فناوری اینترنت اشیا (IoT) و مدیریت زنجیره سرد

در صنایع غذایی، دارویی و سایر محصولات حساس به دما، حفظ بالاترین سطح کیفیت محصول در سراسر زنجیره تامین، یک نیاز کلیدی برای کنترل استاندارد، سودآوری و رضایت مصرف کننده است.

با توجه به ماهیت پرسرعت زنجیره تامین، محافظت از محصولات از مبدا تا مقصد نهایی می‌تواند چالش برانگیز باشد.

رعایت استانداردهای تعریف شده، کنترل هزینه‌ها و مدیریت بحران، بدون داشتن دید واضح و بی‌درنگ (real-time) از موقعیت محموله و وضعیت فعلی آن، امری دشوار است.

شرکت‌هایی که از برنامه‌های  مبتنی بر داده (data-driven) برای جمع‌آوری، مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌های زنجیره تامین استفاده می‌کنند، اکنون می‌توانند از هوش مصنوعی برای بهبود کیفیت محصول و کارایی عملیاتی استفاده کنند. این شرکت‌ها در صدد افزایش انطباق با استانداردها، کاهش هزینه‌های نیروی کار، بهبود زمان پاسخگویی، کاهش هدررفت محصول و توسعه روابط بهتر با تامین‌کنندگان هستند.

با استفاده از حسگرهای مبتنی بر فناوری اینترنت اشیا (IoT)، اکنون می‌توانید از داده‌های محیطی و موقعیت مکانی جامع، به شکل آنلاین برای دستیابی به این مزایا استفاده کنید.

مدیریت زنجیره سرد مبتنی بر تحلیل داده

مدیریت زنجیره‌های سرد پیچیده در صنایع غذایی جهان  به لحاظ کیفی، لجستیکی، عملیاتی و خرید، در شرکت‌ها کاری دشوار است. با این حال، یک برنامه مبتنی بر داده‌های اینترنت اشیا، برای نظارت و بهبود عملیات زنجیره‌ی تامین کمک شایانی به ما می‌کند. این برنامه‌ فراتر از بهبود کیفیت محصول است و می‌تواند منجر به بهبود عملیات و در عین‌حال کاهش هزینه‌ها، بهبود سازگاری با استانداردها، پاسخ‌دهی سریع‌تر، هدررفت کمتر محصولات و توسعه روابط بهتر با تامین‌کنندگان، شود.

در واقع شرکت‌ها از داده‌های real-time IoT به وسیله حسگرهای نظارت بر محموله استفاده می‌کنند تا دانش بی‌سابقه‌ای در مورد محصولات غذایی از لحظه حمل‌و‌نقل مواد اولیه تا تحویل به مصرف‌کنندگان، دریافت کنند. این حسگرها که محصولات حساس به دما را به دقت کنترل می‌کنند، به‌جای ردیابی رانندگان، کانتینرهای حمل‌ونقل یا تریلرها، با محموله سفر می‌کنند و حتی می‌توانند محتویات داخل بسته‌بندی کالا (داخل تانکر جابه‌جایی شیر خام و مراحل تولید کنسرو ماهی) را برای جزئیات بیشتر در هر لحظه ردیابی کنند.

پس از تجزیه و تحلیل مناسب داده‌های حسگر، می‌توانید با جزئیات جامعی که در اختیار دارید، اطمینان حاصل کنید که محموله شما در هر لحظه در بهینه‌ترین شرایط است.

مزایای استفاده از IoT در مدیریت هوشمند زنجیره سرد

استفاده از IoT مزایایی در مدیریت هوشمند زنجیره سرد ایجاد می‌کند که در ادامه به معرفی آن‌ها خواهیم پرداخت:

تصمیمات معاملاتی به موقع (TIMELY TRANSACTIONAL DECISIONS)

جمع‌آوری داده‌های real-time و تاریخ‌دار می‌تواند به شما کمک کند تا در مدیریت زنجیره سرد کالا تصمیمات مهمی بگیرید مانند ایجاد هشدار برای مداخله در حمل و نقل  محموله‌ها، یا استفاده از داده‌ها برای تسهیل در پذیرش یا رد محموله در اسکله با دریافت به‌موقع اطلاعات و هشدارها.

بهینه‌سازی مستمر

جمع‌بندی داده‌های زنجیره سرد در طول زمان می‌تواند به شما کمک کند تا تحلیل‌های عمیقی را توسعه دهید که به شما امکان می‌دهد روندها، نقایص و الگوها را شناسایی کنید، کارایی کنترل کیفیت و عملیات را تسهیل کنید و توسعه مستمر ایجاد کنید.

ایجاد داشبورد داده

سه استراتژی کلی وجود دارد که جمع‌آوری، مدیریت و تجزیه و تحلیل بهینه داده‌های زنجیره سرد را هدایت می‌کند:

1. جمع‌آوری داده: به منظور دستیابی به نتایج عملی و پیشرفت‌های قابل اندازه‌گیری.
2. مبنا قرار دادن داده‌: به منظور تسهیل تصمیم‌گیری و سیاست گذاری کند.
3. تحلیل داده: به منظور همکاری با شرکای زنجیره تأمین برای بهبود کیفیت، کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی.

