自动自动驾驶冷却链的路线图：用AI，IoT和区块链作为关键技术的冷链数字转换

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发表于：2025年2月17日 /更新，发表于：2025年2月17日 - 作者： Konrad Wolfenstein

自动驾驶自动驾驶冷却链的路线图：用AI，IoT和区块链作为关键技术形象的数字转换：XPERT.DIGITAL.DIGITAL.DIGITAL。

自动驾驶模式以AI，IoT和区块链的未来形成未来的C STEMTY链物流

自动冷却链物流的路线图：使用AI，IoT和区块链的数字转换

现代的冷链物流正处于转折点。人工智能（AI），物联网（IoT）和区块链技术的结合创造了新的机会，可显着提高效率，透明度和可持续性。这些创新不仅改变了现有的流程，而且还为“自动驾驶冷却链物流”铺平了道路，并具有自主存储，优化的运输路线和智能合同结构。

人工智能和机械学习：冷却链物流的神经元控制

仓库中的自动化过程优化

AI支持的仓库管理系统实时优化不同的操作参数，包括：

库存管理：预测算法分析季节性波动并降低存储成本。
员工控制：可穿戴数据识别疲劳并优化应用程序计划。
能源消耗：AI模型根据天气和输送数据预测冷却要求。

佛罗里达州的一个例子表明，采摘订单的智能群集形成使路径时间减少了47％，而能耗在高峰时间下降了22％。

无中断的冷链物流的预测维护

现代传感器技术和机器学习可以主动防止操作障碍。通过分析传感器数据，例如振动，电力消耗和制冷剂压力，对维护周期进行了优化，并下降减少了73％。此外，从1,200至2,800小时的制冷系统中的“失败之间的平均时间”（MTBF）增加了。

路线优化：运输效率和可持续性

混合优化算法将遗传编程与模拟退火结合在一起，以计算最佳的运输路线。这考虑到：

温度维持：温度敏感商品（例如疫苗）的最大偏差为0.5°C。
燃油效率：基于地形和流量预测的路线的优化。
二氧化碳减少：作为ESG指南的一部分，可持续物流。
守时：新鲜商品区域的交付精度为99.3％。

在一项针对200辆卡车的试点研究中，可以将空旅行从24％降低到7％，而能源消耗降低了18％。

物联网和RFID：冷链物流的感官神经系统

通过物联网传感器进行实时温度监测

测量和监视高精度的物联网传感器，并沿整个冷链物流监视温度。这些传感器提供：

测量精度为±0.1°C，
自主校准以确保可靠的测量值，
振动模式的整合，用于运输商品的质量评估。

数据经常分析，这意味着潜在的偏差是实时识别和报告的。

连续透明的RFID技术

RFID标签和IoT网关创建了用于托盘的数字双系统。在这里，动作，存储时间和质量指标会自动记录和管理。这导致了几乎无错误的可追溯性，精度为99.4％。

边缘计算：传感器数据的分散处理

雾计算节点可以在现场处理，从而大大缩短了反应时间。可以在几秒钟内确认关键事件，例如温度偏差，并可以启动适当的措施。

区块链：冷链物流的安全性和透明度

区块链支持的可追溯性

分散的区块链体系结构可操纵运输和温度数据的储存存储。这可以提高食品安全性，并缩短受污染产品的曲折时期，从几天到几秒钟。

合规性自动化的智能合约

自动合同实时检查法规，例如B. HACCP和GDP指南，并进行定期违规行为自动升级程序。

质量数据的滴答

可以通过不可杀死的令牌（NFT）证明产品质量。例如，这些NFT证书可以包含以下信息：

有机肉的遗传指纹，
药物成分的光谱分析，
沿整个供应链的可持续性证明。

自动驾驶冷却链物流：完全自动化的未来

冷链物流的未来在于完全自主且高度智能的基础设施。这包括：

自动冷却轴承具有自学习机器人机队和数字双胞胎，以优化容量。
具有AI控制的路线优化和自动负载的自动运输方式。
具有精确的GPS导航和基于区块链的访问控制的基于无人机的交付。

