随着物联网的流行和市场发展，为了更好地降低物流配送成本，在物流行业同样也涌现诸多智能监控类的硬件，以帮助实现物品的安全可追溯、质量可监控、订单信息可跟踪等。

尤其是要通过借助大数据、物联网等技术的运用，实现冷链物流的智能化。这将能够大幅提升冷链物流配送的效率，并对整个冷链物流配送进行更好的管理把控。

生鲜物流配送模式

从上图我们可以看到，冷链一般是分全程和半程的。通常像药品、速冻食品、冰淇淋和奶制品这类的物品需要全程冷链配送；而像肉类、水产等商品通常采用半程冷链。

冷链配送的商品，不管是全程冷链还是半程冷链，由于距离远、运输时间长，从仓库到分拨中心这一段的干线运输，必须冷运。像一些水果类商品会使用常温配送，但通常会在包装上下功夫，并且配上冰袋。

冷链物流三大类技术

一般来说，冷链物流会涉及以下三大类技术：

1、移动制冷技术。包括制冷剂、制冷系统、温控系统及干冰、冰块等辅助保冷措施。

2、保温技术。包括冷藏集装箱、保温箱、保温袋、冷藏箱及各类保温包装手段及密封措施等。

3、智能监控系统。主要用于对冷链储存、运输过程进行监控与管理，包括温湿度传感器、RFID、GPS及软件管理系统。

今天，我们主要聊聊比较重要的第三点：智能监控系统。

智能监控系统最基本的作用就是掌握实时温湿度，避免货物变质造成损耗。

因为药品也好，冰淇淋和奶制品也好，都需要从产地预冷、自动化冷库贮藏、全程冷链运输以及末端配送的冷链配送全过程。而每一个过程，都要通过不同的温区保存好生鲜产品。这就需要对库房温湿度实行24小时连续、自动的监测和实时记录，针对不同的温区进行环境温湿度的自动监测和数据采集，以及确定每一仓间或库房应设置多个温湿度监测设备。

除了在冷库（仓储环节）的应用外，像车辆（运输环节温湿度监控、定位）、生产车间（基站定位+温湿度检测）、门店（销售环节的温湿度监控）均可以使用。

物联网时代 冷链物流的智能化

借助大数据、物联网等技术的运用，实现冷链物流的智能化。这将能够大幅提升冷链物流配送的效率，并对整个冷链物流配送进行更好的管理把控。

但在实际应用，还有一些难题有待解决，如预约难，功能单一，安装维护成本高，效率低下等。

首先，目前大多数的监控设备是有线的设备，在安装的过程中需要穿孔走线，导致安装复杂实施难度大，且耗时，尤其冷库环境下的安装更是“难搞”，大大影响了运输效率。

其次是近些年随着无车承运人模式的兴起，运力发生新变化，外协车辆比例攀升，且不讲安装维护难或易，安装费用谁承担一直是个争论不休的话题。

另外，据了解，局限于单点采集数据也是现在行业的普遍趋势。外协车辆的管理往往采用便携式设备，数据采集相对单一，例如便携定位设备，只能采集位置；便携温湿度设备能采集温湿度数据，但得不到精准位置。

那么，如何能实现多维度状态采集的应用需要呢？

那就是，移动化（无线），标签化，多功能化。

第一，在冷链车车厢或者冷库等场景下，各点温度不是完全均匀和统一的，因此多点监控是一个需求点，例如靠出风口的温度低，货物可能没问题，但是靠车门的可能有问题。

第二，目前第三方物流很多时候都不是使用自有的车辆，而是使用社会的运力，要解决温度管理需求，拥有一些移动式的设备很重要。同时，监测设备也可以配置GPS模块，通过GPS和GIS技术，监控中心可以对集装箱车辆进行地理位置定位和调度。

第三，理想状态下，从车间到运输、仓储、销售，在货物中转中，如果有标签跟随，就可以追溯到整个周期的安全情况。如果温湿度变化超出一个预先设定的范围，比如20℃～30℃，系统自动给出预警。如果曲线中间有一段记录是明显低于20℃，此时可以根据此一时间查询相应的地点和外在环境，以便于探究相应的温湿度变化原因。

第四，从将来来看，除了采集温湿度控制，通过软硬件还可以实现对环境温度的智能化控制，例如冷库打冷智能化。将来会通过一些控制类的标签设备，可对制冷系统进行控制。后台实时分析冷库温度情况，在需要打冷时，自动通过设备远程控制冷机打冷。同样地，门店、车辆其实也一样可以做到。

软硬一体化打造“智慧物流”

只有硬件和软件平台强大的预算能力结合在一起，才能更有效实现物流的透明化和智慧化：硬件提供基础数据来源，软件连接物流业务的上下游，实现业务管理的全程透明管控。不仅管车，还实现了管货物，管订单流转，管理物流业务过程。

可建立云平台，无缝连接货主、承运商、车队、司机等物流节点，货主运单产生后，系统生成运单，并实现路由的拆分和规划，帮助批量运单的生成。

有了运输计划（运单），就能把计划分到车队，车队调度人员可以很及时地收到推送消息，由车队派送车单，这个时候司机APP也会收到推送消息。司机可以通过预约的功能和仓库做到场预约，然后是司机的发货、取货，完成全链条的交接和协同。

不断沉淀的硬件和业务数据，不仅能结合软件平台强化企业上下游合作伙伴的连接与业务协同，更是夯实物流业务的数据化基础。

通过硬件采集和业务沉淀而来的“大数据”，加工增值后，即可实现数据业务化，指导实际物流运输操作。一是可以基于算法与数学建模，如路径优化、智能调度、智能配载等，二是可以基于数理统计与数据挖掘，如用户画像、数据征信、供应链需求预测等。

通过这些数据，可开拓大数据应用探索思路，如路径优化、智能调度与配载、企业画像、运力分层、数据征信与物流互联网金融、需求供应链预测、以及公路货运与交通的宏观分析等方面，带来更大价值。

从趋势上来说，物联网会慢慢地应用到各行各业。特别对于物流行业来说，由RFID等软件技术和移动设备等硬件设备组成物联网后，基于感知的货物数据便可实现货物的状态监控，如前面所说的冷链物流的温湿度监控和物流信息跟踪。

其次在功能也会进一步延伸，如开关检测、烟雾检测、开箱操作检测，以帮助参与方随时随地的掌握货物的存储、运输信息，提高风险的控制能力从而达到降低成本的目的。