智慧冷链物流系统合作咨询：13695448998胡经理

　　智慧冷链物流所运输的商品，也躲不过物流的流程，即从产地经过加工包装与运输，运送到销售地点，然后经过仓储与销售，最终到达消费者的手中。对于冷链数据信息的挖掘、采集与检测，保证对整个冷链过程中每一个环节产生的数据都不遗漏，是冷链物流实现智慧化的基础；另外，还要有仓内技术、干线技术、最后一公里技术、末端技术、智慧数据底盘等技术基础；将硬件和软件平台强大的预算能力结合在一起，才能更有效实现仓储、运输、配送、包装、装卸、信息处理等智慧化，进而实现冷链物流智慧化。

　　智慧化的基础

　　大数据的获取或监测

　　利用5G、物联网、区块链、人工智能、大数据、云计算等是实现冷链物流智慧化的技术基础，而冷链物流的数字化水平也是确保冷链商品全生命周期安全的重要保障，有助于对冷链商品全生命周期涉及的供应链诸多环节点(生产、加工、包装、装卸、运输、仓储、城配、陈列、到家等)进行智慧化管理。以往传统的冷链食品追溯系统一般只能追溯到生产企业，无法让冷链食品追溯到全链条的各个节点，有了冷链物流的数字化后，有望做到真正的全程可追溯[6]。如何能实现多维度状态采集数据呢，那就是移动化(无线)、标签化、多功能化。首先是移动化。为解决第三方物流温控管理，可配备移动式设备，同时监测设备也要配置GPS模块，通过GPS和GIS技术，监控中心可以对集装箱车辆进行地理位置定位和调度；另外，在冷链车车厢或冷库等场景下，各点温度不是完全均匀和统一的；因此，多点监控是一个需求点，例如，靠出风口的温度低，货物可能没问题，但是靠车门的可能有问题。

　　其次是标签化。从车间到运输、仓储、销售，在货物中转中要有标签跟随，标签中所含信息要全面，包括产品代码、产地管理、农户编码及流通环节管理等，这样有了标签就可以追溯到整个周期的安全情况。

　　再次是多功能化。设置预警系统，如果温湿度变化超出一个预先设定的范围，系统将自动给出预警。如果曲线中间有一段记录是明显低于20 ℃，那么可以从系统中时间点查询相应的地点和外在环境，以便于探究相应的温湿度变化原因。除了采集温湿度控制，通过软硬件还可以实现对环境温度的智能化控制，例如，冷库打冷智能化。可通过一些控制类的标签设备，对制冷系统进行控制，后台实时分析冷库温度情况，在需要打冷时，自动通过设备远程控制冷机打冷，并应用于门店和运输车辆。

　　通过硬件采集和业务沉淀而来的“大数据”，加工增值后，即可实现数据业务化，指导实际物流运输操作。一是基于算法与数学建模，如路径优化、智能调度、智能配载等；二是基于数理统计与数据挖掘，如用户画像、数据征信、供应链需求预测等；另外，通过这些数据，可开拓大数据应用探索思路，如路径优化、智能调度与配载、企业画像、运力分层、数据征信与物流互联网金融、需求供应链预测以及公路货运与交通的宏观分析等，这将有助于冷链物流更加智慧化。

　　技术基础环境打造

　　大数据、物联网、云计算、智能机器人等新技术及装备作为冷链智慧物流的根基，可以广泛应用于物流产业，其在整个智慧物流体系中起到关键的支撑作用。无人机、机器人等技术在近几年发展迅速，未来将会进一步与物流行业结合，广泛应用于仓储、运输、配送各个物流环节，其关键技术包括仓内技术、干线技术、最后一公里技术、末端技术、智慧数据底盘等[8]。其中， (1)仓内技术：目前机器人与自动化分拣技术已相当成熟并得到广泛应用，主要有机器人与自动化分拣、可穿戴设备、无人驾驶叉车、货物识别4类技术，可应用于仓内搬运、上架、分拣等操作。国外领先企业应用较早，并且已经开始商业化。国外企业如亚马逊、DHL Express，国内企业京东、菜鸟、申通等已经开始布局。(2)干线技术：干线技术主要是无人驾驶卡车技术。无人驾驶卡车将改变干线物流现有格局，目前虽尚处于研发阶段，但已取得阶段性成果，正在进行商用化前测试。(3)最后一公里技术：最后一公里技术主要包括无人机技术与3D打印技术2大类。无人机技术相对成熟，目前包括京东、顺丰、DHL Express等国内外多家物流企业已经开始进行商业测试。3D技术尚处于研发阶段，目前仅有亚马逊、UPS等针对其进行技术储备。(4)末端技术：末端新技术主要是智能快递柜，是各大企业布局的重点。目前已实现一、二线城市商用覆盖，但受限于成本与消费者使用习惯等问题，未来发展存在不确定性。(5)智慧数据底盘：数据底盘主要包括物联网、大数据及人工智能3大领域。物联网技术与大数据分析技术互为依托，前者为后者提供部分分析数据来源，后者将前者数据业务化，而人工智能则是大数据分析的升级。大数据分析技术，通过对商流、物流等数据进行收集和分析，主要应用于需求预测、仓储网络、路由优化、设备维修预警等方面。三者都是未来智慧物流发展的重要方向，也是智慧物流能否进一步升级迭代的关键。