经济和环境影响

根据预测，自动冷却链可以在2030年带来以下优势：

将运营成本降低40-50％，
区块链解决方案将交易成本最小化85％，
交付精度几乎为100％，
通过可持续运输计划最大程度地遵守ESG。

冷链物流的进一步发展

AI，IoT和区块链的组合可导致完全自主，高效的冷却链物流。尽管当前的技术已经使生产率显着提高，但下一阶段的开发将通过使用量子计算和神经形态芯片来实现。在早期阶段投资这些创新的公司是自治物流的开拓者。

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自动冷却链：通往未来全自动供应链的方式 - 背景分析

物联网和区块链：冷链中提高效率和可持续性的关键

冷却链物流是我们全球粮食和制药行业的骨干，代表了阈值的深刻转变。传统的，通常是手动和分散的过程越来越多地从范式变化中替换为完全数字化，聪明和自主的价值链。这次革命的重点是三个关键技术：人工智能（AI）和机器学习（ML），及其无处不在的传感器的物联网（IoT）以及区块链技术，可确保透明度和不可改变的数据安全性。

令人印象深刻的例子和预测为这一发展的动力提供了基础。 Realcold和Blue Yonder之间的合作伙伴关系说明了AI控制的仓库管理系统（WMS）不仅如何自动化存储流程，而且还可以通过预测分析和智能资源分配来实施最高35％的运营成本。这些效率的提高不仅是单个公司的利润，而且通过保护资源和减少食品浪费来促进全球可持续性。

欧洲冷链市场是全球发展的重要指标，到2028年将增加768亿美元的增长。这种增长的主要驱动力是物联网解决方案，可以实时监测整个供应链中的温度。这种完全控制至关重要，因为温度波动会导致相当大的产品损失。由于早期检测和校正温度偏差，物联网系统可以将产品损失估计减少20-30％，这在经济和生态上都非常重要。

最初通过比特币等加密货币所知的区块链技术在冷链中展开了其潜力，尤其是在可追溯性和透明度的领域。 IBM食品信托等倡议令人印象深刻地表明，区块链如何大幅度缩短受污染食品的后备时间。尽管传统方法通常需要几天来确定受污染产品的起源和分布，但区块链几乎可以立即跟踪第二个部分。就IBM食品信托而言，平均7天的试验期减少到令人印象深刻的2.2秒。这种速度对于降低健康风险，避免大规模召回行动并加强消费者对食品安全的信任至关重要。

这三种技术，物联网和区块链 - 不是孤立的创新，而是融合到一个共同的愿景：“自动驾驶冷却链”。该愿景描述了一个未来，在这种未来中，自主仓库机器人，自我优化的运输路线和自我管理智能合约管理整个供应链，而无需或减少人工干预。自动驾驶冷却链不仅仅是提高效率。它是基于韧性，可持续性和前所未有的透明度的冷链物流的基本重新设计。

人工智能和机器学习：智能冷链的大脑

人工智能和机器学习形成了驱动自主冷链的神经网络。它们使系统能够从数据中学习，识别模式，做出预测并实时优化决策。在冷却链物流中，这表现在各种应用中，范围从仓库中的动态过程优化到预测性维护和智能路线计划。

仓库中的动态过程优化：通过适应性效率

在通常代表复杂而动态环境的现代冷却商店中，AI控制的仓库管理系统起着核心作用。这些系统使用增强学习，一种机器学习的方法，在这种方法中，代理（在这种情况下，WMS）学会通过与周围环境的互动来做出最佳决策。该系统不断分析各种实际时间数据，以适应任务优先级和资源分配。最重要的数据点包括：

波动

冷却链物流通常以季节性波动很大，尤其是在冷冻产品中，其中20-30％或以上的变化并不少见。 AI系统分析历史销售数据，天气预报和当前市场趋势，以精确预测未来的波动。这种预测能力使能够最佳地计划存储容量和人员资源，并避免瓶颈或过量的支架。此外，AI系统可以动态分配存储空间，以最大程度地减少拾取跟踪并最大化信封速度。

员工能力和国家

仓库流程的效率在很大程度上取决于员工的绩效。现代AI系统集成了可穿戴数据，以实时监视员工的状况和疲劳。例如，可穿戴设备中的传感器可以测量心率，体温和活动水平。分析此数据以识别超负荷并动态调整工作计划。通过避免疲劳并优化工作流程，可以提高生产力，并可以降低工作事故的风险。此外，AI系统可以通过为经验丰富的员工分配更复杂的任务，并通过经验不足的力量或自动化系统进行更轻松的活动来智能分发任务。

能耗模式和预测

冷却轴承是能源密集型设施，能源成本构成了运营成本的重要组成部分。 AI系统分析与天气数据，交付计划和库存数据相关的历史能源消耗模式，以精确预测未来的冷却要求。基于这些预测，可以根据负载来控制冷却能力，从而避免了不必要的冷却性能，从而避免了能源浪费。在低负载时期，可以降低冷却能力，而在预期点负载的情况下，它可以及时提高。此外，AI系统可以在各种冷却单元的交互作用中识别优化潜力，并选择最有效的操作模式。

佛罗里达州的特定案例研究证明了这种动态过程优化的有效性。通过使用基于AI的采摘订单的群集形成，可以将冷却店中的路径时间降低47％。同时，通过智能，依赖载荷的压缩机控制，冷却成本降低了22％。这些结果说明了AI提高效率和降低冷却商店的运营成本的巨大潜力。

预测性维护：最大程度地减少下降时间，降低成本

预测性维护是Ki和ML的另一个应用领域，旨在预测冷链中冷却单元和其他关键组件的故障，并在昂贵的失败之前启动预防性维护措施。现代冷却单元配备了各种传感器，可连续捕获有关振动，当前吸收，制冷剂压力，温度和其他相关参数的数据。这些传感器数据被转移到中央云平台，并将其与广泛的历史故障模式进行比较。例如，Blue Yonders云平台访问一个具有超过500,000个历史故障模式的数据库，以便在早期识别异常和潜在失败。

在德克萨斯州的实验室应用程序中，可以通过使用预测性维护来实现可观的改进：

增加MTBF（失败之间的平均时间）

冷系统失败（MTBF）之间的平均工作时间从1200小时增加到2,800小时。可靠性的显着提高不仅降低了停机时间，而且还可以延长系统的寿命并长期降低维护成本。

减少计划外停机时间

计划外的停机时间通常会导致生产中断和产品损失，可以降低73％。由于早期发现潜在的故障，可以在实际故障发生之前计划和进行维护工作。这样可以最大程度地减少生产倾斜度，并确保冷链的平稳运行。

备件订单的优化

AI支持的需求预测可以更精确地计划备件订单。通过分析维护历史，故障模式和预测的默认概率，AI系统可以自动触发备件和订单的需求。这样可以优化备件的仓库，降低存储成本，并确保在有效地进行维护工作的良好时间可用。在Realcold应用中，备件订单的效率提高了35％。

在多个约束下优化路线：智能导航 - 临界产品

冷链中的运输物流代表了特殊挑战，因为除了通常的后勤参数（例如交付时间和成本）外，合规性也至关重要。 AI支持的路线优化系统考虑了各种限制，以计划确保商品温度完整性并最大化效率的最佳运输路线。事实证明，将遗传编程与模拟退火结合的混合算法尤其有效，以解决这些复杂的优化任务。该算法还优化了以下参数：

