冷链物流公司是怎样使物品在运输、存储等环节一直保“鲜”的?
  一、生鲜物流配送模式:
  冷链一般是分全程和半程的。通常像药品、速冻食品、冰淇淋和奶制品这类的物品需要全程冷链配送;而像肉类、水产等商品通常采用半程冷链。
  冷链配送的商品,不管是全程冷链还是半程冷链,由于距离远、运输时间长,从仓库到分拨中心这一段的干线运输,必须冷运。像一些水果类商品会使用常温配送,但通常会在包装上下功夫,并且配上冰袋。
  二、冷链物流三大技术:
  一般来说,冷链物流会涉及以下三大类技术:
  1、移动制冷技术,包括制冷剂、制冷系统、温控系统及干冰、冰块等辅助保冷措施。
  2、保温技术,包括冷藏集装箱、保温箱、保温袋、冷藏箱及各类保温包装手段及密封措施等。
  3、智能监控系统,主要用于对冷链储存、运输过程进行监控与管理,包括温湿度传感器、RFID、GPS及软件管理系统。
  三、智能监控系统:
  我们主要聊聊比较重要的第三点:智能监控系统。
  智能监控系统最基本的作用就是掌握实时温湿度,避免货物变质造成损耗。
  因为药品也好,冰淇淋和奶制品也好,都需要从产地预冷、自动化冷库贮藏、全程冷链运输以及末端配送的冷链配送全过程。而每一个过程,都要通过不同的温区保存好生鲜产品。这就需要对库房温湿度实行24小时连续、自动的监测和实时记录,针对不同的温区进行环境温湿度的自动监测和数据采集,以及确定每一仓间或库房应设置多个温湿度监测设备。
  除了在冷库(仓储环节)的应用外,像车辆(运输环节温湿度监控、定位)、生产车间(基站定位+温湿度检测)、门店(销售环节的温湿度监控)均可以使用。

冷链


  四、物联网时代, 冷链物流的智能化
  随着物联网的流行和市场发展,为了更好地降低物流配送成本,在物流行业同样也涌现诸多智能监控类的硬件,以帮助实现物品的安全可追溯、质量可监控、订单信息可跟踪等。
  尤其是要通过借助大数据、物联网等技术的运用,实现冷链物流的智能化。这将能够大幅提升冷链物流配送的效率,并对整个冷链物流配送进行更好的管理把控。
  但在实际应用,还有一些难题有待解决,如预约难,功能单一,安装维护成本高,效率低下等。
  首先,目前大多数的监控设备是有线的设备,在安装的过程中需要穿孔走线,导致安装复杂实施难度大,且耗时,尤其冷库环境下的安装更是“难搞”,大大影响了运输效率。
  其次是近些年随着无车承运人模式的兴起,运力发生新变化,外协车辆比例攀升,且不讲安装维护难或易,安装费用谁承担一直是个争论不休的话题。
  另外,我们也发现,局限于单点采集数据也是现在行业的普遍趋势。外协车辆的管理往往采用便携式设备,数据采集相对单一,例如便携定位设备,只能采集位置;便携温湿度设备能采集温湿度数据,但得不到精准位置。
  那么,如何能实现多维度状态采集的应用需要呢?
  那就是,移动化(无线),标签化,多功能化。
  1、在冷链车车厢或者冷库等场景下,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。
  2、目前第三方物流很多时候都不是使用自有的车辆,而是使用社会的运力,要解决温度管理需求,拥有一些移动式的设备很重要。同时,监测设备也可以配置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。
  3、理想状态下,从车间到运输、仓储、销售,在货物中转中,如果有标签跟随,就可以追溯到整个周期的安全情况。如果温湿度变化超出一个预先设定的范围,比如20℃~30℃,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℃,此时可以根据此一时间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。
  4、从将来来看,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。将来会通过一些控制类的标签设备,可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。同样地,门店、车辆其实也一样可以做到。
  五、软硬一体化打造“智慧物流”:
  只有硬件和软件平台强大的预算能力结合在一起,才能更有效实现物流的透明化和智慧化:硬件提供基础数据来源,软件连接物流业务的上下游,实现业务管理的全程透明管控。不仅要管车,还实现了管货物,管订单流转,管理物流业务过程。
  云平台无缝连接货主、承运商、车队、司机等物流节点,货主运单产生后,系统生成运单,并实现路由的拆分和规划,帮助批量运单的生成。
  有了运输计划(运单),就会把计划分到车队,车队调度人员可以很及时地收到推送消息,由车队派送车单,这个时候司机APP也会收到推送消息。司机可以通过预约的功能和仓库做到场预约,然后是司机的发货、取货,完成全链条的交接和协同。
  不断沉淀的硬件和业务数据,不仅能结合软件平台强化企业上下游合作伙伴的连接与业务协同,更是夯实物流业务的数据化基础。
  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。
  通过这些数据,将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方面,带来更大价值。
  从趋势上来说,物联网会慢慢地应用到各行各业。特别对于物流行业来说,由RFID等软件技术和移动设备等硬件设备组成物联网后,基于感知的货物数据便可实现货物的状态监控,如前面所说的冷链物流的温湿度监控和物流信息跟踪。
  其次在功能也会进一步延伸,如开关检测、烟雾检测、开箱操作检测,以帮助参与方随时随地的掌握货物的存储、运输信息,提高风险的控制能力从而达到降低成本的目的。