Дорожня карта до автономного автопілотного холодового ланцюга: Цифрова трансформація холодового ланцюга з використанням штучного інтелекту, Інтернету речей та блокчейну як ключових технологій

Дорожня карта до автономної логістики холодового ланцюга: Цифрова трансформація за допомогою штучного інтелекту, Інтернету речей та блокчейну

Сучасна логістика холодового ланцюга переживає переломний момент. Поєднання штучного інтелекту (ШІ), Інтернету речей (IoT) та технології блокчейн створює нові можливості для значного підвищення ефективності, прозорості та сталого розвитку. Ці інновації не лише трансформують існуючі процеси, але й прокладають шлях для «автопілотної логістики холодового ланцюга» з автономними складами, оптимізованими транспортними маршрутами та інтелектуальними структурами контрактів.

Штучний інтелект та машинне навчання: нейронне керування логістикою холодового ланцюга

Автоматизована оптимізація процесів у складських операціях

Системи управління складом на базі штучного інтелекту оптимізують різні операційні параметри в режимі реального часу, зокрема:

• Управління запасами: прогнозні алгоритми аналізують сезонні коливання та зменшують витрати на зберігання.
• Управління співробітниками: дані, що переносяться, виявляють ознаки втоми та оптимізують планування розгортання.
• Споживання енергії: моделі штучного інтелекту прогнозують потреби в охолодженні на основі погодних даних та даних про доставку.

Приклад з Флориди показує, що інтелектуальна кластеризація замовлень на комплектування скоротила час у дорозі на 47%, а споживання енергії в години пік зменшилося на 22%.

Прогнозне обслуговування для безперебійної логістики холодового ланцюга

Сучасні сенсорні технології та машинне навчання можуть проактивно запобігати збоям у роботі. Завдяки аналізу даних датчиків, таких як вібрація, споживання енергії та тиск холодоагенту, цикли технічного обслуговування були оптимізовані, а час простою скорочено на 73%. Крім того, середній час між відмовами (MTBF) холодильних систем було збільшено з 1200 до 2800 годин.

Оптимізація маршруту: ефективність та сталий розвиток транспорту

Гібридний алгоритм оптимізації поєднує генетичне програмування з імітацією відпалу для розрахунку найкращих можливих транспортних маршрутів. Враховуються такі фактори:

1. Підтримка температури: максимальне відхилення 0,5 °C для товарів, чутливих до температури, таких як вакцини.
2. Паливна ефективність: оптимізація маршрутів на основі топографії та прогнозів дорожнього руху.
3. Зменшення викидів CO2: Стала логістика як частина керівних принципів ESG.
4. Пунктуальність: Точність доставки 99,3% у секторі свіжих продуктів.

У пілотному дослідженні за участю 200 вантажівок кількість порожніх пробігів скоротилася з 24% до 7%, а споживання енергії зменшилося на 18%.

Інтернет речей та RFID: сенсорна нервова система логістики холодового ланцюга

Моніторинг температури в режимі реального часу за допомогою IoT-датчиків

Високоточні датчики Інтернету речей вимірюють та контролюють температуру протягом усього процесу логістики холодового ланцюга. Ці датчики пропонують:

• Точність вимірювання ±0,1 °C,
• Автономне калібрування для забезпечення надійних виміряних значень,
• Інтеграція вібраційних моделей для оцінки якості вантажів, що перевозяться.

Дані постійно аналізуються, що дозволяє виявляти потенційні відхилення та повідомляти про них у режимі реального часу.

Технологія RFID для повної прозорості

RFID-мітки та шлюзи Інтернету речей створюють систему цифрових двійників для піддонів. Переміщення, час зберігання та показники якості автоматично реєструються та керуються. Це забезпечує практично безпомилкове відстеження з точністю 99,4%.

Периферійні обчислення: Децентралізована обробка даних датчиків

Вузли туманних обчислень дозволяють обробляти дані датчиків безпосередньо на місці, що значно скорочує час реагування. Таким чином, критичні події, такі як відхилення температури, можна виявити протягом кількох секунд та вжити відповідних заходів.

Блокчейн: Безпека та прозорість у логістиці холодового ланцюга

Відстеження на основі блокчейну

Децентралізована архітектура блокчейну забезпечує захищене від несанкціонованого доступу зберігання даних про транспортування та температуру. Це підвищує безпеку харчових продуктів і скорочує час відстеження забруднених продуктів з кількох днів до кількох секунд.

Розумні контракти для автоматизації дотримання вимог

Автоматизовані контракти перевіряють дотримання правил у режимі реального часу, наприклад, рекомендацій HACCP та GDP, і виконують автоматичні процеси ескалації у разі порушень правил.

Токенізація якісних даних

Невзаємозамінні токени (NFT) можна використовувати для підтвердження якості продукту. Наприклад, ці NFT-сертифікати можуть містити таку інформацію:

• Генетичні відбитки органічного м'яса,
• Спектральний аналіз фармацевтичних активних інгредієнтів,
• Сертифікати сталого розвитку по всьому ланцюжку поставок.

Автопілотна логістика холодового ланцюга: повністю автоматизоване майбутнє

Майбутнє логістики холодового ланцюга полягає в повністю автономній та високоінтелектуальній інфраструктурі. Це включає:

1. Автономні холодильні склади з самонавчальними роботами та цифровими двійниками для оптимізації потужностей.
2. Безпілотні транспортні засоби з оптимізацією маршруту за допомогою штучного інтелекту та автоматичним кріпленням вантажів.
3. Доставка за допомогою дронів з точною GPS-навігацією та контролем доступу на основі блокчейну.

