자율 자동 조종 장치 냉각 체인의 로드맵 : 핵심 기술로 AI, IoT 및 블록 체인을 사용한 콜드 체인의 디지털 변환

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출판 : 2025 년 2 월 17 일 / 업데이트 : 2025 년 2 월 17 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein

자율 자동 조종 장치 냉각 체인의 로드맵 : 핵심 기술로 AI, IoT 및 블록 체인을 사용한 콜드 체인의 디지털 변환 : Xpert.Digital

자동 조종 장치 모드의 CSTEMTY 체인 물류 : AI, IoT 및 블록 체인이 미래를 형성하는 방법

자율 냉각 체인 물류를위한 로드맵 : AI, IoT 및 블록 체인을 사용한 디지털 혁신

현대의 콜드 체인 물류는 전환점에 있습니다. 인공 지능 (AI), 사물 인터넷 (IoT) 및 블록 체인 기술의 조합은 효율성, 투명성 및 지속 가능성을 크게 높일 수있는 새로운 기회를 만듭니다. 이러한 혁신은 기존 프로세스를 변화시킬뿐만 아니라 자율 저장, 최적화 된 전송 경로 및 지능형 계약 구조를 통해 "자동 조종 냉각 체인 물류"의 길을 열어줍니다.

인공 지능 및 기계 학습 : 냉각 체인 물류의 뉴런 제어

창고의 자동 프로세스 최적화

AI 지원 창고 관리 시스템은 다음을 포함하여 다양한 운영 매개 변수를 실시간으로 최적화합니다.

재고 관리 : 예측 알고리즘은 계절적 변동을 분석하고 저장 비용을 줄입니다.
직원 제어 : 웨어러블 데이터는 피로를 인식하고 응용 프로그램 계획을 최적화합니다.
에너지 소비 : AI 모델은 날씨 및 전달 데이터를 기반으로 냉각 요구 사항을 예측합니다.

플로리다의 예에 따르면 따는 지능형 클러스터 픽업 주문 형성은 경로 시간을 47 % 감소시키는 반면 에너지 소비는 피크 시간에 22 % 감소한 것으로 나타났습니다.

중단되지 않은 콜드 체인 물류에 대한 예측 유지 보수

현대 센서 기술 및 기계 학습은 운영 장애를 적극적으로 예방할 수 있습니다. 진동, 전기 소비 및 냉매 압력과 같은 센서 데이터를 분석함으로써 유지 보수주기는 최적화되었고 다운 타임은 73 %감소했습니다. 또한, 1,200에서 2,800 시간의 냉장 시스템의 "실패 사이의 평균 시간"(MTBF)이 증가했습니다.

경로 최적화 : 운송의 효율성과 지속 가능성

하이브리드 최적화 알고리즘은 유전자 프로그래밍과 시뮬레이션 된 어닐링을 결합하여 최상의 전송 경로를 계산합니다. 이것은 다음을 고려합니다.

온도 유지 : 백신과 같은 온도에 민감한 상품의 경우 0.5 ° C의 최대 편차.
연료 효율 : 지형 및 트래픽 예측을 기반으로 한 경로 최적화.
CO2 감소 : ESG 지침의 일환으로 지속 가능한 물류.
시간 엄수 : 신선한 상품 지역에서 99.3 %의 전달 정확도.

200 대의 트럭이있는 파일럿 연구에서 빈 여행은 24 %에서 7 %로 줄어들 수 있었고 에너지 소비는 18 % 감소했습니다.

IoT 및 RFID : 냉간 체인 물류의 감각 신경계

IoT 센서를 사용한 실시간 온도 모니터링

고정밀 IoT 센서를 측정하고 모니터링하고 전체 콜드 체인 물류를 따라 온도를 모니터링하십시오. 이 센서가 제공합니다.

± 0.1 ° C의 측정 정확도,
신뢰할 수있는 측정 값을 보장하기위한 자율 교정,
운송 상품의 품질 평가를위한 진동 패턴의 통합.

데이터는 지속적으로 분석되므로 잠재적 편차가 실시간으로 인식되고보고됩니다.

지속적인 투명성을위한 RFID 기술

RFID 태그 및 IoT 게이트웨이는 팔레트 용 디지털 트윈 시스템을 만듭니다. 여기서는 움직임, 저장 시간 및 품질 표시기가 자동으로 기록되고 관리됩니다. 이로 인해 99.4 %의 정확도로 거의 오류가없는 추적 성이 발생합니다.

에지 컴퓨팅 : 센서 데이터의 분산 처리

안개 컴퓨팅 노드는 현장에서 처리 될 수 있으며, 이는 반응 시간이 크게 단축되었습니다. 온도 편차와 같은 중요한 사건은 몇 초 안에 인식 될 수 있으며 적절한 조치를 시작할 수 있습니다.

블록 체인 : 콜드 체인 물류의 보안 및 투명성

블록 체인 지원 추적 성

분산 된 블록 체인 아키텍처는 운송 및 온도 데이터의 조작 방지 저장을 가능하게합니다. 이는 식품 안전성을 향상시키고 오염 된 제품의 추적 기간이 며칠에서 몇 초로 단축됩니다.

규정 준수 자동화를위한 스마트 계약

자동 계약은 규정을 실시간 준수하는 경우 (예 : B. HACCP 및 GDP 가이드 라인 및 정기적 인 위반을 위해 자동 에스컬레이션 프로세스를 수행합니다.

품질 데이터의 진드기

제품 특성은 퇴적 할 수없는 토큰 (NFT)을 통해 명백히 문서화 할 수 있습니다. 예를 들어,이 NFT 인증서는 다음과 같은 정보를 포함 할 수 있습니다.

유기농 고기의 유전자 지문,
제약 성분의 스펙트럼 분석,
전체 공급망을 따른 지속 가능성 증명.

자동 조종 장치 냉각 체인 물류 : 완전 자동화 된 미래

콜드 체인 물류의 미래는 완전히 자율적이고 지능적인 인프라에 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

용량 최적화를위한 자체 학습 로봇 함대와 디지털 쌍둥이가있는 자율 냉각 베어링.
AI 제어 경로 최적화 및 자동 부하 보안을 통한 자체 운전 수단.
정밀한 GPS 내비게이션 및 블록 체인 기반 액세스 제어 기능을 갖춘 드론 기반 배송.