داده‌ باید جامع باشد اما غیرمرتبط نباشد:

کیفیت آنالیز داده، به کیفیت داده بستگی دارد؛ بنابراین بهترین الگوریتم‌های تحلیل داده هم اگر مبتنی بر استفاده از داده‌ی با کیفیت پایین باشند، می‌توانند منجر به تصمیم‌گیری‌های اشتباه و خسارت‌های زیادی شوند به همین دلیل باید اطمینان حاصل کرد که “داده‌های مناسب، در زمان و مکان مناسب جمع‌آوری شوند”.

تصمیمات بهتر، سریع‌تر و هوشمندتر

سیستم‌های مانیتورینگ جدید مبتنی بر IoT، نیاز صنایع به جمع‌آوری و ثبت دستی داده‌ را از بین برده است. داشتن داده‌های دما، رطوبت، نور، ارتعاش، مکان و.. دید روشنگرانه‌ی قابل‌توجهی به شرکت در زنجیره تامین می‌دهد تا حتی  در صورت وقوع خطا و یا بحران‌های احتمالی در آینده واکنش فعالانه نشان دهد. به عنوان مثال، با ایجاد هشدارهای real-time، زنجیره تامین می‌تواند بلافاصله در صورت بروز مشکلات دما و حمل‌ونقل مداخله کند. بعلاوه خطای انسانی را در فرایند ثبت داده حذف کرده و درک بهتری از عملکرد در مسیر می‌دهد و مهم‌تر از همه این که توانسته محموله‌های برگشتی و تلفات محصول و تبعاً دعواهای حقوقی را کاهش دهد. ارائه مستند سازگاری با استانداردهای تضمین کیفیت (QA)، اتخاذ تصمیمات مشترک در صورت وقوع خطا و بررسی داده‌های تاریخچه در سراسر زنجیره‌ تامین برای شناسایی فرصت‌ها برای بهبود مستمر است.

اولین قدم به سوی داده‌ با کیفیت بهتر، استفاده از دستگاه‌های دقیق جمع آوری داده‌ است. به عنوان مثال، برای شرکت‌هایی که محصولات غذایی حساس به دما را کنترل می‌کنند، مهم است که از تجهیزات از رده‌ خاج شده دستی به دستگاه‌های مجهز پیشرفته رادیو فرکانس  و real-time، سوئیچ کنند زیرا به شما این امکان می‌دهند که تقریباً بلافاصله پس از بروز خطا وارد عمل شوید و هزینه‌ی خسارات را پایین بیاورید.

می‌توان داشبورد داده‌ها را با اطلاعات تکمیلی مانند اطلاعات حمل‌ونقل از سیستم‌های ERP، لجستیک و اطلاعات کیفیت محصول، تکمیل کرد. با فناوری مناسب، می‌توان جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی داده‌ها را خودکار کرد که باعث صرفه‌جویی در هزینه‌ها و در عین حال بهبود یکپارچگی داده‌ها می‌شود.

با کمک فناوری real-time و مدیریت مناسب داده‌، بینش و دیدی به دست می‌آوریم که قبلا هرگز در دسترس نبود. می‌توانید تجزیه و تحلیل را در فرآیندهای کسب‌وکار خود ادغام کنید و تأثیر مستقیم و غیرمستقیم بر بهبود کیفیت و عملیات داشته باشید.

دستگاه‌های اینترنت اشیاء زنجیره‌ای (IoT chain devices) به جای راننده یا تریلر با خود محصول سفر می‌کنند و این اجازه را می‌دهند تا در زمان واقعی هر مرحله از سفر محصول، از لحظه دریافت مواد اولیه از تامین کنندگان تا مراحل تولید و مراکز توزیع  و پخش و عرضه نظارت شود. با مشاهده کامل مسیر (end-to-end) و تجزیه و تحلیل خودکار داده‌های بخش‌بندی شده، زنجیره می‌تواند به راحتی مکان‌هایی را که خطاها و گسست‌های لجستیکی رخ می‌دهند، مشخص کند. این امر منجر به کاهش هزینه‌های نیروی کار، بهبود زمان پاسخگویی و کاهش تلفات محصول می‌شود.

به این مثال توجه کنید. در یک پایش آزمایشی با استفاده از داده‌های زمان و دمای جمع‌آوری‌شده در حین حمل‌ ونقل، کارشناسان توانستند به سرعت مشکل را شناسایی کنند. نهایتا مشخص شد عامل دی‌اکسیدکربن علت دمای بالا بوده است. دی‌اکسیدکربنی که قرار بود محصول را در دمای بهینه نگه دارد، قبل از رسیدن محموله به مقصد نهایی، از بین می‌رفت و باعث افزایش دما می‌شد.

با این اطلاعات ، کاربر استفاده از واگن های ریلی CO₂ را متوقف کرد و فرآیند حمل‌ونقل را به نحوی اصلاح کرد که محصول را در دمای مناسب نگه می‌داشت.