Економічні та екологічні наслідки

Згідно з прогнозами, автономні холодильні ланцюги можуть принести такі переваги до 2030 року:

• Зниження експлуатаційних витрат на 40-50%
• Блокчейн-рішення мінімізують транзакційні витрати на 85%.
• Точність доставки майже 100%.
• Максимальне дотримання ESG-принципів шляхом планування сталого розвитку транспорту.

Подальший розвиток логістики холодового ланцюга

Поєднання штучного інтелекту, Інтернету речей та блокчейну призводить до повністю автономної та ефективної логістики холодового ланцюга. Хоча сучасні технології вже дозволяють значно підвищити продуктивність, наступний етап розвитку буде досягнутий завдяки використанню квантових обчислень та нейроморфних чіпів. Компанії, які інвестують у ці інновації на ранніх етапах, позиціонуватимуть себе на передовій галузі як піонери 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

Інтернет речей та блокчейн: ключ до більшої ефективності та сталого розвитку в холодильному ланцюзі

Логістика холодового ланцюга, основа нашої світової харчової та фармацевтичної промисловості, перебуває на порозі глибокої трансформації. Традиційні, часто ручні та фрагментовані процеси все частіше замінюються зміною парадигми до повністю оцифрованого, інтелектуального та автономного ланцюга створення вартості. В основі цієї революції лежать три ключові технології: штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (МН), Інтернет речей (IoT) з його повсюдними датчиками та технологія блокчейн, яка забезпечує прозорість та незмінну безпеку даних.

Динамізм цього розвитку підкріплений вражаючими прикладами та прогнозами. Партнерство між RealCold та Blue Yonder ілюструє, як системи управління складом (WMS) на базі штучного інтелекту можуть не лише автоматизувати складські процеси, але й досягти значної економії операційних витрат до 35% завдяки прогнозній аналітиці та інтелектуальному розподілу ресурсів. Це підвищення ефективності не лише вигідно для окремих компаній, але й сприяє глобальній стійкості шляхом збереження ресурсів та зменшення харчових відходів.

За прогнозами Technavio, європейський ринок холодового ланцюга, ключовий показник глобального розвитку, зросте до 76,8 мільярда доларів США до 2028 року. Основним фактором цього зростання є рішення Інтернету речей, які дозволяють контролювати температуру в режимі реального часу по всьому ланцюжку поставок. Такий безперебійний контроль має вирішальне значення, оскільки коливання температури можуть призвести до значних втрат продукції. Завдяки ранньому виявленню та виправленню відхилень температури, системи Інтернету речей можуть зменшити втрати продукції приблизно на 20-30%, що має величезне економічне та екологічне значення.

Технологія блокчейн, спочатку популяризована завдяки криптовалютам, таким як Bitcoin, реалізує свій потенціал у холодовому ланцюзі, зокрема в сферах відстеження та прозорості. Такі ініціативи, як IBM Food Trust, вражаюче демонструють, як блокчейн може різко скоротити час, необхідний для відстеження забруднених продуктів харчування. У той час як традиційні методи часто вимагають днів для визначення походження та розподілу забруднених продуктів, блокчейн дозволяє майже миттєво відстежувати за частки секунди. У випадку IBM Food Trust час відстеження скоротився в середньому із семи днів до вражаючих 2,2 секунд. Ця швидкість має вирішальне значення для мінімізації ризиків для здоров'я, уникнення масштабних відкликань та зміцнення впевненості споживачів у безпеці харчових продуктів.

Ці три технології – штучний інтелект, Інтернет речей та блокчейн – не є ізольованими інноваціями, а радше сходяться навколо спільного бачення: «автопілотованого холодового ланцюга». Це бачення описує майбутнє, в якому автономні складські роботи, самооптимізуючі транспортні маршрути та самовиконувані смарт-контракти керують усім ланцюгом поставок практично без втручання людини. Автопілотований холодовий ланцюг – це більше, ніж просто підвищення ефективності; це фундаментальний перероблений дизайн логістики холодового ланцюга, заснований на стійкості, сталому розвитку та безпрецедентній прозорості.

Штучний інтелект та машинне навчання: мозок інтелектуального холодового ланцюга

Штучний інтелект та машинне навчання формують нейронну мережу, яка забезпечує роботу автономного холодового ланцюга. Вони дозволяють системам навчатися на основі даних, розпізнавати закономірності, робити прогнози та оптимізувати рішення в режимі реального часу. У логістиці холодового ланцюга це проявляється в різноманітних застосуваннях, починаючи від динамічної оптимізації процесів у складських операціях і закінчуючи прогнозним обслуговуванням та інтелектуальним плануванням маршрутів.

Динамічна оптимізація процесів у складських операціях: ефективність завдяки адаптивності

У сучасних холодильних сховищах, які часто є складним та динамічним середовищем, системи управління складом (WMS) на основі штучного інтелекту відіграють центральну роль. Ці системи використовують навчання з підкріпленням – метод машинного навчання, за допомогою якого агент (у цьому випадку WMS) навчається приймати оптимальні рішення, взаємодіючи зі своїм середовищем. Система постійно аналізує широкий спектр даних у режимі реального часу, щоб адаптивно коригувати пріоритезацію завдань та розподіл ресурсів. Ключові моменти даних включають:

Коливання запасів

Логістика холодового ланцюга часто характеризується значними сезонними коливаннями, особливо для заморожених продуктів, де коливання на 20-30% і більше не є рідкістю. Системи штучного інтелекту аналізують історичні дані про продажі, прогнози погоди та поточні ринкові тенденції, щоб точно передбачити майбутні коливання запасів. Ця прогностична здатність дозволяє оптимально планувати складські потужності та кадрові ресурси, уникаючи вузьких місць або перевантаження. Крім того, системи штучного інтелекту можуть динамічно призначати місця зберігання, щоб мінімізувати відстані комплектації та максимізувати пропускну здатність.

