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摘要
全球冷链物流（CCL）行业规模不断扩大，对许多经济体的国内生产总值产生了显着且积极影响。然而，它依然被低水平管理服务级别协，冷链透明度不足和货物损失所困扰。造成这种损失的主要原因是缺乏关于货物当前状况的实时信息，以及缺乏供应链事故可能对货物质量造成的影响的认识。本文提出了一种改进的冷链管理方法（CCM），该方法使用使用基于RFID的传感技术对易腐货物进行实时监测，并结合运用可用的感测数据对当前和未来货物温度进行建模。描述了一种运用RFID温度传感器收集的信息对冷链过程进行描述并建立用于预测的神经网络模型的经验方法。事实表明，采用先进的建模技术就可以使用少量的传感器来完成精确监测，并且与直接采用冷柜外侧的测量温度相比，这些模型可以更准确地判断货物的实际温度。
一.背景
货运集装箱化的趋势越来越明显。这是经济日益全球化和有效率地将货物以不同的运输方式从生产区域运输到配送中心的需求所导致的结果。在农业、制造业、物流和零售业中，激烈的国际竞争需要高水平的效率，其贯穿了整个价值链。冷链物流（CCL）涉及通过通过冷藏卡车（也称为冷藏车）以热控制和冷藏包装的方法经由供应链运输对温度敏感的产品。物流冷链行业在南非和世界范围内都是一个重要且稳步增长的行业。南非的水果行业提供了大量的就业机会，其雇佣了约46万人，并有200万家属。该行业占南非所有农业出口的50％，年出口额约为1020亿美元。不幸的是，这些利润和大宗商品中的很大一部分由于这些产品在到达目的地之前就已经质量不佳而丢失。新鲜农产品内部的生物和化学过程在收获后依然继续进行，如呼吸作用。这意味着产品吸收氧气并释放二氧化碳和乙烯，其结果就是热量的释放。降低温度会显著减少呼吸作用，从而减少热量，从而避免因潜在活动产生的高浓度乙烯及由此导致的变质。在供应链中，从生产点到分销点或消费点，均以良好的状态交付这种类型的货物是所有参与者（种植者或生产者，物流服务提供者和其他运输公司，以及最终的消费者）的共同问题。以合理的成本对这些货物的温度进行有效监测是这些利益相关者的迫切需求。约35％的水果和蔬菜在冷链运输中损坏，部分原因是缺少经济有效的替代监测方案。
A.缺陷分析
全球价值链中的交通运输因素一直备受关注，因为过去此领域明显缺乏效率。全球价值链中的运输领域为什么会面临几项困难挑战，原因有几个：首先，这个活动通常涉及与货物没有直接利益关系的第三方服务商，货物的卖方和买方面对的就是这种情况。运输商可能更倾向于关心其资产的利用水平而不是他们正在运输的货物。其次，国际运输过程中通常涉及许多独立参与者，其中大多数都在管理对于完成运输循环至关重要的基础设施和服务，但是如果沿途出现问题，谁都不会直接受到影响，这包括：道路运营商，海关当局，港口运营商，铁路运营商等。因此很容易造成货物在运输过程中被损毁、延误或者没有获得应有的技术服务的情况。这种计划执行过程中的偏差不仅会导致整个价值链的出现代价高昂的延误，而且更重要的是会对货物本身造成损害。这对新鲜农产品更加明显。
以新鲜农产品为例，运输过程的开销占货物整体到岸成本的很大一部分。这是因为货物的保存期限是有限的，通常来说，生产地和消费地之间有很大的距离，并且在整个运输过程中必须保持特定的条件，以保证在交付给客户时货物的都能维持质量。质量的下降将会使商品的价值降低，对交付产品时的价格产生巨大的影响，甚至可能会导致产品报废。近年来，基于技术的解决方案在交通运输行业中的应用呈上升趋势。GPS技术的运用是最广为人知的，结合无线网络（通常是GSM网络）来实现货运车辆的实时追踪功能。GPS的最初应用主要集中在车辆回收、车队管理和驾驶员管理。在特定的运输应用中，技术也广泛用于实现过境货物状态的可视性，例如过境运输应用。在运输过程中需要冷藏的货物使一种被称为冷藏集装箱的特殊类型的集装箱得以运用，该集装箱配备有可以满足温度和湿度控制条件的车载设备。
B.CCL制冷
制冷基本上是通过蒸发来散去热量。冷链农产品的进行冷藏的目的仅是为了延长其货架寿命、状态和质量，从而避免冷链断裂。保持所需的运输温度和湿度对实现这一目的至关重要。冷链所需的温度主要取决于货物类型。新鲜水果和蔬菜通常需要在0°C至8°C之间运输，而冷冻肉类和冷冻产品需要低于-18°C的温度。像人造奶油、黄油之类的乳制品通常需要-8°C至7°C之间的温度，冷冻食品和冰淇淋通常保持在-24°C到-18°C之间运输，而巧克力在-8°C到-18°C之间，药品通常在2°C到8°C之间。