경제적, 환경적 영향

예측에 따르면, 자율 냉각 체인은 2030 년까지 다음과 같은 이점을 가져올 수 있습니다.

운영 비용 감소 40-50 %,
블록 체인 솔루션으로 85 %까지 거래 비용 최소화,
거의 100 %의 전달 정확도
지속 가능한 운송 계획을 통한 최대 ESG 준수.

콜드 체인 물류의 추가 개발

AI, IoT 및 블록 체인의 조합은 완전히 자율적이고 효율적인 냉각 체인 물류로 이어집니다. 현재의 기술은 이미 상당한 생산성 증가를 가능하게하지만, 양자 컴퓨팅 및 신경 칩을 사용하여 다음 개발 단계가 수행 될 것입니다. 초기 단계에서 이러한 혁신에 투자하는 회사는 자율 물류의 개척자로서 업계의 최상위에 있습니다.

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자율 냉각 체인 : 미래의 완전 자동화 된 공급망으로가는 방법 - 배경 분석

IoT & Blockchain : 콜드 체인의 효율성과 지속 가능성의 열쇠

세계 식품 및 제약 산업의 백본 인 냉각 체인 물류는 임계 값에 대한 심오한 변화를 나타냅니다. 전통적인 수동 및 조각화 된 프로세스는 패러다임 변경에서 완전히 디지털화되고 지능적이며 자율적 인 가치 사슬로 점점 더 대체됩니다. 이 혁명의 초점은 인공 지능 (AI) 및 머신 러닝 (ML), 유비쿼터스 센서가있는 사물 인터넷 (IoT) 및 투명성과 변환 할 수없는 데이터 보안을 보장하는 블록 체인 기술의 세 가지 주요 기술입니다.

이 발전의 역학은 인상적인 예와 예측에 의해 뒷받침됩니다. RealCold와 Blue Yonder 간의 파트너십은 AI 제어 창고 관리 시스템 (WMS)이 스토리지 프로세스를 자동화 할뿐만 아니라 예측 분석 및 지능형 리소스 할당을 통해 운영 비용에서 최대 35 %의 상당한 비용을 절약 할 수있는 방법을 보여줍니다. 이러한 효율성 증가는 개별 기업의 이익 일뿐 만 아니라 자원을 보호하고 음식물 쓰레기를 줄임으로써 글로벌 지속 가능성에도 기여합니다.

글로벌 개발의 중요한 지표 인 유럽 콜드 체인 시장은 2028 년까지 768 억 달러의 성장을 경험할 것입니다. 이 성장의 주요 동인은 전체 공급망에서 온도를 실시간으로 모니터링 할 수있는 IoT 솔루션입니다. 온도 변동이 상당한 제품 손실로 이어질 수 있기 때문에이 완전한 제어가 중요합니다. 온도 편차의 조기 탐지 및 수정으로 인해 IoT 시스템은 약 20-30 %의 제품 손실을 줄일 수 있으며 이는 경제적으로나 생태 학적으로 매우 중요합니다.

비트 코인과 같은 암호 화폐를 통해 알려진 블록 체인 기술은 특히 추적 성과 투명성 영역에서 콜드 체인에서 잠재력을 전개합니다. IBM Food Trust와 같은 이니셔티브는 블록 체인이 오염 된 식품의 후원 시간을 어떻게 급격히 단축시킬 수 있는지 인상적으로 보여줍니다. 전통적인 방법은 종종 오염 된 제품의 기원과 분포를 결정하는 데 며칠이 걸리지 만 Blockchain은 두 번째 분수에서 거의 즉각적인 추적을 가능하게합니다. IBM Food Trust의 경우 평균 7 일의 시험 기간은 인상적인 2.2 초로 감소되었습니다. 이 속도는 건강 위험을 최소화하고 대규모 스케일 리콜 조치를 피하고 소비자의 식품 안전에 대한 신뢰를 강화하는 데 중요합니다.

이 세 가지 기술 -AI, IoT 및 블록 체인은 고립 된 혁신이 아니라 "자동 조종 장치 냉각 체인"이라는 공통 비전으로 수렴합니다. 이 비전은 자율 창고 로봇, 자체 최적화 운송 경로 및 자체 관리 스마트 계약이 사람의 개입을 최소화하거나 최소한으로 공급망 전체를 관리하는 미래를 설명합니다. 자동 조종 냉각 체인은 단순히 효율의 증가 이상입니다. 탄력성, 지속 가능성 및 전례없는 투명성에 기초한 콜드 체인 물류의 기본 재 설계입니다.

인공 지능 및 기계 학습 : 지능형 콜드 체인의 뇌

인공 지능 및 기계 학습은 자율 콜드 체인을 구동하는 신경망을 형성합니다. 그들은 시스템이 데이터에서 학습하고 패턴을 인식하고 예측을하고 결정을 실시간으로 최적화 할 수 있도록합니다. 냉각 체인 물류에서 이것은 창고의 동적 프로세스 최적화에서 예측 유지 보수 및 지능형 경로 계획에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 나타납니다.

창고의 동적 프로세스 최적화 : 적응성을 통한 효율성

종종 복잡하고 역동적 인 환경을 나타내는 현대식 냉각 상점에서는 AI 제어 창고 관리 시스템이 중심적인 역할을합니다. 이 시스템은 기계 학습 방법 인 강화 학습을 사용하며,이 경우 WMS는 주변 환경과의 상호 작용을 통해 최적의 결정을 내리는 법을 배웁니다. 이 시스템은 작업 우선 순위 및 리소스 할당을 적응 적으로 조정하기 위해 다양한 실시간 데이터를 지속적으로 분석합니다. 가장 중요한 데이터 포인트는 다음과 같습니다.

변동

냉각 체인 물류는 종종 계절적 변동, 특히 20-30 % 이상의 변화가 드물지 않은 냉동 제품에서 특징입니다. AI 시스템은 역사적 판매 데이터, 일기 예보 및 현재 시장 동향을 분석하여 향후 변동을 정확하게 예측합니다. 이 예측 능력을 통해 스토리지 용량 및 인력 자원을 최적으로 계획하고 병목 현상 또는 과잉 스탠드를 피할 수 있습니다. 또한 AI 시스템은 스토리지 공간을 동적으로 할당하여 피킹 트레일을 최소화하고 봉투 속도를 최대화 할 수 있습니다.