Працездатність та стан працівника

Ефективність складських процесів значною мірою залежить від продуктивності працівників. Сучасні системи штучного інтелекту інтегрують дані з носячих пристроїв для моніторингу стану та втоми працівників у режимі реального часу. Датчики в носячих пристроях можуть вимірювати, наприклад, частоту серцевих скорочень, температуру тіла та рівень активності. Ці дані аналізуються для виявлення перенапруження та динамічного коригування графіків роботи. Запобігаючи втомі та оптимізуючи робочі процеси, можна підвищити продуктивність та зменшити ризик нещасних випадків на виробництві. Крім того, системи штучного інтелекту можуть розумно розподіляти завдання, наприклад, призначаючи складніші завдання досвідченим працівникам, а менш досвідченим працівникам або автоматизованим системам – простіші завдання.

Моделі та прогнози споживання енергії

Холодильні камери є енергоємними, а витрати на енергію становлять значну частину експлуатаційних витрат. Системи штучного інтелекту аналізують історичні моделі споживання енергії разом із даними про погоду, графіками поставок та даними про запаси, щоб точно прогнозувати майбутні потреби в охолодженні. На основі цих прогнозів холодопродуктивність можна контролювати відповідно до попиту, уникаючи таким чином непотрібного охолодження та втрат енергії. У періоди низького попиту холодопродуктивність можна зменшувати, водночас своєчасно збільшуючи її для очікуваних пікових навантажень. Крім того, системи штучного інтелекту можуть виявляти потенціал оптимізації у взаємодії різних холодильних агрегатів та вибирати найефективніший режим роботи.

Конкретне дослідження з Флориди демонструє ефективність такої динамічної оптимізації процесів. Завдяки використанню кластеризації комплектації замовлень за допомогою штучного інтелекту, час переміщення на складі холодильного зберігання скоротився на вражаючі 47%. Водночас, пікові витрати на охолодження зменшилися на 22% завдяки інтелектуальному керуванню компресором, що залежить від навантаження. Ці результати підкреслюють величезний потенціал штучного інтелекту для підвищення ефективності та зниження експлуатаційних витрат у холодильних складах.

Прогнозне обслуговування: мінімізуйте час простою, зменшіть витрати

Прогнозне обслуговування, ще одне застосування штучного інтелекту та машинного навчання, має на меті прогнозувати відмови холодильних установок та інших критично важливих компонентів у холодильному ланцюзі та ініціювати профілактичні заходи з обслуговування до того, як виникнуть дороговартісні поломки. Сучасні холодильні установки оснащені різноманітними датчиками, які безперервно збирають дані про вібрації, споживання енергії, тиск холодоагенту, температуру та інші відповідні параметри. Ці дані датчиків передаються на центральну хмарну платформу, де вони порівнюються з численними історичними моделями відмов. Хмарна платформа Blue Yonder, наприклад, має доступ до бази даних, що містить понад 500 000 історичних моделей відмов, для раннього виявлення аномалій та потенційних збоїв.

У проекті RealCold у Техасі значні покращення були досягнуті завдяки використанню прогнозного обслуговування:

Збільшення середнього часу між відмовами (MTBF)

Середній час між відмовами (MTBF) холодильних систем збільшився більш ніж удвічі з 1200 до 2800 годин. Це значне підвищення надійності не лише зменшує час простою, але й подовжує термін служби систем і знижує витрати на обслуговування в довгостроковій перспективі.

Зменшення незапланованих простоїв

Незапланований час простою, який часто призводить до перерв у виробництві та втрат продукції, скоротився на 73%. Раннє виявлення потенційних несправностей дозволяє планувати та проводити технічне обслуговування до того, як станеться фактична поломка. Це мінімізує час простою у виробництві та забезпечує безперебійну роботу холодового ланцюга.

Оптимізація замовлень запасних частин

Прогнозування попиту на основі штучного інтелекту дозволяє точніше планувати замовлення запасних частин. Аналізуючи історію технічного обслуговування, схеми відмов та прогнозовані ймовірності відмов, системи штучного інтелекту можуть прогнозувати потреби в запасних частинах та автоматично запускати замовлення. Це оптимізує запаси запасних частин, зменшує витрати на зберігання та гарантує своєчасну наявність необхідних деталей для ефективного технічного обслуговування. У застосунку RealCold ефективність замовлень запасних частин була збільшена на 35%.

Оптимізація маршруту за кількох обмежень: інтелектуальна навігація для товарів, чутливих до температури

Транспортна логістика в холодовому ланцюзі створює унікальні проблеми, оскільки дотримання суворих температурних вимог є вирішальним поряд зі стандартними логістичними параметрами, такими як час доставки та витрати. Системи оптимізації маршрутів на базі штучного інтелекту враховують безліч обмежень для планування оптимальних транспортних маршрутів, які забезпечують як температурну цілісність товарів, так і максимальну ефективність. Гібридний алгоритм, що поєднує генетичне програмування з імітацією відпалу, виявився особливо ефективним у вирішенні цих складних завдань оптимізації. Цей алгоритм одночасно оптимізує такі параметри:

Підтримка температури

Для продуктів, чутливих до температури, особливо у фармацевтичному секторі, підтримка надзвичайно вузьких температурних діапазонів є надзвичайно важливою. Фармацевтичне транспортування часто вимагає максимального відхилення температури (ΔT) менше 0,5 °C. Система оптимізації маршруту враховує погодні умови, профілі доріг та теплові характеристики транспортних засобів, щоб вибрати маршрути, які максимізують температурну стабільність. Це може включати, наприклад, уникнення ділянок дороги з надмірним сонячним випромінюванням або використання маршрутів з більш сприятливими кліматичними умовами.

