智慧冷链物流中大数据技术的应用

摘要：随着云计算、人工智能等信息技术的全面升级，大数据技术成为支持现代产业发展的关键力量。针对当前冷链物流中面临的运输、仓储、质量控制以及销售配送问题，大数据技术即可有效解决其面临的困难，由此构建智慧冷链物流系统，为人们提供便捷、可靠、高效的物流配送体系。本文即在此背景下展开研究，通过深入分析现阶段智慧冷链物流中面临的问题，进而提出大数据背景下智慧冷链物流的建设路径。

关键词：智慧冷链物流；大数据；应用

冷链物流是指需要保持低温环境的产品运输过程，主要环节包括运输、配送、加工、包装、存储、销售等。由于冷链物流环节较多且低温环境控制难度较高，因而更容易造成货物损坏、运输成本过高、产品新鲜度下降等问题。为进一步提升冷链物流的供给品质，物流企业应全面应用大数据技术，以此提高存储环境控制能力，为产品安全提供保障，为降低成本提供支持。

一、现阶段冷链物流中面临的问题

我国的冷链物流还处于发展阶段，主要展现出三个方面的问题。第一，基础设施建设落后。基础设施是冷链物流运输和存储保障的基础，由于我国地区分布广阔且相互之间有较大差异，导致各地的冷链物流仓库、运输车辆等水平不同，不仅为跨区域运输带来问题，而且冷链衔接效果较差，成为影响冷链物流规模发展与产品新鲜度保障的核心因素。第二，冷链物流体系不健全。一方面，目前还未建立规范化和标准化的冷链物流管理机制，使得产品质检标准不统一，仓储环境要求不统一等。另一方面，物流技术的支持效果不佳，导致产品破损率较高，影响了产品质量安全，还大幅提升了物流成本。此外，未能形成全程性冷链防护系统，部分环节中产品会脱离冷藏环境，也会使得产品品质下降。第三，信息化水平有待提升。随着生鲜电商的发展，冷链物流的需求力度不断提升，但由于信息化建设不足，其未能满足当前的电商需求。其一，采集存储体系不健全。电商与物流平台未能将产品的基础信息、物流配送信息、仓储环境信息等数据进行采集并标注，消费者无法有效获取产品更明确的信息内容。其二，数据分析能力不足。电商与物流平台无法通过数据分析而有效调控产品仓储与运输路线，影响了实际工作效率。其三，信息缺乏共享平台。在信息不共享的情况下，更容易产生产品供应链断裂、产品滞销、供需矛盾等问题，甚至会影响消费者的信任。针对上述问题，大数据技术展现出良好的应用价值与作用，成为物流与电商企业必须运用与优化的关键技术。

二、大数据背景下智慧冷链物流的建设路径

（一）优化产品物流运输

物流企业应以大数据技术为中心，以物联网与3S技术为辅助，建立冷链物流信息平台，以此打造冷链物流全程监控系统与智能控制系统。第一，应建立信息采集与绑定管理机制，将产品信息、冷藏仓库信息、冷藏车辆信息以及司机信息进行绑定，统一链接在客户商单之上，以此确保用户可以实时查阅产品及相关物流信息。第二，应依托GPS定位技术对冷链运输车辆进行定位跟踪，远程监控其运行速度、路线等信息，同时也要以交通大数据的路况分析为基础，智能计算最佳运输路径，以此降低物流运输距离，降低运输成本，同时也能保证产品品质。第三，收集并智能分析产品运输过程中的环境数据，通过可视化面板了解产品运输时所处的环境温度、湿度等状态，以此确保产品的新鲜度。

（二）完善产品仓储调控

仓储管理也是冷链物流中的关键环节之一，物流企业同样应借助大数据技术进一步优化仓储管理。首先，应依托大数据技术完善产品出入库以及订单管理。通过收集销售计划、生产计划、采购计划等相关数据，由大数据系统结合现有库存量、阶段性出库量、订单量等数据进行分析，以此合理分配订单产品与仓储位置，进而确保仓储量能够满足订单需求，同时也不会过多积压而造成损毁与浪费。其次，借助大数据对不同地区用户的订单数量进行分析，还能选出中心仓储区，由此确定仓库建设位置，可以进一步提高物流运输环节的效率。其三，大数据系统还可以实时监测和调控仓储环境中的温度、湿度等环境数据，由此保证仓库环境状态保持稳定性与一致性，有效提高产品的仓储状态与品质。

（三）控制产品质量安全

产品的质量安全问题也是冷链物流中必须关注的重要因素。物流企业可以依托物联网、GIS、RFID等技术，建立产品信息获取与整合系统，通过该系统可以快速收集产品在生产、运输、销售等各个环节的实际信息，进而通过信息整合，建立其产品质量安全信息数据库，一方面可以为用户直接提供产品信息查阅系统，另一方面还能根据产品的生产标准与质量品质进行分级认证，为用户提供更科学的选购参考。此外还能建立产品质量追溯系统，用户在发现产品问题时，可以直接根据该系统检查出问题的环节；政府有关部门在进行安全质量检测时，也可以通过该系统有效完成监督与检查的任务。

（四）精准销售高效配送

在大数据技术支持下，还可以建立产品市场数据动态监控系统，由此分析冷链物流下的市场供求信息、价格行情变化、流通市场情况等，进而可以有效预测与分析冷链物流相关生鲜产品的发展态势，进而在此基础上合理拓宽市场，辅助产品生产方做出科学决策，进而实现产品与需求的智能匹配，消除生鲜类产品销售与配送中信息不对称的问题，真正落实以消费者需求为导向的生产体系，确保生产规模与品种的合理性调配，提升生鲜产品的供应水平，减少囤积量，提升运输和配送效率。与此同时，借助大数据还可以进一步分析消费者信息，进而根据地域偏好特征、用户个性化需求等数据，有效分析和预测不同地区对于不同产品与种类的需求量，进而确保爆款产品前置生产与储备，有效提升冷链物流系统的智慧化与快速响应水平，既可以缩短冷链配送环节，又可以建立对应的冷库仓储，进而达到更科学的销售与配送效果。

三、结语

综上所述，在大数据技术支持下，冷链物流系统在不断向智慧化智能化发展。物流企业应将大数据技术应用于物流运输、仓储调控、质量控制以及销售配送等环节之中，以此科学合理地调控相关环节，为人们提供更优质的物流配送服务。

参考文献：

[1]徐肖晗.基于大数据技术的农产品冷链智慧物流信息平台构建[J].黑龙江粮食，2021（10）：123-124.

[2]张茜，田乙慧，肖文.大数据在农产品冷链物流中的应用[J].农业大数据学报，2022，4（01）：55-61.

本文系2022年甘肃省高等学校创新基金项目。课题名称：基于张掖市“国家骨干冷链物流基地承载城市”背景下智慧冷链服务系统创新开发（立项批准号：2022B-566）的成果。