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物联网技术在低温乳制品冷链末端运输中的应用

2022-01-24王群智伍丽芳勒格吉哈

物流技术 2022年1期
关键词:乳制品冷链运输

王群智,伍丽芳,勒格吉哈,苏 畅,张 兴,白 玥

(1.西南交通大学 交通运输与物流学院,四川 成都 611756;2.四川省成都市物流协会,四川 成都 610041;3.四川新华西乳业有限公司,四川 成都 611732;4.庆应义塾大学,日本 东京 223-8522)

0 引言

乳品行业是一个比较特殊的行业,不仅产业链长,而且环节多,涉及第一产业(农牧业)、第二产业(食品加工业)和第三产业(分销、物流等)的纵向延伸,其链上任何一个环节出现质量问题,都会影响整体供应链的质量安全,并最终影响到消费者的食用安全。

若乳制品冷链配送出现断链,其后果不仅是营养价值的降低,还有一定几率造成乳制品变质。在其到达消费者手中并饮用过后,可能会产生腹泻、呕吐、脱水等一系列不良反应,危害消费者的健康,致使消费者对乳制品质量产生质疑,阻碍乳制品市场的健康发展。乳制品易变质,决定了其对温度、时间和质量的高要求。而温度是延长或保持乳制品的最重要因素,要把乳制品运送给消费者,并确保其状况良好,可安全食用,必须适当控制和管理温度。

部分学者对引入不同技术,以维持生鲜货物在运输过程中的质量以及不同技术的优势进行了研究。邱浩雯,等提出在运输环节应用RFID技术通过读写器读取标签,可以获得货物运输途中产品周围温度的变化,由此方便在运输途中及时的调整温度,保持生鲜的运输环境的适宜。Choy,K.L,等提出了一种有效的监控系统,采用射频识别(RFID)技术,通过制定可靠的程序防止食品变质。王杰,等将GPS/GIS技术应用于系统中,对冷链物流车地理信息及车厢温度等指标进行远程控制的目的,保障食品安全。Cecilia Amador,等对带探针和不带探针的RFID系统在菠萝供应链中的应用进行了对比,分析了RFID系统对比传统温度监控系统的优势,并发现带探针的RFID系统适合于低温环境,不带探针的RFID系统适合高温环境,RFID系统最好能同时记录环境温度和容器温度。HEIDI,等对多分布式无线传感器对远距离运输的冷藏集装箱温度监控进行了研究,讨论了利用RFID技术提高短货架期产品供应链效率的潜力。E Abad,等对RFID智能标签的实时可追溯性和在食品冷链监控中的应用进行了验证,从实时性、同时读取性、可追溯性等方面分析了RFID智能标签在食品冷链监控领域中具有的优势。Mikko Kärkkäinen讨论了利用RFID技术的数据采集系统对短仓储期产品供应链的优势,在Sainsbury的RFID实验基础上分析了RFID技术的应用对供应链各参与者的影响,得到RFID在可回收运输集装箱的应用能提供相应运营效益的结论。

部分学者研究了应用物联网相关系统监管运输过程中的车辆温度及货物质量变化。吕昳苗和宁鹏飞将物联网技术应用到冷链物流监控环节,通过对比分析不同的物联网体系结构特征,选择基于USN结构的物联网,构建冷链物流监控系统基本框架。Xiao,等开发了一种基于WSN与压缩发送(CS)相结合的温度检测系统(MS-FCAP),可以准确、高效的恢复采集到的传感器数据,反映冷链物流过程中冷冻车的实时温度变化。张秀萍,等人提出了一个基于GPS的冷链物流监控终端的设计,实现冷链物流中温度及其车辆在运输途中状态的选择跟踪、查询等实时监控,以及车辆定位、温度监控、车辆状态实时预警等功能。胡江虹、杨红霞,等态分别设计了不同的冷链物流车辆状态远程监控装置,用于监控含车厢的物流车辆的运输状。倪锦,等建立了基于荧光光纤技术的冷藏温度监测方案,形成了冷藏车温度动态预警模型,能够根据温度变化,动态调节预警值,实现动态预警,为冷藏车温度监测提供了一种新方法。汪庭满,等利用无线射频技术(RFID)和货架期模型开发了冷链温度监控系统,通过该系统记录车辆信息和温度信息,对批次产品的温度实时监控,实现了水产品运输全程的监控,以及对运输后冷链产品货架仓储期的预测。林程志运用RFID+GPS+NB-IOT等现代信息技术手段,将硬件系统与软件系统进行有机结合,提出冷链物流智能化设计的架构与关键技术,从而提高铁路冷链运输效率,解决铁路冷链传统物流模式存在的问题。