维护温度

符合最接近温度的范围对于温度敏感的产品至关重要，尤其是在药物领域。对于药物运输，通常需要小于0.5°C的最高温度偏差（ΔT）。路线优化系统将天气条件，路线概况和运输车辆的热能特性考虑在内，以选择最大化温度稳定性的路线。例如，这可以包括避免使用极端太阳辐射的路线部分或使用较便宜的气候条件的路线。

燃油效率

燃料成本是运输物流中的重要成本因素。路线优化系统将对燃油效率的路线进行账目地形，流量预测和速度限制。避免使用细长，选择最佳速度并转换交通堵塞，以最大程度地减少燃油消耗，同时遵守交货时间。

二氧化碳平衡与可持续性（ESG报告）

可持续性方面在物流中变得越来越重要。路线优化系统集成了多对象优化，以便考虑到经济之外的生态目标。最小化二氧化碳足迹是一个核心问题。该系统选择可最大程度减少燃油消耗的路线，从而使CO2排放量最小化。此外，优化可以包括替代燃料选择和更环保的运输方式。二氧化碳排放的详细记录和分析使全面的ESG报告（环境，社会，治理）支持公司实现其可持续性目标。

交货时间窗口和守时

遵守约定的交货时间窗口是冷链物流中最高的优先事项，尤其是在运输新鲜商品时。例如，运输新鲜肉通常需要99.3％的递送精度。路线优化系统考虑了流量预测，施工站点信息和历史交付数据，以计算现实的交货时间窗口和计划路线，以确保准时交付。如果发生不可预见的事件，例如交通拥堵或事故，系统可以动态计算替代路线并实时调整交货时间。

德克萨斯州200辆卡车的试点研究证明了这种基于AI的路由系统的性能。通过使用系统，可以将空旅行的数量从24％减少到7％，而能源消耗同时减少了18％。这些结果强调了AI在冷链中优化运输物流的潜力，以降低成本并提高可持续性。

物联网和RFID：冷链的感官神经系统

物联网（物联网）和射频标识（RFID）形成了冷链的感官神经系统。物联网传感器不断记录整个供应链中温度，湿度，振动，位置和其他相关参数的数据。 RFID技术可以自动识别和迫害产品和托盘。这些技术的结合创造了对冷链的完整透明度和实际时间监测，这对于确保产品质量和食品安全至关重要。

使用自校准传感器的实时温度监测：精度和可靠性

现代的物联网传感器，例如Digi的Smartsense T7，是高度发达的设备，可在冷链中精确而可靠的温度监测。这些传感器结合了许多高级技术：

PT1000温度传感器具有高精度

PT1000传感器是铂电温度计，以其高精度和稳定性而闻名。 Smartsense T7的温度准确性为±0.1°C，这对于监测温度敏感产品（例如药物和高质量食品）至关重要。

MEMS水分传感器：除了温度外，空气湿度在冷链中的产品质量中还起着重要作用。 MEMS水分传感器（微电动机械系统）可以精确测量0-100％RF范围内的相对湿度，精度为±1.5％。湿度的控制对于储存和运输水果，蔬菜和其他新鲜产品尤为重要，以避免凝结和霉菌形成。

用于冲击检测的三轴加速传感器

运输过程中的振动和颠簸会导致敏感产品的损害。三轴加速度传感器在三个空间方向上记录加速度，并能够检测到凸起和振动。这些数据可用于确定不正确的处理，记录损坏并优化运输过程以最大程度地减少产品损失。

Lorawan连通性，触及范围和能源效率很高

Lorawan（远程广泛区域网络）是一项无线电技术，其特征是其较大的覆盖范围（最多10公里）及其低能消耗。这使得在整个冷链，偏远地区或无线电条件困难的环境中的传感器可靠数据传输。 Lorawan的能源效率可以长期使用传感器的电池寿命，从而减少了维护工作。

