Дорожня карта до автономного ланцюга охолодження автопілоту: цифрова трансформація холодного ланцюга з AI, IoT та blockchain як ключові технології

Дорожня карта для автономної логістики ланцюга охолодження: цифрова трансформація з AI, IoT та blockchain

Сучасна логістика холодного ланцюга знаходиться в переломному моменті. Поєднання штучного інтелекту (AI), Інтернет речей (IoT) та технології блокчейн створює нові можливості для значного підвищення ефективності, прозорості та стійкості. Ці інновації не тільки перетворюють існуючі процеси, але й прокладають шлях до "логістики ланцюга охолодження автопілоту" з автономним зберіганням, оптимізованими транспортними маршрутами та інтелектуальними контрактами.

Штучний інтелект та механічне навчання: Нейронний контроль логістики охолодження ланцюга

Автоматизована оптимізація процесів на складах

Системи управління складами, що підтримуються AI, оптимізують різні операційні параметри в режимі реального часу, включаючи:

• Управління запасами: Алгоритми прогнозування аналізують сезонні коливання та зменшують витрати на зберігання.
• Контроль працівників: носячі дані розпізнають втому та оптимізують планування додатків.
• Споживання енергії: моделі AI прогнозують вимоги до охолодження на основі даних про погоду та доставки.

Приклад з Флориди показує, що інтелектуальне кластерне утворення замовлень на вибір скоротило час шляху на 47 %, тоді як споживання енергії знизилося на 22 % у пік.

Прогностичне обслуговування для безперебійної логістики холодного ланцюга

Сучасні сенсорні технології та машинне навчання можуть активно запобігти експлуатаційним розладам. Аналізуючи дані датчиків, такі як вібрація, споживання електроенергії та тиск холодоагенту, цикли технічного обслуговування були оптимізовані, а час зменшився на 73 %. Крім того, "середній час між невдачами" (MTBF) збільшувався з холодних систем з 1200 до 2800 годин.

Оптимізація маршруту: ефективність та стійкість у транспорті

Алгоритм гібридної оптимізації поєднує в собі генетичне програмування з імітованим віднизу для обчислення найкращих транспортних маршрутів. Це враховує:

1. Підтримка температури: максимальне відхилення 0,5 ° С для температурних товарів, таких як вакцини.
2. Ефективність палива: оптимізація маршрутів на основі топографії та прогнозів трафіку.
3. Скорочення CO2: стійка логістика як частина керівних принципів ESG.
4. Пунктуальність: Точність доставки 99,3 % у зоні свіжих товарів.

У пілотному дослідженні з 200 вантажними автомобілями порожні поїздки можуть бути зменшені з 24 % до 7 %, а споживання енергії зменшилося на 18 %.

IoT та RFID: сенсорна нервова система логістики холодного ланцюга

Моніторинг температури в режимі реального часу за допомогою датчиків IoT

Виміряйте та відстежуйте високоточні датчики IoT та стежте за температурою по всій логістиці холодного ланцюга. Ці датчики пропонують:

• Точність вимірювання ± 0,1 ° C,
• Автономна калібрування для забезпечення надійних вимірюваних значень,
• Інтеграція вібраційних моделей для оцінки якості транспортних товарів.

Дані постійно аналізуються, а це означає, що потенційні відхилення розпізнаються та повідомляються в режимі реального часу.

RFID -технологія для постійної прозорості

RFID теги та шлюзи IoT створюють цифрову систему Twin для піддонів. Тут рухаються та керуються рухи, час зберігання та індикатори якості. Це призводить до майже безперечної простежуваності з точністю 99,4 %.

Крайові обчислення: децентралізована обробка даних датчиків

Обчислювальні вузли туману можна обробити на місці, що різко скорочується час реакції. Критичні події, такі як відхилення температури, можуть бути визнані за кілька секунд і можуть бути ініційовані відповідні заходи.

Blockchain: безпека та прозорість у логістиці холодного ланцюга

Простежуваність, що підтримується блокчейном

Децентралізована архітектура блокчейн дозволяє забезпечити захисне маніпуляційне зберігання даних транспорту та температури. Це покращує безпеку харчових продуктів та скорочує період відтерокуляції забруднених продуктів з декількох днів до декількох секунд.

Розумні контракти на автоматизацію відповідності

Автоматизовані контракти перевіряють відповідність у режимі реального часу, наприклад, B. Настанови щодо HACCP та ВВП та проведення автоматичних процесів ескалації для регулярних порушень.

Позначення якості даних

Якості продукції можна демонструвати за допомогою непереборних жетонів (NFT). Наприклад, ці сертифікати NFT можуть містити таку інформацію:

• Генетичні відбитки пальців органічного м’яса,
• Спектральний аналіз фармацевтичних інгредієнтів,
• Доказ стійкості по всьому ланцюгу поставок.

Логістика ланцюга охолодження автопілоту: повністю автоматизоване майбутнє

Майбутнє логістики холодних ланцюгів полягає у повністю автономній та високо розумній інфраструктурі. Сюди входить:

1. Автономні підшипники охолодження з флотами роботи самостійного посередника та цифровими близнюками для оптимізації потужностей.
2. Самостійні засоби транспорту з оптимізацією маршруту, керованими AI, та автоматизованим забезпеченням навантаження.
3. Поставка на основі безпілотників з точним GPS-навігацією та контролем доступу на основі блокчейна.