部分学者对不同技术下冷链物流的体系、经济效益进行了研究。杨亚,等考虑RFID技术应用能解决生鲜农产品供应链新鲜度信息不对称问题,建立集中和分散型供应链下RFID技术投资模型,研究RFID技术投资决策及协调契约。张顺萍,等利用ISM法分析顾客乳品满意度的各个因素之间的层级关系,并基于顾客导向,构建乳品冷链物流体系。Sang Hak Lee利用RFID技术具有可追溯生产源,并单独管理产品的新鲜度功能的智能冷链系统,并对应用了RIFD技术的蛋类和化妆品冷链运输经济可行性进行了评价。Fan,等对应用在食品方向的条形码-RFID双向转换设备进行了研究,发现这种设备能提高连续可追溯性。

还有部分学者对冷链运输的现有技术进行了研究分析。钟晓峰,等介绍了国外铁路冷藏运输装备的技术现状,分析了各种冷藏运输装备的性能特点,并结合我国现有冷藏运输装备技术现状,提出了关于我国铁路冷藏运输装备技术发展方向的建议。邓汝波,等从保温有效性、便携性与经济性、应用前景等角度分析了不同的冷藏药品贮运保温装置,并采集样本进行了统计分析,针对未来药品长时间运输所需要的温度监控和温度保障等因素提出了展望。

针对冷链的干线运输及专业制冷车配送阶段中的温度监控,已有不少学者研究过其中所需要的技术及相应的模型。但针对乳制品末端配送入户阶段冷链运作改善的方法、数据分析等方面的研究较少,本文利用乳制品配送末端所用的保冷送奶箱,应用物联网技术中的GPRS和RFID技术,设计了一套温度监控及报警方法。包括温度监控中收集数据的方式、收集的数据类型以及最后生成的报表形式等。

1 硬件方案

末端配送入户阶段,为随时掌握保冷送奶箱运输情况,利用RFID、GPRS等物联网技术,实时收集、传输配送过程中的信息。

如图1所示的送奶箱在使用前,统一在箱内对角线两处安装RFID温度标签,全方面掌握保冷送奶箱箱体内温度变化情况。同时,对箱体外侧亦设置一个RFID温度标签,用于实时监测运输过程中箱体的外侧温度变化,便于后期对运输状况进行分析。该温度标签的内部装备有芯片和温度传感器,并且装有超薄的纽扣电池,可长期使用。运输过程中,保温箱上的RFID温度标签会时刻收集温度信息并存储于RFID芯片中,通过RFID读写天线及GPRS数据分组的方式无线传输数据到企业的服务器中,以保证在运输过程中信息可以顺利进行记录。除了对温度的监控装置外,保冷送奶箱还会安装GPS定位系统,对送奶员的送奶路线进行记录,便于后期分析。

图1 保温箱体

2 末端运输与数据采集

在对末端配送进行监控前,基于企业自身乳制品产品特点,为该温度监控系统设定两个温度值,一个是质量临界值,当保温箱体内温度达到质量临界值时,有极大可能箱内乳制品已出现变质情况;另一个为警告值,当保温箱体温度达到警告值时,即箱内乳制品所处环境温度达到了乳制品最适宜环境温度的临界值,但未达到导致乳制品变质的程度。而对于箱体内温度处于警告值与质量临界值之间的情况,根据自身产品特点设定一个函数,在箱体温度超过警告值x摄氏度的情况下,当时间超过t小时,哪怕箱体内温度未超过质量临界值,此时箱体内的乳制品亦视为不宜饮用,并进行回收销毁处理。

