O roteiro para a cadeia de resfriamento autônoma do piloto automático: transformação digital da cadeia fria com IA, IoT e blockchain como tecnologias -chave

O roteiro da cadeia de refrigeração autônoma Logística: Transformação Digital com AI, IoT e Blockchain

A logística moderna da cadeia fria está em um ponto de virada. A combinação de inteligência artificial (IA), Internet das Coisas (IoT) e tecnologia blockchain cria novas oportunidades para aumentar significativamente a eficiência, a transparência e a sustentabilidade. Essas inovações não apenas transformam os processos existentes, mas também abrem o caminho para uma "logística da cadeia de resfriamento automático" com armazenamento autônomo, rotas de transporte otimizado e estruturas de contratos inteligentes.

Inteligência artificial e aprendizado mecânico: o controle neuronal da logística da cadeia de refrigeração

Otimização de processos automatizados em armazéns

Os sistemas de gerenciamento de armazém apoiados pela IA otimizam diferentes parâmetros operacionais em tempo real, incluindo:

• Gerenciamento de inventário: os algoritmos preditivos analisam flutuações sazonais e reduzem os custos de armazenamento.
• Controle dos funcionários: os dados vestíveis reconhecem a fadiga e otimizam o planejamento do aplicativo.
• Consumo de energia: os modelos de IA prevêem os requisitos de resfriamento com base nos dados climáticos e de entrega.

Um exemplo da Flórida mostra que a formação inteligente de cluster de pedidos de escolha reduziu o tempo em 47 %, enquanto o consumo de energia caiu 22 % nos horários de pico.

Manutenção preditiva para uma logística de cadeia de frio ininterrupta

Tecnologias modernas de sensores e aprendizado de máquina podem impedir proativamente os distúrbios operacionais. Ao analisar dados do sensor, como vibração, consumo de eletricidade e pressão do refrigerante, os ciclos de manutenção foram otimizados e as horas de inatividade foram reduzidas em 73 %. Além disso, o "tempo médio entre falhas" (MTBF) dos sistemas de refrigeração de 1.200 a 2.800 horas foi aumentado.

Otimização de rota: eficiência e sustentabilidade no transporte

Um algoritmo de otimização híbrido combina programação genética com recozimento simulado para calcular as melhores rotas de transporte possíveis. Isso leva em consideração:

1. Manutenção da temperatura: um desvio máximo de 0,5 ° C para bens sensíveis à temperatura, como vacinas.
2. Eficiência de combustível: otimização das rotas com base na topografia e previsões de tráfego.
3. Redução de CO2: logística sustentável como parte das diretrizes de ESG.
4. Pontualidade: uma precisão de entrega de 99,3 % na área de produtos frescos.

Em um estudo piloto com 200 caminhões, viagens vazias podem ser reduzidas de 24 % para 7 % e o consumo de energia foi reduzido em 18 %.

IoT e RFID: o sistema nervoso sensorial de logística da cadeia fria

Monitoramento de temperatura em tempo real com sensores de IoT

Meça e monitore sensores de IoT de alta precisão e monitore a temperatura ao longo de toda a logística da cadeia fria. Esses sensores oferecem:

• Uma precisão de medição de ± 0,1 ° C,
• Calibração autônoma para garantir valores medidos confiáveis,
• Integração de padrões de vibração para a avaliação da qualidade dos bens transportados.

Os dados são analisados ​​continuamente, o que significa que os desvios em potencial são reconhecidos e relatados em tempo real.

Tecnologia RFID para transparência contínua

Tags RFID e gateways IoT criam um sistema duplo digital para paletes. Aqui, movimentos, tempos de armazenamento e indicadores de qualidade são registrados e gerenciados automaticamente. Isso leva a uma rastreabilidade quase livre de erro com uma precisão de 99,4 %.

Computação de borda: processamento descentralizado de dados do sensor

Os nós de computação de nevoeiro podem ser processados ​​no local, que diminuíram drasticamente os tempos de reação. Eventos críticos, como desvios de temperatura, podem ser reconhecidos em alguns segundos e medidas apropriadas podem ser iniciadas.

Blockchain: segurança e transparência na logística da cadeia fria

Rastreabilidade suportada por blockchain

Uma arquitetura de blockchain descentralizada permite o armazenamento à prova de manipulação dos dados de transporte e temperatura. Isso melhora a segurança alimentar e reduz o período de rastreamento de produtos contaminados de vários dias para alguns segundos.

Contratos inteligentes para automação de conformidade

Contratos automatizados Verifique a conformidade em tempo real com os regulamentos, p. B. Diretrizes HACCP e PIB e realizam processos de escalada automática para violações regulares.

Ticking de dados de qualidade

As qualidades do produto podem ser comprovadamente documentadas por meio de tokens não funíveis (NFTs). Por exemplo, esses certificados NFT podem conter as seguintes informações:

• Impressões digitais genéticas de carne orgânica,
• Análises espectrais de ingredientes farmacêuticos,
• Prova de sustentabilidade ao longo de toda a cadeia de suprimentos.

A logística da cadeia de refrigeração do piloto automático: um futuro totalmente automatizado

O futuro da logística da cadeia fria está em uma infraestrutura totalmente autônoma e altamente inteligente. Isso inclui:

1. Rolamentos de resfriamento autônomos com frotas de robôs auto -aprendizadas e gêmeos digitais para otimização de capacidade.
2. Meios de transporte autônomos com otimizações de rota controladas pela IA e garantia de carga automatizada.
3. Entregas baseadas em drones com navegação por GPS precisa e controle de acesso baseado em blockchain.