在实际用途中，这些现代物联网传感器提供了许多优势：

在网络故障的情况下，测量数据的256小时缓冲

如果网络连接失败，传感器可以在本地保存最多256小时的测量数据。连接恢复后，缓冲数据将自动传输到云平台。这也确保了临时通信中断的完整数据记录。

使用参考铂电阻的自主校准

需要定期校准以确保传感器的长期准确性。现代传感器具有自主校准机制，可使用参考铂电阻，以自动检查传感器职业并在必要时进行适应。这减少了维护工作，并确保传感器在整个寿命中提供精确测量的值。

通过将振动模式与产品质量相关联的预测质量分析

记录的振动数据不仅可用于冲击检测，而且可用于预测质量分析。通过分析振动模式，可以得出有关产品质量的结论。某些振动模式可以表明例如，敏感产品的开始损害。由于早期发现此类模式，可以采取预防措施以避免重大损害。

RFID集成以实现完整透明度：托盘和产品的数字双胞胎

RFID技术（射频识别）集成到冷链中，可以使产品和托盘的持续透明度和可追溯性。 Rain RFID标签（UHF GEN2V2）和IoT网关将物理和数字世界与数字双胞胎系统相结合。冷链中使用了两种主要类型的RFID标签，它们不同如下：

被动RFID标签的范围为8到12米，静态更新间隔和被动能量概念。他们的价格为0.10至0.50欧元。
另一方面，主动BLE传感器的范围为50至100米，更新间隔为15秒至10分钟，并使用5年期限的电池。这些传感器的价格明显昂贵，每单位成本为15至30欧元。

被动RFID标签

被动RFID标签很便宜，不需要您自己的电源。它们被读者的能量激活，然后将清晰的标识号发送回。被动RFID标签非常适合需要具有成本效益的质量标识的应用，例如： B.托盘或单个产品的标签。但是，它们的范围限制为8-12米，您无法记录实时数据，例如温度或位置。

主动BLE传感器

主动BLE传感器（蓝牙低能）具有自己的电源（电池），并且可以连续记录并发送数据。作为被动RFID标签，您的范围更大（50-100米），可以测量实时数据，例如温度，湿度，位置和振动。主动BLE传感器适用于需要详细的实时监控和更大范围的应用，例如： B.在运输或监测冷却容器期间温度敏感商品的迫害。

Realcold的典型应用程序方案说明了RFID集成的优势：

每个托盘中的RFID标签。

将存放到冷却仓库中时，每个调色板都会有RFID一天。这一天存储诸如存储时间，产品的起源，产品类型以及必要时批量信息之类的信息。该数据自动记录并将其传输到仓库管理系统。

冷却区穿越轨道运动电流的网关节点

物联网网关安装在仓库中不同冷区之间的过渡中。这些网关自动记录通过这些区域的托盘的RFID标签。结果，仓库中货物的移动电流是实时追求的。该系统在任何时候都知道哪个调色板在哪里以及在哪个冷却区域已经使用了多长时间。

机器学习模型识别商品流中的异常

通过机器学习模型对记录的运动数据进行了分析，以识别商品流中的异常情况。例如，意外的延迟，弯路或离开定义的存储区域可以被认为是异常。当识别异常时，系统可以自动触发警报，以便仓库工作人员可以及时干预并解决潜在的问题。实际上，通过机器学习模型检测异常检测的准确性可实现99.4％的值。

实时决策的边缘计算体系结构：网络旁观的智能

边缘计算，也称为雾计算，将计算能力和数据处理更接近数据生产的位置，即进入网络的“边缘”。在冷链中，这意味着物联网网关和传感器不仅收集数据，而且还可以直接接管现场的数据处理的一部分。雾计算节点（例如Dusun DSGW-380）是功能强大的设备，配备了多核处理器，集成数据库和常规工程。

冷链中边缘计算的优势：

减少了延迟时间和更快的响应时间

通过直接在现场处理传感器数据，延迟时间会减少并缩短反应时间。与其将所有数据传输到云中并在那里处理，不如直接在边缘做出时间 - 关键决策。这对于温度警报尤其重要。如果传感器确定温度偏差，则雾计算节点可以立即触发警报，而无需等待在云中处理。这将温度警报的响应时间从平均4.2分钟减少到仅11秒。

降低带宽污染和云成本

边缘数据的预处理可减少必须传输到云的数据量。仅将相关数据或汇总信息发送到云。这减少了网络范围，并降低了云存储和处理的成本。

稳健性和故障安全性提高

如果云连接被中断，即使云连接被中断，边缘计算系统也可以继续工作。例如，雾计算节点可以保持关键功能，例如在离线模式下温度监测和警报。这增加了冷链的鲁棒性和可靠性。

改进数据安全和数据保护

通过直接在边缘处理敏感数据，数据保护风险被最小化。数据不必通过网络传输到云，这降低了数据收集或未经授权访问的风险。雾计算节点还可以实现本地数据加密和访问控制机制，以进一步提高数据安全性。

诸如Dusun DSGW-380之类的雾计算节点配备了强大的资源，可以有效地满足这些边缘处理任务：

4x Cortex-A53 Kerne @ 1.5 GHz

四核处理器提供了足够的计算能力，用于实时处理传感器数据，机器学习算法的执行以及复杂控制引擎的实现。

集成的SQL数据库进行趋势分析

一个集成的SQL数据库可实现本地存储和数据分析。雾计算节点可以在现场进行趋势分析以识别模式和异常，并提供当地的仪表板进行实时监控。

带有500多个预定义的IF-then规则的常规引擎

集成控制引擎可以直接在边缘实现复杂决策 - 制定逻辑。可以使用预定义的IF规则来自动对某些事件或条件做出反应。例如，可以定义一个规则，该规则如果温度超过一定阈值，则可以触发警报。

AES-256硬件加密

基于硬件的AES-256加密可确保高数据安全性。雾计算节点上的数据传输和数据存储都受强加密机制保护。

区块链：供应链的分散记忆

通常称为“分散记忆”的区块链技术为提高透明度，安全性和对冷链的信任提供了革命性的机会。区块链是一个分布式数据库，该数据库将交易存储在密封链接在一起的块中。一旦包含在区块链中，数据就无法改变且可以操纵。这使区块链成为跟踪产品，证书的验证以及冷链中合规过程的理想技术。

冷链区块链的建筑模型：通过权力下放信任

基于HyperLeDger织物的冷链的典型区块链实现包括以下关键组件：

自动合规检查的智能合约

智能合约是自我管理合同，其条件是用代码编写的，并存储在区块链中。智能合约可以在冷链中使用，以自动进行合规检查。例如，智能合约可以通过检查区块链中的物联网传感器收集的数据来验证产品的温度历史。如果温度历史记录符合定义的限制值，则将自动确认合规性。智能合约也可以用于验证证书链（HACCP，GDP）。证书的真实性和有效性保存在区块链中，可以由供应链中的每个人透明地检查。

机密数据的私人数据收集

在冷链中，有敏感的数据不应可见区块链中的所有参与者，例如： B.供应商价格或详细的质量审核。 HyperLeDger Fabric中的私人数据收集使与授权方有选择性共享机密数据成为可能。这些数据存储在单独的私人数据库中，仅授权参与者才能访问。同时，区块链技术可以保证数据的完整性和不变。

用于集成物理传感器数据的甲骨文服务

需要Oracle服务将现实世界中的物理传感器数据集成到区块链中。 Oracles是值得信赖的第三方提供商，可将外部来源的数据馈送到区块链中。甲骨文服务可以在冷链中使用，以在区块链中编写物联网设备标志和GPS时间戳记。物联网设备签名确保传感器收集的数据是真实的，并且尚未被操纵。 GPS时间邮票可以使供应链中产品的位置和移动到精确的迫害。