직원의 역량 및 주

창고 프로세스의 효율성은 주로 직원의 성과에 달려 있습니다. 최신 AI 시스템은 웨어러블 데이터를 통합하여 직원의 상태와 피로를 실시간으로 모니터링합니다. 웨어러블의 센서는 예를 들어 심박수, 체온 및 활동 수준을 측정 할 수 있습니다. 이 데이터는 과부하를 인식하고 동적으로 작업 계획을 인식하기 위해 분석됩니다. 피로를 피하고 작업 프로세스를 최적화함으로써 생산성을 높이고 작업 사고의 위험을 줄일 수 있습니다. 또한 AI 시스템은 예를 들어 숙련 된 직원에게보다 복잡한 작업을 할당하여 작업을 지능적으로 배포 할 수 있으며 숙련 된 힘이나 자동화 된 시스템에서 더 쉬운 활동을 수행 할 수 있습니다.

에너지 소비 패턴 및 예측

냉각 베어링은 에너지 집약적 인 시설이며 에너지 비용은 운영 비용의 상당 부분을 차지합니다. AI 시스템은 향후 냉각 요구 사항을 정확하게 예측하기 위해 날씨 데이터, 전달 계획 및 재고 데이터와 관련하여 과거 에너지 소비 패턴을 분석합니다. 이러한 예측에 기초하여, 부하에 따라 냉각 용량을 제어 할 수 있으며, 이는 불필요한 냉각 성능을 피하고 에너지 폐기물을 피할 수 있습니다. 부하가 낮은 시점에서는 냉각 용량을 줄일 수 있으며 예상 포인트 하중의 경우 좋은 시간에 상승합니다. 또한 AI 시스템은 다양한 냉각 장치의 상호 작용에서 최적화 전위를 식별하고 가장 효율적인 작동 모드를 선택할 수 있습니다.

플로리다의 특정 사례 연구는 이러한 동적 프로세스 최적화의 효과를 보여줍니다. 냉각 주문의 AI 기반 클러스터 형성을 사용함으로써 냉각 저장소의 경로 시간은 인상적인 47 %로 줄일 수 있습니다. 동시에 냉각 비용은 지능적이고 부하 -의존적 압축기 제어에 의해 22 % 감소했습니다. 이 결과는 냉각점의 효율성을 높이고 운영 비용을 줄이기위한 AI의 막대한 잠재력을 보여줍니다.

예측 유지 보수 : 다운 타임 최소화, 비용 절감

KI 및 ML의 또 다른 응용 분야 인 예측 유지 보수는 콜드 체인에서 냉각 장치 및 기타 중요한 구성 요소의 고장을 예측하고 비용이 많이 드는 장애가 있기 전에 예방 유지 보수 조치를 시작하는 것을 목표로합니다. 최신 냉각 장치에는 진동, 전류 흡수, 냉매 압력, 온도 및 기타 관련 매개 변수에 대한 데이터를 지속적으로 캡처하는 다양한 센서가 장착되어 있습니다. 이 센서 데이터는 중앙 클라우드 플랫폼으로 전송되며 광범위한 역사적 고장 패턴과 비교됩니다. 예를 들어 Blue Yonders Cloud 플랫폼은 초기 단계에서 이상 및 잠재적 실패를 인식하기 위해 50 만 개가 넘는 과거 실패 패턴의 데이터베이스에 액세스합니다.

텍사스의 RealCold 응용 프로그램에서 예측 유지 보수를 사용하여 상당한 개선을 달성 할 수 있습니다.

MTBF 증가 (실패 사이의 평균 시간)

콜드 시스템의 실패 (MTBF) 사이의 평균 작동 시간은 1,200 시간에서 2,800 시간으로 두 배 이상 증가했습니다. 이러한 신뢰성이 크게 증가하면 다운 타임이 줄어들뿐만 아니라 시스템의 수명을 연장하고 장기적으로 유지 보수 비용을 줄입니다.

계획되지 않은 가동 중지 시간 감소

생산 중단 및 제품 손실로 이어지는 계획되지 않은 가동 중지 시간은 73 %감소 할 수 있습니다. 잠재적 실패의 조기 발견으로 인해 실제 실패가 발생하기 전에 유지 보수 작업을 계획하고 수행 할 수 있습니다. 이것은 생산 기울기를 최소화하고 콜드 체인의 원활한 작동을 보장합니다.

예비 부품 주문의 최적화

AI 지원 수요 예측은 예비 부품 주문의보다 정확한 계획을 가능하게합니다. AI 시스템은 유지 보수 역사, 고장 패턴 및 예측 된 기본 확률을 분석함으로써 예비 부품 및 주문의 필요성을 자동으로 트리거 할 수 있습니다. 이는 예비 부품의 창고를 최적화하고, 저장 비용을 줄이며, 필요한 부품이 유지 보수 작업을 효율적으로 수행 할 수 있도록 좋은 시간에 사용할 수 있도록합니다. RealCold 응용 프로그램에서 예비 부품 주문의 효율은 35 %증가했습니다.

여러 제약 조건 하에서 경로 최적화 : 온도에 대한 지능형 내비게이션 -크리티컬 상품

콜드 체인의 전송 물류는 전달 시간 및 비용과 같은 일반적인 물류 매개 변수 외에도 규정 준수가 매우 중요하기 때문에 특별한 도전을 나타냅니다. AI 지원 경로 최적화 시스템은 상품의 온도 무결성을 보장하고 효율성을 극대화하는 최적의 전송 경로를 계획하기위한 다양한 제약 조건을 고려합니다. 유전자 프로그래밍과 시뮬레이션 어닐링을 결합한 하이브리드 알고리즘은 이러한 복잡한 최적화 작업을 해결하기 위해 특히 효과적인 것으로 입증되었습니다. 이 알고리즘은 다음 매개 변수를 최적화합니다.

온도 유지

가장 가까운 온도 범위를 준수하는 것은 온도에 민감한 제품, 특히 제약 부문에서 필수적입니다. 제약 수송의 경우, 0.5 ° C 미만의 최대 온도 편차 (ΔT)가 종종 필요합니다. 경로 최적화 시스템은 온도 안정성을 최대화하는 경로를 선택하기 위해 기상 조건, 경로 프로파일 및 운송 차량의 열 특성을 고려합니다. 예를 들어, 극도의 태양 복사가있는 경로 섹션을 피하거나 더 저렴한 기후 조건이있는 경로 사용이 포함될 수 있습니다.