Impactos econômicos e ambientais

De acordo com as previsões, as cadeias de resfriamento autônomas podem trazer as seguintes vantagens até 2030:

• Redução dos custos operacionais em 40-50 %,
• Minimização dos custos de transação em 85 % por soluções blockchain,
• Precisão de entrega de quase 100 %,
• Conformidade máxima de ESG por meio de planejamento sustentável de transporte.

O desenvolvimento adicional da logística da cadeia fria

A combinação de IA, IoT e blockchain leva à logística de cadeia de refrigeração completamente autônoma e eficiente. Embora as tecnologias atuais já possam permitir que a produtividade significativa aumente, o próximo estágio de desenvolvimento será realizado pelo uso de computação quântica e chips neuromórficos. As empresas que investem nessas inovações em um estágio inicial estão no topo da indústria como pioneiros em logística autônoma.

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IoT & Blockchain: a chave para mais eficiência e sustentabilidade na cadeia de frio

A logística da cadeia de refrigeração, uma espinha dorsal de nossa indústria global de alimentos e farmacêuticos, representa uma profunda transformação no limiar. Os processos tradicionais, muitas vezes manuais e fragmentados são cada vez mais substituídos de uma mudança de paradigma para uma cadeia de valor totalmente digitalizada, inteligente e autônoma. O foco desta revolução são três tecnologias principais: inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), a Internet das Coisas (IoT) com seus sensores onipresentes e a tecnologia blockchain, que garantem transparência e segurança de dados imutável.

A dinâmica desse desenvolvimento é sustentada por exemplos e previsões impressionantes. A parceria entre o RealCold e o Blue Yonder ilustra como os sistemas de gerenciamento de armazém controlados pela IA (WMS) não apenas automatizam os processos de armazenamento, mas também podem implementar uma economia considerável de até 35 % nos custos operacionais por meio de análises preditivas e alocação de recursos inteligentes. Esses aumentos na eficiência não são apenas um lucro para empresas individuais, mas também contribuem para a sustentabilidade global, protegendo os recursos e reduzindo o desperdício de alimentos.

O mercado europeu de cadeia de frio, um importante indicador de desenvolvimento global, experimentará um crescimento de US $ 76,8 bilhões até 2028. Um dos principais fatores desse crescimento são soluções de IoT que permitem o monitoramento em tempo real da temperatura em toda a cadeia de suprimentos. Esse controle completo é crucial porque as flutuações de temperatura podem levar a consideráveis ​​perdas de produtos. Devido à detecção e correção precoce dos desvios de temperatura, os sistemas de IoT podem reduzir as perdas do produto em cerca de 20 a 30 %, o que é de enorme importância econômica e ecologicamente.

A tecnologia Blockchain, originalmente conhecida através de criptomoedas como o Bitcoin, desdobra seu potencial na cadeia de frio, especialmente na área de rastreabilidade e transparência. Iniciativas como a IBM Food Trust mostram impressionantemente como o Blockchain pode reduzir drasticamente o tempo de apoio de alimentos contaminados. Enquanto os métodos tradicionais geralmente levam dias para determinar a origem e a distribuição de produtos contaminados, o blockchain permite rastreamento quase instantâneo em segundas frações. No caso da IBM Food Trust, o período de teste de uma média de 7 dias foi reduzido para impressionantes 2,2 segundos. Essa velocidade é crucial para minimizar os riscos à saúde, evitar ações de recall de grande escala e fortalecer a confiança dos consumidores na segurança alimentar.

Essas três tecnologias-AI, IoT e Blockchain-não são inovações isoladas, mas convergem em uma visão comum: a "cadeia de resfriamento do piloto automático". Esta visão descreve um futuro em que robôs autônomos de armazém, rotas de transporte auto -otimizador e contratos inteligentes de autogerenciamento gerenciam toda a cadeia de suprimentos sem ou com o mínimo de intervenção humana. A cadeia de resfriamento do piloto automático é mais do que apenas um aumento de eficiência; É uma reformulação fundamental da logística da cadeia fria com base na resiliência, sustentabilidade e transparência sem precedentes.

Inteligência artificial e aprendizado de máquina: o cérebro da cadeia de frio inteligente

A inteligência artificial e o aprendizado de máquina formam a rede neural que impulsiona a cadeia de frio autônoma. Eles permitem que os sistemas aprendam com os dados, reconheçam padrões, faça previsões e otimizem as decisões em tempo real. Na logística da cadeia de refrigeração, isso se manifesta em uma variedade de aplicações que variam de otimização dinâmica de processos em armazéns a manutenção preditiva e planejamento inteligente de rota.

Otimização dinâmica do processo em armazéns: eficiência através da adaptividade

Em lojas de refrigeração modernas, que geralmente representam ambientes complexos e dinâmicos, os sistemas de gerenciamento de armazém controlados pela IA desempenham um papel central. Esses sistemas usam o aprendizado de reforço, um método de aprendizado de máquina, no qual um agente (neste caso o WMS) aprende a tomar decisões ideais através da interação com o ambiente. O sistema analisa continuamente uma variedade de dados reais de tempo para adaptar adaptativamente a priorização e a alocação de recursos da tarefa. Os pontos de dados mais importantes incluem:

Flutuações

A logística da cadeia de refrigeração é frequentemente caracterizada por consideráveis ​​flutuações sazonais, especialmente em produtos congelados, nos quais variações de 20 a 30 % ou mais não são incomuns. Os sistemas de IA analisam dados históricos de vendas, previsões climáticas e tendências atuais do mercado para prever com precisão as flutuações futuras. Essa capacidade preditiva possibilita planejar a capacidade de armazenamento e os recursos de armazenamento de maneira ideal e evitar gargalos ou excesso de estandes. Além disso, os sistemas de IA podem atribuir dinamicamente espaços de armazenamento para minimizar as trilhas de coleta e maximizar a velocidade do envelope.