Економічні та екологічні наслідки

За прогнозами, автономні ланцюги охолодження можуть принести такі переваги до 2030 року:

• Зниження експлуатаційних витрат на 40-50 %,
• Мінімізація трансакційних витрат на 85 % за допомогою Blockchain Solutions,
• Точність доставки майже 100 %,
• Максимальна відповідність ESG за допомогою сталого планування транспорту.

Подальший розвиток логістики холодного ланцюга

Поєднання AI, IoT та Blockchain призводить до повністю автономної та ефективної логістики ланцюга охолодження. Незважаючи на те, що сучасні технології вже забезпечують значне підвищення продуктивності, наступний етап розвитку буде здійснюватися шляхом використання квантових обчислень та нейроморфних мікросхем. Компанії, які інвестують у ці інновації на ранній стадії, знаходяться на вершині галузі як піонерів з автономної логістики.

Від барів до глобального: МСП завойовують світовий ринок розумною стратегією - Зображення: xpert.digital

У той час, коли цифрова присутність компанії вирішує її успіх, виклик, як ця присутність може бути розроблена автентично, індивідуально та широко. Xpert.digital пропонує інноваційне рішення, яке позиціонує себе як перехрестя між промисловим центром, блогом та послом бренду. Він поєднує переваги каналів комунікації та продажів на одній платформі та дозволяє публікувати 18 різних мов. Співпраця з порталами -партнерами та можливість публікувати внески в Google News та дистриб'ютора преси з близько 8000 журналістів та читачів максимізують охоплення та видимість вмісту. Це є важливим фактором зовнішніх продажів та маркетингу (символи).

Детальніше про це тут:

• Автентичний. Індивідуально. Глобальний: стратегія Xpert.digital для вашої компанії

IoT & Blockchain: Ключ до більшої ефективності та стійкості в холодному ланцюзі

Логістика охолодження ланцюга, основа нашої глобальної харчової та фармацевтичної промисловості, означає глибоку трансформацію на порозі. Традиційні, часто ручні та фрагментовані процеси все більше замінюються від зміни парадигми на повністю оцифровану, розумну та автономну ланцюг цінності. У центрі уваги цієї революції є три ключові технології: штучний інтелект (AI) та машинне навчання (ML), Інтернет речей (IoT) з його всюдисущими датчиками та технологією blockchain, що забезпечує прозорість та незмінну безпеку даних.

Динаміка цього розвитку підкріплюється вражаючими прикладами та прогнозами. Партнерство між Realcold та Blue Yonder ілюструє, як системи управління складами (WMS) (WMS) не тільки автоматизують процеси зберігання, але й можуть реалізувати значну економію до 35 % в експлуатаційних витратах за допомогою прогнозних аналізів та інтелектуального розподілу ресурсів. Ці підвищення ефективності є не лише прибутком для окремих компаній, але й сприяють глобальній стійкості, захищаючи ресурси та зменшуючи продовольчі відходи.

Європейський ринок холодних ланцюгів, важливий показник глобального розвитку, до 2028 року буде відчувати зростання на 76,8 мільярдів доларів. Основними рушієм цього зростання є рішення IoT, які дозволяють моніторинг температури в реальному часі у всій ланцюзі поставок. Цей повний контроль має вирішальне значення, оскільки коливання температури можуть призвести до значних втрат продукту. Через раннє виявлення та корекцію температурних відхилень системи IoT можуть зменшити втрати продукту на приблизно 20-30 %, що має величезне значення як економічно, так і екологічно.

Технологія blockchain, спочатку відома за допомогою криптовалют, таких як біткойн, розгортає свій потенціал у холодному ланцюзі, особливо в області простежуваності та прозорості. Такі ініціативи, як IBM Food Trust, вражаючі показують, як блокчейн може різко скоротити час підтримки забрудненої їжі. Хоча традиційні методи часто потребують днів для визначення походження та розподілу забруднених продуктів, blockchain дозволяє майже миттєве відстеження у другому фракціях. Що стосується IBM Food Trust, пробний період за 7 днів зменшився до вражаючих 2,2 секунди. Ця швидкість має вирішальне значення для мінімізації ризиків для здоров'я, для уникнення великих заходів для відкликання та зміцнення довіри споживачів до безпеки харчових продуктів.

Ці три технології-AI, IoT та blockchain-не є ізольованими нововведеннями, а сходяться на загальне бачення: "ланцюг охолодження автопілоту". Це бачення описує майбутнє, в якому автономні роботи складів, самооптимізуючі транспортні маршрути та розумні контракти на самообробку керують усією ланцюгом поставок без мінімального втручання людини. Ланцюг охолодження автопілоту - це більше, ніж просто підвищення ефективності; Це основне перероблення логістики холодного ланцюга на основі стійкості, стійкості та безпрецедентної прозорості.

Штучний інтелект та машинне навчання: мозок розумного холодного ланцюга

Штучний інтелект та машинне навчання формують нейронну мережу, яка керує автономним холодним ланцюгом. Вони дозволяють системам вчитися з даних, розпізнавати закономірності, робити прогнози та оптимізувати рішення в режимі реального часу. У логістиці охолодження ланцюга, це проявляється в різних додатках, що варіюються від динамічної оптимізації процесів у складах до прогнозного обслуговування та інтелектуального планування маршрутів.