연료 효율

연료 비용은 운송 물류의 필수 비용 요소입니다. 경로 최적화 시스템은 연료 효율적인 경로를 계획하기 위해 지형, 트래픽 예측 및 속도 제한을 고려합니다. 슬림을 피하고 최적의 속도를 선택하고 트래픽 잼을 변환하여 연료 소비를 최소화하고 동시에 배송 시간을 준수하기 위해 트래픽 잼을 변환합니다.

CO2 균형 및 지속 가능성 (ESG보고)

물류에서 지속 가능성 측면이 점점 더 중요 해지고 있습니다. 경로 최적화 시스템은 경제 외에도 생태적 목표를 고려하기 위해 다중 객체 최적화를 통합합니다. CO2 발자국을 최소화하는 것이 중심적인 관심사입니다. 이 시스템은 연료 소비를 최소화하는 경로와 CO2 배출을 선택합니다. 또한 대체 연료 옵션과보다 환경 친화적 인 운송 수단이 최적화에 포함될 수 있습니다. CO2 배출량의 상세한 녹음 및 분석을 통해 포괄적 인 ESG보고 (환경, 사회, 거버넌스)를 가능하게하고 지속 가능성 목표를 달성 할 수 있도록 회사를 지원합니다.

배달 시간 창과 시간 엄수

합의 된 배송 시간을 준수하는 것은 콜드 체인 물류에서, 특히 신선한 제품을 운송 할 때 가장 우선 순위입니다. 예를 들어, 신선한 고기의 운송에는 종종 99.3 %의 전달 정확도가 필요합니다. 경로 최적화 시스템은 현실적인 배송 시간 창과 시간을 지키는 전달을 보장하는 계획 경로를 계산하기 위해 트래픽 예측, 건설 현장 정보 및 과거 전달 데이터를 고려합니다. 교통 체증 또는 사고와 같은 예기치 않은 이벤트가 발생하면 시스템은 대체 경로를 동적으로 계산하고 배달 시간을 실시간으로 조정할 수 있습니다.

텍사스에있는 200 대의 트럭에 대한 파일럿 연구에 따르면이 AI 기반 라우팅 시스템의 성능을 보여주었습니다. 시스템을 사용함으로써 빈 여행의 수는 24 %에서 7 %로 줄어들 수있는 반면 에너지 소비는 동시에 18 % 감소했습니다. 이러한 결과는 콜드 체인의 운송 물류를 최적화하고 비용을 줄이고 지속 가능성을 향상시킬 수있는 AI의 잠재력을 강조합니다.

IoT 및 RFID : 콜드 체인의 감각 신경계

사물 인터넷 (IoT)과 무선 주파수 식별 (RFID)은 콜드 체인의 감각 신경계를 형성합니다. IoT 센서는 전체 공급망에서 온도, 습도, 진동, 위치 및 기타 관련 매개 변수에 대한 데이터를 지속적으로 기록합니다. RFID 기술은 제품 및 팔레트의 자동 식별 및 박해를 가능하게합니다. 이러한 기술의 조합은 콜드 체인의 완전한 투명성과 실시간 모니터링을 만들어 제품 품질과 식품 안전을 보장하는 데 필수적입니다.

자체 교체 센서를 사용한 실시간 온도 모니터링 : 정밀성 및 신뢰성

DIGI의 SmartSense T7과 같은 최신 IoT 센서는 콜드 체인에서 정확하고 신뢰할 수있는 온도 모니터링을 가능하게하는 고도로 개발 된 장치입니다. 이 센서는 여러 고급 기술을 결합합니다.

정확도가 높은 PT1000- 온도 센서

PT1000 센서는 높은 정확도와 안정성으로 알려진 백금 저항성 온도계입니다. SmartSense T7은 ± 0.1 ° C의 온도 정확도를 달성하며, 이는 제약 및 고품질 식품과 같은 온도에 민감한 제품의 모니터링에 필수적입니다.

MEMS MOISTURE SENSORS : 온도 외에도 공기 습도는 콜드 체인의 제품 품질에 중요한 역할을합니다. MEMS 수분 센서 (Micro-Electro Mechanical System)는 ± 1.5 %의 정확도로 0-100 % RF 범위에서 상대 습도의 정확한 측정을 가능하게합니다. 습도의 제어는 응축 및 곰팡이 형성을 피하기 위해 과일, 채소 및 기타 신선한 제품을 저장하고 운송하는 데 특히 중요합니다.

충격 감지를위한 3 자연 가속 센서

운송 중 진동 및 범프는 민감한 제품의 손상을 초래할 수 있습니다. 3 자연 가속 센서는 세 가지 공간 방향으로 가속도를 기록하고 범프 및 진동을 감지 할 수 있습니다. 이 데이터는 부적절한 핸들링을 식별하고, 문서 손상을 문서화하고, 전송 프로세스를 최적화하여 제품 손상을 최소화하는 데 사용될 수 있습니다.

큰 도달 범위와 에너지 효율과 로라완 연결

Lorawan (Long Range Wide Area Network)은 큰 도달 범위 (최대 10km)와 낮은 에너지 소비가 특징 인 무선 기술입니다. 이를 통해 전체 콜드 체인, 원격 영역 또는 무선 조건이 어려운 환경에서 센서의 안정적인 데이터 전송이 가능합니다. Lorawan의 에너지 효율은 센서의 긴 배터리 수명을 가능하게하여 유지 보수 노력을 줄입니다.

실질적 으로이 최신 IoT 센서는 여러 가지 장점을 제공합니다.

네트워크 고장시 측정 데이터의 256 시간 버퍼링

네트워크 연결이 실패하면 센서는 최대 256 시간 동안 측정 데이터를 로컬로 저장할 수 있습니다. 연결이 복원 되 자마자 버퍼링 된 데이터가 자동으로 클라우드 플랫폼으로 전송됩니다. 또한 임시 커뮤니케이션 중단에 대한 완전한 데이터 기록을 보장합니다.