Ефективність використання палива

Витрати на паливо є значним фактором витрат у транспортній логістиці. Система оптимізації маршрутів враховує топографію, прогнози дорожнього руху та обмеження швидкості для планування маршрутів з економією палива. Уникають підйомів, вибираються оптимальні швидкості та обходяться затори, щоб мінімізувати споживання палива, водночас дотримуючись термінів доставки.

Баланс CO2 та сталий розвиток (звітність ESG)

Сталий розвиток стає дедалі важливішим у логістиці. Система оптимізації маршрутів інтегрує багатоцільову оптимізацію, враховуючи як економічні, так і екологічні цілі. Мінімізація вуглецевого сліду є ключовим завданням. Система вибирає маршрути, які мінімізують споживання палива та, як наслідок, викиди CO2. Крім того, в оптимізацію можна включити альтернативні варіанти палива та більш екологічно чисті види транспорту. Детальний облік та аналіз викидів CO2 дозволяє складати комплексну звітність ESG (екологічна, соціальна, управлінська) та допомагає компаніям у досягненні їхніх цілей сталого розвитку.

Термін доставки та пунктуальність

Дотримання узгоджених термінів доставки має першорядне значення в логістиці холодного ланцюга, особливо під час транспортування свіжих товарів. Наприклад, для транспортування свіжого м'яса часто потрібна точність доставки 99,3%. Система оптимізації маршрутів враховує прогнози дорожнього руху, інформацію про будівельні майданчики та історичні дані про доставку, щоб розрахувати реалістичні терміни доставки та спланувати маршрути, що забезпечують своєчасну доставку. У разі непередбачених обставин, таких як затори або аварії, система може динамічно розраховувати альтернативні маршрути та коригувати час доставки в режимі реального часу.

Пілотне дослідження за участю 200 вантажівок у Техасі продемонструвало ефективність цієї системи оптимізації маршрутів на базі штучного інтелекту. Використання системи зменшило кількість порожніх рейсів з 24% до 7%, одночасно знижуючи споживання енергії на 18%. Ці результати підкреслюють потенціал штучного інтелекту для оптимізації транспортної логістики в холодовому ланцюзі, зниження витрат та підвищення сталості.

Інтернет речей та RFID: сенсорна нервова система холодового ланцюга

Інтернет речей (IoT) та радіочастотна ідентифікація (RFID) формують сенсорну нервову систему холодового ланцюга. Датчики IoT безперервно збирають дані про температуру, вологість, вібрації, місцезнаходження та інші відповідні параметри по всьому ланцюжку поставок. Технологія RFID дозволяє автоматично ідентифікувати та відстежувати продукти та піддони. Поєднання цих технологій створює безперебійну прозорість та моніторинг холодового ланцюга в режимі реального часу, що є важливим для забезпечення якості продукції та безпеки харчових продуктів.

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

Сучасні датчики Інтернету речей, такі як SmartSense T7 від Digi, – це високотехнологічні пристрої, що забезпечують точний та надійний моніторинг температури в холодовому ланцюзі. Ці датчики поєднують у собі низку передових технологій:

Датчик температури PT1000 з високою точністю

Датчики PT1000 – це платинові термометри опору, відомі своєю високою точністю та стабільністю. SmartSense T7 досягає точності вимірювання температури ±0,1 °C, що є важливим для моніторингу чутливих до температури продуктів, таких як фармацевтичні препарати та високоякісні харчові продукти.

Датчики вологості MEMS: Окрім температури, вологість також відіграє вирішальну роль у якості продукції протягом усього холодильного ланцюга. Датчики вологості MEMS (мікроелектромеханічні системи) дозволяють точно вимірювати відносну вологість у діапазоні 0-100% відносної вологості з точністю ±1,5%. Контроль вологості особливо важливий для зберігання та транспортування фруктів, овочів та інших свіжих продуктів, щоб запобігти утворенню конденсату та розвитку цвілі.

Тривісні датчики прискорення для виявлення ударів

Удари та поштовхи під час транспортування можуть пошкодити чутливі продукти. Тривісні акселерометри виявляють прискорення у трьох просторових напрямках, що дозволяє виявляти удари та вібрації. Ці дані можна використовувати для виявлення неправильного поводження, документування пошкоджень та оптимізації транспортних процесів для мінімізації пошкодження продукції.

Підключення LoRaWAN з великим радіусом дії та енергоефективністю

LoRaWAN (Long Range Wide Area Network) – це бездротова технологія, що характеризується великим радіусом дії (до 10 км) та низьким енергоспоживанням. Це забезпечує надійну передачу даних від датчиків по всьому холодовому ланцюгу, навіть у віддалених районах або середовищах зі складними радіоумовами. Енергоефективність LoRaWAN забезпечує тривалий термін служби батарей датчиків, зменшуючи вимоги до технічного обслуговування.

На практичному застосуванні ці сучасні IoT-сенсори пропонують низку переваг:

256-годинна буферизація даних вимірювань у разі відключення живлення

У разі збою в мережі, датчики можуть зберігати дані вимірювань локально до 256 годин. Після відновлення з'єднання буферизовані дані автоматично переносяться на хмарну платформу. Це забезпечує безперебійний запис даних навіть під час тимчасових перерв зв'язку.

Автономне калібрування з використанням еталонних платинових резисторів

Для забезпечення довгострокової точності датчиків необхідне регулярне калібрування. Сучасні датчики мають автономні механізми калібрування, які використовують опорні платинові резистори для автоматичної перевірки та, за необхідності, коригування точності датчика. Це зменшує потребу в технічному обслуговуванні та гарантує, що датчики забезпечують точні вимірювання протягом усього терміну служби.

Прогнозна аналітика якості шляхом кореляції моделей вібрації з якістю продукції

Записані дані вібрації можна використовувати не лише для виявлення ударів, але й для прогнозного аналізу якості. Аналіз вібраційних моделей дозволяє робити висновки про якість продукції. Наприклад, певні вібраційні моделі можуть свідчити про початок пошкодження чутливих виробів. Раннє виявлення таких моделей дозволяє вживати превентивних заходів, щоб уникнути більш значних пошкоджень.

Інтеграція RFID для безперебійної прозорості: цифрові двійники для піддонів та продуктів

Інтеграція технології RFID (радіочастотної ідентифікації) в холодовий ланцюг забезпечує прозорість та відстеження продуктів і піддонів від початку до кінця. Мітки RAIN RFID (UHF Gen2v2) та шлюзи Інтернету речей з'єднують фізичний та цифровий світи за допомогою системи цифрових двійників. У холодовому ланцюзі використовуються два основні типи RFID-міток, які відрізняються наступним:

• Пасивні RFID-мітки мають радіус дії від 8 до 12 метрів, статичний інтервал оновлення та концепцію пасивного живлення. Їхня вартість становить від 0,10 до 0,50 євро за одиницю.
• Активні датчики BLE, навпаки, пропонують дальність дії від 50 до 100 метрів, інтервал оновлення від 15 секунд до 10 хвилин і використовують батарею з терміном служби п'ять років. Ці датчики значно дорожчі, їхня вартість становить від 15 до 30 євро за одиницю.

Пасивні RFID-мітки

Пасивні RFID-мітки недорогі та не потребують власного джерела живлення. Вони активуються енергією від зчитувача, а потім передають свій унікальний ідентифікаційний номер. Пасивні RFID-мітки добре підходять для застосувань, що потребують економічно ефективної масової ідентифікації, таких як маркування піддонів або окремих продуктів. Однак їхній радіус дії обмежений 8-12 метрами, і вони не можуть фіксувати дані в режимі реального часу, такі як температура або місцезнаходження.

Активні датчики BLE

Активні датчики BLE (Bluetooth Low Energy) мають власне джерело живлення (батарею) та можуть безперервно збирати та передавати дані. Вони мають більший радіус дії (50-100 метрів), ніж пасивні RFID-мітки, і можуть вимірювати дані в режимі реального часу, такі як температура, вологість, місцезнаходження та вібрації. Активні датчики BLE підходять для застосувань, що вимагають детального моніторингу в режимі реального часу та більшого радіусу дії, таких як відстеження температурно-чутливих товарів під час транспортування або моніторинг рефрижераторних контейнерів.

Типовий сценарій застосування в RealCold ілюструє переваги інтеграції RFID:

RFID-мітки на кожному піддоні фіксують час зберігання та походження.

Коли піддони зберігаються в холодильному сховищі, вони оснащуються RFID-міткою. Ця мітка зберігає таку інформацію, як час зберігання, походження продукту, тип продукту та, якщо потрібно, інформацію про партію. ​​Ці дані автоматично записуються та передаються до системи управління складом.

Вузли шлюзів у переходах зони охолодження відстежують потоки руху

Шлюзи Інтернету речей встановлені на переходах між різними температурними зонами на складі. Ці шлюзи автоматично сканують RFID-мітки піддонів, що проходять через ці зони. Це дозволяє відстежувати переміщення товарів на складі в режимі реального часу. Система завжди знає, де знаходиться кожен піддон і як довго він перебуває в кожній температурній зоні.

Моделі машинного навчання виявляють аномалії в потоці товарів.

Зібрані дані про переміщення аналізуються моделями машинного навчання для виявлення аномалій у потоці товарів. Наприклад, неочікувані затримки, об'їзди або виїзд за межі визначених зон зберігання можуть бути ідентифіковані як аномалії. Система може автоматично вмикати сигналізацію при виявленні аномалій, що дозволяє персоналу складу оперативно втручатися та вирішувати потенційні проблеми. На практиці точність виявлення аномалій моделями машинного навчання досягає значень 99,4%.

Архітектури периферійних обчислень для прийняття рішень у режимі реального часу: інтелект на периферії мережі

Периферійні обчислення, також відомі як туманні обчислення, наближають обчислювальну потужність та обробку даних до точки генерації даних, тобто до «краю» мережі. У холодному ланцюзі це означає, що шлюзи та датчики Інтернету речей не лише збирають дані, але й обробляють частину даних безпосередньо на місці. Вузли туманних обчислень, такі як Dusun DSGW-380, – це потужні пристрої, оснащені багатоядерними процесорами, інтегрованими базами даних та механізмами правил.

Переваги периферійних обчислень у холодовому ланцюзі:

Зменшена затримка та швидший час відгуку

Попередня обробка даних датчиків безпосередньо на місці зменшує затримку та скорочує час відгуку. Замість передачі всіх даних у хмару для обробки, критично важливі рішення приймаються безпосередньо на периферії. Це особливо важливо для температурних тривог. Коли датчик виявляє відхилення температури, вузол туманних обчислень може негайно запускати тривогу, не чекаючи на обробку в хмарі. Це скорочує час відгуку на температурні тривоги в середньому з 4,2 хвилини до лише 11 секунд.

Зменшення використання пропускної здатності та витрат на хмарні технології

Попередня обробка даних на периферії зменшує обсяг даних, які потрібно передавати в хмару. У хмару надсилаються лише відповідні дані або агрегована інформація. Це зменшує використання пропускної здатності мережі та знижує витрати на хмарне сховище та обробку.

Підвищена міцність та надійність

Системи периферійних обчислень можуть продовжувати працювати навіть за переривання хмарного з'єднання. Наприклад, вузли туманних обчислень можуть підтримувати критично важливі функції, такі як моніторинг температури та оповіщення, навіть в автономному режимі. Це підвищує стійкість та надійність холодового ланцюга.

Покращена безпека та конфіденційність даних

Обробка конфіденційних даних безпосередньо на периферії мінімізує ризики для конфіденційності даних. Дані не потрібно передавати через мережу до хмари, що зменшує ризик перехоплення даних або несанкціонованого доступу. Вузли туманних обчислень також можуть впроваджувати локальне шифрування даних та механізми контролю доступу для подальшого підвищення безпеки даних.

Вузли туманних обчислень, такі як Dusun DSGW-380, оснащені потужними ресурсами для ефективного виконання цих завдань обробки країв:

4 ядра Cortex-A53 з частотою 1,5 ГГц

Чотириядерний процесор пропонує достатню обчислювальну потужність для обробки даних датчиків у режимі реального часу, виконання алгоритмів машинного навчання та реалізації складних механізмів правил.

Інтегрована база даних SQL для аналізу трендів

Інтегрована база даних SQL дозволяє локальне зберігання та аналіз даних. Вузли туманних обчислень можуть виконувати аналіз тенденцій безпосередньо на місці, щоб виявляти закономірності та аномалії, а також надавати локальні панелі інструментів для моніторингу в режимі реального часу.

Механізм правил із понад 500 попередньо визначеними правилами «Якщо-тоді»

Інтегрований механізм правил дозволяє реалізовувати складну логіку прийняття рішень безпосередньо на периферії. Попередньо визначені правила «якщо-тоді» можна використовувати для автоматичного реагування на певні події або умови. Наприклад, можна визначити правило, яке спрацьовує тривогу, коли температура перевищує певний поріг.

Апаратне шифрування AES-256

Апаратне шифрування AES-256 забезпечує високий рівень безпеки даних. Як передача даних, так і зберігання даних на вузлі туманних обчислень захищені надійними механізмами шифрування.

Блокчейн: децентралізована пам'ять ланцюга поставок

Технологія блокчейн, яку часто називають «децентралізованою пам’яттю», пропонує революційний спосіб підвищення прозорості, безпеки та довіри до холодного ланцюга. Блокчейн — це розподілена база даних, яка зберігає транзакції в блоках, криптографічно пов’язаних між собою. Після запису в блокчейн дані є незмінними та захищеними від несанкціонованого доступу. Це робить блокчейн ідеальною технологією для відстеження продуктів, перевірки сертифікатів та автоматизації процесів відповідності в рамках холодного ланцюга.

Архітектурна модель блокчейнів холодного ланцюга: довіра через децентралізацію

Типова реалізація блокчейну для холодового ланцюга, заснована на Hyperledger Fabric, включає такі ключові компоненти:

Розумні контракти для автоматизованих перевірок відповідності

Розумні контракти – це самовиконувані контракти, умови яких записані в коді та зберігаються в блокчейні. У холодовому ланцюзі розумні контракти можуть використовуватися для автоматичного виконання перевірок відповідності. Наприклад, розумний контракт може перевірити історію температури продукту, перевіряючи дані, зібрані датчиками Інтернету речей у блокчейні. Якщо історія температури відповідає визначеним межам, відповідність підтверджується автоматично. Розумні контракти також можуть використовуватися для перевірки ланцюжків сертифікатів (HACCP, GDPR). Справжність та дійсність сертифікатів зберігаються в блокчейні та можуть бути прозоро перевірені всіма сторонами, залученими до ланцюга поставок.

Збір конфіденційних даних

Холодний ланцюг містить конфіденційні дані, які не повинні бути видимими для всіх учасників блокчейну, такі як ціни постачальників або детальні аудити якості. Приватні колекції даних у Hyperledger Fabric дозволяють вибірково передавати конфіденційні дані уповноваженим сторонам. Ці дані зберігаються в окремих, приватних базах даних, доступних лише уповноваженим учасникам. Водночас, цілісність та незмінність даних гарантуються технологією блокчейн.

Сервіси Oracle для інтеграції даних фізичних датчиків

Для інтеграції даних фізичних датчиків реального світу в блокчейн потрібні сервіси Oracle. Oracle — це довірені сторонні постачальники, які передають дані із зовнішніх джерел у блокчейн. У холодному ланцюзі сервіси Oracle можна використовувати для запису підписів пристроїв Інтернету речей та позначок часу GPS у блокчейн. Підписи пристроїв Інтернету речей гарантують, що дані, отримані датчиками, є автентичними та не були підроблені. Позначки часу GPS дозволяють точно відстежувати місцезнаходження та переміщення продуктів у ланцюжку поставок.