配送过程中,保冷送奶箱上的RFID温度标签、GPS系统及GPRS模块将会记录及传送箱体的内外温度及送奶员的路径信息。当某个保温箱体内温度达到警告值时,向相应送奶员的手机发出警告短信,并在电脑上记录在案。意在告知送奶员,箱内温度已超过乳制品的最佳存储温度,应加快配送速度,确保乳制品的品质与口感。

当保冷送奶箱箱内温度处于警告值与质量临界值之间的某个值,并达到了一定时间值后,向相应送奶员的手机发出召回短信,向相关负责人发送提示信息,并在电脑上记录在案,剩余乳制品不再进行配送,送奶员返回出发点,对剩余乳制品销毁,并通知客户配送晚点及晚点原因。送奶员回到奶站后,检查箱体、RFID温度标签与GPRS无线传输装置等相关装置的配件是否损坏,若无损坏,则检查运输路线是否合适、配送量、配送时间是否合理。

当箱体温度达到质量临界值时,向相应送奶员手机发出警告信息的同时,向相关负责人发送提示信息,并将该情况记录在案。送奶员此时不再进行配送,返回出发点,对剩余乳制品销毁,并通知客户配送晚点及晚点原因。送奶员回到奶站后,检查箱体、RFID温度标签与GPRS无线传输装置等相关装置的配件是否损坏;若无损坏,则检查运输路线、配送量、配送时间等是否合理。

针对配送过程中,如何通过已有的数据判断该次配送是否为最后一次配送的问题,做了如下处理。对于配送过程中的温度及路径信息,对每个客户的地址设定一个范围,计算送奶员进入该范围内的时间,当其大于预设值时,系统暂时标定该客户的乳制品已送达。当送奶员本次送奶的所有客户均被暂时标定为已送达状态时,对送奶箱发回的温度及位置信息仅记录不报警,此时系统暂时标定送奶员已完成本次配送。若该送奶员返回奶站前再次进入某客户地址的一定范围内,再次计算送奶员进入该范围的时间,当其大于预设值时,系统调出该送奶员首次离开该范围之后的温度数据。若存在超过质量临界值或超过警告值并达到一定时间的情况,系统向送奶员、相关负责人同时发送信息,回收刚配送的乳制品,并将箱内剩余乳制品带回奶站销毁。二次进行数据调用的原因是,存在送奶员为首次配送时无人在家的客户再次配送的可能性。

当所有客户均暂时被标定为已送达状态时,暂停报警,仅对温度位置数据进行记录。当再次送奶时,对记录进行调用分析,若箱内温度正常,则不动作;否则,立即回收刚配送的乳制品并将剩余乳制品带回奶站销毁,该客户重新被标定为未送达状态。当送奶员在未收到撤回短信的情况下返回奶站,所有暂时标定为已送达的客户自动确认送达。

3 数据分析与改善

当乳制品全部配送完成后,送奶员将保冷送奶箱与空瓶送回奶站。

针对所收集的数据进行分析,企业根据自身的监管情况,设定信息一览表的查看周期。本文中的一览表分为天、周、月三个周期,具体分析过程如下。表中所需信息分为四种,系统所要收集的信息、每日记录的信息、随时记录的信息和需要计算的值。其中,系统所要收集的信息为奶站编号、送奶箱编号、订单编号、送奶员编号、送奶员姓名及联系方式。该类信息可明确出现异常情况的奶站、保冷送奶箱、客户及送奶员,在对奶站及送奶员做整体的工作情况评价时亦有所帮助。每日记录的信息包括日期、订单编号、乳制品配送量、出发时间、回奶站时间、进入客户x米的范围内的时间、离开客户x米的范围内的时间、警告次数和报警次数。该类信息有助于分析每日送奶员工作的大致情况,了解异常情况的出现原因,并对其进行修改。随时记录的信息包括里程、箱内温度、箱内温度变化速率、箱外温度、箱外温度变化速率和移动速度。该类信息可反映乳制品末端配送过程及状态,用于后期异常情况分析。需计算的值包括总运输里程、总运输时间和平均每瓶乳制品的配送时间。其中总运输里程的单位为km,含义为从奶站出发到完成配送时所走过的路程长度;总运输时间以min为单位,含义为从奶站出发到送完最后一瓶乳制品的所用时间;平均每瓶乳制品的配送时间以min为单位,计算方式为针对每瓶乳制品的配送时间取平均值,而每瓶乳制品的配送时间为离开和进入客户x米的范围内的时间之差除以乳制品配送量。