案例研究：带有区块链的药物供应链

欧洲制药行业的一项计划，Pharmitedger项目令人印象深刻地证明了区块链在制药供应链中的优势。 Pharmitedger旨在提高药物的可追溯性和安全性，并打击假药的传播。该项目已实现以下关键数字改进：

减少假药

通过使用区块链，供应链中假药的比例从4.7％降低到0.2％。区块链使药物从生产到患者的无缝可追溯性。供应链中的每个站都记录了区块链中药物的交换。这使得伪造者很难将假药推入合法供应链。

减少审计时间

药品供应链中的审核时间可以从120小时减少到45分钟。区块链可实现所有相关数据和文档的透明和不变的证据。审核可以更有效地进行，因为所有信息均在数字上和中央可用。手动数据获取和检查大大消除了。

自动批处理发布

通过使用智能合约，可以自动释放92％的药物跨度。智能合约会自动检查每批合规标准，例如： B.温度病史，质量控制报告和证书。如果满足所有标准，则批次将自动释放。这大大加速了发布过程并减少了手动错误。

质量数据的象征：NFTS的透明度和价值增加

最初在数字艺术和收藏品领域很受欢迎的不可杀菌令牌（NFTS）也提供了冷链中的创新应用。 NFT是存储在区块链上的独特数字资产。它们可以用来使制冷链中产品的质量数据和可持续性特征，并透明且不可改变。令牌化质量数据的示例是：

有机肉中的遗传指纹

NFT可以使用高质量的有机肉来记录动物的遗传指纹和肉的起源。这为重视质量和可持续性的消费者创造了透明度和信任。

药物成分的光谱分析

NFT可用于药物成分，以记录光谱分析和其他质量测试。这使得质量质量和纯度的详细可追溯性详细。

碳足迹每个调色板

调色板或产品的碳足迹可以是令牌。这创造了有关供应链的环境影响的透明度，并使消费者能够做出明智的购买决策。

质量数据和可持续性功能的NFT市场使供应商能够通过透明度和可持续性来区分自己，并为可持续的产品实现8-15％的价格溢价。让消费者可以访问有关产品质量和起源的经过验证的信息，并可以做出更有意识的购买决策。

自动驾驶冷却链：破坏性技术的协同作用

“自动驾驶冷却链”的愿景描述了AI，IoT和区块链的完整集成和协同作用，成为一个自组织和自主生态系统。在这个愿景中，自主系统和智能算法无缝相互作用，以管理整个冷链，而无需或最少的人类干预。

自主生态系统的结构：智能组件的相互作用

自动驾驶冷却链的架构基于AI，IoT，区块链和自主系统的收敛性（见原始文本中的图1）。这些技术构成了一个集成的生态系统，其中数据，信息和决策被实时替换。

关键组件及其互动：各个级别的自主权

自动驾驶冷却链由几个关键组成部分组成，这些关键组成部分是自动起作用并相互交互的：

自主冷却轴承：无人干预而无需

OMRON LD-60机器人具有-25°C s的习惯：自动移动机器人（AMR），例如Omron LD-60是专门用于冷却店中的，并且可以在最高-25°C的温度下操作。这些机器人承担了诸如存储，外包，采摘和托盘运输等任务，自主和高效。
模拟容量变化的数字双胞胎：冷却轴承的数字双胞胎，物理仓库的虚拟表示，可以模拟容量变化和过程优化。可以通过模拟测试各种方案，并且在进行物理变化之前，可以确定仓库的最佳配置。
动态布局调整的变黑过程：几个自主机器人可以作为群体一起工作并协调其运动和任务。 Bloodmade Plot可以在仓库中进行动态布局调整，以便适应更改的要求。例如，机器人可以自动打开新的货架，也可以扩大现有的走廊以优化货物流。