참조 백금 저항기를 사용한 자율 교정

센서의 장기 정확도를 보장하려면 정기적 인 교정이 필요합니다. 현대 센서에는 센서 경력을 자동으로 확인하고 필요한 경우 적응하기 위해 기준 백금 저항을 사용하는 자율 교정 메커니즘이 있습니다. 이를 통해 유지 보수 노력을 줄이고 센서가 전체 수명 동안 정확하게 측정 된 값을 제공하도록합니다.

진동 패턴을 제품 품질과 상관시켜 예측 품질 분석

기록 된 진동 데이터는 충격 감지뿐만 아니라 예측 품질 분석에도 사용될 수 있습니다. 진동 패턴을 분석함으로써 제품 품질에 대한 결론을 도출 할 수 있습니다. 예를 들어 특정 진동 패턴은 예를 들어 민감한 제품의 시작 손상을 나타낼 수 있습니다. 이러한 패턴의 조기 발견으로 인해 큰 손상을 피하기 위해 예방 조치를 시작할 수 있습니다.

완전한 투명성을위한 RFID 통합 : 팔레트 및 제품을위한 디지털 쌍둥이

RFID 기술 (무선 주파수 식별)을 콜드 체인에 통합하면 제품 및 팔레트의 지속적인 투명성과 추적 성이 가능합니다. Rain RFID-TAGS (UHF GEN2V2) 및 IoT 게이트웨이는 물리적 및 디지털 세계와 디지털 트윈 시스템을 결합합니다. 콜드 체인에는 두 가지 주요 유형의 RFID 태그가 사용되며 다음과 같이 다릅니다.

패시브 RFID 태그는 8 ~ 12 미터, 정적 업데이트 간격 및 수동 에너지 개념을 가지고 있습니다. 단위당 0.10 ~ 0.50 유로입니다.
반면에 활성 BLE 센서는 50 ~ 100 미터의 범위, 15 초에서 10 분의 업데이트 간격을 제공하며 5 년 기간의 배터리를 사용합니다. 이 센서는 단위당 15 ~ 30 유로의 비용으로 훨씬 비싸다.

수동 RFID 태그

수동 RFID 태그는 저렴하며 자체 전원 공급 장치가 필요하지 않습니다. 독자의 에너지에 의해 활성화 된 다음 명확한 식별 번호를 다시 보냅니다. 수동 RFID 태그는 비용 효율적인 질량 식별이 필요한 응용 분야에 적합합니다. B. 팔레트 또는 개별 제품의 라벨링. 그러나 범위는 8-12 미터로 제한되며 온도 나 위치와 같은 실시간 데이터를 기록 할 수 없습니다.

활성 BLE 센서

활성 BLE 센서 (Bluetooth 저에너지)에는 자체 전원 공급 장치 (배터리)가 있으며 지속적으로 기록하고 데이터를 보낼 수 있습니다. 수동 RFID 태그로 더 큰 범위 (50-100 미터)를 가지며 온도, 습도, 위치 및 진동과 같은 실시간 데이터를 측정 할 수 있습니다. 활성 BLE 센서는 자세한 실시간 모니터링 및 더 큰 범위가 필요한 응용 분야에 적합합니다. B. 운송 또는 냉각 용기를 모니터링하는 동안 온도에 민감한 상품의 박해.

RealCold의 일반적인 응용 시나리오는 RFID 통합의 장점을 보여줍니다.

모든 팔레트의 RFID 태그.

냉각 창고에 보관할 때 각 팔레트에는 RFID의 날이 제공됩니다. 이 날은 스토리지 시간, 제품의 원점, 제품 유형 및 필요한 경우 배치 정보와 같은 정보를 저장합니다. 이 데이터는 자동으로 기록되어 창고 관리 시스템으로 전송됩니다.

냉각 구역 교차점의 게이트웨이 노드는 이동 전류를 추적합니다

IoT 게이트웨이는 창고의 다른 차가운 구역 사이의 전환에 설치됩니다. 이 게이트웨이는이 구역을 통과하는 팔레트의 RFID 태그를 자동으로 기록합니다. 결과적으로, 창고의 상품의 이동 전류는 실시간으로 추구됩니다. 이 시스템은 언제 어디서나 팔레트가 어디에 있는지, 냉각 영역이 얼마나 오래 있었는지 알고 있습니다.

머신 러닝 모델은 상품의 흐름에서 이상을 인식합니다.

기록 된 이동 데이터는 상품의 흐름에서 이상을 인식하기 위해 기계 학습 모델에 의해 분석됩니다. 예를 들어, 예기치 않은 지연, 우회 또는 정의 된 저장 영역을 떠나는 것은 이상으로 인식 될 수 있습니다. Warehouse 직원이 좋은 시간에 개입하고 잠재적 인 문제를 해결할 수 있도록 변칙이 인식 될 때 시스템은 자동으로 경보를 트리거 할 수 있습니다. 실제로, 기계 학습 모델에 의한 이상 탐지의 정확도는 99.4 %의 값을 달성합니다.

실시간 결정을위한 에지 컴퓨팅 아키텍처 : 네트워크의 부업에 대한 인텔리전스

FOG 컴퓨팅이라고도하는 Edge Computing은 컴퓨팅 전력 및 데이터 처리를 데이터 생산 위치, 즉 네트워크의 "에지"에 가깝게 제공합니다. 콜드 체인에서 IoT 게이트웨이 및 센서는 데이터를 수집 할뿐만 아니라 현장에서 직접 데이터 처리의 일부를 인수 함을 의미합니다. Dusun DSGW-380과 같은 포그 컴퓨팅 노드는 멀티 코어 프로세서, 통합 데이터베이스 및 일반 엔지니어링이 장착 된 강력한 장치입니다.

콜드 체인에서 가장자리 컴퓨팅의 장점 :

대기 시간 시간과 더 빠른 응답 시간

현장에서 직접 센서 데이터를 사전 처리하면 대기 시간 시간이 줄어들고 반응 시간이 단축됩니다. 모든 데이터를 클라우드로 전송하고 거기에서 처리하는 대신 시간과 같은 결정이 가장자리에서 직접 이루어집니다. 이것은 온도 경보에 특히 중요합니다. 센서가 온도 편차를 결정하면 포그 컴퓨팅 노드는 클라우드의 처리를 기다릴 필요없이 즉시 알람을 트리거 할 수 있습니다. 이렇게하면 온도 경보에 대한 응답 시간이 평균 4.2 분에서 11 초로 줄어 듭니다.