尽管冷藏集装箱被设计用于完成箱内的自动温度控制，但仍然有很多可能导致易腐货物在运输过程中遭受损坏的因素。冷却货物的机构通常位于容器的前部（即离门最远），由单独的制冷单元组成，该制冷单元将冷空气注入货舱。如果由于货物的堆垛方式导致冷空气循环不充分，集装箱内可能会存在明显的温度梯度。在非洲大陆通常会遇到的气候中，太阳对靠近集装箱顶部的货物造成影响的可能性也很大，特别是当货物在过境停留几个小时（在极端情况下甚至需要几天）等待过境时，一般发生在非洲边境站。
货物的温度超过允许温度范围的另一个可能的原因是：到达最终目的地后没有立即开始卸货。如果在入货区非常拥挤的情况下让货柜门保持打开状态，容易导致货物在没有充分冷气循环的情况下被放置数小时；在收货人员监管货物的情况下司机离开车辆，然后制冷装置用光了燃料，导致托运货物完全损坏的案例也有记录。如果一个货柜配备了可以与外界通信的自动温度记录传感器，就可以对中央控制室发出报警，由此组织就能采取纠错行动。
即使在控制良好的环境中，也需要精确的温度监控。托运人和收货人之间的服务水平协议（SLA）通常要求在商定的温度范围内交付易腐货物；如果超过了这些阈值，收货人有权拒收托运货物。在缺少自动实时温度监控的情况下，可能会接受不符合规定的货物，从而导致发货人的损失；或者规定范围内的货物被拒收（在商店不再需要货物的情况下，把所谓的温度超标作为一个方便的借口，从而拒收货物）。在这些情况下，实时温度监控就可以有效地帮助解决与SLA相关的争议。
令人惊讶的是，在这样的状况下，目前只有一小部分冷链行业采用了实时温度监控，包含远程温度警报。我们对这个问题进行的实际调查表明，这主要是由于现有的在途温度监控系统高成本、高复杂性和低可靠性造成的。
实施有效的在途冷链管理必须解决的另一个问题是：货物内部的实际温度难以监控，而且丢失必须嵌入货物中的昂贵传感器的风险也是不可接受的。一般来说，负责装货和卸货的人员的培训水平较低，往往不会关心传感器的正确放置以及卸货时这些设备的回收。在非洲南部与冷链运营商进行的实际测试表明，即使是在第一次运输过程中，货物中的大部分感应设备就会丢失，尽管在实验进行之前已经对相关人员进行了培训。显而易见的是，在途监控系统将不得不主要依赖于永久安装在冷柜或拖车中的传感装置。
因此需要一种易于部署和操作的在途冷监控系统，但除此之外，还可以从容器外围测得的温度导出货物温度。本文的重点是开发一种模型，该模型能够根据沿集装箱顶部和侧面测量的温度对集装箱内部的货物温度进行可靠的建模。此外，还研究了在哪些情况或事件下，货物的温度会倾向于向极端温度发展，以及需要永久性安装多少个的传感器以便准确对货物内温度进行建模。
二.研究目标
为了对在途冷链管理方案的改进做出贡献，确定了以下研究目标：
- 设计一种实验性的监控方法：详细记录冷链实际运输过程的情况，包括不同类型的货物和运往非洲南部不同目的地的过程。
- 利用这一实验数据设计预测模型，该模型可以利用从永久性安装传感器的位置收集的温度导出运输过程中货物内的温度，并将这些模拟值与货物内的测量温度进行比较。
- 设计并在此地区内推广改进冷链物流的方法，以便在仅依靠周边温度监控的情况下实现货物监控；提出此方法的目的是在损害发生之前的早期阶段主动发现问题状况，防止货物的损失。
此类能够预测未来货物温度的模型的重要性是基于这样一个事实：它可以在货物被置于不可接受的温度，这种情况实际发生之前对其进行预测；这将保证在发生任何损害之前都可以实行纠正措施。一个典型的状况是：一箱货物在边检口岸无法移动，因而温度上升，而且由于船只缺乏移动导致冷却不足。如果同时知道海关盘清货物和其通过边界所需的时间，则可以估算为避免货物质量遭受损失其应有的保存时间。货物被盘清允许通关时的最差温度也是可以预测，并且可以确定货物的状态是否处于危险中，以及是否有必要采取合理的手段来加速其通过海关的进程。
三.材料，方法和结果
