数字化冷链物流的问题与研究方法

　　随着数字技术的发展，各行各业向数字化、智能化转型已经成为大势所趋。冷链物流数字化的主要目的是实现动态检测(如动态路径优化、动态温湿度控制、信息共享、故障预警等。)和准确的可追溯性，以确保食品质量控制和安全。这种转变可能的技术包括无线射频、传感器(如温度、湿度、重量、气体、门的开关等。)、物联网、GPS、图形信息系统和人工智能等。它们对于连接上下游利益相关者之间的信息孤岛，降低人力成本，同时促进农产品节能减排和智能冷链物流的实施至关重要。

　　1、新时代对冷链物流的新要求

　　越来越多的企业正在对其物流系统进行智能化和数字化升级，通过更高效的智能物流确保食品安全，增加农民收入，满足客户需求，提高企业效益。然而，在数字化、智能化冷链物流的运作中仍然存在一些挑战。

　　理论层面，大部分研究提出的物联网主要基于理论架构，尚未应用于食品供应链;区块链技术在食品溯源方面还处于初级发展阶段，缺乏明确的法律法规和实施标准，需要有进一步的实践思路，完善相关法律法规。在操作层面，对生鲜食品内部温湿度的实时检测，必然会降低食品的完整性，加快食品腐败变质，增加产品之间交叉污染的风险;传感器数量有限，精度不高，冷链各时间段(箱内各级)温湿度分布不均匀。因此，更精确的检测技术(如仿生传感器、数字孪生技术、纳米技术等。)而预测模型和算法是未来研发的重要方向。

　　数字化冷链物流的实现就是建立一套完整的冷链物流数据系统，可以用来监控冷链物流的全过程，使各个环节的信息高效共享，从而及时调整关键指标，保证货物安全和物流效率。尤其是在疫情防控常态化的背景下，对冷链过程中的人、物、环境的实时动态监控和追溯，将发挥更加突出的作用。

　　2、数字化冷链物流需要解决的问题

　　数字化冷链物流是指利用数字化技术进行监控、管理和运营的冷链物流。冷链物流的核心要素是其货物运行环境的温度、湿度等指标。如果指标不符合要求，冷链物流中的货物(主要是鲜活易腐食品)的安全性就会丧失，冷链物流也就失去了意义。因此，全程监控并及时调整作业环境指标是冷链物流管理的关键。同时，随着物联网技术、数据传输技术和数据处理技术的发展，冷链物流过程中产生了大量的作业环境指标数据，为实现数字化冷链物流提供了基础。但是，第一手的环境指标数据并不能直接服务于冷链物流的运营管理。其巨大的数量增加了分析和处理的难度。因此，研究如何对冷链物流运行环境数据进行筛选、分析、提炼和处理，即如何实现数字化冷链物流，对促进我国冷链物流的发展具有重要意义。

　　3、主要研究方法

　　为了保证冷链流程各个环节产生的数据能够被存储，应用“物联网技术+区块链技术”对冷链数据进行挖掘、采集和检测，是智能冷链物流的基础。此外，仓储技术、干线技术、最后一公里技术等技术基础的结合，将使冷链物流紧密结合硬件设施和软件平台，实现仓储、运输、配送、包装、装卸、信息处理等的智能化。，从而实现冷链物流的智能化和数据化业务，指导实际物流运输作业。

　　一方面，基于算法和数学建模，为衡量不同利益相关者的目标(低碳排放、低风险、低成本、高客户满意度)提供了量化的研究依据，解决了冷链生鲜产品“最先一公里”和“最后一公里”配送路线优化的衔接问题，以及配送过程中的智能调度、智能装载和能量优化问题。另一方面，基于数理统计和数据挖掘，实现道路货运和交通的需求供应链预测、保质期预测和宏观分析，有助于冷链物流更加智能化和数字化，提高冷链物流决策的准确性和有效性。

　　要分析大量的数据，主要的方法是机器学习。在高效采集环境数据方面，主要使用机器学习中的各种回归方法，如高斯过程回归、线性判别分析、最近邻法、径向基函数核等。在数据利用方面，主要使用机器学习中的聚类分析和模式识别方法，如人工神经网络、决策树和支持向量机(SVM)。均方差、箱线图和孤立森林可以用来发现异常值。

　　相信大家一定对数字化冷链物流的问题与研究方法有了更深入的了解,上海威士达冷链物流研究院专注于为客户提供冷链领域的产业研究、策划咨询、规划设计、招商运营等冷链物流项目的全过程服务。