自动运输方式：街上自动运输

货运文件的统一区块链分类帐：自动驾驶卡车和其他自动运输方式使用统一的区块链分类帐用于货运文件和运输文件。这消除了纸质文件，加速行政流程并提高了运输的透明度和安全性。
V2X与冷存储进行预加载确保的通信：V2X通信（车辆到每辆车）使自主运输方式与冷存储之间进行通信。例如，卡车可以在到达冷藏店之前替换有关负载和所需的装载坡道的信息。这可以使预加载固定并加速信封过程。
AI控制的路线在天气发生变化中发生变化：自动运输方式使用AI控制的路线计划系统，以考虑天气条件，交通预测和其他实时数据。在发生意外的天气变化或交通拥堵的情况下，系统可以自动地计算替代路线，并动态调整路线以避免延迟并保持交货时间。

基于无人机的最后一英里：自动交付前门

Quadcopter具有25公斤的有效载荷和120公里的范围：无人机，尤其是四轮驱动器，可用于最后一英里的自动交付。现代交付无人机的有效载荷最多可承载25公斤，范围高达120公里。这样可以快速有效地提供温度敏感的商品，尤其是在城市地区或难以进入地区。
通过毛发元素进行热电冷却：为了确保无人机飞行过程中的温度完整性，可以使用带有毛皮元素的热电冷却系统。 Peltier元素可实现紧凑和轻便冷却，而无需运动部件，非常适合在无人机中使用。
基于区块链的地理访问控制：基于区块链的地理围栏系统可通过无人机进行安全和控制的交付。地理围栏定义了允许无人机操作的虚拟区域。基于区块链的访问控制可确保只有授权的无人机才能飞往定义的区域并停止交付交付。

经济影响：提高效率和成本降低

根据麦肯锡的预测，冷链中自动驾驶系统的引入将导致到2030年的重大经济影响：

40-50％的运营成本降低

自主系统可自动化许多手动流程并优化资源使用，从而大大降低运营成本。通过使用AI，IoT和自主系统，可以大大降低人员费用，能源成本和维护成本。

交易成本减少85％

区块链技术和数字货运文件消除了纸质文件并自动化行政流程。这导致与文件处理，关税和付款处理有关的交易成本大幅降低。

99.99％的交付精度

AI控制的路线计划，实时监控和自动系统最小化人体错误并优化交付过程。这导致高达99.99％的非常高的交付精度，这对于温度敏感和关键时期的商品尤为重要。

100％ESG合规性

自动驾驶冷却链可实现有关可持续性方面的全面数据获取和分析。通过优化途径，使用节能技术并减少食物浪费，自主冰链有助于实现ESG目标（环境，社会，治理），并实现了全面的ESG报告。

自动冷链的路线图：物流的范式转变

AI，IoT和区块链的整合标志着冷链物流中的基本范式变化。它不再只是效率线性提高，而是关于创建自适应，弹性和透明的自组织供应链网络。尽管诸如Realcold和Blue Yonder之类的公司通过使用AI控制的WMS已经实现了30-40％的生产率提高，但IBM食品信托区块链显示完全透明度和可食性不再是乌托邦。

下一个进化水平将由新兴技术（例如量子计算和神经形态芯片）驱动。量子计算机承诺，计算能力的指数增加，这将实现整个供应链生态系统和高度复杂的优化任务的实时模拟。根据人脑模型开发的神经形态芯片可以彻底改变AI系统的能源效率，并进一步促进AI在边缘计算应用中的使用。

监管，自动驾驶冷却链需要自动决策链中的数字责任模型和AI伦理的新框架。在自治系统的错误决定时，责任问题，网络供应链中的数据保护以及AI控制的决策的道德含义。

现在投资这些破坏性技术并积极设计对自动冷链的转型的公司被定位为未来物流时代的建筑师。您不仅将从大量效率和降低成本中受益，而且还将在越来越多的数字化和面向可持续性的市场中获得竞争优势。绘制了通往自主冷链的路线图 - 已经开始了温度控制物流的新时代的旅程。