대역폭 오염 및 클라우드 비용 감소

Edge에서 데이터를 사전 처리하면 클라우드로 전송 해야하는 데이터의 양이 줄어 듭니다. 관련 데이터 또는 집계 된 정보 만 클라우드로 전송됩니다. 이는 네트워크의 범위를 줄이고 클라우드 스토리지 및 처리 비용을 줄입니다.

견고성 및 실패 안전성 증가

클라우드 연결이 중단 되더라도 클라우드 연결이 중단되면 에지 컴퓨팅 시스템이 계속 작동 할 수 있습니다. 예를 들어, 안개 컴퓨팅 노드는 온도 모니터링 및 오프라인 모드에서 경보와 같은 중요한 기능을 유지할 수 있습니다. 이것은 콜드 체인의 견고성과 신뢰성을 증가시킵니다.

데이터 보안 및 데이터 보호 향상

민감한 데이터를 가장자리에서 직접 처리함으로써 데이터 보호 위험이 최소화됩니다. 데이터는 네트워크를 통해 클라우드로 전송할 필요가 없으므로 데이터 캐치 또는 무단 액세스의 위험이 줄어 듭니다. FOG 컴퓨팅 노드는 데이터 보안을 더욱 증가시키기 위해 로컬 데이터 암호화 및 액세스 제어 메커니즘을 구현할 수 있습니다.

Dusun DSGW-380과 같은 안개 컴퓨팅 노드에는 이러한 에지 처리 작업을 효율적으로 충족시키기위한 강력한 리소스가 장착되어 있습니다.

4X Cortex-A53 Kerne @ 1.5 GHz

쿼드 코어 프로세서는 센서 데이터의 실시간 처리, 머신 러닝 알고리즘의 실행 및 복잡한 제어 엔진의 구현을위한 충분한 컴퓨팅 파워를 제공합니다.

추세 분석을위한 통합 된 SQL 데이터베이스

통합 된 SQL 데이터베이스는 데이터의 로컬 저장 및 분석을 가능하게합니다. FOG 컴퓨팅 노드는 현장에서 추세 분석을 수행하여 패턴과 이상을 인식하고 실시간 모니터링을위한 로컬 대시 보드를 제공 할 수 있습니다.

500 개 이상의 사전 정의 된 if-then 규칙이있는 일반 엔진

통합 제어 엔진을 사용하면 복잡한 의사 결정 논리를 가장자리에서 직접 구현할 수 있습니다. 사전 정의 된 if-then 규칙을 사용하여 특정 이벤트 또는 조건에 자동으로 반응 할 수 있습니다. 예를 들어, 온도가 특정 임계 값을 초과하면 경보를 트리거하는 규칙을 정의 할 수 있습니다.

AES-256 하드웨어 암호화

하드웨어 기반 AES-256 암호화는 높은 데이터 보안을 보장합니다. FOG 컴퓨팅 노드의 데이터 전송 및 데이터 스토리지는 모두 강력한 암호화 메커니즘으로 보호됩니다.

블록 체인 : 공급망의 분산 메모리

종종 "분산 메모리"라고하는 블록 체인 기술은 콜드 체인에 대한 투명성, 보안 및 신뢰를 높일 수있는 혁신적인 기회를 제공합니다. 블록 체인은 암호화 적으로 묶인 블록에 트랜잭션을 저장하는 분산 데이터베이스입니다. 블록 체인에 포함되면 데이터는 변할 수없고 조작됩니다. 이로 인해 블록 체인은 제품 추적, 인증서 검증 및 콜드 체인에서 준수 프로세스 자동화를위한 이상적인 기술로 만듭니다.

콜드 체인 블록 체인을위한 아키텍처 모델 : 탈 중앙화를 통한 신뢰

하이퍼 레거 패브릭을 기반으로하는 콜드 체인의 일반적인 블록 체인 구현에는 다음과 같은 주요 구성 요소가 포함됩니다.

자동 준수 점검을위한 스마트 계약

스마트 계약은 자체 관리 계약이며, 조건은 코드로 작성되며 블록 체인에 저장됩니다. 콜드 체인에서 스마트 계약을 사용하여 준수 점검을 자동으로 수행 할 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 계약은 블록 체인의 IoT 센서가 수집 한 데이터를 확인하여 제품의 온도 이력을 검증 할 수 있습니다. 온도 이력이 정의 된 한계 값을 준수하면 준수가 자동으로 확인됩니다. 스마트 계약을 사용하여 인증 체인 (HACCP, GDP)을 확인할 수도 있습니다. 인증서의 진위와 타당성은 블록 체인에 저장되며 공급망에 관련된 모든 사람이 투명하게 점검 할 수 있습니다.

기밀 데이터를위한 개인 데이터 컬렉션

콜드 체인에는 블록 체인의 모든 참가자에게는 보이지 않아야하는 민감한 데이터가 있습니다. B. 공급 업체 가격 또는 자세한 품질 감사. Hyperledger 패브릭의 개인 데이터 수집을 통해 공인 당사자와 기밀 데이터를 선택적으로 공유 할 수 있습니다. 이 데이터는 공인 참가자 만 액세스 할 수있는 별도의 개인 데이터베이스에 저장됩니다. 동시에, 데이터의 무결성과 변경 불가능한 것은 블록 체인 기술에 의해 보장됩니다.

물리적 센서 데이터를 통합하기위한 Oracle 서비스

Oracle Services는 실제 센서 데이터를 실제 세계에서 블록 체인에 통합해야합니다. Oracles는 외부 소스에서 블록 체인으로 데이터를 공급하는 신뢰할 수있는 제 3 자 제공 업체입니다. Oracle 서비스는 콜드 체인에서 블록 체인에 IoT 장치 서명 및 GPS 시간 스탬프를 작성하는 데 사용될 수 있습니다. IoT 장치 시그니처는 센서가 수집 한 데이터가 정통하고 조작되지 않았는지 확인합니다. GPS- 시간 스탬프는 공급망에서 제품의 위치와 이동을 정확하게 박해로 이동할 수있게합니다.