Тематичне дослідження: Ланцюг поставок фармацевтичних препаратів з блокчейном – PharmaLedger

Проєкт PharmaLedger, ініціатива європейської фармацевтичної промисловості, вражаюче демонструє переваги блокчейну в ланцюжку поставок фармацевтичної продукції. PharmaLedger має на меті покращити відстежуваність та безпеку лікарських засобів, а також боротися з поширенням підроблених препаратів. Проєкт досяг таких покращень ключових показників ефективності:

Зменшення кількості підроблених ліків

Завдяки використанню технології блокчейн, частка підроблених ліків у ланцюжку поставок зменшилася з 4,7% до 0,2%. Блокчейн забезпечує безперешкодне відстеження ліків від виробництва до пацієнта. Кожен етап ланцюжка поставок документує передачу ліків у блокчейні. Це надзвичайно ускладнює для фальшивомонетників впровадження підроблених ліків у законний ланцюжок поставок.

Скорочення часу аудиту

Час, необхідний для проведення аудитів у ланцюжку поставок фармацевтичної продукції, скоротився зі 120 годин до 45 хвилин. Блокчейн забезпечує прозоре та незмінне підтвердження всіх відповідних даних і документів. Аудити можна проводити ефективніше, оскільки вся інформація доступна в цифровому вигляді та централізовано. Ручне введення та перевірка даних значною мірою виключені.

Автоматизований випуск партії

Завдяки використанню смарт-контрактів було досягнуто автоматизованого випуску 92% партій ліків. Смарт-контракти автоматично перевіряють критерії відповідності для кожної партії, такі як історія температур, звіти про контроль якості та сертифікати. Якщо всі критерії дотримано, партія автоматично випускається. Це значно пришвидшує процес випуску та зменшує кількість помилок, виконаних вручну.

Токенізація якісних даних: NFT для прозорості та доданої цінності

Невзаємозамінні токени (NFT), спочатку популярні в секторі цифрового мистецтва та колекціонування, також пропонують інноваційні застосування в холодному ланцюзі. NFT – це унікальні цифрові активи, що зберігаються в блокчейні. Їх можна використовувати для токенізації та прозорого й незмінного представлення даних про якість і характеристики сталості продуктів у холодному ланцюзі. Приклади токенізованих даних про якість включають:

Генетичний відбиток органічного м'яса

Для високоякісного органічного м’яса NFT можна використовувати для документування генетичного відбитка тварини та походження м’яса. Це створює прозорість та довіру для споживачів, які цінують якість та сталий розвиток.

Спектральний аналіз фармацевтичних активних інгредієнтів

Для фармацевтичних активних інгредієнтів NFT можна використовувати для документування спектральних аналізів та інших тестів якості. Це дозволяє детально відстежувати якість та чистоту активного інгредієнта.

Вуглецевий слід на палету

Вуглецевий слід піддону або продукту можна токенізувати як NFT. Це створює прозорість щодо впливу ланцюга поставок на навколишнє середовище та дозволяє споживачам приймати обґрунтовані рішення про покупку.

Ринок NFT для даних про якість та атрибутів сталого розвитку дозволяє постачальникам диференціюватися завдяки прозорості та сталому розвитку, досягаючи цінових премій у розмірі 8-15% для демонстративно стійких продуктів. Споживачі отримують доступ до перевіреної інформації про якість та походження продукції, що дозволяє їм приймати більш обґрунтовані рішення про покупку.

Автопілотний холодний ланцюг: синергія революційних технологій

Бачення «автопілотного холодового ланцюга» описує повну інтеграцію та синергію штучного інтелекту, Інтернету речей та блокчейну в самоорганізовану та автономну екосистему. У цьому баченні автономні системи та інтелектуальні алгоритми безперешкодно взаємодіють для управління всім холодовим ланцюгом практично без втручання людини.

Архітектура автономної екосистеми: взаємодія інтелектуальних компонентів

Архітектура автопілотного холодового ланцюга базується на конвергенції штучного інтелекту, Інтернету речей, блокчейну та автономних систем (див. Рисунок 1 в оригінальному тексті). Ці технології утворюють інтегровану екосистему, в якій дані, інформація та рішення обмінюються в режимі реального часу.

Ключові компоненти та їхня взаємодія: Автономія на всіх рівнях

Автопілотний холодовий ланцюг складається з кількох ключових компонентів, які працюють автономно та взаємодіють один з одним:

Автономні холодильні склади: інтелектуальне складування без втручання людини

• Робот Omron LD-60 з можливістю роботи при температурі -25°C: Автономні мобільні роботи (AMR), такі як Omron LD-60, спеціально розроблені для використання в холодильних камерах і можуть працювати при температурі до -25°C. Ці роботи виконують такі завдання, як зберігання, пошук, комплектування замовлень і транспортування піддонів, автономно та ефективно.
• Цифровий двійник для моделювання змін потужностей: Цифровий двійник холодильного сховища, віртуальне представлення фізичного складу, дозволяє моделювати зміни потужностей та оптимізувати процеси. Моделювання дозволяє тестувати різні сценарії та визначати оптимальну конфігурацію складу перед впровадженням фізичних змін.
• Ройовий інтелект для динамічного налаштування розташування: Кілька автономних роботів можуть працювати разом як рій, координуючи свої рухи та завдання. Ройовий інтелект дозволяє динамічно налаштовувати розташування на складі, гнучко адаптуючись до змінних вимог. Наприклад, роботи можуть автономно відкривати нові проходи або розширювати існуючі для оптимізації потоку товарів.

Безпілотні транспортні засоби: автономний транспорт на дорозі

• Єдиний блокчейн-реєстр вантажних документів: Безпілотні вантажівки та інші автономні транспортні засоби використовують єдиний блокчейн-реєстр для вантажних документів та транспортних записів. Це усуває паперові документи, пришвидшує адміністративні процеси та підвищує прозорість і безпеку транспорту.
• Зв'язок V2X з холодильними складами для попереднього кріплення вантажу: зв'язок V2X (Vehicle-to-Everything) забезпечує зв'язок між автономними транспортними засобами та холодильними складами. Наприклад, вантажівки можуть обмінюватися інформацією про вантаж та необхідну рампу для завантаження перед прибуттям до холодильного складу. Це дозволяє попередньо закріпити вантаж та пришвидшує процес обробки.
• Зміни маршруту на основі штучного інтелекту у відповідь на зміни погоди: автономні транспортні засоби використовують системи планування маршрутів на базі штучного інтелекту, які враховують погодні умови, прогнози дорожнього руху та інші дані в режимі реального часу. У разі неочікуваних змін погоди або заторів системи можуть автоматично розраховувати альтернативні маршрути та динамічно коригувати подорож, щоб уникнути затримок та дотримуватися термінів доставки.

Остання миля за допомогою дрона: Автономна доставка до вхідних дверей

• Квадрокоптери з корисним навантаженням 25 кг та дальністю польоту 120 км: Дрони, особливо квадрокоптери, можна використовувати для автономної доставки на «останню милю». Сучасні дрони доставки можуть перевозити корисне навантаження до 25 кг та досягати дальності польоту до 120 км. Це дозволяє швидко та ефективно доставляти товари, чутливі до температури, особливо в міських районах або важкодоступних регіонах.
• Термоелектричне охолодження за допомогою елементів Пельтьє: Для забезпечення цілісності температури під час польоту дрона можна використовувати термоелектричні системи охолодження з елементами Пельтьє. Елементи Пельтьє забезпечують компактне та легке охолодження без рухомих частин, що ідеально підходить для використання в дронах.
• Контроль доступу до геозон на основі блокчейну: Системи геозон на основі блокчейну забезпечують безпечну та контрольовану доставку дронами. Геозонування визначає віртуальні зони, в яких дозволено працювати дронам. Контроль доступу на основі блокчейну гарантує, що лише авторизовані дрони можуть входити у визначені зони та доставляти посилки.

Економічний ефект: підвищення ефективності та зниження витрат

Згідно з прогнозами McKinsey, впровадження систем автопілотування в холодовому ланцюзі призведе до значних економічних наслідків до 2030 року:

На 40-50% нижчі експлуатаційні витрати

Автономні системи автоматизують багато ручних процесів та оптимізують використання ресурсів, що призводить до значного зниження експлуатаційних витрат. Витрати на персонал, енерговитрати та витрати на обслуговування можна суттєво зменшити завдяки використанню штучного інтелекту, Інтернету речей та автономних систем.

Зниження транзакційних витрат на 85%

Технологія блокчейн та цифрові транспортні документи виключають паперові документи та автоматизують адміністративні процеси. Це призводить до різкого зниження транзакційних витрат, пов'язаних з обробкою документів, митним оформленням та обробкою платежів.

Точність доставки 99,99%

Планування маршрутів на основі штучного інтелекту, моніторинг у режимі реального часу та автономні системи мінімізують людські помилки та оптимізують процеси доставки. Це призводить до надзвичайно високої точності доставки до 99,99%, що особливо важливо для товарів, чутливих до температури та термінів доставки.

100% відповідність ESG-законодавчим вимогам

Автопілотований холодовий ланцюг дозволяє здійснювати комплексний збір та аналіз даних щодо аспектів сталого розвитку. Завдяки оптимізації маршрутів, використанню енергоефективних технологій та зменшенню харчових відходів, автономний холодовий ланцюг сприяє досягненню цілей ESG (екологічних, соціальних, управлінських) та забезпечує комплексну звітність з ESG.

Дорожня карта до автономного холодового ланцюга: зміна парадигми в логістиці

Інтеграція штучного інтелекту, Інтернету речей та блокчейну знаменує собою фундаментальну зміну парадигми в логістиці холодового ланцюга. Йдеться вже не лише про лінійне підвищення ефективності, а про створення самоорганізованих мереж ланцюгів поставок, які є адаптивними, стійкими та прозорими. Хоча такі компанії, як RealCold та Blue Yonder, вже досягають підвищення продуктивності на 30-40% завдяки використанню систем управління складом на базі штучного інтелекту, блокчейн IBM Food Trust демонструє, що повна прозорість та відстежуваність більше не є утопією.

Наступний етап еволюції буде зумовлений новими технологіями, такими як квантові обчислення та нейроморфні чіпи. Квантові комп'ютери обіцяють експоненціальне збільшення обчислювальної потужності, що дозволить моделювати цілі екосистеми ланцюгів поставок у реальному часі та виконувати дуже складні завдання оптимізації. Нейроморфні чіпи, розроблені для імітації людського мозку, можуть революціонізувати енергоефективність систем штучного інтелекту та ще більше розширити використання штучного інтелекту в програмах периферійних обчислень.

З регуляторної точки зору, автопілотний холодовий ланцюг вимагає нових рамок для моделей цифрової відповідальності та етики штучного інтелекту в автоматизованих процесах прийняття рішень. Необхідно вирішити питання відповідальності за неправильні рішення, прийняті автономними системами, захисту даних у мережевих ланцюгах поставок та етичних наслідків рішень, прийнятих на основі штучного інтелекту.

Компанії, які інвестують у ці революційні технології зараз та активно формують перехід до автономного холодового ланцюга, позиціонують себе як архітектори майбутньої ери логістики. Вони не лише отримають значне підвищення ефективності та зниження витрат, але й отримають конкурентну перевагу на дедалі більш цифровізованому та орієнтованому на сталий розвиток ринку. Дорожню карту автономного холодового ланцюга намічено – шлях до нової ери логістики з контрольованою температурою розпочався.

☑ 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

Konrad Wolfenstein

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