Динамічна оптимізація процесів на складах: ефективність за допомогою адаптивності

У сучасних магазинах охолодження, які часто представляють складні та динамічні середовища, системи управління складами, керовані AI, відіграють центральну роль. Ці системи використовують підкріплювальне навчання, метод машинного навчання, в якому агент (в даному випадку WMS) навчається приймати оптимальні рішення шляхом взаємодії з оточенням. Система постійно аналізує різноманітні дані в реальному часі, щоб адаптивно адаптувати пріоритетність завдання та розподіл ресурсів. Найважливіші точки даних включають:

Коливання

Логістика охолодження ланцюга часто характеризується значними сезонними коливаннями, особливо в заморожених продуктах, в яких зміни 20-30 % або більше не є рідкістю. Системи AI аналізують історичні дані про продаж, прогнози погоди та сучасні тенденції на ринку, щоб точно прогнозувати майбутні коливання. Ця прогнозована здатність дозволяє оптимально планувати потужність зберігання та персонал та уникати вузьких місць або зайвих стендів. Крім того, системи AI можуть динамічно призначати місця для зберігання, щоб мінімізувати стежки вибору та максимізувати швидкість конверта.

Можливості працівника та держава

Ефективність складських процесів багато в чому залежить від роботи працівників. Сучасні системи AI інтегрують носячі дані для моніторингу стану та втоми працівників у режимі реального часу. Наприклад, датчики в носій можуть вимірювати частоту серцевих скорочень, температуру тіла та рівня активності. Ці дані аналізуються для розпізнавання перевантаження та динамічного адаптації робочих планів. Уникаючи втоми та оптимізації робочих процесів, продуктивність праці може бути підвищена і ризик роботи з роботою може бути знижена. Крім того, системи AI можуть інтелектуально розповсюджувати завдання, наприклад, призначивши більш складні завдання досвідченим працівникам та простіше діяти за допомогою менш досвідчених сил або автоматизованих систем.

Моделі споживання енергії та прогнози

Охолоджувальні підшипники -це енергетичні споруди, а витрати на енергоносії становлять значну частину експлуатаційних витрат. Системи AI аналізують історичні структури споживання енергії у зв'язку з даними погоди, планами доставки та даними про запаси, щоб точно передбачити майбутні вимоги до охолодження. Виходячи з цих прогнозів, ємність охолодження може контролюватися залежно від навантаження, що дозволяє уникнути зайвих продуктивності охолодження та, таким чином, енергетичних відходів. У часи низьких навантажень потужність охолодження може бути зменшена, в той час як вона піднімається вчасно у разі очікуваних точкових навантажень. Крім того, системи AI можуть ідентифікувати потенціал оптимізації при взаємодії різних одиниць охолодження та вибрати найефективніший спосіб роботи.

Конкретне тематичне дослідження Флориди демонструє ефективність цієї динамічної оптимізації процесу. Використовуючи утворення кластерів на основі AI, на замовлення доручення, час шляху в магазині охолодження може бути скорочено на вражаючі 47 %. У той же час, витрати на охолодження були зменшені на 22 % за допомогою інтелектуального контролю компресора залежного від навантаження. Ці результати ілюструють величезний потенціал ШІ для підвищення ефективності та зменшення експлуатаційних витрат у магазинах охолодження.

Прогнозування технічного обслуговування: мінімізуйте часи, зменшити витрати

Прогнозне обслуговування, ще одне поле застосування від KI та ML, має на меті прогнозувати невдачі охолоджувальних одиниць та інших критичних компонентів у холодному ланцюзі та ініціювати заходи профілактичного обслуговування, перш ніж будуть дорогі збої. Сучасні охолоджуючі блоки оснащені різноманітними датчиками, які постійно фіксують дані про коливання, поглинання струму, тиск холодоагенту, температуру та інші відповідні параметри. Ці дані датчиків переносяться на центральну хмарну платформу, де вони порівнюються з великими історичними моделями невдачі. Наприклад, хмарна платформа Blue Yonders отримує доступ до бази даних з понад 500 000 історичних моделей невдач, щоб визнати аномалії та потенційні невдачі на ранній стадії.

У реальній заяві в Техасі значні вдосконалення можуть бути досягнуті за допомогою прогнозного обслуговування:

Збільшити MTBF (середній час між невдачами)

Середній час роботи між невдачами (MTBF) холодних систем був більш ніж удвічі з 1200 до 2800 годин. Це значне збільшення надійності не тільки скорочує простої, але й продовжує тривалість життя систем та зменшує витрати на обслуговування в довгостроковій перспективі.

Скорочення незапланованого простою

Незапланований час простою, що часто призводить до перебоїв у виробництві та втрат продукту, може бути зменшений на 73 %. Через раннє виявлення потенційних збоїв роботи з технічного обслуговування можна запланувати та виконувати до того, як станеться фактична невдача. Це мінімізує нахили виробництва та забезпечує плавну роботу холодного ланцюга.

Оптимізація замовлень запчастин

Прогнози попиту, що підтримується AI, дозволяють більш точне планування замовлень на запчастини. Аналізуючи Historia The Historia, моделі відмови та передбачувані ймовірності за замовчуванням, системи AI можуть автоматично викликати потребу в запасних частинах та замовлень. Це оптимізує складання запасних частин, зменшує витрати на зберігання та гарантує, що необхідні деталі доступні вчасно, щоб мати можливість ефективно виконувати роботу з технічного обслуговування. У застосуванні Realcold ефективність замовлень на запчастини була збільшена на 35 %.

