冷藏与生鲜物流——人工智能（AI）带来的冷链革命：机遇、挑战与未来

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发布日期： 2024 年 8 月 23 日 / 更新日期： 2024 年 8 月 23 日 - 作者： Konrad Wolfenstein

冷藏和生鲜物流 - 人工智能 (AI) 带来的冷链革命：机遇、挑战和未来 - 图片：Xpert.Digital

🧩🔬完美共生：冷链中人工智能与人类知识的结合

1.人工智能在现代冷链中的作用🚀

人工智能是一种工具，只要掌握得当，就能带来非凡的成果。然而，它需要深入的知识和经验才能充分发挥其潜力。实践经验表明，人类专业知识与人工智能的结合可以带来突破性的成果。这种共生可以让我们更快地获得见解并付诸实践，这在时间往往是关键因素的冷链中尤其重要。

Thermo King 连接副总裁 Declan McAndrew等专家支持的一项分析表明，将人工智能融入冷链已经开始推动深刻的变革。然而，麦克安德鲁表示，为了充分利用这项技术，仍然需要考虑许多细微差别。

2.人工智能对冷藏运输的影响🚚

人工智能给冷链带来的最重大变化之一与温度敏感货物的运输有关。实时监控货运状况与预测分析相结合是人工智能如今已经得到应用的领域。这些技术可以预测供应链中潜在的中断，并采取适当的措施来避免或至少减轻它们。

此外，人工智能在自主智能冷藏运输中的应用开辟了新的可能性。人工智能控制的车辆可以通过实时反应交通状况并自动保持最佳装载条件来优化路线。这确保了易腐货物的交付更加可靠和高效，这对于依赖无缝冷链的企业来说是无价的。

然而，麦克安德鲁强调，冷藏运输的完全自动化（例如通过自动驾驶车辆）仍然需要时间。目前，有助于优化全球冷链的主要是实时监控和预测分析。

3. 通过动态路由和温度控制提高效率📈

人工智能实现动态路由和实时温度控制的能力是提高冷链效率的另一个关键因素。动态路线可以实时优化配送路线，这不仅缩短了运输时间，还最大限度地降低了易腐烂货物无法使用的风险。连续的温度控制确保敏感货物始终在最佳条件下储存和运输。

有趣的是，麦克安德鲁指出，其中一些好处可以在不使用人工智能的情况下实现。尽管如此，该技术仍然是实现智能自动化的重要工具。这方面的一个例子是自动调整充电要求，通过确保机器仅在必要时打开来节省时间和能源。这种智能自动化不仅有助于提高效率，还可以减少排放并降低运营成本。

4. 通过人工智能实现冷链的可持续性🌱

可持续性已成为现代经济的核心问题，在冷链中也发挥着越来越重要的作用。人工智能可以为创建更可持续的冷链做出决定性贡献。首先是实时监控和分析燃料消耗和排放。通过识别和消除低效做法，可以显着减少制冷机组的环境足迹。

此外，人工智能可以对车队中每台机器进行更精确的性能评估。这使得公司能够准确地了解哪些单位特别环保以及哪些单位仍有改进的空间。这种数据驱动的洞察力可以带来更好的决策，并有助于减少长期的能源消耗。

McAndrew 强调，冷王正在采取更广泛的方法，而不仅仅是使用人工智能。目标是利用机器学习处理的大量数据来生成有价值的见解，最终由人类实施。这种方法可以使流程更快、更高效，从而形成更可持续的冷链。

5. 实施人工智能的挑战和机遇🛠️

在冷链中实施人工智能并非没有挑战。一个关键点是需要在不中断正在进行的操作的情况下集成现有系统和流程。采用人工智能还需要对技术和专业知识进行大量投资，这对许多公司来说可能是一个障碍。

尽管如此，优点还是远远大于缺点的。通过人工智能实现更高效率、更精确监控和更低成本的能力使该技术成为冷链未来的重要工具。从长远来看，现在投资人工智能的公司将受益于更强的竞争力和更强大的市场地位。

6. 冷链的未来：展望🔮

展望未来，人工智能在冷链中的作用显然将继续增长。传感器技术的进步、算法的改进和全球供应链连通性的增强将意味着基于人工智能的系统将变得越来越强大和有效。

另一个方面是将人工智能融入到冷链的各个层面，从生产到运输再到最终交付。这将实现整体优化，不仅单个细分市场而且整个供应链都受益于人工智能的优势。

麦克安德鲁将发展视为一个不断改进的持续过程。机器和系统的不断发展可以确保技术满足不断变化的要求。这将使得人工智能在冷链中的全部价值得以实现，打造真正全球化、全面优化的冷链。

AI标志着冷链物流行业的转折点🚀

人工智能引入冷链标志着物流行业的转折点。虽然技术已经取得了令人印象深刻的进步，但我们才刚刚处于有可能从根本上改变冷链的发展的开始。积极塑造这一变革的公司不仅会提高效率，还会变得更具可持续性和竞争力。冷链的未来是智能、互联和人工智能驱动的。

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🔍人工智能在现代冷链中的作用
🛠️人工智能对冷藏运输的影响
🚛 通过动态路由和温度控制提高效率
🌍 通过人工智能实现冷链的可持续性
📈 实施人工智能的挑战和机遇
🔮冷链的未来：展望
⚙️ AI驱动的冷链实时监控
🚀 自动驾驶汽车和冷藏运输革命
♻️通过人工智能优化减少排放
🧩 冷链中人与AI的协同

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❄️📦高效的冷链物流——从冷藏到冷藏运输：全球增长的驱动力

关于人工智能对公司影响的调查结果 – 图片：Xpert.Digital

首先，冷藏的主导地位可以归因于在进一步运输之前需要在最佳温度条件下长时间储存产品。冷藏设施提供不同的温度区，根据所存储货物的具体要求量身定制，无论是冷冻产品还是需要冷藏的药品。这种灵活性和安全性对于确保产品的质量和耐用性至关重要。

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冷链物流：寒冷的未来

📊🔍实时监控和预测分析在生鲜和冷藏物流中的重要性

🌡️📊 实时监控和预测分析在现代生鲜和冷藏物流中发挥着核心作用。这些技术对于有效管理复杂而敏感的供应链已变得不可或缺。通过使用实时数据和预测模型，公司可以及早识别潜在的干扰和风险，从而使他们能够在出现严重问题之前采取行动。

🚛 实时监控：质量和安全的关键组成部分

实时监控是指在货物运输的整个过程中不断收集数据。这对于生鲜农产品物流至关重要，遵守严格的温度规范尤为重要。安装在运输集装箱中的传感器可以实时监控温度、湿度和振动等参数。该数据被发送到中央系统，可以立即对其进行评估。如果出现偏离指定参数的情况，例如温度突然升高，可以立即采取对策。这降低了变质的风险，并确保货物以最佳状态到达最终消费者手中。

实时监控不仅在产品质量方面具有优势。它还提高了供应链内的透明度。公司可以向客户提供有关货物位置和状况的准确信息，从而增加信任并提高客户满意度。此外，实时监控可以通过实时识别和使用替代路线或交通方式，对交通拥堵或事故等意外事件做出快速响应。

🔮 预测分析：展望未来

预测分析不仅仅是使用历史和当前数据来预测未来事件的监控。例如，在生鲜和冷藏物流中，这可能意味着使用天气数据、交通模式和历史交付时间来预测可能发生延误的时间和地点。利用这些预测，物流公司可以优化其路线规划，建议替代运输路线，甚至可以尽早确定对冷藏车等额外资源的需求。

预测分析的另一个重要方面是预测冷却技术的故障。通过分析监测冷却系统状况的传感器数据，可以及早发现潜在故障并及时规划维护工作。这最大限度地降低了突然故障的风险，突然故障不仅可能导致昂贵的维修费用，而且还可能导致货物损失。

成功使用预测分析的一个例子是使用机器学习算法，该算法从大量数据中学习以识别模式并做出精确的预测。这使得物流公司能够提前识别哪些货物由于某些天气条件而面临更高的腐败风险，并采取适当的预防措施来尽量减少这些风险。

⭐️ 什么是预测分析？

预测分析是数据分析的一个分支，专注于根据历史数据预测未来事件。为此目的使用统计学、机器学习、数据挖掘和算法等技术方法。目标是识别大量数据中的模式和联系，并在此基础上推导未来事件或行为模式的概率。

预测分析的一些典型应用领域是：

1. 市场营销

预测客户行为（例如购买决策、客户流失）、优化营销活动。

2. 财务

风险评估、信誉、欺诈检测。

3. 医疗保健

疾病爆发的预后，个性化的患者护理。

4、生产及物流

预测维护需求（预测性维护），优化供应链。

5、人力资源

预测员工流动率，改进招聘流程。

通过应用预测分析，公司和组织可以做出更明智的决策，最大限度地降低风险并更有效地利用机会。

⚙️ 实时监控和预测分析的协同作用

虽然实时监控和预测分析各自提供了显着的优势，但当两种技术结合起来时，它们的全部潜力才得以实现。通过将实时数据与预测模型相结合，物流公司不仅可以应对当前事件，还可以主动管理未来风险。这可以显着减少停机时间和损失，同时提高整个供应链的效率。

例如，预测分析可以表明特定产品在过去的某些条件下容易受到质量下降的影响。结合实时数据，这些见解可用于实时调整交通，例如选择温度波动较小的路线。

🚀 挑战与未来前景

尽管实时监控和预测分析提供了巨大的好处，但也存在需要克服的挑战。最大的挑战之一是将这些技术集成到现有系统中。许多公司拥有不易与现代监控和分析系统兼容的遗留基础设施。此外，使用预测分析需要大量数据，而这些数据并不总是能够达到所需的质量或数量。

尽管如此，趋势很明显：物流行业正日益走向数据驱动的未来。未来几年，5G网络的普及将进一步加速实时数据的传输和处理，而人工智能的进步将使预测分析更加精确。尽早有效利用这些技术的公司将通过优化供应链和增强客户忠诚度来获得显着的竞争优势。

🧊 实时监控和预测分析

实时监控和预测分析已成为生鲜和冷藏物流中不可或缺的一部分。它们提供了确保质量和安全、最大限度地减少供应链中断并建立更高效流程的机会。通过集成这些技术，公司可以增强对不可预见事件的恢复能力，同时通过提高透明度和可靠性来提高客户满意度。在时间和质量至关重要的行业中，实时监控和预测分析是未来成功的关键因素。