Capacidades e Estado dos funcionários

A eficiência dos processos de armazém depende em grande parte do desempenho dos funcionários. Os sistemas modernos de IA integram dados vestíveis para monitorar a condição e a fadiga dos funcionários em tempo real. Os sensores em wearables podem medir a freqüência cardíaca, a temperatura corporal e os níveis de atividade, por exemplo. Esses dados são analisados ​​para reconhecer a sobrecarga e adaptar dinamicamente os planos de trabalho. Ao evitar a fadiga e otimizar os processos de trabalho, a produtividade pode ser aumentada e o risco de acidentes de trabalho pode ser reduzido. Além disso, os sistemas de IA podem distribuir de maneira inteligente tarefas, por exemplo, atribuindo tarefas mais complexas a funcionários experientes e com atividades mais fáceis realizadas por forças menos experientes ou sistemas automatizados.

Padrões de consumo de energia e previsões

Os rolamentos de resfriamento são instalações intensivas em energia e os custos de energia representam uma parte significativa dos custos operacionais. Os sistemas de IA analisam os padrões históricos de consumo de energia em conexão com dados climáticos, planos de entrega e dados de inventário, a fim de prever com precisão os futuros requisitos de resfriamento. Com base nessas previsões, a capacidade de resfriamento pode ser controlada, dependendo da carga, o que evita o desempenho desnecessário de resfriamento e, portanto, o desperdício de energia. Em tempos de cargas baixas, a capacidade de resfriamento pode ser reduzida, enquanto é levantada em um bom tempo no caso de cargas pontuais esperadas. Além disso, os sistemas de IA podem identificar o potencial de otimização na interação de várias unidades de resfriamento e escolher o modo de operação mais eficiente.

Um estudo de caso específico da Flórida demonstra a eficácia dessa otimização dinâmica do processo. Usando a formação de cluster baseada em IA de opções de escolha, o Path Times em uma loja de refrigeração pode ser reduzido em 47 %impressionantes. Ao mesmo tempo, os custos de resfriamento foram reduzidos em 22 % por controle inteligente e dependente de carga. Esses resultados ilustram o enorme potencial da IA ​​para aumentar a eficiência e reduzir os custos operacionais em lojas de refrigeração.

Manutenção preditiva: minimize as notas, reduza os custos

A manutenção preditiva, outro campo de aplicação do KI e ML, visa prever falhas de unidades de resfriamento e outros componentes críticos na cadeia de frio e iniciar medidas de manutenção preventiva antes que haja falhas caras. As unidades de resfriamento modernas estão equipadas com uma variedade de sensores que capturam continuamente dados sobre vibrações, absorção de corrente, pressão do refrigerante, temperatura e outros parâmetros relevantes. Esses dados do sensor são transferidos para uma plataforma de nuvem central, onde são comparados com extensos padrões de falha histórica. A plataforma Blue Yonders Cloud, por exemplo, acessa um banco de dados com mais de 500.000 padrões de falha histórica para reconhecer anomalias e falhas em potencial em um estágio inicial.

Em um aplicativo realcold no Texas, melhorias consideráveis ​​podem ser alcançadas usando a manutenção preditiva:

Aumente o MTBF (tempo médio entre falhas)

O tempo médio de operação entre as falhas (MTBF) dos sistemas frios foi mais que dobrou de 1.200 para 2.800 horas. Esse aumento significativo na confiabilidade não apenas reduz o tempo de inatividade, mas também estende a vida útil dos sistemas e reduz os custos de manutenção a longo prazo.

Redução do tempo de inatividade não planejado

O tempo de inatividade não planejado, o que geralmente leva a interrupções de produção e perdas de produtos, pode ser reduzido em 73 %. Devido à detecção precoce de falhas em potencial, o trabalho de manutenção pode ser planejado e realizado antes que ocorra uma falha real. Isso minimiza a produção inclina e garante a operação suave da cadeia de frio.

Otimização de pedidos de peças de reposição

As previsões de demanda suportadas pela IA permitem um planejamento mais preciso de pedidos de peças de reposição. Ao analisar a Historia de Manutenção, os padrões de falha e as probabilidades de inadimplência previstas, os sistemas de IA podem acionar automaticamente a necessidade de peças e ordens de reposição. Isso otimiza o armazenamento de peças de reposição, reduz os custos de armazenamento e garante que as peças necessárias estejam disponíveis em tempo útil para poder realizar o trabalho de manutenção com eficiência. Na aplicação realcold, a eficiência das ordens de peças de reposição foi aumentada em 35 %.

Otimização de rota sob múltiplas restrições: navegação inteligente para bens críticos de temperatura

A logística de transporte na cadeia de frio representa desafios especiais, pois, além dos parâmetros logísticos usuais, como tempo de entrega e custos, a conformidade também é de importância crucial. Os sistemas de otimização de rota apoiados pela IA levam em consideração uma variedade de restrições para planejar rotas de transporte ideais que garantam a integridade da temperatura das mercadorias e maximizem a eficiência. Um algoritmo híbrido que combina programação genética com recozimento simulado provou ser particularmente eficaz para resolver essas tarefas complexas de otimização. Este algoritmo também otimiza os seguintes parâmetros:

Manutenção da temperatura

A conformidade com as faixas de temperatura mais próximas é essencial para produtos sensíveis à temperatura, especialmente no setor farmacêutico. No caso de transportes farmacêuticos, é frequentemente necessário desvio máximo de temperatura (ΔT) inferior a 0,5 ° C. O sistema de otimização de rota leva em consideração condições climáticas, perfis de rotas e as propriedades térmicas dos veículos de transporte para escolher rotas que maximizem a estabilidade da temperatura. Isso pode incluir, por exemplo, evitar seções de rota com radiação solar extrema ou o uso de rotas com condições climáticas mais baratas.