사례 연구 : 블록 체인 제약이있는 제약 공급망

유럽 제약 산업의 이니셔티브 인 Pharmitedger Project는 제약 공급망에서 블록 체인의 장점을 인상적으로 보여줍니다. Pharmitedger는 약물의 추적 성과 안전성을 향상시키고 가짜 약물의 확산과 싸우는 것을 목표로합니다. 이 프로젝트는 다음과 같은 주요 수치 개선을 달성했습니다.

가짜 약물 감소

블록 체인을 사용함으로써 공급망에서 가짜 약물의 비율은 4.7 %에서 0.2 %로 감소했습니다. 블록 체인은 생산에서 환자로의 완벽한 추적 성을 가능하게합니다. 공급망의 각 스테이션은 블록 체인에서 약물의 양도를 문서화합니다. 이로 인해 위조자가 가짜 약물을 법적 공급망으로 밀기가 매우 어렵습니다.

감사 시간 감소

제약 공급망의 감사 시간은 120 시간에서 45 분으로 줄일 수 있습니다. 블록 체인을 사용하면 모든 관련 데이터 및 문서의 투명하고 변할 수없는 증거가 가능합니다. 모든 정보가 디지털 및 중앙에서 사용할 수 있으므로 감사를보다 효율적으로 수행 할 수 있습니다. 수동 데이터 수집 및 시험은 크게 제거됩니다.

자동 배치 릴리스

스마트 계약을 사용함으로써, 약물 분출의 92 %의 자동 방출이 달성 될 수있다. 스마트 계약은 다음과 같은 각 배치에 대한 준수 기준을 자동으로 확인합니다. B. 온도 이력, 품질 관리 보고서 및 인증서. 모든 기준이 충족되면 배치가 자동으로 해제됩니다. 이로 인해 릴리스 프로세스가 상당히 가속화되고 수동 오류가 줄어 듭니다.

품질 데이터 토큰 : 투명성 및 가치 증가를위한 NFT

디지털 아트 및 수집품 분야에서 원래 인기가있는 비 겸손 토큰 (NFT)은 콜드 체인에서 혁신적인 응용 프로그램을 제공합니다. NFT는 블록 체인에 저장된 독특한 디지털 자산입니다. 그들은 콜드 체인에서 제품의 품질 데이터와 지속 가능성 기능을 토큰하고 투명하고 변할 수 없게하는 데 사용될 수 있습니다. 토큰 화질 데이터의 예는 다음과 같습니다.

유기농 고기의 유전자 지문

고품질 유기농 고기를 사용하면 NFT를 사용하여 동물의 유전자 지문과 고기의 기원을 기록 할 수 있습니다. 이것은 품질과 지속 가능성을 소중히 여기는 소비자에게 투명성과 신뢰를 만듭니다.

제약 성분의 스펙트럼 분석

NFT는 제약 성분에 사용하여 스펙트럼 분석 및 기타 품질 테스트를 문서화 할 수 있습니다. 이를 통해 품질 성분 품질 및 순도의 상세한 추적 성이 가능합니다.

팔레트 당 탄소 발자국

팔레트 또는 제품의 탄소 발자국은 토큰 일 수 있습니다. 이를 통해 공급망의 환경 영향에 대한 투명성이 발생하고 소비자가 정보에 입각 한 구매 결정을 내릴 수 있습니다.

품질 데이터 및 지속 가능성 기능을위한 NFT 마켓 플레이스를 통해 공급 업체는 투명성과 지속 가능성을 통해 자신을 차별화하고 명백하게 지속 가능한 제품에 대해 8-15 %의 가격 보험료를 달성 할 수 있습니다. 소비자에게는 제품의 품질과 원산지에 대한 검증 된 정보에 액세스 할 수 있으며보다 의식적인 구매 결정을 내릴 수 있습니다.

자동 조종 장치 냉각 체인 : 파괴적인 기술의 시너지

"자동 조종 냉각 체인"의 비전은 AI, IoT 및 블록 체인의 자체 구성 및 자율 생태계에 대한 완전한 통합 및 시너지치를 설명합니다. 이 비전에서, 자율 시스템과 지능형 알고리즘은 인간의 개입이 최소한이거나 최소한의 콜드 체인을 관리하기 위해 원활하게 상호 작용합니다.

자율 생태계의 아키텍처 : 지능형 구성 요소의 상호 작용

자동 조종 장치 냉각 체인의 아키텍처는 AI, IoT, 블록 체인 및 자율 시스템의 수렴을 기반으로합니다 (원본 텍스트의 그림 1 참조). 이러한 기술은 데이터, 정보 및 의사 결정이 실시간으로 대체되는 통합 생태계를 형성합니다.

주요 구성 요소와 그 상호 작용 : 모든 수준의 자율성

자동 조종 장치 냉각 체인은 자율적으로 작용하고 서로 상호 작용하는 몇 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

자율 냉각 베어링 : 사람의 개입이없는 지능형 창고

-25 ° C 수용성이있는 Omron LD-60 로봇 : Omron LD-60과 같은 자율 모바일 로봇 (AMR)은 냉각점에서 사용하도록 특별히 개발되었으며 최대 -25 ° C의 온도에서 작동 할 수 있습니다. 이 로봇은 스토리지, 아웃소싱, 픽업 및 팔레트 전송과 같은 작업을 자율적으로 효율적으로 운반합니다.
용량 변경을 시뮬레이션하기위한 디지털 트윈 : 물리적 창고의 가상 표현 인 냉각 베어링의 디지털 트윈을 사용하면 용량 변경 및 프로세스 최적화가 가능합니다. 시뮬레이션으로 다양한 시나리오를 테스트 할 수 있으며 물리적 변경을하기 전에 창고의 최적 구성을 결정할 수 있습니다.
동적 레이아웃 조정을위한 블랙 닝 프로세스 : 몇몇 자율 로봇은 떼로 함께 작동하여 움직임과 작업을 조정할 수 있습니다. Bloodmade Plot은 창고에서 동적 레이아웃 조정을 가능하게하여 변경된 요구 사항에 유연하게 적응할 수 있습니다. 예를 들어, 로봇은 새로운 선반을 자율적으로 또는 기존 복도를 넓히기 위해 상품의 흐름을 최적화 할 수 있습니다.

