con -25 ° C-SITAZIONE: robot mobili autonomi (AMR) come OMRON LD-60 sono appositamente sviluppati per l'uso nei negozi di raffreddamento e possono essere azionati a temperature fino a -25 ° C. Questi robot assumono attività come lo stoccaggio, l'outsourcing, la raccolta e il trasporto di pallet in modo autonomo ed efficiente.
- Il gemello digitale per simulare le modifiche alla capacità: un gemello digitale del cuscinetto di raffreddamento, una rappresentazione virtuale del magazzino fisico, consente la simulazione delle variazioni di capacità e l'ottimizzazione dei processi. Vari scenari possono essere testati mediante simulazioni e la configurazione ottimale del magazzino può essere determinata prima che vengano apportate modifiche fisiche.
- Processo di anneri per le regolazioni del layout dinamico: diversi robot autonomi possono lavorare insieme come sciame e coordinare i loro movimenti e compiti. Il diagramma di sangue consente le regolazioni del layout dinamico nel magazzino al fine di adattarsi in modo flessibile ai requisiti modificati. Ad esempio, i robot possono aprire nuovi scaffali in modo autonomo o allargare i corridoi esistenti per ottimizzare il flusso di merci.
Mezzi di trasporto auto -guida: trasporto autonomo per strada
- Concerto blockchain uniforme per documenti di trasporto: camion a guida autonoma e altri mezzi di trasporto autonomi utilizzano un libro mastro blockchain uniforme per documenti di trasporto e documenti di trasporto. Ciò elimina i documenti cartacei, accelera i processi amministrativi e aumenta la trasparenza e la sicurezza del trasporto.
- La comunicazione V2X con negozi freddi per la protezione del carico: la comunicazione V2X (veicolo-a-tutto) consente la comunicazione tra mezzi di trasporto autonomi e negozi a freddo. Ad esempio, i camion possono sostituire le informazioni sul carico e sulla rampa di caricamento richiesta prima dell'arrivo nel negozio a freddo. Ciò consente la protezione del carico e accelera il processo di inviluppo.
- Cambiamenti del percorso controllati dall'intelligenza artificiale in caso di modifiche meteorologiche: mezzi di trasporto autonomi utilizzano sistemi di pianificazione del percorso controllati dall'IA che prendono in considerazione le condizioni meteorologiche, le previsioni del traffico e altri dati in tempo reale. Nel caso di cambiamenti meteorologici imprevisti o ingorghi, i sistemi possono calcolare percorsi alternativi regolare autonomamente e dinamicamente il percorso per evitare ritardi e mantenere i tempi di consegna.
Drone -Based Last Mile: consegna autonoma alla porta d'ingresso
- Quadcopter con 25 kg di payload e 120 km di intervallo: i droni, in particolare il quadruticolo, possono essere utilizzati per la consegna autonoma sull'ultimo miglio. I droni di consegna moderni possono trasportare carichi utili fino a 25 kg e raggiungere gamme fino a 120 km. Ciò consente la consegna rapida ed efficiente delle merci sensibili alla temperatura, in particolare nelle aree urbane o difficili da accedere alle regioni.
- Il raffreddamento termoelettrico tramite elementi Peltier: per garantire l'integrità della temperatura durante il volo dei droni, è possibile utilizzare sistemi di raffreddamento termoelettrico con elementi di Peltier. Gli elementi Peltier consentono un raffreddamento compatto e leggero senza parti in movimento, ideale per l'uso nei droni.
- Controllo degli accessi di geofencing a base di blockchain: i sistemi di geofencing a base di blockchain consentono la consegna sicura e controllata dai droni. Il geofencing definisce le zone virtuali in cui i droni possono operare. Il controllo di accesso basato su blockchain assicura che solo i droni autorizzati possano volare in zone definite e smettere di consegnare consegne.