Eficiência de combustível

Os custos de combustível são um fator de custo essencial na logística de transporte. O sistema de otimização de rota leva em consideração a topografia, as previsões de tráfego e os limites de velocidade para planejar rotas com eficiência de combustível. Slims são evitados, as velocidades ideais são escolhidas e convertem engarrafamentos para minimizar o consumo de combustível e, ao mesmo tempo, cumprir os tempos de entrega.

Equilíbrio de CO2 e sustentabilidade (Relatórios ESG)

Os aspectos da sustentabilidade estão se tornando cada vez mais importantes na logística. O sistema de otimização de rota integra a otimização com vários objetos, a fim de levar em consideração as metas ecológicas, além da economia. Minimizar a pegada de CO2 é uma preocupação central. O sistema seleciona rotas que minimizam o consumo de combustível e, portanto, as emissões de CO2. Além disso, opções alternativas de combustível e meios de transporte mais ecológicos podem ser incluídos na otimização. O registro e a análise detalhados das emissões de CO2 permitem relatórios abrangentes de ESG (ambiental, social, governança) e apoia as empresas a cumprir suas metas de sustentabilidade.

Janela de tempo de entrega e pontualidade

A conformidade com a janela de tempo de entrega acordada é da maior prioridade na logística da cadeia fria, especialmente ao transportar produtos frescos. Por exemplo, é frequentemente necessária uma precisão de entrega de 99,3 % para o transporte de carne fresca. O sistema de otimização de rota leva em consideração as previsões de tráfego, as informações do canteiro de obras e os dados históricos de entrega, a fim de calcular janelas de tempo de entrega realistas e rotas de plano que garantem a entrega pontual. No caso de eventos imprevistos, como engarrafamentos ou acidentes, o sistema pode calcular rotas alternativas dinamicamente e ajustar os tempos de entrega em tempo real.

Um estudo piloto com 200 caminhões no Texas demonstrou o desempenho desse sistema de roteamento baseado em IA. Ao usar o sistema, o número de viagens vazias pode ser reduzido de 24 % para 7 %, enquanto o consumo de energia foi reduzido em 18 % ao mesmo tempo. Esses resultados sublinham o potencial da IA ​​para otimizar a logística de transporte na cadeia de frio, reduzir custos e melhorar a sustentabilidade.

IoT e RFID: o sistema nervoso sensorial da cadeia fria

A Internet das Coisas (IoT) e a identificação de radiofrequência (RFID) formam o sistema nervoso sensorial da cadeia de frio. Os sensores de IoT registram continuamente dados sobre temperatura, umidade, vibrações, localização e outros parâmetros relevantes em toda a cadeia de suprimentos. A tecnologia RFID permite a identificação e perseguição automática de produtos e paletes. A combinação dessas tecnologias cria uma transparência completa e um monitoramento real da cadeia de frio, o que é essencial para garantir a qualidade do produto e a segurança alimentar.

Monitoramento de temperatura em tempo real com sensores de auto-calibração: precisão e confiabilidade

Os sensores modernos da IoT, como o SmartSense T7 da DIGI, são dispositivos altamente desenvolvidos que permitem monitoramento de temperatura com precisão e confiável na cadeia de frio. Esses sensores combinam uma série de tecnologias avançadas:

Sensor de temperatura pt1000 com alta precisão

Os sensores PT1000 são termômetros de resistência à platina conhecidos por sua alta precisão e estabilidade. O SmartSense T7 atinge uma precisão de temperatura de ± 0,1 ° C, o que é essencial para o monitoramento de produtos sensíveis à temperatura, como produtos farmacêuticos e alimentos de alta qualidade.

Sensores de umidade de MEMS: Além da temperatura, a umidade do ar também desempenha um papel importante na qualidade do produto na cadeia de frio. Os sensores de umidade do MEMS (sistema mecânico de microeletro) permitem a medição precisa da umidade relativa na faixa de 0 a 100 % de RF com uma precisão de ± 1,5 %. O controle da umidade é particularmente importante para armazenar e transportar frutas, vegetais e outros produtos frescos para evitar condensação e formação de mofo.

Sensores de aceleração triaxial para detecção de choque

Vibrações e inchaços durante o transporte podem levar a danos de produtos sensíveis. Os sensores de aceleração triaxial registram acelerações em três direções espaciais e permitem a detecção de inchaços e vibrações. Esses dados podem ser usados ​​para identificar manuseio inadequado, documentar danos e otimizar os processos de transporte para minimizar os danos ao produto.

Conectividade de Lorawan com grande alcance e eficiência energética

A Lorawan (rede de área larga de longo alcance) é uma tecnologia de rádio que é caracterizada por seu grande alcance (até 10 km) e seu baixo consumo de energia. Isso permite transmissão confiável de dados de sensores em toda a cadeia de frio, também em áreas remotas ou em ambientes com condições de rádio difíceis. A eficiência energética de Lorawan permite uma longa duração da bateria dos sensores, o que reduz o esforço de manutenção.

Em uso prático, esses sensores modernos de IoT oferecem várias vantagens:

Buffer de 256 horas de dados de medição no caso de uma falha de rede

Se a conexão de rede falhar, os sensores podem salvar os dados de medição localmente por até 256 horas. Assim que a conexão for restaurada, os dados em buffer são transferidos automaticamente para a plataforma em nuvem. Isso também garante um registro de dados completo para interrupções temporárias de comunicação.