자체 추격 수단 운송 수단 : 거리에서의 자율 운송

화물 문서를위한 균일 한 블록 체인 원장 : 자율 주행 트럭 및 기타 자율 운송 수단은화물 문서 및 운송 문서를위한 균일 한 블록 체인 원장을 사용합니다. 이는 종이 문서를 제거하고 관리 프로세스를 가속화하며 운송의 투명성과 안전을 증가시킵니다.
사전로드 보안을 위해 냉장점과의 V2X 커뮤니케이션 : V2X 커뮤니케이션 (차량-대지)은 자율적 인 운송 수단과 냉장점 간의 통신을 가능하게합니다. 예를 들어, 트럭은 냉장에 도착하기 전에 부하 및 필요한 하중 경사로에 대한 정보를 교체 할 수 있습니다. 이를 통해 사전로드 보안을 가능하게하고 봉투 프로세스를 가속화합니다.
AI 제어 경로 변화가 발생하는 경우 : 자율 운송 수단 사용 AI 제어 경로 계획 시스템을 사용하여 기상 조건, 교통 예측 및 기타 실시간 데이터를 고려합니다. 예상치 못한 날씨 변화 또는 교통 체증의 경우, 시스템은 대체 경로를 자율적으로 계산하고 지연을 피하고 배송 시간을 유지하기 위해 경로를 동적으로 조정할 수 있습니다.

드론 -기반 마지막 마일 : 정문으로의 자율 배달

25kg의 페이로드와 120km 범위의 쿼드 콥터 : 드론, 특히 쿼드 콥터는 마지막 마일에서 자율 배달에 사용할 수 있습니다. 현대 배달 드론은 최대 25kg의 페이로드를 운반 할 수 있으며 최대 120km의 범위에 도달 할 수 있습니다. 이를 통해 온도에 민감한 상품, 특히 도시 지역 또는 지역에 접근하기 어려운 온도에 민감한 상품을 빠르고 효율적으로 전달할 수 있습니다.
펠티에 요소를 통한 열전 냉각 : 드론 비행 중 온도 무결성을 보장하기 위해 펠티에 요소가있는 열전 냉각 시스템을 사용할 수 있습니다. 펠티에 요소는 드론에 사용하기에 이상적인 부품없이 컴팩트하고 가벼운 냉각을 가능하게합니다.
블록 체인 기반 Geofencing Access Control : 블록 체인 기반 Geofencing Systems는 드론으로 안전하고 제어되는 전달을 가능하게합니다. Geofencing은 드론이 작동 할 수있는 가상 영역을 정의합니다. 블록 체인 기반 액세스 컨트롤은 공인 된 드론 만 정의 된 영역으로 날아가 배송 전달을 중단 할 수 있도록합니다.

경제적 영향 : 효율성 증가 및 비용 절감

맥킨지 예측에 따르면, 콜드 체인에 자동 조종 장치 시스템의 도입은 2030 년까지 상당한 경제적 영향을 미칠 것입니다.

40-50 % 낮은 운영 비용

자율 시스템은 많은 수동 프로세스를 자동화하고 자원 사용을 최적화하여 운영 비용이 크게 줄어 듭니다. AI, IoT 및 자율 시스템을 사용하여 인력 비용, 에너지 비용 및 유지 보수 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

거래 비용의 85 % 감소

블록 체인 기술 및 디지털화물 용지는 종이 문서를 제거하고 관리 프로세스를 자동화합니다. 이로 인해 문서 처리, 관세 및 지불 처리와 관련하여 거래 비용이 크게 줄어 듭니다.

99.99 % 전달 정확도

AI 제어 경로 계획, 실시간 모니터링 및 자율 시스템은 인적 오류를 최소화하고 전달 프로세스를 최적화합니다. 이로 인해 최대 99.99 %의 전달 정확도가 매우 높으며 이는 온도에 민감하고 시간이 큰 상품에 특히 중요합니다.

100 % ESG 준수

자동 조종 장치 냉각 체인은 지속 가능성 측면과 관련하여 포괄적 인 데이터 수집 및 분석을 가능하게합니다. 노선을 최적화하고 에너지 효율적인 기술을 사용하고 음식물 쓰레기를 줄임으로써 자율 냉간 체인은 ESG 목표 (환경, 사회, 거버넌스)의 이행에 기여하고 포괄적 인 ESG보고를 가능하게합니다.

자율 콜드 체인의 로드맵 : 물류의 패러다임 전환

AI, IoT 및 블록 체인의 통합은 콜드 체인 물류의 기본 패러다임 전환을 나타냅니다. 더 이상 효율성의 선형 증가에 관한 것이 아니라 적응력 있고 탄력적이며 투명한 자체 구성 공급망 네트워크를 만드는 것입니다. Realcold 및 Blue Yonder와 같은 회사는 AI 제어 WMS를 사용하여 이미 30-40 %의 생산성 이득을 구현하는 반면, IBM Food Trust Blockchain은 완전한 투명성과 추적 성이 더 이상 유토피아가 아님을 보여줍니다.

다음 진화 수준은 양자 컴퓨팅 및 신경성 칩과 같은 새로운 기술에 의해 주도 될 것입니다. 양자 컴퓨터는 컴퓨팅 전력의 기하 급수적 인 증가를 약속하며, 이는 전체 공급망 생태계와 매우 복잡한 최적화 작업의 실시간 시뮬레이션을 가능하게 할 것입니다. 인간 뇌의 모델에 따라 개발 된 신경 칩은 AI 시스템의 에너지 효율을 혁신하고 에지 컴퓨팅 응용 분야에서 AI의 사용을 더욱 촉진 할 수 있습니다.

조절, 자동 조종 장치 냉각 체인에는 자동화 된 의사 결정 체인의 디지털 책임 모델과 AI 윤리에 대한 새로운 프레임 워크가 필요합니다. 자율 시스템의 잘못된 결정, 네트워크 공급망의 데이터 보호 및 AI 대조 결정의 윤리적 영향에 대한 책임 문제를 해결해야합니다.

현재 이러한 파괴적인 기술에 투자하고 자율 콜드 체인으로의 전환을 적극적으로 설계하는 회사는 미래의 물류 시대의 건축가로 자리 매김하고 있습니다. 당신은 상당한 효율성과 비용 감소의 혜택을 누릴뿐만 아니라 점점 더 디지털화되고 지속 가능성 중심 시장에서 경쟁 우위를 확보 할 것입니다. 자율 콜드 체인의 로드맵이 그려집니다. 온도 제어 물류의 새로운 시대로가는 여행이 시작되었습니다.