每位送奶员每次出发时,都会生成一个表格,表格中的时间间隔为一分钟,每隔一分钟记录一次送奶员的里程、箱内温度和箱外温度。该类表格信息用于统计送奶员整体乳制品配送情况,对于了解送奶员详细配送信息亦能提供帮助。

面向奶站生成的日/周/月一览表,见表1,包含的内容有日期、箱内温度、箱内温度变化速率、箱外温度、箱外温度平均变化速率、移动速度、平均每瓶乳制品的配送时间、总运输里程、总运输时间、警告次数、报警次数。各指标下方还有对应具体值,如最大、最小值等。其中,箱内温度及箱外温度在正常情况下记录的为从出发到完成最后一瓶乳制品的配送期间出现的最大或最小值;在异常情况下,则记录从出发到回到奶站期间的最大或最小值。

表1 奶站用保冷送奶箱监控数据一览表

通过日/周/月一览表,管理人员可以了解奶站过去一日/周/月的整体概况。通过记录数据与标准值的对比,可知奶站配送情况与正常情况之间的偏移程度。

面向公司生成的日/周/月一览表,见表2,包含的内容有奶站编号、奶站、日期、箱内温度、箱内温度变化速率、箱外温度、箱外温度平均变化速率、移动速度、平均每瓶乳制品的配送时间、总运输里程、总运输时间、警告次数、报警次数。

表2 公司用保冷送奶箱监控数据一览表

在一览表中,通过送奶箱的内外温度及变化速率,可以全方面掌握末端配送过程中保冷送奶箱整体温度环境;通过移动速度、平均每瓶乳制品的配送时间可以掌握送奶员整体配送效率;通过总运输里程及总运输时间可以掌握奶站整体送奶员工作量情况。

当出现异常时,生成的一览表,见表3。其内容包括日期、奶站编号、送奶箱编号、送奶员编号、送奶员姓名、送奶员联系方式、订单编号、出发至出现异常的总时间、出发至出现异常的总路程、最高移动速度、箱外温度、箱外温度平均变化速率、平均每瓶乳制品的配送时间、箱内温度、箱内温度平均变化速率。

表3 异常情况一览表

对于上述三个一览表而言,其中标准值的规定如下。指标最大值的标准值为历史数据里,每天正常情况中的最大值,再对所有的最大值不断取其平均值。正常情况即表明该最大值的数据为排除了警告与报警情况后的数据。对所有最大值不断取平均值,即表明标准值会因历史数据的更新而进行更新。指标平均值的标准值为历史数据里,每天正常情况中的平均值,再对所有的平均值不断取其平均值。正常情况即表明该平均值的数据为排除了警告与报警情况后的数据。对所有的平均值不断取平均值,即表明标准值会因历史数据的更新而进行更新。通过对配送过程中记录的不同指标与标准值进行对比,管理人员可以掌握出现的异常状况并分析其原因,并对奶站或送奶员加以督促改正。

4 结语

(1)引入物联网技术,采用RFID温度标签对保冷送奶箱运输过程中的移动路线及相应的温度变化进行记录,可以对运输过程中箱体内部温度进行监控,便于后期根据运输过程中发生的异常进行线路、配送量或配送时间的调整,以此保证低温乳制品冷链末端配送质量,改善冷链运作中出现的问题。

(2)末端配送过程中设定警告值和质量临界值,便于掌控配送过程中温度变化情况,防止质量不合格的乳制品进入消费者手中。

(3)按周期对异常数据进行分析并调整配送路线、配送量或配送时间,不断自我改进,提高配送质量和效率。

(4)本文的警告值与质量临界值未给出较为具体的数值或公式,后续可针对相应方向进行研究。

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