Calibração autônoma usando resistores de platina de referência

A calibração regular é necessária para garantir a precisão de longo prazo dos sensores. Os sensores modernos têm mecanismos de calibração autônomos que usam resistências de platina de referência para verificar automaticamente a carreira do sensor e se adaptar, se necessário. Isso reduz o esforço de manutenção e garante que os sensores forneçam valores medidos com precisão ao longo de toda a vida útil.

Análise de qualidade preditiva correlacionando padrões de vibração com a qualidade do produto

Os dados de vibração registrados não podem apenas ser usados ​​para detecção de choque, mas também para análise de qualidade preditiva. Ao analisar padrões de vibração, podem ser tiradas conclusões sobre a qualidade do produto. Certos padrões de vibração podem indicar, por exemplo, o dano inicial de produtos sensíveis. Devido à detecção precoce de tais padrões, medidas preventivas podem ser iniciadas para evitar grandes danos.

Integração RFID para transparência completa: gêmeos digitais para paletes e produtos

A integração da tecnologia RFID (identificação de radiofrequência) na cadeia de frio permite transparência e rastreabilidade contínuas de produtos e paletes. A chuva RFID-TAGS (UHF Gen2v2) e os gateways IoT combinam o mundo físico e digital com um sistema gêmeo digital. Dois tipos principais de tags RFID são usados ​​na cadeia de frio, que diferem da seguinte forma:

• As tags RFID passivas têm um intervalo de 8 a 12 metros, um intervalo de atualização estática e um conceito de energia passiva. Eles custam 0,10 a 0,50 euros por unidade.
• Os sensores BLE ativos, por outro lado, oferecem um intervalo de 50 a 100 metros, um intervalo de atualização de 15 segundos a 10 minutos e use uma bateria com um termo de cinco anos. Esses sensores são significativamente mais caros, com custos de 15 a 30 euros por unidade.

Tags RFID passivas

As tags RFID passivas são baratas e não exigem sua própria fonte de alimentação. Eles são ativados pela energia do leitor e, em seguida, enviam seu número de identificação claro de volta. As tags RFID passivas são adequadas para aplicações em que a identificação de massa econômica é necessária, como: B. A rotulagem de paletes ou produtos individuais. No entanto, o intervalo deles é limitado a 8 a 12 metros e você não pode registrar dados em tempo real, como temperatura ou localização.

Sensores BLE ativos

Os sensores BLE ativos (Bluetooth Low Energy) têm sua própria fonte de alimentação (bateria) e podem gravar e enviar dados continuamente. Você tem uma faixa maior (50-100 metros) como uma tags RFID passiva e pode medir dados em tempo real, como temperatura, umidade, localização e vibrações. Os sensores BLE ativos são adequados para aplicações nas quais são necessários monitoramento detalhado em tempo real e uma faixa maior é necessária, como: B. A perseguição de bens sensíveis à temperatura durante o transporte ou monitoramento de recipientes de resfriamento.

Um cenário de aplicativo típico no RealCold ilustra as vantagens da integração RFID:

Tags RFID em cada palete.

Ao armazenar no armazém de refrigeração, cada paleta recebe um dia de RFID. Neste dia, armazena informações como a hora do armazenamento, a origem do produto, o tipo de produto e, se necessário, informações em lote. Esses dados são registrados e transferidos automaticamente para o sistema de gerenciamento de armazém.

Nós de gateway em cruzamentos de zona de resfriamento correntes de movimento de rastreamento

Os gateways da IoT são instalados nas transições entre diferentes zonas frias no armazém. Esses gateways registram automaticamente as tags RFID de paletes que passam por essas zonas. Como resultado, as correntes de movimento das mercadorias no armazém são realizadas em tempo real. O sistema sabe a qualquer momento em que paleta está e quanto tempo está em qual zona de resfriamento.

Modelos de aprendizado de máquina reconhecem anomalias no fluxo de mercadorias

Os dados de movimento registrados são analisados ​​por modelos de aprendizado de máquina para reconhecer anomalias no fluxo de mercadorias. Por exemplo, atrasos inesperados, desvios ou áreas de armazenamento definidas podem ser reconhecidas como anomalias. O sistema pode desencadear automaticamente alarmes quando as anomalias são reconhecidas para que a equipe do armazém possa intervir em um bom tempo e remediar problemas em potencial. Na prática, a precisão da detecção de anomalia por modelos de aprendizado de máquina atinge valores de 99,4 %.

Arquiteturas de computação de borda para decisões em tempo real: inteligência à margem da rede

A computação de borda, também chamada de computação de nevoeiro, aproxima a potência da computação e o processamento de dados da localização da produção de dados, ou seja, a "borda" da rede. Na cadeia de frio, isso significa que os gateways e sensores da IoT não apenas coletam dados, mas também assumem parte do processamento de dados diretamente no site. Os nós de computação de nevoeiro, como o DUSUN DSGW-380, são dispositivos poderosos equipados com processadores multi-core, bancos de dados integrados e engenharia regular.

Vantagens da computação de borda na cadeia de frio:

Tempos de latência reduzidos e tempos de resposta mais rápidos

Ao pré -processamento, os dados do sensor diretamente no local, os tempos de latência são reduzidos e os tempos de reação são reduzidos. Em vez de transferir todos os dados para a nuvem e processados ​​para lá, as decisões críticas de tempo são tomadas diretamente no limite. Isso é particularmente importante para alarmes de temperatura. Se um sensor determinar um desvio de temperatura, o nó de computação de neblina poderá acionar imediatamente um alarme sem precisar esperar pelo processamento na nuvem. Isso reduz o tempo de resposta aos alarmes de temperatura de uma média de 4,2 minutos para apenas 11 segundos.

Poluição reduzida de largura de banda e custos de nuvem

O pré -processamento de dados na borda reduz a quantidade de dados que devem ser transferidos para a nuvem. Somente dados relevantes ou informações agregadas são enviadas para a nuvem. Isso reduz o intervalo da rede e reduz os custos de armazenamento e processamento em nuvem.

Maior robustez e segurança de falhas

Os sistemas de computação de borda podem continuar funcionando se a conexão em nuvem for interrompida, mesmo que a conexão da nuvem seja interrompida. Os nós de computação de neblina podem, por exemplo, manter funções críticas, como monitoramento de temperatura e alarme no modo offline. Isso aumenta a robustez e a confiabilidade da cadeia de frio.

Segurança de dados aprimorada e proteção de dados

Ao processar dados confidenciais diretamente na borda, os riscos de proteção de dados são minimizados. Os dados não precisam ser transferidos para a nuvem por meio da rede, o que reduz o risco de captura de dados ou acesso não autorizado. Os nós de computação de neblina também podem implementar mecanismos de criptografia e controle de acesso locais para aumentar ainda mais a segurança dos dados.

Os nós de computação de neblina como o Dusun DSGW-380 estão equipados com recursos poderosos para atender com eficiência a essas tarefas de processamento de borda:

4x Cortex-A53 Kerne a 1,5 GHz

O processador quad-core oferece energia de computação suficiente para o processamento em tempo real dos dados do sensor, a execução de algoritmos de aprendizado de máquina e a implementação de motores de controle complexos.

Banco de dados SQL integrado para análises de tendências

Um banco de dados SQL integrado permite armazenamento e análise local de dados. Os nós de computação de nevoeiro podem realizar análises de tendências no local para reconhecer padrões e anomalias e fornecer painéis locais para o monitoramento em tempo real.

Motor regular com mais de 500 regras predefinidas se-then then

Um mecanismo de controle integrado permite a implementação de lógicas complexas de tomada de decisão diretamente no limite. As regras if-then predefinidas podem ser usadas para reagir automaticamente a determinados eventos ou condições. Por exemplo, pode -se definir uma regra que aciona um alarme se a temperatura exceder um determinado limite.

Criptografia de hardware AES-256

A criptografia AES-256 baseada em hardware garante alta segurança de dados. Tanto a transmissão de dados quanto o armazenamento de dados no nó de computação de nevoeiro são protegidos por mecanismos de criptografia fortes.

Blockchain: a memória descentralizada da cadeia de suprimentos

A tecnologia blockchain, que é frequentemente chamada de "memória descentralizada", oferece uma oportunidade revolucionária para aumentar a transparência, a segurança e a confiança na cadeia de frio. O Blockchain é um banco de dados distribuído que armazena transações em blocos que são criptograficamente acorrentados. Uma vez incluído no blockchain, os dados são imutáveis ​​e manipulando. Isso faz do Blockchain uma tecnologia ideal para rastrear produtos, a verificação de certificados e a automação de processos de conformidade na cadeia de frio.

Modelo de arquitetura para blockchains de cadeia fria: confiança através da descentralização

Uma implementação típica de blockchain para a cadeia de frio com base no tecido Hyperledger inclui os seguintes componentes -chave:

Contratos inteligentes para verificações automáticas de conformidade

Os contratos inteligentes são contratos de autogestão, cujas condições são escritas em código e são armazenadas na blockchain. Os contratos inteligentes podem ser usados ​​na cadeia de frio para realizar automaticamente verificações de conformidade. Por exemplo, um contrato inteligente pode validar o histórico de temperatura de um produto verificando os dados coletados pelos sensores de IoT na blockchain. Se o histórico de temperatura cumprir os valores limitados definidos, a conformidade será confirmada automaticamente. Contratos inteligentes também podem ser usados ​​para verificar as cadeias de certificados (HACCP, PIB). A autenticidade e a validade dos certificados são salvas na blockchain e podem ser verificadas de forma transparente por todos os envolvidos na cadeia de suprimentos.

Coleções de dados privadas para dados confidenciais

Na cadeia fria, existem dados sensíveis que não devem ser visíveis a todos os participantes da blockchain, como: B. Preços do fornecedor ou auditorias detalhadas de qualidade. As coleções de dados privadas no Hyperledger Fabric permitem compartilhar seletivamente dados confidenciais com partes autorizadas. Esses dados são armazenados em bancos de dados privados separados aos quais apenas os participantes autorizados têm acesso. Ao mesmo tempo, a integridade e a imutável dos dados são garantidos pela tecnologia blockchain.

Oracle Services para integrar dados de sensores físicos

Os serviços da Oracle são obrigados a integrar dados do sensor físico do mundo real na blockchain. Oracles são provedores de terceiros confiáveis ​​que alimentam dados de fontes externas no blockchain. Os serviços da Oracle podem ser usados ​​na cadeia de frio para escrever assinaturas de dispositivos IoT e carimbos de hora GPS na blockchain. As assinaturas do dispositivo IoT garantem que os dados coletados pelos sensores sejam autênticos e não tenham sido manipulados. O selo GPS-Time permite que a localização e o movimento de produtos na cadeia de suprimentos perseguem com precisão.

Estudo de caso: cadeia de suprimentos farmacêuticos com blockchain-farmitedger

O Pharmitedger Project, uma iniciativa da indústria farmacêutica européia, demonstra impressionantemente as vantagens da blockchain na cadeia de suprimentos farmacêuticos. A Pharmitedger pretende melhorar a rastreabilidade e a segurança dos medicamentos e combater a propagação de medicamentos falsos. O projeto alcançou as seguintes melhorias na figura -chave:

Redução de medicação falsa

Ao usar blockchain, a proporção de medicamentos falsos na cadeia de suprimentos foi reduzida de 4,7 % para 0,2 %. O blockchain permite a rastreabilidade perfeita da medicação da produção para o paciente. Cada estação da cadeia de suprimentos documenta a entrega do medicamento na blockchain. Isso torna extremamente difícil para os falsificadores empurrar medicamentos falsos para a cadeia de suprimentos legal.

Redução do tempo de auditoria

O tempo para auditorias na cadeia de suprimentos farmacêuticos pode ser reduzido de 120 horas para 45 minutos. O blockchain permite evidências transparentes e imutáveis ​​de todos os dados e documentos relevantes. As auditorias podem ser realizadas com mais eficiência, porque todas as informações estão disponíveis digital e centralmente. Aquisição e exame manuais de dados são amplamente eliminados.

Liberação de lote automatizada

Ao usar contratos inteligentes, a liberação automática de 92 % das pântanos de medicamentos pode ser alcançada. Contratos inteligentes verificar automaticamente os critérios de conformidade para cada lote, como: B. Histórico de temperatura, relatórios de controle de qualidade e certificados. Se todos os critérios forem atendidos, o lote será lançado automaticamente. Isso acelera consideravelmente o processo de liberação e reduz os erros manuais.

Token de dados de qualidade: NFTs para transparência e aumento de valor

Os tokens não-fungáveis ​​(NFTs), que eram originalmente populares no campo da arte digital e colecionáveis, também oferecem aplicações inovadoras na cadeia de frio. As NFTs são ativos digitais exclusivos que são armazenados em uma blockchain. Eles podem ser usados ​​para servir dados de qualidade e sustentabilidade dos produtos na cadeia de frio e exibi -los de forma transparente e imutável. Exemplos de dados de qualidade tokenizados são:

Impressões digitais genéticas em carne orgânica

Com carne orgânica de alta qualidade, as NFTs podem ser usadas para documentar a impressão digital genética do animal e a origem da carne. Isso cria transparência e confiança para os consumidores que valorizam a qualidade e a sustentabilidade.

Análises espectrais de ingredientes farmacêuticos

As NFTs podem ser usadas para ingredientes farmacêuticos para documentar análises espectrais e outros testes de qualidade. Isso permite uma rastreabilidade detalhada da qualidade e pureza dos ingredientes da qualidade.

Pegada de carbono por paleta

A pegada de carbono de uma paleta ou produto pode ser token. Isso cria transparência sobre o impacto ambiental da cadeia de suprimentos e permite que os consumidores tomem decisões de compra informadas.

Um mercado da NFT para dados de dados e sustentabilidade da qualidade permite que os fornecedores se diferenciem por transparência e sustentabilidade e atinjam prêmios de preços de 8 a 15 % para produtos comprovadamente sustentáveis. Os consumidores têm acesso a informações verificadas sobre a qualidade e a origem dos produtos e podem tomar decisões de compra mais conscientes.

A cadeia de refrigeração do piloto automático: sinergia de tecnologias disruptivas

A visão da "cadeia de resfriamento do piloto automático" descreve a integração e a sinergia completas da IA, IoT e Blockchain em um ecossistema auto-organizado e autônomo. Nesta visão, sistemas autônomos e algoritmos inteligentes interagem perfeitamente para gerenciar toda a cadeia de frio sem ou com o mínimo de intervenção humana.

Arquitetura do ecossistema autônomo: uma interação de componentes inteligentes

A arquitetura da cadeia de refrigeração do piloto automático é baseado na convergência de sistemas de IA, IoT, blockchain e autônoma (veja a Figura 1 no texto original). Essas tecnologias formam um ecossistema integrado no qual dados, informações e decisões são substituídos em tempo real.

Os principais componentes e sua interação: autonomia em todos os níveis

A cadeia de resfriamento do piloto automático consiste em vários componentes -chave que agem de forma autônoma e interagem entre si:

Rolução de resfriamento autônomo: armazenamento inteligente sem intervenção humana

• Robôs OMRON LD-60 com -25 ° C-Sutabilidade: Robôs móveis autônomos (AMR), como o Omron LD-60, são desenvolvidos especialmente para uso em lojas de refrigeração e podem ser operados em temperaturas de até -25 ° C. Esses robôs assumem tarefas como armazenamento, terceirização, colheita e transporte de paletes de forma autônoma e eficiente.
• O gêmeo digital para simular mudanças de capacidade: um gêmeo digital do rolamento de resfriamento, uma representação virtual do armazém físico, permite a simulação de alterações de capacidade e otimização do processo. Vários cenários podem ser testados por simulações e a configuração ideal do armazém pode ser determinada antes que as alterações físicas sejam feitas.
• Processo de escurecimento para ajustes dinâmicos de layout: vários robôs autônomos podem trabalhar juntos como enxame e coordenar seus movimentos e tarefas. O enredo de sangue permite ajustes dinâmicos de layout no armazém, a fim de se adaptar de maneira flexível aos requisitos alterados. Por exemplo, os robôs podem abrir novas prateleiras autonomamente ou ampliar os corredores existentes para otimizar o fluxo de mercadorias.

Auto -administração de meios de transporte: transporte autônomo na rua

• Ledger de blockchain uniforme para documentos de frete: caminhões autônomos e outros meios de transporte autônomos usam um livro de blockchain uniforme para documentos de frete e documentos de transporte. Isso elimina documentos em papel, acelera os processos administrativos e aumenta a transparência e a segurança do transporte.
• A comunicação v2x com lojas frias para proteger pré-carga: comunicação V2X (veículo para tendência) permite a comunicação entre meios de transporte autônomos e lojas frias. Por exemplo, os caminhões podem substituir informações sobre a carga e a rampa de carregamento necessária antes da chegada na loja fria. Isso permite a garantia de pré-carga e acelera o processo de envelope.
• Mudanças de rota controladas pela IA em caso de alterações climáticas: meios de transporte autônomos usam sistemas de planejamento de rota controlados pela IA que levam em consideração condições climáticas, previsões de tráfego e outros dados em tempo real. No caso de mudanças climáticas inesperadas ou engarrafamentos, os sistemas podem calcular rotas alternativas de forma autônoma e dinamicamente a rota para evitar atrasos e manter os prazos de entrega.

Baseado em drones na última milha: entrega autônoma na porta da frente

• Quadcopter com 25 kg de carga útil e intervalo de 120 km: drones, especialmente quadcopter, podem ser usados ​​para entrega autônoma na última milha. Os drones de entrega modernos podem transportar cargas úteis de até 25 kg e atingir faixas de até 120 km. Isso permite a entrega rápida e eficiente de bens sensíveis à temperatura, especialmente em áreas urbanas ou regiões difíceis de acessar.
• Resfriamento termoelétrico por meio de elementos Peltier: para garantir a integridade da temperatura durante o voo do drone, podem ser usados ​​sistemas de resfriamento termoelétricos com elementos Peltier. Os elementos Peltier permitem o resfriamento compacto e de luz sem peças móveis, ideais para uso em drones.
• Controle de acesso à geofencing baseado em blockchain: Os sistemas de geofencing baseados em blockchain permitem entrega segura e controlada por drones. A geofencing define zonas virtuais nas quais os drones podem operar. O controle de acesso baseado em blockchain garante que apenas drones autorizados possam voar em zonas definidas e parar de entregar entregas.

Efeitos econômicos: aumento da eficiência e redução nos custos

De acordo com as previsões da McKinsey, a introdução de sistemas de piloto automático na cadeia de frio levará a efeitos econômicos significativos até 2030:

40-50 % menores custos operacionais

Os sistemas autônomos automatizam muitos processos manuais e otimizam o uso de recursos, o que leva a uma redução significativa nos custos operacionais. As despesas de pessoal, os custos de energia e os custos de manutenção podem ser significativamente reduzidos usando a IA, a IoT e os sistemas autônomos.

85 % de redução dos custos de transação

A tecnologia blockchain e os artigos de frete digital eliminam documentos em papel e automatizam processos administrativos. Isso leva a uma redução drástica nos custos de transação em conexão com o manuseio de documentos, a depuração aduaneira e o processamento de pagamentos.

99,99 % de precisão da entrega

O planejamento de rotas controlado pela IA, monitoramento em tempo real e sistemas autônomos minimizam erros humanos e otimizam os processos de entrega. Isso leva a uma precisão de entrega extremamente alta de até 99,99 %, o que é particularmente importante para os bens sensíveis à temperatura e do tempo.

100 % ESG CONSENHIAÇÃO

A cadeia de refrigeração do piloto automático permite a aquisição e análise abrangentes de dados em relação aos aspectos da sustentabilidade. Ao otimizar rotas, usando tecnologias com eficiência energética e reduzir o desperdício de alimentos, a cadeia de frio autônoma contribui para o cumprimento das metas de ESG (ambiental, social, governança) e permite relatórios abrangentes de ESG.

O roteiro da cadeia de frio autônoma: uma mudança de paradigma na logística

A integração de IA, IoT e blockchain marca uma mudança fundamental de paradigma na logística da cadeia fria. Não se trata mais de um aumento linear de eficiência, mas sobre a criação de redes de cadeia de suprimentos auto-organizadas que são adaptativas, resilientes e transparentes. Embora empresas como RealCold e Blue Yonder já implementem ganhos de produtividade de 30 a 40 % usando o WMS controlado por IA, o Blockchain IBM Food Trust mostra que a transparência e a rastreabilidade completas não são mais utopia.

O próximo nível evolutivo será impulsionado por tecnologias emergentes, como computação quântica e chips neuromórficos. Os computadores quânticos prometem um aumento exponencial no poder de computação, que permitirá simulações em tempo real de ecossistemas inteiros da cadeia de suprimentos e tarefas de otimização altamente complexas. Os chips neuromórficos desenvolvidos de acordo com o modelo do cérebro humano podem revolucionar a eficiência energética dos sistemas de IA e promover ainda mais o uso da IA ​​em aplicações de computação de borda.

Regulatório, a cadeia de resfriamento do piloto automático requer novas estruturas para modelos de responsabilidade digital e ética de IA em cadeias de decisão automatizadas. Questões de responsabilidade No caso de decisões erradas de sistemas autônomos, a proteção de dados nas cadeias de suprimentos em rede e as implicações éticas das decisões controladas pela IA devem ser abordadas.

As empresas que agora investem nessas tecnologias disruptivas e projetam ativamente a transformação na cadeia de frio autônomas estão se posicionando como arquitetos da futura era de logística. Você não apenas se beneficiará de eficiência significativa e redução de custos, mas também obterá uma vantagem competitiva em um mercado cada vez mais digitalizado e orientado para a sustentabilidade. O roteiro para a cadeia fria autônoma é desenhada - a jornada para uma nova era de logística controlada por temperatura foi iniciada.

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Konrad Wolfenstein

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