Effetti economici: aumento dell'efficienza e riduzione dei costi
Secondo le previsioni di McKinsey, l'introduzione dei sistemi di autopilota nella catena del freddo porterà a effetti economici significativi entro il 2030:
40-50 % di costi operativi inferiori
I sistemi autonomi automatizzano molti processi manuali e ottimizzano l'uso delle risorse, il che porta a una significativa riduzione dei costi operativi. Le spese del personale, i costi energetici e i costi di manutenzione possono essere significativamente ridotti utilizzando AI, IoT e sistemi autonomi.
Riduzione dell'85 % dei costi di transazione
La tecnologia blockchain e i documenti di trasporto digitale eliminano i documenti cartacei e automatizzano i processi amministrativi. Ciò porta a una drastica riduzione dei costi di transazione in relazione alla gestione dei documenti, al gioco doganale ed elaborazione dei pagamenti.
Precisione di consegna del 99,99 %
La pianificazione del percorso controllata dall'intelligenza artificiale, il monitoraggio in tempo reale e i sistemi autonomi minimizzano gli errori umani e ottimizzano i processi di consegna. Ciò porta a una precisione di consegna estremamente elevata fino al 99,99 %, che è particolarmente importante per i beni critici sensibili alla temperatura e del tempo.
Conformità ESG al 100 %
La catena di raffreddamento del pilota automatico consente un'acquisizione e un'analisi complete di dati in merito agli aspetti della sostenibilità. Ottimizzando i percorsi, utilizzando tecnologie ad alta efficienza energetica e riducendo i rifiuti alimentari, la catena del freddo autonomo contribuisce al raggiungimento degli obiettivi ESG (ambientale, sociale, governance) e consente un reporting ESG completo.
La tabella di marcia per la catena del freddo autonomo: un cambio di paradigma nella logistica
L'integrazione di AI, IoT e Blockchain segna uno spostamento fondamentale del paradigma nella logistica della catena del freddo. Non si tratta più solo di un aumento lineare dell'efficienza, ma della creazione di reti di catena di approvvigionamento auto-organizzanti che sono adattive, resilienti e trasparenti. Mentre aziende come RealCold e Blue Yonder già implementano guadagni di produttività del 30-40 % utilizzando WM controllato dall'intelligenza artificiale, la blockchain IBM Food Trust mostra che la completa trasparenza e tracciabilità non sono più utopia.
Il prossimo livello evolutivo sarà guidato da tecnologie emergenti come il calcolo quantistico e i chip neuromorfi. I computer quantistici promettono un aumento esponenziale della potenza di calcolo, che consentirà simulazioni in tempo reale di interi ecosistemi della catena di approvvigionamento e attività di ottimizzazione altamente complesse. I chip neuromorfi che sono sviluppati secondo il modello del cervello umano potrebbero rivoluzionare l'efficienza energetica dei sistemi di intelligenza artificiale e promuovere ulteriormente l'uso dell'IA nelle applicazioni di educazione dei bordi.
A regolamento, la catena di raffreddamento del pilota automatico richiede nuovi framework per i modelli di responsabilità digitale e l'etica dell'intelligenza artificiale nelle catene decisionali automatizzate. Devono essere affrontate questioni di responsabilità in caso di decisioni errate dei sistemi autonomi, protezione dei dati nelle catene di approvvigionamento in rete e le implicazioni etiche delle decisioni controllate dall'intelligenza artificiale.
Le aziende che ora investono in queste tecnologie dirompenti e progettano attivamente la trasformazione nella catena del freddo autonomo sono posizionate come architetti dell'era della logistica futura. Non solo beneficerai di significative efficienza e riduzioni dei costi, ma otterrai anche un vantaggio competitivo in un mercato sempre più digitalizzato e sulla sostenibilità. Viene disegnata la tabella di marcia per la catena del freddo autonomo: è iniziato il viaggio verso una nuova era di logistica controllata dalla temperatura.
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