Оптимізація маршруту за кількома обмеженнями: Інтелектуальна навігація для температурних товарів

Транспортна логістика в холодному ланцюзі є особливими проблемами, оскільки, крім звичайних логістичних параметрів, таких як час доставки та витрати, відповідність також має вирішальне значення. Системи оптимізації маршруту, що підтримуються AI, враховують різноманітні обмеження для планування оптимальних транспортних маршрутів, які забезпечують цілісність температури товарів та максимальну ефективність. Гібридний алгоритм, який поєднує в собі генетичне програмування з імітованим відпалом, виявився особливо ефективним для вирішення цих складних завдань оптимізації. Цей алгоритм також оптимізує такі параметри:

Температурне обслуговування

Дотримання найближчих температурних діапазонів є важливим для температурних продуктів, особливо у фармацевтичному секторі. У випадку фармацевтичного транспорту часто потрібно максимальне відхилення температури (Δt) менше 0,5 ° С. Система оптимізації маршруту враховує погодні умови, профілі маршрутів та теплові властивості транспортних засобів, щоб вибрати маршрути, що максимально збільшують температуру. Це може включати, наприклад, уникнути маршрутних секцій з надзвичайним сонячним випромінюванням або використання маршрутів з дешевшими кліматичними умовами.

Ефективність палива

Витрати на пальне є важливим фактором витрат у транспортній логістиці. Система оптимізації маршруту враховує топографію, прогнози трафіку та обмеження швидкості для планування ефективних маршрутів. Уникають Slims, вибираються оптимальні швидкості та перетворюють пробки, щоб мінімізувати споживання палива та в той же час, щоб дотримуватися часу доставки.

Баланс та стійкість CO2 (звітність ESG)

Аспекти стійкості стають все більш важливими в логістиці. Система оптимізації маршруту інтегрує багатооб'єктну оптимізацію з метою врахування екологічних цілей на додаток до економіки. Мінімізація слідів СО2 - це центральна проблема. Система вибирає маршрути, що мінімізують споживання палива і, таким чином, викиди CO2. Крім того, альтернативні варіанти палива та більш екологічні засоби транспорту можуть бути включені в оптимізацію. Детальний запис та аналіз викидів CO2 дозволяє комплексну звітність ESG (екологічна, соціальна, управління) та підтримує компанії у виконанні своїх цілей щодо сталого розвитку.

Вікно часу доставки та пунктуальність

Відповідність узгодженому вікні часу доставки має найвищий пріоритет у логістиці холодних ланцюгів, особливо при транспорті свіжих товарів. Наприклад, точність доставки 99,3 % часто потрібна для транспортування свіжого м’яса. Система оптимізації маршруту враховує прогнози трафіку, інформацію про будівельні майданчики та історичні дані доставки з метою обчислення реалістичних часових вікон доставки та планування маршрутів, що забезпечують пунктуальну доставку. У разі непередбачених подій, таких як пробки або аварії, система може динамічно обчислити альтернативні маршрути та регулювати час доставки в режимі реального часу.

Пілотне дослідження з 200 вантажівками в Техасі продемонструвало ефективність цієї системи маршрутизації на основі AI. Використовуючи систему, кількість порожніх поїздок може бути зменшена з 24 % до 7 %, тоді як споживання енергії було зменшено одночасно на 18 %. Ці результати підкреслюють потенціал ШІ для оптимізації транспортної логістики в холодному ланцюзі, зменшення витрат та покращення стійкості.

IoT та RFID: сенсорна нервова система холодного ланцюга

Інтернет речей (IoT) та радіочастотна ідентифікація (RFID) утворюють сенсорну нервову систему холодного ланцюга. Датчики IoT постійно записують дані про температуру, вологість, вібрації, розташування та інші відповідні параметри у всьому ланцюзі поставок. Технологія RFID дозволяє автоматичну ідентифікацію та переслідування продуктів та піддонів. Поєднання цих технологій створює повну прозорість та реальний моніторинг холодного ланцюга, що є важливим для забезпечення якості продукції та безпеки харчових продуктів.

Моніторинг температури в режимі реального часу за допомогою самокалібрувальних датчиків: точність та надійність

Сучасні датчики IoT, такі як SmartSense T7 від Digi, - це високорозвинені пристрої, які дозволяють точно та надійним моніторингом температури в холодному ланцюзі. Ці датчики поєднують ряд передових технологій:

Датчик PT1000-температури з високою точністю

Датчики PT1000 - це термометри стійкості до платини, які відомі своєю високою точністю та стабільністю. SmartSense T7 досягає точності температури ± 0,1 ° C, що є важливою для моніторингу температурних продуктів, таких як фармацевтичні препарати та високоякісна їжа.

Датчики вологи MEMS: Крім температури, вологість повітря також відіграє важливу роль у якості продукції в холодному ланцюзі. Датчики вологості MEMS (мікроелектрична механічна система) дозволяють точно вимірювати відносну вологість у діапазоні 0-100 % RF з точністю ± 1,5 %. Контроль вологості особливо важливий для зберігання та транспортування фруктів, овочів та інших свіжих продуктів, щоб уникнути конденсації та утворення цвілі.

Триосні датчики прискорення для виявлення удару

Вібрації та удари під час транспорту можуть призвести до пошкодження чутливих продуктів. Триосні датчики прискорення записують прискорення у трьох просторових напрямках і дозволяють виявити шишки та вібрації. Ці дані можуть бути використані для виявлення неправильного поводження, пошкодження документів та оптимізації транспортних процесів, щоб мінімізувати пошкодження продукту.

Lorawan підключення з великою досяжністю та енергоефективністю

Lorawan (мережа широкої діапазону) - це радіотехнологія, яка характеризується його великим охопленням (до 10 км) та низьким споживанням енергії. Це дає змогу надійну передачу даних датчиків у всьому холодному ланцюзі, також у віддалених областях або в середовищах із складними радіомовами. Енергоефективність Лоравана дозволяє довгий час роботи акумулятора датчиків, що зменшує зусилля з технічного обслуговування.