分为五组进行实验，每组均使用15.2m冷藏拖车进行普通的冷链业务，每辆拖车满载时装有25个托盘。冷藏集装箱装载的货物为水果和蔬菜，并以2ºC的设定温度运行。拖车可以堆垛的最大高度“红线”为：不高于集装箱地板1.8m。这个限制可以保证由前方的冷却装置产生的冷气可以在到后门之前的所有货物之间流动。拖车以满载状态从南非（SA）开往赞比亚（ZMB），然后拖车以四分之一满载状态返回南非。每个实验的时间跨度为6至10天。这些实验在2014年2月至2014年11月之间进行，涵盖了所有季节（典型的夏季炎热天气和冬季温暖天气）。
在每个实验过程，每辆拖车都使用了53个Logtag数据记录器和20个CAEN RFID传感器。为了达到训练模型的目的，每个拖车都被分成5个部分（或“层”），每段的长度约为3米。每辆拖车外围的每层之间总计安装了57个传感器，位于红线上方和下方的各个高度，其余的传感器均（通常每个拖车13至15个）嵌入货物内，每层货物内至少有2个传感器。一项研究保证了传感器均位于正确的位置且得到回收，并进一步地记录每次过程中发生的事件。这些事件包括装箱，封箱，离港，抵达边检口岸的时间，过程中停下的时间，到达目的地的时间，打开箱门的时间以及卸载完成的时间。
收集的数据首先被捕获并存储在数据库中。随后，数据将与每次过程中发生的事件和事件发生时间的记录同步。这可以保证特定部分的数据只用于特定模型的训练，并保证模型经历在此类过程中各种可合理预见的行为。
在运输过程中，拖车外围和货物内部的空间-温度曲线和时间-温度曲线被捕获，经过整理之后转换为特定的数据格式。这些数据经过评估和进一步分析得出结果。为了符合实际地解释温度与设定值之间可接受的温度（通常为设定点±2ºC）偏差值，其被设定为可接受温度范围乘一个百分比（结果为4ºC）。箱门的最高观测温度为10ºC（相对位置0.00m），而在靠近排气口的区域（相对位置15.3m）观察到最低温度（1.7ºC - 3.5ºC）。总的来说，可以推断在通风口5米范围内的货物温度一般均在设定温度内，距离通风口约7米处的货物温度会与设定温度之间约有100%的偏差，距离10米处的货物温度约有200%的偏差，而距离10-15米处的货物温度与设定温度会有高达400%的偏差。
因此，为了对初始结果进行解释证实，需要在运输过程中进行更精确的温度监控，以便货主和收货人执行SLA，同时保证运输商可以对运营管理进行改进。与此同样重要的是要注意到，仅仅知道温度超过了阈值是不够的，还要知道在什么时间发生了什么以及事件发生的原因。这将使相关各方能够计算可能的受损程度，而事件发生时的责任方可以在将来对项目管理方式进行改进防止类似的事件发生。
同时，必须认识到，对于每个冷链过程中的货物温度进行持续监控将会是昂贵且耗时的，特别是在传感器每次都必须进行安装和回收时。因此，必须将改进监控的需求与业务环境下的成本效益需求相结合。为了实现这个目标，进行了两种类型的建模：
- 第一类：将货物温度以沿着从冷却器到箱门的拖车长度的位置函数为基础进行建模。这个空间模型的准确性将决定在不同层上需要多少个监控点来估测预期中的最坏情况，同时实际上用于温度监控的位置的数量也受到限制。这种情况下，需假设货物处于稳定状态，而时间变动不起重要作用。
- 第二类，将货物温度以时间为特性进行建模，来确定货物温度需要多长时间超出可接受的极限温度。货物温度可能一直在允许的范围内变动。一旦发生了可能会影响货物温度的外部事件（例如边境停车检查或箱门打开），这种模型就特别适用。这个时间模型可以在此类事件发生时提供早期预警，即使货物温度没有超过限制。
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原文信息如下：
C. C. Emenike, N. P. Van Eyk and A. J. Hoffman, “Improving Cold Chain Logistics through RFID temperature sensing and Predictive Modelling,” 2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Rio de Janeiro, 2016, pp. 2331-2338.
doi: 10.1109/ITSC.2016.7795932.
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本文最后更新时间为：2019-03-03-Sunday-11:14:03 AM
