物聯網的出現將使更嚴格的冷鏈物流實時溫度監測成為可能
作者：西安冷鏈物流公司 發布日期：2023-04-21 17:28
冷鏈斷裂對食品的影響被廣泛記錄在案，涉及多個利害關系：健康、環境和經濟。物聯網的出現將使更嚴格的實時溫度監測成為可能，但對生成的數據處理提出了新的問題。
冷鏈斷裂檢測相關的不同定義和挑戰。描述了應用于冷鏈的機器學習方法，以突出與這些數據相關的問題。此外，這些研究使我們能夠帶出可用于訓練學習模型的不同數據源。冷鏈領域生成實驗和數值數據，這些數據在訓練機器學習模型方面具有巨大潛力。據我們所知，盡管機器學習方法已被用于預測溫度，但這些方法尚未用于檢測冷鏈中的斷裂。但是，已經存在幾種方法來檢測時序數據中的異常。從這些數據中學習將是向前邁出的一步：一方面，更好地了解冷鏈斷裂，另一方面在正確的時間提醒操作員。
冷藏至關重要，因為它可以延長易腐食品的保質期，并為消費者提供高感官品質的安全食品。事實上，低溫降低了易腐食品變化的速度，例如微生物（例如病原體和腐敗菌群）的生長，成熟速度，褐變反應或水分損失。隨著制冷的使用在過去幾十年中在大多數發達國家和發展中國家擴大，人工智能 （AI） 是指一組概念、方法和工具，旨在更好地理解智能，并賦予機器在由人類或其他生物執行時被認定為智能的能力。達到明智決策能力的一種方法是從例子中學習。
如何獲取用于機器學習的冷鏈數據？
總體而言，冷鏈中冷藏設備內部的氣流和溫度分布已通過實驗和數值進行了廣泛的研究。在本節中，描述了這些研究產生的數據。還討論了這些數據的潛力和局限性，用于為能夠檢測和表征溫度變化的算法提供信息。為了構建一個可以檢測中斷的學習樣本，我們提出了一個形式化來構建一個變量來預測。挑戰是使用機器學習技術，使用有限數量的傳感器，高精度地預測冷鏈斷裂期間產品溫度的變化。根據這個預測的溫度，應該可以預測食品質量的演變。這些學習模型帶來的信息將有助于操作員在檢測到中斷時進行食品供應管理。
冷鏈中的溫度控制對于減少食物浪費和健康風險以及確保消費者層面的產品質量至關重要。由于冷藏設備中的溫度分布不規則，當前的溫度控制實踐很復雜。據我們所知，盡管冷鏈領域在生成數據方面具有豐富的潛力，但還沒有開發出專門檢測冷鏈斷裂的自動學習模型。很少有研究使用過這臺機器。
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?????冷藏車內設自動溫度檢測系統，具有自動調控溫度、顯示溫度、存儲和讀取溫度監測數據的功能，當溫度達到上下限時報警。冷藏車箱具有防雨水、不透氣、不易燃以及耐腐蝕等性能，車廂內部留有保證冷氣充分循環的空間，具有良好氣密性能的排水孔，定期對冷藏車進行驗證或標準，并嚴格通過相關驗證證明。
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