　　智慧物流的关键技术总体包括感知层、网络传输层、数据存储层和应用服务层，具体而言，智慧物流要从智能运输、智能仓储、智能配送、智能包装、智能装卸、智能信息处理等6个方面展开基础设施设备的研发，为冷链智慧物流保驾护航。

　　冷链物流智慧化

　　运输智慧化

　　农产品冷链物流对配送设备、运作管理、温度把控要求非常苛刻，对基础运输设施设备要求也更高，可通过集成各种运输方式，包括应用车辆识别技术、定位技术、信息技术、移动通信与网络技术等高新技术，实现交通管理、车辆控制、营运货车管理、电子收费、紧急救援等功能，降低货物运输成本，缩短货物送达时间；同时，可实现全程监控，及时解决突发情况，并保障产品质量。

　　仓储智慧化

　　在现有仓储管理作业环节中进行货品、数量、位置、载体等信息的实时自动采集，并通过信息交互，在操作现场实现快速货物入库、货物准确出库、库存盘点、货物库区转移、货物数量调整、实时信息显示、温度检测与报警智慧仓储中需要的智能技术包括仓内机器人、仓库选址、需求预测等，其中仓内机器人包括自动导引运输车、无人叉车、货架穿梭车、分拣机器人等，主要用于仓库中的搬运、上架、分拣等环节。例如，自动导引运输车可以利用电脑来控制其行进路线及行为，分拣机器人利用传感器、物镜和电子光学系统可以快速进行货物分拣。企业一般通过研发或采购等三方相关设备，其中研发类的包括亚马逊、京东、阿里菜鸟等，采购第三方类包括顺丰、 DHL Express、中通等；在智慧物流场景下，物流公司可以利用积累的物流数据，判断不同区域物流量大小，结合人工智能相关规划技术，由计算机自动地进行优化学习，从而给出最优选址模式；通过手机用户消费特征、商家历史消费等大数据，再利用大数据算法提前预测需求、前置仓储与运输环节，而不是等消费下单之后匆忙调货。

　　配送智慧化

　　集成全球定位系统(GPS)、配送路径优化模型、多目标决策等技术，把配送订单分配给可用的车辆，实现配送订单信息的电子化、配送决策的智能化、配送路线的实时显示、配送车辆的导航跟踪和空间配送信息的查询显示，协同仓库部门一起完成配送任务。

　　配送中需要的智能技术包括无人机配送、无人车配送、众包配送、智能快递柜等，而冷链配送更需要在以上智能技术基础上，结合物联网技术，在配送车内安装温控装置，实时监测车内的温度状况，确保全程冷链正常；同时，用户下单后可通过手机实时观测车内的状况。在疫情期间，杭州无人车配送成了一道亮丽风景，在疫情这个特殊时期发挥了重要作用。

　　利用无人机、无人车，可解决商品最后1 km短距离智慧化配送问题，减少人力使用。例如，京东研发了装备激光雷达、GPS定位、全景视觉监控系统、前后防撞系统、超声波感应系统等智能装备的无人配送车，其能够精确感知周边环境并完成配送。可进一步研发，使无人车能够做出越来越智能的决策。

　　包装智慧化

　　针对包装，可借助电子技术、信息技术和通信技术等手段搜集和管理包装商品的生产及销售分布等相关信息，记录包装物品整个生命周期内物品质量的变化；进而，通过包装实现对物品特性、内在品质及其在运输、仓储、销售等流程中相关信息的实时了解。

　　装卸智慧化

　　智慧装卸是包括装上卸下、传送移动、分拣、堆垛、出入库等作业活动的立体化、动态化过程。可在一定区域内借助无人搬运车(AGV)、传送设备、智能穿梭车、通信设备、监控系统和计算机控制系统等技术，实现物品空间位置和存放状态的改变，完成智能装卸过程。

　　数据处理智慧化

　　数据智慧化处理包括信息感知、信息传输、信息存储和信息处理等，快速、准确地进行海量数据的自动采集和输入，实现物流信息集成和整合，通过数据库的整理、加工和分析，为物流作业的运作、相关决策的制定提供信息基础和经验借鉴，保障物流作业合理和高效运作。例如，大数据处理调度中心应具有自动预测、异常监控报警、数据关联分析、大屏可视化等功能，以满足数据汇聚、数据处理以及数据服务的全流程调度，进而极大地提升数据处理的效率，实现其分析处理海量数据以及复杂业务场景的需求；同时，将数据分析结果实时展现在大屏中，辅助市场监管方及时了解产品、运输、仓库、市场交易动态，以便及时做出科学客观的决策。其中，自动预测功能可通过对产品、运输、仓库、市场交易信息等情况进行统计，自动预测农产品需求供给状态、交易价格趋势等内容；异常监控功能是对车辆运输状态、仓库管理状态进行实施跟踪，对异常信息进行监控；数据关联分析是通过数据关联分析，对农产品进行产地、流通环节等分析，进而进行追溯；大屏可视化是从产品、运输、仓库、市场交易等方面对冷链物流大数据移动互联网平台进行可视化展示。

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责任编辑：胡金鹏