При практичному використанні ці сучасні датчики IoT пропонують ряд переваг:

256-годинна буферизація даних про вимірювання у разі відмови мережі

Якщо мережеве з'єднання не вдається, датчики можуть заощадити дані вимірювання локально протягом 256 годин. Як тільки підключення відновлюється, буферизовані дані автоматично передаються на хмарну платформу. Це також забезпечує повний запис даних для тимчасових перебоїв у спілкуванні.

Автономна калібрування за допомогою референтних платинових резисторів

Для забезпечення довгострокової точності датчиків необхідна регулярна калібрування. Сучасні датчики мають автономні механізми калібрування, які використовують референтні опір платини, щоб автоматично перевірити кар’єру датчиків та адаптуватися, якщо це необхідно. Це зменшує зусилля з технічного обслуговування та гарантує, що датчики забезпечують точно вимірювані значення протягом усього свого життя.

Аналітика прогнозування якості шляхом співвідношення вібраційних моделей з якістю продукції

Записані дані про вібрацію можуть бути використані не лише для виявлення шоку, але й для прогнозної аналітики якості. Аналізуючи моделі вібрації, можна зробити висновки щодо якості продукції. Певні вібраційні схеми можуть вказувати, наприклад, початкове пошкодження чутливих продуктів. Через раннє виявлення таких закономірностей можна ініціювати профілактичні заходи, щоб уникнути великих пошкоджень.

Інтеграція RFID для повної прозорості: цифрові близнюки для піддонів та продуктів

Інтеграція технології RFID (радіочастотна ідентифікація) в холодний ланцюг забезпечує постійну прозорість та відстеження продуктів та піддонів. RFID-TAG ROAN (UHF GEN2V2) та IoT Gateways поєднують фізичний та цифровий світ з цифровою системою-близнюком. У холодному ланцюзі використовуються два основні типи тегів RFID, які відрізняються наступним чином:

• Пасивні теги RFID мають діапазон від 8 до 12 метрів, статичний інтервал оновлення та пасивна концепція енергії. Вони коштують від 0,10 до 0,50 євро за одиницю.
• Активні датчики BLE, з іншого боку, пропонують діапазон від 50 до 100 метрів, інтервал оновлення від 15 секунд до 10 хвилин і використовуйте акумулятор з терміном п'ять років. Ці датчики значно дорожчі, з витратами від 15 до 30 євро за одиницю.

Пасивні теги RFID

Пасивні теги RFID недорогі і не потребують власного джерела живлення. Вони активуються енергією читача, а потім відправляють ваш чіткий ідентифікаційний номер назад. Пасивні теги RFID добре підходять для додатків, де потрібна економічно вигідна ідентифікація маси, наприклад: B. Маркування піддонів або окремих продуктів. Однак їх діапазон обмежений 8-12 метрів, і ви не можете записувати дані в режимі реального часу, такі як температура або місце розташування.

Активні датчики BLE

Активні датчики BLE (низька енергія Bluetooth) мають власний джерело живлення (акумулятор) і можуть постійно записувати та надсилати дані. У вас є більший діапазон (50-100 метрів) як пасивні теги RFID і можете вимірювати дані в режимі реального часу, такі як температура, вологість, розташування та вібрації. Активні датчики BLE підходять для застосувань, в яких необхідний детальний моніторинг у реальному часі та більший діапазон, наприклад: B. Переслідування температури -чутливих товарів під час транспортування або моніторингу охолоджувальних контейнерів.

Типовий сценарій програми в Realcold ілюструє переваги інтеграції RFID:

RFID теги в кожному піддоні.

Зберігаючи на складі охолодження, кожній палітрі забезпечується Day RFID. Цього дня зберігається інформація, як час зберігання, походження продукту, тип продукту та, якщо необхідно, пакетна інформація. Ці дані автоматично записуються та передаються в систему управління складами.

Вузли шлюзу на перехрестях зони охолодження доріжок руху струм руху

Шлюзи IoT встановлюються на переходах між різними холодними зонами на складі. Ці шлюзи автоматично записують теги RFID піддонів, які проходять ці зони. Як результат, руху течій товарів на складі переслідуються в режимі реального часу. Система знає в будь -який час, де знаходиться Палітра і як довго вона пройшла, в якій зона охолодження.

Моделі машинного навчання розпізнають аномалії в потоці товарів

Записані дані руху аналізуються моделями машинного навчання з метою розпізнавання аномалій у потоці товарів. Наприклад, несподівані затримки, об'їзд або залишки визначених областей зберігання можуть бути визнані аномаліями. Система може автоматично спровокувати тривоги, коли аномалії визнані таким чином, щоб персонал складу міг втрутитися вчасно та виправити потенційні проблеми. На практиці точність виявлення аномалії за допомогою моделей машинного навчання досягає значень 99,4 %.

Архітектури обчислювальних обчислень для рішень у режимі реального часу: Інтелект у кулуарах мережі

Edge Computing, які також називаються обчисленнями FOG, наближає обчислювальну потужність та обробку даних ближче до місця виробництва даних, тобто "край" мережі. У холодному ланцюзі це означає, що шлюзи і датчики IoT не тільки збирають дані, але й беруть на себе частину обробки даних безпосередньо на сайті. Обчислювальні вузли FOG, такі як DUSUN DSGW-380,-це потужні пристрої, оснащені багатоядерними процесорами, інтегрованими базами даних та регулярною інженерією.

Переваги крайових обчислень у холодному ланцюзі:

Скорочується час затримки та швидший час реакції

За допомогою даних датчика попередньої обробки безпосередньо на місці час затримки скорочуються, а час реакції скорочується. Замість того, щоб переносити всі дані в хмару та обробляти там, часові критичні рішення приймаються безпосередньо на межі. Це особливо важливо для температурних сигналів. Якщо датчик визначає відхилення температури, вузол обчислень туману може негайно спровокувати тривогу, не чекаючи обробки в хмарі. Це скорочує час відгуку на температуру тривоги в середньому 4,2 хвилини до 11 секунд.

Зниження забруднення пропускної здатності та хмарних витрат

Попередня обробка даних на краю зменшує кількість даних, які необхідно передати в хмару. До хмари надсилаються лише відповідні дані або агрегована інформація. Це зменшує діапазон мережі та зменшує витрати на зберігання та обробку хмар.

Підвищена стійкість та безпека відмови

Системи обчислювальних обчислень можуть продовжувати працювати, якщо хмарне з'єднання перерве, навіть якщо хмарне з'єднання перервається. Наприклад, обчислювальні вузли FOG можуть підтримувати критичні функції, такі як моніторинг температури та тривога в режимі офлайн. Це збільшує надійність та надійність холодного ланцюга.

Вдосконалена безпека даних та захист даних

Обробляючи конфіденційні дані безпосередньо на краю, ризики захисту даних мінімізуються. Дані не повинні передавати в хмару через мережу, що зменшує ризик улови даних або несанкціонованого доступу. Обчислювальні вузли FOG також можуть реалізувати локальні механізми шифрування даних та контролю доступу з метою подальшого підвищення безпеки даних.

Обчислювальні вузли проти туману, такі як DUSUN DSGW-380, оснащені потужними ресурсами для ефективного виконання цих завдань для обробки крайової обробки:

4x Cortex-A53 Kerne @ 1,5 ГГц

Чотириядерний процесор пропонує достатню обчислювальну потужність для обробки даних датчиків у режимі реального часу, виконання алгоритмів машинного навчання та впровадження складних двигунів управління.

Інтегрована база даних SQL для аналізу тенденцій

Інтегрована база даних SQL дозволяє локальне зберігання та аналіз даних. Обчислювальні вузли FOG можуть проводити аналіз тенденцій на місці, щоб розпізнати закономірності та аномалії та надавати локальні панелі інформаційних інструментів для моніторингу в режимі реального часу.

Регулярний двигун з 500+ заздалегідь визначеними правилами IF-тоді

Інтегрований двигун управління дозволяє реалізувати складну логіку прийняття рішень безпосередньо на краю. Попередньо визначені правила IF-тоді можуть бути використані для автоматичного реагування на певні події чи умови. Наприклад, можна визначити правило, яке викликає тривогу, якщо температура перевищує певний поріг.

Апаратне шифрування AES-256

Апаратне забезпечення AES-256 Шифрування забезпечує високу безпеку даних. Як передача даних, так і зберігання даних на обчислювальному вузлі FOG захищені сильними механізмами шифрування.

Blockchain: децентралізована пам’ять ланцюга поставок

Технологія blockchain, яку часто називають "децентралізованою пам'яттю", пропонує революційну можливість підвищити прозорість, безпеку та довіру до холодного ланцюга. Blockchain - це розподілена база даних, яка зберігає транзакції в блоках, які криптографічно обкладені разом. Після включення в блокчейн дані незмінні та маніпулюють. Це робить blockchain ідеальною технологією для відстеження продуктів, перевірки сертифікатів та автоматизації процесів відповідності в холодному ланцюзі.

Архітектурна модель для блокчейнів холодного ланцюга: довіра через децентралізацію

Типова реалізація блокчейна для холодного ланцюга на основі тканини Hyperledger включає такі ключові компоненти:

Розумні контракти на автоматичні перевірки відповідності

Розумні договори -це договори самооброблення, умови яких написані в коді та зберігаються в блокчейні. Розумні контракти можуть бути використані в холодному ланцюзі для автоматичного проведення перевірки відповідності. Наприклад, розумний контракт може підтвердити історію температури продукту, перевіряючи дані, зібрані датчиками IoT у блокчейні. Якщо історія температури відповідає визначеним граничним значенням, відповідність автоматично підтверджується. Розумні контракти також можуть бути використані для перевірки ланцюгів сертифікатів (HACCP, ВВП). Автентичність та обгрунтованість сертифікатів зберігаються в блокчейні і можуть прозоро перевірити всі, хто бере участь у ланцюзі поставок.

Приватні колекції даних для конфіденційних даних

У холодному ланцюзі є чутливі дані, які не повинні бути видимими для всіх учасників блокчейна, наприклад: B. Ціни постачальників або детальний аудит якості. Приватні колекції даних з тканини Hyperledger дозволяють вибірково ділитися конфіденційними даними з уповноваженими сторонами. Ці дані зберігаються в окремих приватних базах даних, до яких лише уповноважені учасники мають доступ. У той же час, цілісність та незмінний з даних гарантуються технологією blockchain.

Oracle Services для інтеграції даних фізичного датчика

Оракулі служби необхідні для інтеграції даних фізичного датчика з реального світу в блокчейн. Оракулі є надійними третім -партійними постачальниками, які подають дані із зовнішніх джерел у блокчейн. Служби Oracle можна використовувати в холодному ланцюзі для запису підписів пристроїв IoT та штампів часу GPS у блокчейні. Підписи пристрою IoT гарантують, що дані, зібрані датчиками, є справжніми та не маніпулюються. GPS-Time Satch дозволяє розташувати місце та рух продуктів у ланцюзі поставок, щоб точно переслідувати.

Тематичне дослідження: фармацевтичний ланцюг поставок з блокчейн-pharmitedger

Проект Pharmitateger, ініціатива європейської фармацевтичної промисловості, вражаюче демонструє переваги блокчейна в фармацевтичній ланцюзі поставок. Pharmitedger має на меті покращити відстеження та безпеку ліків та боротьбу з поширенням підроблених ліків. Проект досяг наступних ключових вдосконалень фігури:

Зниження підроблених ліків

Використовуючи блокчейн, частка підроблених ліків у ланцюзі поставок знижувалася з 4,7 % до 0,2 %. Blockchain дозволяє безперебійне відстеження ліків від виробництва до пацієнта. Кожна станція в ланцюзі поставок документує передачу препарату в блокчейн. Це надзвичайно ускладнює підробку підробляти підроблені ліки в юридичний ланцюг поставок.

Скорочення часу аудиту

Час для аудитів у фармацевтичній ланцюзі поставок може бути скорочений з 120 годин до 45 хвилин. Blockchain дозволяє прозорі та незмінні докази всіх відповідних даних та документів. Аудити можна проводити більш ефективно, оскільки вся інформація є цифровою та центральною. Ручне отримання даних та обстеження значною мірою усуваються.

Автоматизований випуск пакетів

Використовуючи розумні контракти, можна досягти автоматичного випуску 92 % колючих ліків. Розумні контракти автоматично перевіряють критерії відповідності на кожну партію, такі як: B. Історія температури, звіти про контроль якості та сертифікати. Якщо всі критерії виконуються, партія випускається автоматично. Це значно прискорює процес випуску та зменшує помилки вручну.

Маркер якості даних: NFT для прозорості та збільшення вартості

Необхідні жетони (NFT), які спочатку були популярними в галузі цифрового мистецтва та колекціонування, також пропонують інноваційні програми в холодній ланцюзі. NFT - це унікальні цифрові активи, які зберігаються на блокчейні. Вони можуть бути використані для витоку даних про якість та функції стійкості продуктів у холодному ланцюзі та для відображення його прозоро та незмінних. Приклади даних про токенізовану якість:

Генетичні відбитки пальців в органічному м’ясі

При високоякісному органічному м'ясі NFT можна використовувати для документування генетичного відбитків тварин та походження м'яса. Це створює прозорість та довіру для споживачів, які цінують якість та стійкість.

Спектральний аналіз фармацевтичних інгредієнтів

NFT можуть використовуватися для фармацевтичних інгредієнтів для документування спектральних аналізів та інших тестів на якість. Це дозволяє детально простежити якість якості та чистоти інгредієнтів.

Вуглецевий слід на палітри

Вуглецевий слід палітри або продукт може бути жетоном. Це створює прозорість щодо впливу навколишнього середовища ланцюга поставок та дозволяє споживачам приймати обґрунтовані рішення щодо покупки.

Ринок NFT для якості даних та функції стійкості дозволяє постачальникам диференціювати себе за допомогою прозорості та стійкості та досягнення цінових премії 8-15 % для демонстративно стійких продуктів. Споживачі отримують доступ до перевіреної інформації про якість та походження продукції та можуть приймати більш свідомі рішення щодо покупки.

Ланцюг охолодження автопілоту: синергія руйнівних технологій

Бачення "ланцюга охолодження автопілоту" описує повну інтеграцію та синергію AI, IoT та блокчейна в самоорганізаційну та автономну екосистему. У цьому баченні автономні системи та інтелектуальні алгоритми безперешкодно взаємодіють, щоб керувати цілим холодним ланцюгом без мінімального втручання людини.

Архітектура автономної екосистеми: взаємодія інтелектуальних компонентів

Архітектура ланцюга охолодження автопілоту заснована на конвергенції AI, IoT, блокчейн та автономних систем (див. Малюнок 1 у вихідному тексті). Ці технології утворюють інтегровану екосистему, в якій дані, інформація та рішення замінюються в режимі реального часу.

Ключові компоненти та їх взаємодія: самостійність на всіх рівнях

Ланцюг охолодження автопілоту складається з декількох ключових компонентів, які діють автономно та взаємодіють між собою:

Автономне охолодження: розумне складання без втручання людини

• Роботи OMRON LD-60 з -25 ° C-Sutability: Автономні мобільні роботи (AMR), такі як OMRON LD-60, спеціально розроблені для використання в магазинах охолодження і можуть керуватися при температурі до -25 ° C. Ці роботи беруть на себе такі завдання, як зберігання, аутсорсинг, вибираючи та блідо-транспортування автономно та ефективно.
• Цифровий близнюк для імітації змін ємності: цифровий близнюк охолодження, віртуальне зображення фізичного складу, дозволяє моделювати зміни ємності та оптимізацію процесів. Різні сценарії можна перевірити за допомогою моделювання, а оптимальна конфігурація складу може бути визначена до здійснення фізичних змін.
• Процес почоріну для динамічних коригувань макета: Кілька автономних роботів можуть працювати разом як рій і координувати їх рухи та завдання. Діаграма крові дозволяє динамічні коригування макета на складі, щоб гнучко адаптуватися до змінених вимог. Наприклад, роботи можуть відкривати нові полиці автономно або розширити існуючі коридори для оптимізації потоку товарів.

Засоби транспорту самостійного транспорту: Автономний транспорт на вулиці

• Уніфікована блокчейн-книга для вантажних документів: самостійні вантажні автомобілі та інші автономні засоби транспорту використовують єдину книгу блокчейн для вантажних документів та транспортних документів. Це виключає паперові документи, прискорює адміністративні процеси та підвищує прозорість та безпеку транспорту.
• Communication V2X з холодними магазинами для попереднього завантаження: зв'язок V2X (транспортний засіб до всіх) дозволяє спілкуватися між автономними засобами транспорту та холодними магазинами. Наприклад, вантажівки можуть замінити інформацію про навантаження та необхідну завантажувальну рампу перед прибуттям у холодний магазин. Це дозволяє забезпечити попереднє навантаження та прискорює процес конверта.
• Зміни маршруту, керованих AI, у разі змін погоди: Автономні засоби транспорту використовують системи планування маршруту, що керуються AI, які враховують погодні умови, прогнози трафіку та інші дані в режимі реального часу. У випадку несподіваних змін погоди або пробки, системи можуть обчислити альтернативні маршрути автономно та динамічно відрегулювати маршрут, щоб уникнути затримки та підтримувати терміни доставки.

Останній миля на основі безпілотників: Автономна доставка до вхідних дверей

• Quadcopter з 25 кг корисного навантаження та 120 км діапазон: безпілотники, особливо квадрокоптер, можуть використовуватися для автономної доставки на останній милі. Сучасні безпілотники можуть перевезти корисні навантаження до 25 кг і досягати діапазонів до 120 км. Це забезпечує швидку та ефективну доставку температурних товарів, особливо в міських районах або важких для доступу до регіонів.
• Термоелектричне охолодження за допомогою елементів Peltier: Для того, щоб забезпечити цілісність температури під час польоту безпілотника, можуть використовуватися термоелектричні системи охолодження з елементами Peltier. Елементи Peltier дозволяють компактному та легкому охолодженню без рухомих деталей, ідеально підходить для використання в безпілотниках.
• Контроль доступу до блокчейна на основі блокчейна: системи геофенсивного блокчейна на основі блокчейна забезпечують безпечну та контрольовану доставку безпілотниками. Геофіцит визначає віртуальні зони, в яких дрони дозволяють працювати. Контроль доступу на основі блокчейна гарантує, що лише уповноважені безпілотники можуть влетіти у визначені зони та припинити доставку поставок.

Економічні ефекти: підвищення ефективності та зниження витрат

Згідно з прогнозами МакКінсі, введення систем автопілотів у холодному ланцюзі призведе до значних економічних наслідків до 2030 року:

40-50 % нижчі експлуатаційні витрати

Автономні системи автоматизують багато ручних процесів та оптимізують використання ресурсів, що призводить до значного зменшення експлуатаційних витрат. Витрати на персонал, витрати на енергоносії та витрати на обслуговування можуть бути значно зменшені за допомогою AI, IoT та автономних систем.

85 % зниження трансакційних витрат

Технологія Blockchain та цифрові вантажні папери усувають паперові документи та автоматизують адміністративні процеси. Це призводить до різкого скорочення транзакційних витрат у зв'язку з обробкою документів, митним дозволом та обробкою платежів.

99,99 % точності доставки

Планування маршрутів, керованих AI, моніторинг та автономні системи в режимі реального часу мінімізувати помилки людини та оптимізувати процеси доставки. Це призводить до надзвичайно високої точності доставки до 99,99 %, що особливо важливо для температури, чутливих до та часових товарів.

100 % відповідність ESG

Ланцюг охолодження автопілоту дозволяє комплексне залучення та аналіз даних щодо аспектів стійкості. Оптимізуючи маршрути, використовуючи енергоефективні технології та зменшуючи харчові відходи, автономний холодний ланцюг сприяє виконанню цілей ESG (екологічні, соціальні, управління) та забезпечує всебічну звітність ESG.

Дорожня карта до автономного холодного ланцюга: зміна парадигми в логістиці

Інтеграція AI, IoT та blockchain позначає фундаментальну зміну парадигми в логістиці холодних ланцюгів. Йдеться не лише про лінійне підвищення ефективності, а про створення самоорганізаційних мереж ланцюгів поставок, які є адаптивними, стійкими та прозорими. Хоча такі компанії, як Realcold та Blue Yonder, вже впливають на підвищення продуктивності в розмірі 30-40 % за допомогою WM, керованих AI, блокчейн IBM Food Trust показує, що повна прозорість та простежуваність вже не є утопією.

Наступний еволюційний рівень буде зумовлений новими технологіями, такими як квантові обчислення та нейроморфні мікросхеми. Квантові комп'ютери обіцяють експоненціальне збільшення обчислювальної потужності, що дозволить моделювати в режимі реального часу цілі екосистеми ланцюгів поставок та високо складні завдання оптимізації. Нейроморфні мікросхеми, розроблені відповідно до моделі людського мозку, можуть революціонізувати енергоефективність систем AI та додатково сприяти використанню AI у Edge Computing Applications.

Регулюючі, ланцюг охолодження автопілоту вимагає нових рамок для моделей цифрової відповідальності та етики AI в автоматизованих ланцюгах прийняття рішень. Питання відповідальності у випадку неправильних рішень автономних систем, захисту даних у мережевих ланцюгах поставок та етичні наслідки вирішення AI, керованих AI.

Компанії, які зараз інвестують у ці руйнівні технології та активно розробляють трансформацію в автономний холодний ланцюг, самі позиціонують як архітектори майбутньої епохи логістики. Ви не тільки отримаєте користь від значної ефективності та зниження витрат, але й отримаєте конкурентну перевагу на все більш оцифрованому та орієнтованому на стійкість ринку. Дорожня карта до автономного холодного ланцюга проводиться - почалася подорож до нової ери температурної логістики.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus