Дорожная карта к автономной цепочке охлаждения автопилота: цифровая трансформация холодной цепи с ИИ, IoT и блокчейном в качестве ключевых технологий

Дорожная карта для автономной логистики цепочки охлаждения: цифровое преобразование с ИИ, IoT и блокчейном

Современная логистика холодной цепи находится в поворотном моменте. Сочетание искусственного интеллекта (ИИ), Интернета вещей (IoT) и технологии блокчейна создает новые возможности для значительного повышения эффективности, прозрачности и устойчивости. Эти инновации не только преобразуют существующие процессы, но и прокладывают путь к «логистике с охлаждением автопилотов» с автономным хранением, оптимизированными транспортными маршрутами и интеллектуальными контрактными структурами.

Искусственный интеллект и механическое обучение: контроль нейронов логистики охлаждающей цепи

Автоматизированная оптимизация процессов на складах

Оптимические системы управления складами, поддерживаемые AI, оптимизируют различные эксплуатационные параметры в режиме реального времени, в том числе:

• Управление запасами: прогнозирующие алгоритмы анализируют сезонные колебания и снижают затраты на хранение.
• Контроль сотрудников: носимые данные распознают усталость и оптимизируют планирование приложений.
• Потребление энергии: модели искусственного интеллекта предсказывают требования к охлаждению на основе данных о погоде и доставке.

Пример из Флориды показывает, что интеллектуальное формирование кластеров заказам по выбору сократило время пути на 47 %, в то время как потребление энергии упало на 22 % в пиковое время.

Предсказательное обслуживание непрерывной логистики холодной цепи

Современные сенсорные технологии и машинное обучение могут активно предотвратить эксплуатационные расстройства. Анализируя данные датчиков, такие как вибрация, потребление электроэнергии и давление хладагента, циклы технического обслуживания были оптимизированы, а понижение сокращалось на 73 %. Кроме того, было увеличено «среднее время между сбоями» (MTBF) из охлажденных систем с 1200 до 2800 часов.

Оптимизация маршрутов: эффективность и устойчивость в транспорте

Алгоритм гибридной оптимизации объединяет генетическое программирование с моделируемым отжигом для расчета наилучших возможных транспортных маршрутов. Это учитывает:

1. Поддержание температуры: максимальное отклонение 0,5 ° C для температурных товаров, таких как вакцины.
2. Эффективность топлива: оптимизация маршрутов на основе топографии и прогнозов трафика.
3. Снижение CO2: устойчивая логистика как часть руководящих принципов ESG.
4. Пунктуальность: точность доставки 99,3 % в области свежих товаров.

В пилотном исследовании с 200 грузовиками пустые поездки могут быть уменьшены с 24 % до 7 %, а потребление энергии было снижено на 18 %.

IoT и RFID: сенсорная нервная система логистики холодной цепи

Мониторинг температуры в реальном времени с датчиками IoT

Измеряйте и контролируйте высокие датчики IoT и контролируйте температуру по всей логистике холодной цепи. Эти датчики предлагают:

• Точность измерения ± 0,1 ° C,
• Автономная калибровка для обеспечения надежных измеренных значений,
• Интеграция моделей вибрации для оценки качества транспортируемых товаров.

Данные постоянно анализируются, что означает, что потенциальные отклонения распознаются и сообщаются в режиме реального времени.

Технология RFID для непрерывной прозрачности

Теги RFID и шлюзы IoT создают цифровую систему Twin для поддонов. Здесь движения, время хранения и индикаторы качества автоматически записываются и управляются. Это приводит к практически ошибочной прослеживаемости с точностью 99,4 %.

Крайные вычисления: децентрализованная обработка данных датчиков

Вычислительные узлы FOG могут быть обработаны на месте, что резко сокращало время реакции. Критические события, такие как отклонения температуры, могут быть признаны за несколько секунд, и могут быть инициированы соответствующие меры.

Блокчейн: безопасность и прозрачность в логистике холодной цепи

Блокчейн, поддерживаемая прослеживаемостью

Децентрализованная архитектура блокчейна обеспечивает манипуляционное хранение данных о транспортировке и температуре. Это повышает безопасность пищевых продуктов и сокращает период трасекуляции загрязненных продуктов от нескольких дней до нескольких секунд.

Умные контракты на автоматизацию соответствия

Автоматизированные контракты зарегистрируются в соответствии с правилами в реальном времени, например, B. HACCP и руководящие принципы GDP и выполнять автоматические процессы эскалации для регулярных нарушений.

Тикание качественных данных

Качества продуктов могут быть очевидны с помощью непревзойденных токенов (NFT). Например, эти сертификаты NFT могут содержать следующую информацию:

• Генетические отпечатки пальцев органического мяса,
• Спектральный анализ фармацевтических ингредиентов,
• Доказательство устойчивости по всей цепочке поставок.

Логистика с охлаждением Autopilot: полностью автоматизированное будущее

Будущее логистики холодной цепи заключается в полностью автономной и очень интеллектуальной инфраструктуре. Это включает в себя:

1. Автономные охлаждающие подшипники с самостоятельно обучающимися флотами роботов и цифровыми близнецами для оптимизации мощности.
2. Самоуправляющее средство транспортировки с оптимизацией маршрутов с контролем AI и автоматической защитой нагрузки.
3. Доставки на основе беспилотников с точной GPS-навигацией и контролем доступа на основе блокчейна.

Экономические и экологические последствия

Согласно прогнозам, к 2030 году автономные цепочки охлаждения могут принести следующие преимущества:

• Снижение эксплуатационных расходов на 40-50 %,
• Минимизация транзакционных затрат на 85 % с помощью решений блокчейна,
• Точность доставки почти 100 %,
• Максимальное соответствие ESG через устойчивое планирование транспорта.

Дальнейшее развитие логистики холодной цепи

Комбинация ИИ, IoT и блокчейна приводит к полностью автономной и эффективной логистике охлаждающей цепи. Хотя текущие технологии уже обеспечивают значительное повышение производительности, следующая стадия разработки будет проводиться с помощью квантовых вычислительных и нейроморфных чипов. Компании, которые инвестируют в эти инновации на ранней стадии, находятся на вершине отрасли в качестве пионеров в области автономной логистики.

От местного к глобальному: МСП завоевывают глобальный рынок с помощью умных стратегий - Изображение: Xpert.Digital

В то время, когда цифровое присутствие компании определяет ее успех, задача состоит в том, как сделать это присутствие аутентичным, индивидуальным и масштабным. Xpert.Digital предлагает инновационное решение, которое позиционирует себя как связующее звено между отраслевым центром, блогом и представителем бренда. Он сочетает в себе преимущества каналов коммуникации и продаж на одной платформе и позволяет публиковать материалы на 18 разных языках. Сотрудничество с партнерскими порталами и возможность публикации статей в Новостях Google, а также список рассылки прессы, насчитывающий около 8000 журналистов и читателей, максимизируют охват и видимость контента. Это представляет собой важный фактор во внешних продажах и маркетинге (SMarketing).

Подробнее об этом здесь:

• Аутентичный. Индивидуально. Глобально: стратегия Xpert.Digital для вашей компании

IoT & Blockchain: ключ к большей эффективности и устойчивости в холодной цепи

Логистика охлаждения, основанная на нашей глобальной промышленности пищевой и фармацевтической промышленности, означает глубокую трансформацию на пороге. Традиционные, часто ручные и фрагментированные процессы все чаще заменяются от изменения парадигмы до полностью оцифрованной, интеллектуальной и автономной цепочки ценности. В центре внимания этой революции находятся три ключевые технологии: искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML), Интернет вещей (IoT) с его повсеместными датчиками и технологией блокчейна, которая обеспечивает прозрачность и неизменную безопасность данных.

Динамика этой разработки подкреплена впечатляющими примерами и прогнозами. Партнерство между RealCold и Blue Yonder иллюстрирует, как IA-контролируемые системы управления складами (WMS) не только автоматизируют процессы хранения, но также могут реализовать значительную экономию до 35 % в эксплуатационных затратах с помощью прогнозирующих анализов и интеллектуального распределения ресурсов. Это повышение эффективности является не только прибылью для отдельных компаний, но также способствует глобальной устойчивости путем защиты ресурсов и сокращения пищевых отходов.

Европейский рынок холодной цепочки, важный показатель глобального развития, будет иметь рост на 76,8 млрд. Долл. США к 2028 году. Основным фактором этого роста являются решения IoT, которые обеспечивают мониторинг температуры в режиме реального времени во всей цепочке поставок. Этот полный контроль имеет решающее значение, поскольку колебания температуры могут привести к значительным потерям продукта. Из-за раннего обнаружения и коррекции температурных отклонений системы IoT могут сократить потери продукта примерно на 20-30 %, что имеет огромное значение как экономически, так и экологически.

Технология блокчейна, первоначально известная с помощью криптовалют, таких как биткойн, раскрывает свой потенциал в холодной цепи, особенно в области отслеживания и прозрачности. Такие инициативы, как IBM Food Trust, впечатляюще показывают, как блокчейн может резко сократить время загрязнения загрязненной пищи. В то время как традиционные методы часто требуются дни, чтобы определить происхождение и распределение загрязненных продуктов, блокчейн обеспечивает практически мгновенное отслеживание во вторых фракциях. В случае IBM Food Trust, период испытаний в среднем 7 дней был сокращен до впечатляющих 2,2 секунды. Эта скорость имеет решающее значение для минимизации рисков для здоровья, чтобы избежать крупных действий отзыва и укрепления доверия потребителей к безопасности пищевых продуктов.

Эти три технологии-аи, IoT и блокчейн не являются изолированными инновациями, но сходятся в общее видение: «цепочка охлаждения автопилота». Это видение описывает будущее, в котором автономные роботы склада, самооптимизирующие транспортные маршруты и самоуправляемые интеллектуальные контракты управляют всей цепочкой поставок без или с минимальным вмешательством человека. Цепочка охлаждения автопилота - это больше, чем просто повышение эффективности; Это фундаментальный модернизация логистики холодной цепи, основанную на устойчивости, устойчивости и беспрецедентной прозрачности.

Искусственный интеллект и машинное обучение: мозг интеллектуальной холодной цепи

Искусственный интеллект и машинное обучение формируют нейронную сеть, которая управляет автономной холодной цепью. Они позволяют системам учиться на данных, распознавать закономерности, делать прогнозы и оптимизировать решения в режиме реального времени. В логистике охлаждающей цепочки это проявляется в различных приложениях, которые варьируются от динамической оптимизации процессов на складах до прогнозного обслуживания и интеллектуального планирования маршрутов.

Динамическая оптимизация процессов на складах: эффективность через адаптивность

В современных магазинах охлаждения, которые часто представляют собой сложные и динамичные среды, системы управления складами, контролируемые ИИ, играют центральную роль. Эти системы используют обучение подкреплению, метод машинного обучения, в котором агент (в данном случае WMS) учится принимать оптимальные решения посредством взаимодействия с окружающей средой. Система непрерывно анализирует различные данные реального времени, чтобы адаптивно адаптировать задачу приоритетов и распределение ресурсов. Наиболее важные точки данных включают:

Колебания

Логистика охлаждающей цепи часто характеризуется значительными сезонными колебаниями, особенно в замороженных продуктах, в которых вариации 20-30 % или более не являются редкостью. Системы ИИ анализируют исторические данные о продажах, прогнозы погоды и текущие тенденции рынка, чтобы точно предсказать будущие колебания. Эта прогнозная способность позволяет оптимально планировать емкость хранения и персональные ресурсы и избежать узких мест или избыточных стендов. Кроме того, системы ИИ могут динамически назначать места для хранения, чтобы минимизировать следы сбора и максимизировать скорость конверта.

Вместимость сотрудников и государство

Эффективность складских процессов в значительной степени зависит от эффективности сотрудников. Современные системы ИИ интегрируют носимые данные для мониторинга состояния и усталости сотрудников в режиме реального времени. Например, датчики в носимых устройствах могут измерять частоту сердечных сокращений, температуру тела и уровня активности. Эти данные анализируются для распознавания перегрузки и динамической адаптации планов работы. Избегая усталости и оптимизации рабочих процессов, производительность может быть повышена, а риск рабочих несчастных случаев может быть снижен. Кроме того, системы ИИ могут разумно распространять задачи, например, путем назначения более сложных задач опытным сотрудникам и более простых действий, выполняемых менее опытными силами или автоматическими системами.

Модели потребления энергии и прогнозы

Охлаждающие подшипники -это энергетические средства, а затраты на энергию составляют значительную часть эксплуатационных расходов. Системы ИИ анализируют исторические модели потребления энергии в связи с данными о погоде, планами доставки и данными запасов, чтобы точно предсказать будущие требования к охлаждению. Основываясь на этих прогнозах, охлаждающая способность может контролироваться в зависимости от нагрузки, что позволяет избежать ненужных производительности охлаждения и, следовательно, отходов энергии. Во время низких нагрузок охлаждающая способность может быть уменьшена, в то время как она поднимается в хорошее время в случае ожидаемых точечных нагрузок. Кроме того, системы ИИ могут идентифицировать потенциал оптимизации при взаимодействии различных единиц охлаждения и выбрать наиболее эффективный режим работы.

Конкретное тематическое исследование из Флориды демонстрирует эффективность этой динамической оптимизации процессов. Используя формирование кластеров на основе искусственного интеллекта, время пути в охлаждающем магазине может быть уменьшено на 47 %. В то же время затраты на охлаждение были снижены на 22 % за счет интеллектуального управления компрессором нагрузки. Эти результаты иллюстрируют огромный потенциал ИИ для повышения эффективности и снижения эксплуатационных расходов в охлаждающих магазинах.

Прогнозируемое обслуживание: минимизировать время, снизить затраты

Предсказательное обслуживание, еще одна область применения от KI и ML, направлена ​​на прогнозирование сбоев охлаждающих единиц и других критических компонентов в холодной цепи и инициировать меры профилактического обслуживания до дорогостоящих сбоев. Современные охлаждающие единицы оснащены различными датчиками, которые непрерывно собирают данные о вибрациях, поглощении тока, давлении хладагента, температуре и других соответствующих параметрах. Эти данные датчика передаются на центральную облачную платформу, где они сравниваются с обширными историческими схемами отказа. Например, Blue Yonders Cloud Platform обращается к базе данных с более чем 500 000 исторических схем сбоя, чтобы распознать аномалии и потенциальные сбои на ранней стадии.

В приложении в перераспределении в Техасе можно было достичь значительных улучшений с использованием прогнозного обслуживания:

Увеличьте MTBF (среднее время между сбоями)

Среднее время работы между сбоями (MTBF) холодных систем было более чем вдвое с 1200 до 2800 часов. Это значительное повышение надежности не только снижает время простоя, но и расширяет срок службы систем и снижает затраты на техническое обслуживание в долгосрочной перспективе.

Сокращение незапланированного времени простоя

Незапланированное время простоя, которое часто приводит к перерывам производства и потери продукта, может быть уменьшено на 73 %. Из -за раннего обнаружения потенциальных сбоев можно спланировать и выполнять работы по техническому обслуживанию, прежде чем произойдет фактический сбой. Это сводит к минимуму наклоны производства и обеспечивает плавную работу холодной цепи.

Оптимизация заказов запасных частей

Прогнозы спроса, поддерживаемых AI, позволяют более точно планировать заказа за запасные чары. Анализируя историю технического обслуживания, схемы сбоя и прогнозируемые вероятности по умолчанию, системы ИИ могут автоматически вызвать необходимость в запасных частях и заказах. Это оптимизирует складирование запасных частей, снижает затраты на хранение и гарантирует, что необходимые детали доступны в хорошее время, чтобы иметь возможность эффективно выполнять работу по техническому обслуживанию. В приложении RealCold эффективность заказов запасных частей была увеличена на 35 %.

Оптимизация маршрута в рамках множества ограничений: интеллектуальная навигация по температуре -Критические товары

Транспортная логистика в холодной цепи представляет собой особые проблемы, поскольку в дополнение к обычным логистическим параметрам, таким как время доставки и затраты, соблюдение также имеет решающее значение. Системы оптимизации маршрутов, поддерживаемые AI, учитывают различные ограничения для планирования оптимальных транспортных маршрутов, которые обеспечивают целостность температуры товара и максимизируют эффективность. Гибридный алгоритм, который сочетает в себе генетическое программирование с моделируемым отжигом, оказался особенно эффективным для решения этих сложных задач оптимизации. Этот алгоритм также оптимизирует следующие параметры:

Температурное обслуживание

Соответствие ближайшим диапазонам температуры имеет важное значение для температурно -чувствительных продуктов, особенно в фармацевтическом секторе. В случае фармацевтических транспортов часто требуется максимальное отклонение температуры (ΔT) менее 0,5 ° C. Система оптимизации маршрута принимает погодные условия, профили маршрутов и тепловые свойства транспортных транспортных средств, чтобы выбрать маршруты, которые максимизируют стабильность температуры. Это может включать, например, избегать секций маршрута с экстремальным солнечным излучением или использование маршрутов с более дешевыми климатическими условиями.

Топливная эффективность

Затраты на топливо являются важным фактором стоимости в транспортной логистике. Система оптимизации маршрутов учитывает топографию, прогнозы трафика и ограничения скорости для планирования маршрутов с топливом. Слиты избегают, выбираются оптимальные скорости и конвертируют пробки, чтобы минимизировать расход топлива и в то же время соблюдать время доставки.

Баланс и устойчивость CO2 (отчетность ESG)

Аспекты устойчивости становятся все более важными в логистике. Система оптимизации маршрутов интегрирует оптимизацию с несколькими объектами, чтобы учитывать экологические цели в дополнение к экономическому. Минимизация следа CO2 является центральной проблемой. Система выбирает маршруты, которые минимизируют расход топлива и, следовательно, выбросы CO2. Кроме того, альтернативные варианты топлива и более экологически чистые средства транспорта могут быть включены в оптимизацию. Подробная запись и анализ выбросов CO2 позволяет комплексной отчетности ESG (экологическое, социальное, управление) и поддерживает компании в достижении их целей в области устойчивого развития.

Время доставки и пунктуальность

Соответствие согласованному временному окну доставки имеет наивысший приоритет в логистике холодной цепи, особенно при транспортировке свежих товаров. Например, точность доставки 99,3 % часто требуется для транспортировки свежего мяса. Система оптимизации маршрутов учитывает прогнозы трафика, информацию о строительной площадке и исторические данные о доставке, чтобы рассчитать реалистичные окна времени доставки и маршруты плана, которые обеспечивают пунктуальную доставку. В случае непредвиденных событий, таких как пробки или несчастные случаи, система может динамически рассчитать альтернативные маршруты и регулировать время доставки в режиме реального времени.

Пилотное исследование с 200 грузовиками в Техасе продемонстрировало производительность этой системы маршрутизации на основе искусственного интеллекта. Используя систему, количество пустых поездок может быть уменьшено с 24 % до 7 %, в то время как потребление энергии было снижено на 18 % в то же время. Эти результаты подчеркивают потенциал ИИ для оптимизации транспортной логистики в холодной цепи, для снижения затрат и повышения устойчивости.

IoT и RFID: сенсорная нервная система холодной цепи

Интернет вещей (IoT) и радиочастотная идентификация (RFID) образуют сенсорную нервную систему холодной цепи. Датчики IoT непрерывно регистрируют данные о температуре, влажности, вибрациях, местоположении и других соответствующих параметрах во всей цепочке поставок. Технология RFID обеспечивает автоматическую идентификацию и преследование продуктов и поддонов. Комбинация этих технологий создает полную прозрачность и мониторинг реального времени холодной цепи, что важно для обеспечения качества продукции и безопасности пищевых продуктов.

Мониторинг температуры в реальном времени с помощью самостоятельных датчиков: точность и надежность

Современные датчики IoT, такие как SmartSense T7 от Digi, представляют собой высокоразвитые устройства, которые обеспечивают точный и надежный мониторинг температуры в холодной цепи. Эти датчики объединяют ряд передовых технологий:

Датчик PT1000-температура с высокой точностью

Датчики PT1000 - это термометры устойчивости к платиновым сопротивлениям, которые известны своей высокой точностью и стабильностью. SmartSense T7 достигает точность температуры ± 0,1 ° C, что важно для мониторинга чувствительных к температуре продуктов, таких как фармацевтические препараты и высококачественная пища.

MEMS DESTIONS WORYURE: в дополнение к температуре влажность воздуха также играет важную роль в качестве продукта в холодной цепи. MEMS-датчики влажности (микроэлектронная механическая система) обеспечивают точное измерение относительной влажности в диапазоне 0-100 % RF с точностью ± 1,5 %. Контроль влажности особенно важен для хранения и транспортировки фруктов, овощей и других свежих продуктов, чтобы избежать конденсации и образования плесени.

Трихосные датчики ускорения для обнаружения шока

Вибрации и удары во время транспорта могут привести к повреждению чувствительных продуктов. Трихосные датчики ускорения записывают ускорения в трех пространственных направлениях и позволяют обнаружить удары и вибрации. Эти данные могут использоваться для выявления неправильной обработки, повреждения документов и оптимизации транспортных процессов, чтобы минимизировать повреждение продукта.

Подключение к лоравану с большим охватом и энергоэффективностью

Lorawan (сеть с широкой областью дальнейшей площади) - это радиотехнология, которая характеризуется большим охватом (до 10 км) и низким потреблением энергии. Это обеспечивает надежную передачу данных датчиков во всей холодной цепи, а также в удаленных областях или в средах с трудными радиостанциями. Экономическая эффективность Лоравана обеспечивает длительное время автономной работы датчиков, что уменьшает усилия по обслуживанию.

В практическом использовании эти современные датчики IoT предлагают ряд преимуществ:

256-часовая буферизация данных измерения в случае сбоя сети

Если сетевое соединение не удается, датчики могут сохранять данные измерения локально в течение 256 часов. Как только соединение восстанавливается, буферированные данные автоматически передаются на облачную платформу. Это также обеспечивает полную запись данных для временных перерывов связи.

Автономная калибровка с использованием эталонных платиновых резисторов

Регулярная калибровка требуется для обеспечения долгосрочной точности датчиков. Современные датчики имеют автономные механизмы калибровки, которые используют эталонные платиновые сопротивления, чтобы автоматически проверить карьеру датчика и при необходимости адаптироваться. Это уменьшает усилия по обслуживанию и гарантирует, что датчики обеспечивают точно измеренные значения на протяжении всей жизни.

Аналитика прогнозирования качества путем корреляции моделей вибрации с качеством продукта

Записанные данные вибрации могут быть использованы не только для обнаружения шока, но и для аналитики прогнозного качества. Анализируя паттерны вибрации, можно сделать выводы о качестве продукта. Некоторые паттерны вибрации могут указывать, например, начальное повреждение чувствительных продуктов. Из -за раннего обнаружения таких моделей можно инициировать профилактические меры, чтобы избежать серьезных повреждений.

Интеграция RFID для полной прозрачности: цифровые близнецы для поддонов и продуктов

Интеграция технологии RFID (радиочастотная идентификация) в холодную цепь обеспечивает непрерывную прозрачность и прослеживаемость продуктов и поддонов. Rain RFID-Tags (UHF Gen2V2) и IoT-шлюзы объединяют физический и цифровой мир с цифровой двойной системой. В холодной цепи используются два основных типа меток RFID, которые отличаются следующим образом:

• Пассивные теги RFID имеют диапазон от 8 до 12 метров, статический интервал обновления и концепцию пассивной энергии. Они стоят от 0,10 до 0,50 евро за единицу.
• Активные сенсоры BLE, с другой стороны, предлагают диапазон от 50 до 100 метров, интервал обновления от 15 секунд до 10 минут и использует батарею с термином в пять лет. Эти датчики значительно дороже, с затратами от 15 до 30 евро за единицу.

Пассивные RFID -теги

Пассивные теги RFID являются недорогими и не требуют собственного источника питания. Они активируются энергией читателя, а затем отправляют ваш чистый идентификационный номер обратно. Пассивные теги RFID хорошо подходят для приложений, где требуется экономически эффективная массовая идентификация, например: B. Маркировка поддонов или отдельных продуктов. Тем не менее, их диапазон ограничен 8-12 метрами, и вы не можете записать данные в реальном времени, такие как температура или местоположение.

Активные сенсоры BLE

Active BLE Sensors (Bluetooth Low Energy) имеют свой собственный источник питания (батарея) и может постоянно записывать и отправлять данные. У вас есть больший диапазон (50-100 метров) в качестве пассивных меток RFID и может измерить данные в реальном времени, такие как температура, влажность, местоположение и вибрации. Активные сенсоры BLE подходят для применений, в которых требуется подробный мониторинг в реальном времени и больший диапазон, например: B. преследование температурно -чувствительных товаров во время транспортировки или мониторинга охлаждающих контейнеров.

Типичный сценарий применения в RealCold иллюстрирует преимущества интеграции RFID:

RFID -теги в каждом поддоне.

При хранении в охлаждающем складе каждая палитра обеспечивается днем ​​RFID. В этот день хранится такая информация, как время хранения, происхождение продукта, тип продукта и, при необходимости, пакетная информация. Эти данные автоматически записываются и передаются в систему управления складами.

Узлы шлюза на зоне охлаждения пересечения дорожных токов движения движения

IoT -шлюзы устанавливаются на переходах между различными холодными зонами на складе. Эти шлюзы автоматически записывают теги RFID поддонов, которые проходят эти зоны. В результате движения токов товаров на складе преследуются в режиме реального времени. Система знает в любое время, где какая палитра и сколько времени была в зоне охлаждения.

Модели машинного обучения распознают аномалии в потоке товаров

Записанные данные о движении анализируются моделями машинного обучения, чтобы распознать аномалии в потоке товаров. Например, неожиданные задержки, обходы или оставление определенных областей хранения могут быть признаны аномалиями. Система может автоматически запускать тревоги, когда аномалии распознаются, чтобы персонал склада мог вмешиваться в хорошее время и исправить потенциальные проблемы. На практике точность обнаружения аномалий с помощью моделей машинного обучения достигает значений 99,4 %.

Архитектуры Edge Computing для решений в режиме реального времени: интеллект в стороне сети

Edge Computing, также называемая FOG Computing, приближает вычислительную мощность и обработку данных ближе к местоположению производства данных, то есть к «краю» сети. В холодной цепи это означает, что шлюзы и датчики IoT не только собирают данные, но и принимают на себя часть обработки данных непосредственно на месте. Вычислительные узлы FOG, такие как Dusun DSGW-380, представляют собой мощные устройства, которые оснащены многоядерными процессорами, интегрированными базами данных и регулярной техникой.

Преимущества краевых вычислений в холодной цепи:

Снижение времени задержки и более быстрое время отклика

Благодаря данным датчика предварительной обработки непосредственно на месте, время задержки сокращается, а время реакции сокращается. Вместо того, чтобы передавать все данные в облако и обрабатываемые там, время -критические решения принимаются непосредственно на грани. Это особенно важно для тревоги температуры. Если датчик определяет отклонение температуры, вычислительный узел FOG может сразу же вызвать тревогу без необходимости ждать обработки в облаке. Это уменьшает время отклика на тревогу температуры в среднем 4,2 минуты до всего лишь 11 секунд.

Снижение загрязнения полосы пропускания и облачных затрат

Предварительная обработка данных на краю уменьшает объем данных, которые должны быть переданы в облако. Только соответствующие данные или агрегированная информация отправляется в облако. Это уменьшает диапазон сети и снижает затраты на облачное хранилище и обработку.

Повышенная надежность и безопасность неудачи

Красивые вычислительные системы могут продолжать работать, если облачное соединение прервано, даже если облачное соединение прервано. Например, вычислительные узлы FOG могут сохранять критические функции, такие как мониторинг температуры и тревога в автономном режиме. Это увеличивает надежность и надежность холодной цепи.

Улучшенная безопасность данных и защита данных

Обработка конфиденциальных данных непосредственно на грани, риски защиты данных минимизируются. Данные не должны передаваться в облако через сеть, что снижает риск получения данных или несанкционированного доступа. Вычисления туманных вычислений также могут реализовать локальные механизмы шифрования данных и контроля доступа для дальнейшего повышения безопасности данных.

Вычислительные узлы туманного тумана, такие как Dusun DSGW-380, оснащены мощными ресурсами для эффективной выполнения этих задач обработки края:

4x Cortex-A53 Kerne @ 1,5 ГГц

Четырехъядерный процессор предлагает достаточную вычислительную мощность для обработки данных датчиков в реальном времени, выполнения алгоритмов машинного обучения и реализации сложных управляющих двигателей.

Интегрированная база данных SQL для анализа трендов

Интегрированная база данных SQL обеспечивает локальное хранилище и анализ данных. Вычислительные узлы FOG могут провести анализ трендов на месте для распознавания шаблонов и аномалий и предоставлять локальные панели мониторинга для мониторинга в реальном времени.

Регулярный двигатель с более чем более 500 предопределенными правилами IF-Then

Интегрированный двигатель управления позволяет реализовать сложную логику принятия решений непосредственно на краю. Предварительно определенные правила if-then могут использоваться для автоматического реагирования на определенные события или условия. Например, можно определить правило, которое запускает тревогу, если температура превышает определенный порог.

AES-256 Аппаратное шифрование

Аппредью на основе AES-256 шифрование обеспечивает высокую безопасность данных. Как передача данных, так и хранилище данных в вычислении FOG вычисляют узлы, защищены сильными механизмами шифрования.

Блокчейн: децентрализованная память о цепочке поставок

Технология блокчейна, которая часто называется «децентрализованной памятью», предлагает революционную возможность повысить прозрачность, безопасность и доверие к холодной цепи. Блокчейн - это распределенная база данных, которая хранит транзакции в блоках, которые криптографически прикованы вместе. После включения в блокчейн данные неизменны и манипулируют. Это делает блокчейн идеальной технологией для отслеживания продуктов, проверки сертификатов и автоматизации процессов соответствия в холодной цепи.

Архитектурная модель для блокчейнов холодной цепи: доверие через децентрализацию

Типичная реализация блокчейна для холодной цепи на основе ткани Hyperledger включает в себя следующие ключевые компоненты:

Умные контракты на автоматические проверки соответствия

Умные контракты -это контракты на самообслуживание, условия которых написаны в коде и хранятся в блокчейне. Умные контракты могут использоваться в холодной цепи для автоматического проведения проверки соответствия. Например, интеллектуальный контракт может подтвердить историю температуры продукта, проверяя данные, собранные датчиками IoT в блокчейне. Если история температуры соответствует определенным предельным значениям, соответствие автоматически подтверждается. Умные контракты также могут использоваться для проверки цепочек сертификатов (HACCP, ВВП). Подлинность и достоверность сертификатов сохраняются в блокчейне и могут быть прозрачно проверены всеми вовлеченными в цепочку поставок.

Частные коллекции данных для конфиденциальных данных

В холодной цепи есть чувствительные данные, которые не должны быть видны всем участникам блокчейна, например: B. Цены на поставщики или подробные качественные аудиты. Частные коллекции данных в ткани Hyperledger позволяют выборочно делиться конфиденциальными данными с авторизованными сторонами. Эти данные хранятся в отдельных частных базах данных, к которым имеют доступ только авторизованные участники. В то же время целостность и неизменная из данных гарантируются технологией блокчейна.

Службы Oracle для интеграции данных физического датчика

Услуги Oracle обязаны интегрировать данные физического датчика из реального мира в блокчейн. Оракулы являются достоверными поставщиками третьих сторон, которые подают данные из внешних источников в блокчейн. Услуги Oracle можно использовать в холодной цепи, чтобы написать подписи устройств IoT и марки времени GPS в блокчейне. Подписи устройств IoT гарантируют, что данные, собранные датчиками, являются подлинными и не манипулировали. Группа GPS-Time обеспечивает местоположение и перемещение продуктов в цепочке поставок до преследования.

Тематическое исследование: Фармацевтическая цепочка поставок с блокчейном-pharmitedger

Проект Pharmitedger, инициатива европейской фармацевтической промышленности, впечатляюще демонстрирует преимущества блокчейна в фармацевтической цепочке поставок. Pharmitedger стремится улучшить прослеживаемость и безопасность лекарств и борьбу с распространением поддельных лекарств. Проект достиг следующих улучшений ключевых цифр:

Снижение поддельных лекарств

Используя блокчейн, доля поддельных лекарств в цепочке поставок была снижена с 4,7 % до 0,2 %. Блокчейн обеспечивает бесшовную отслеживание лекарств от производства до пациента. Каждая станция в цепочке поставок документирует передачу препарата в блокчейне. Это затрудняет подделка подделка подтолкнуть фальшивые лекарства в юридическую цепочку поставок.

Сокращение времени аудита

Время для аудитов в цепочке поставок фармацевтической препаратов может быть сокращено с 120 часов до 45 минут. Блокчейн обеспечивает прозрачные и неизменные доказательства всех соответствующих данных и документов. Аудиты могут быть проведены более эффективно, потому что вся информация имеет цифровое и централизованное. Ручное сборы данных и экзамен в значительной степени устраняются.

Автоматизированный релиз партии

Используя интеллектуальные контракты, может быть достигнуто автоматическое выброс 92 % пряных лекарств. Умные контракты автоматически проверяют критерии соответствия для каждой партии, например: B. История температуры, отчеты о контроле качества и сертификаты. Если все критерии выполняются, партия выпускается автоматически. Это значительно ускоряет процесс выпуска и уменьшает ручные ошибки.

Токен качественных данных: NFT для прозрачности и увеличения стоимости

Неудовлетворимые токены (NFTS), которые изначально были популярны в области цифрового искусства и предметов коллекционирования, также предлагают инновационные приложения в холодной цепи. NFT - это уникальные цифровые активы, которые хранятся на блокчейне. Они могут быть использованы для того, чтобы токен качественные данные и функции устойчивости продуктов в холодной цепи и для прозрачного и неизменного. Примеры токенизированных данных качества являются:

Генетические отпечатки пальцев в органическом мясе

С высококачественным органическим мясом NFT можно использовать для документирования генетического отпечатка пальца животного и происхождения мяса. Это создает прозрачность и доверие для потребителей, которые ценят качество и устойчивость.

Спектральные анализы фармацевтических ингредиентов

NFTS можно использовать для фармацевтических ингредиентов для документирования спектральных анализов и других качественных тестов. Это обеспечивает подробную прослеживаемость качества и чистоты качественного ингредиента.

Углеродный след на палитру

Углеродный след палитры или продукта может быть токен. Это создает прозрачность на воздействие цепочки поставок на окружающую среду и позволяет потребителям принимать обоснованные решения о покупке.

Рынок NFT для качественных данных и функций устойчивости позволяет поставщикам дифференцировать себя посредством прозрачности и устойчивости и достигать ценовых премий в размере 8-15 % для очевидных устойчивых продуктов. Потребителям предоставляется доступ к проверенной информации о качестве и происхождении продуктов и могут принимать более сознательные решения о покупке.

Цепочка охлаждения автопилота: синергия разрушительных технологий

Видение «цепочки охлаждения автопилота» описывает полную интеграцию и синергию ИИ, IoT и блокчейна в самоорганизующую и автономную экосистему. В этом видении автономные системы и интеллектуальные алгоритмы плавно взаимодействуют, чтобы управлять всей холодной цепи без или с минимальным вмешательством человека.

Архитектура автономной экосистемы: взаимодействие интеллектуальных компонентов

Архитектура цепочки охлаждения автопилота основана на конвергенции AI, IoT, блокчейна и автономных систем (см. Рисунок 1 в исходном тексте). Эти технологии образуют интегрированную экосистему, в которой данные, информация и решения заменяются в режиме реального времени.

Ключевые компоненты и их взаимодействие: автономия на всех уровнях

Цепочка охлаждения автопилота состоит из нескольких ключевых компонентов, которые действуют автономно и взаимодействуют друг с другом:

Автономное охлаждение: интеллектуальное склады без вмешательства человека

• Omron LD-60 роботов с -25 ° C-сабительностью: автономные мобильные роботы (AMR), такие как Omron LD-60, специально разработаны для использования в магазинах охлаждения и могут работать при температуре до -25 ° C. Эти роботы берут на себя такие задачи, как хранение, аутсорсинг, выбор и транспорт поддонов автономно и эффективно.
• Цифровой близнец для моделирования изменений пропускной способности: цифровой близнец охлаждающего подшипника, виртуальное представление физического склада, позволяет моделировать изменения и оптимизацию процесса. Различные сценарии могут быть проверены с помощью моделирования, и оптимальная конфигурация склада может быть определена до внесения физических изменений.
• Процесс черных для динамических настройки макета: несколько автономных роботов могут работать вместе как рой и координировать свои движения и задачи. График кровопролития позволяет динамическим корректировкам макета на складе, чтобы гибко адаптироваться к измененным требованиям. Например, роботы могут открывать новые полки автономно или расширять существующие коридоры для оптимизации потока товаров.

Самостоятельно транспортные средства: автономный транспорт на улице

• Униформа блокчейна книги для грузовых документов: грузовики с самостоятельным вождением и другие автономные средства транспорта Используйте единую книгу блокчейна для грузовых документов и транспортных документов. Это устраняет бумажные документы, ускоряет административные процессы и повышает прозрачность и безопасность транспорта.
• Связь V2X с холодными магазинами для обеспечения предварительной нагрузки: V2X Communication (транспортное средство до каждого) обеспечивает связь между автономными средствами транспорта и холодными магазинами. Например, грузовики могут заменить информацию о нагрузке и требуемой погрузочной рампе перед прибытием в холодный магазин. Это позволяет обеспечить предварительную нагрузку и ускорять процесс оболочки.
• АИ-контролируемые изменения маршрута в случае изменений погоды: автономные средства транспорта используют системы планирования маршрутов, контролируемые ИИ, которые принимают во внимание погодные условия, прогнозы трафика и другие данные в реальном времени. В случае неожиданных изменений в погоде или пробных запуска системы могут рассчитывать альтернативные маршруты автономно и динамически регулировать маршрут, чтобы избежать задержек и поддерживать время доставки.

На основе беспилотников в последнюю милю: автономная доставка к входной двери

• Квадрокоптер с 25 кг полевой нагрузки и диапазоном 120 км: беспилотники, особенно квадрокоптер, могут использоваться для автономной доставки на последнюю милю. Современные беспилотники могут иметь полезные нагрузки до 25 кг и диапазоны достижения до 120 км. Это обеспечивает быструю и эффективную доставку температурно -чувствительных товаров, особенно в городских районах или труднодоступным в регионах.
• Термоэлектрическое охлаждение с помощью элементов Пельтье: Чтобы обеспечить целостность температуры во время полета дронов, можно использовать системы термоэлектрического охлаждения с элементами пельтьер. Элементы Peltier обеспечивают компактное и легкое охлаждение без движущихся частей, идеально подходящих для использования в беспилотниках.
• Управление доступом на основе блокчейна: системы геозонирования на основе блокчейна обеспечивают безопасную и контролируемую доставку с помощью дронов. Геозование определяет виртуальные зоны, в которых беспилотники разрешают работать. Контроль доступа на основе блокчейна гарантирует, что только авторизованные беспилотники могут летать в определенные зоны и прекратить доставку доставки.

Экономические последствия: повышение эффективности и снижение затрат

Согласно прогнозам McKinsey, внедрение систем автопилота в холодной цепи приведет к значительным экономическим последствиям к 2030 году:

40-50 % более низкие эксплуатационные расходы

Автономные системы автоматизируют многие ручные процессы и оптимизируют использование ресурсов, что приводит к значительному снижению эксплуатационных затрат. Расходы на персонал, затраты на энергию и затраты на техническое обслуживание могут быть значительно снижены с помощью ИИ, IoT и автономных систем.

Снижение транзакционных издержек на 85 %

Технология блокчейна и цифровые грузовые бумаги устраняют бумажные документы и автоматизируют административные процессы. Это приводит к резкому снижению транзакционных издержек в связи с обработкой документов, таможенным очистком и обработкой платежей.

Точность доставки 99,99 %

АИ-контролируемый планирование маршрутов, мониторинг в режиме реального времени и автономные системы минимизирует человеческие ошибки и оптимизируют процессы доставки. Это приводит к чрезвычайно высокой точке доставки до 99,99 %, что особенно важно для температуры -чувствительной и времени -критической товарной.

100 % соответствие ESG

Цепочка охлаждения автопилота обеспечивает комплексное сборы и анализ данных в отношении аспектов устойчивости. Оптимизируя маршруты, используя энергоэффективные технологии и уменьшая пищевые отходы, автономная холодная цепь способствует достижению целей ESG (экологическое, социальное, управление) и обеспечивает комплексную отчетность ESG.

Дорожная карта к автономной холодной цепи: сдвиг парадигмы в логистике

Интеграция ИИ, IoT и блокчейна отмечает фундаментальный сдвиг парадигмы в логистике холодной цепи. Это больше не линейное повышение эффективности, а о создании самоорганизующихся сетей цепочки поставок, которые являются адаптивными, устойчивыми и прозрачными. В то время как такие компании, как RealCold и Blue Yonder, уже внедряют повышение производительности 30-40 %, используя AI-контролируемый WMS, блокчейн IBM Food Trust показывает, что полная прозрачность и отслеживание больше не являются утопией.

Следующий эволюционный уровень будет обусловлен появляющимися технологиями, такими как квантовые вычисления и нейроморфные чипы. Квантовые компьютеры обещают экспоненциальное увеличение вычислительной мощности, что позволит моделировать моделирование целых экосистем цепочки поставок и очень сложные задачи оптимизации. Нейроморфные чипы, которые разрабатываются в соответствии с моделью человеческого мозга, могут революционизировать энергоэффективность систем ИИ и дополнительно способствовать использованию ИИ в приложениях по крае.

Нормативная цепочка охлаждения автопилота требует новых структур для моделей цифровой ответственности и этики ИИ в автоматизированных цепях принятия решений. Вопросы ответственности в случае неправильных решений автономных систем, защита данных в сетевых цепях поставок и этические последствия решений, контролируемых AI, должны быть рассмотрены.

Компании, которые в настоящее время инвестируют в эти разрушительные технологии и активно разрабатывают трансформацию в автономную холодную цепь, позиционируются как архитекторы эпохи будущей логистики. Вы не только выиграете от значительного снижения эффективности и снижения затрат, но также получите конкурентное преимущество на все более оцифрованном и устойчивом рынке. Дорога к автономной холодной цепи - началось путешествие к новой эре, контролируемой температурой логистики.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Конрад Вольфенштейн

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus