برخی از صنایع مانند داروسازی، مواد شیمیایی و مواد غذایی، محصولات حساس به دما دارند. حتی یک تغییر کوچک در دما می‌تواند احتمال فساد محصولات را به شدت افزایش دهد. در چنین صنایعی، مدیریت زنجیره سرد از اهمیت بالایی برخوردار است. با این حال، چالش‌های پیش روی این صنایع متنوع هستند. از یک طرف نوسانات دما و از طرف دیگر پیچیدگی‌های لجستیکی، مشکلاتی هستند که باید به آنها پرداخته شود.
تحلیل‌های پیش‌بینانه مبتنی بر IoT به طور قابل توجهی این صنایع حساس به دما را با مقابله موثر با این چالش‌ها تسکین داده است. با استفاده از این فناوری، این صنایع نه تنها می‌توانند از آسیب دیدن محصولات جلوگیری کنند، بلکه منابع خود را نیز به طور کارآمدتری مدیریت کنند. در این مقاله بررسی می‌کنیم که چگونه تحلیل‌های پیش‌بینانه مبتنی بر IoT با تحول در کارایی زنجیره سرد به این صنایع کمک می‌کنند.
ظهور تحلیل‌های پیش‌بینانه در مدیریت زنجیره سرد
گزارش‌ها نشان می‌دهند که بازار لجستیک زنجیره سرد در سال‌های آینده رشد قابل توجهی خواهد داشت. بر اساس گزارش Precedence Group، ارزش صنعت جهانی لجستیک زنجیره سرد در سال 2023 معادل 342.8 میلیارد دلار بوده و پیش‌بینی می‌شود تا سال 2033 به بیش از 1,242 میلیارد دلار برسد که نرخ رشد سالانه مرکب (CAGR) آن 13.9 درصد خواهد بود.
همچنین، گزارش دیگری از Allied Market Research نشان می‌دهد که بازار جهانی تحلیل‌های پیش‌بینانه در سال 2023 معادل 10.2 میلیارد دلار ارزش‌گذاری شده است. این بازار از سال 2024 تا 2032 با نرخ رشد سالانه 22.4 درصد رشد خواهد کرد و تا سال 2032 به 63.3 میلیارد دلار خواهد رسید.
تحلیل‌های پیش‌بینانه اطلاعاتی درباره داده‌های گذشته و حال تجهیزات ارائه می‌دهند که می‌توان از آنها برای پیش‌بینی زمان احتمالی خرابی تجهیزات و تأثیر آن بر حمل و نقل استفاده کرد. با این حال، با کمک IoT و پلتفرم‌های تحلیل پیشرفته، کسب‌وکارها می‌توانند اطلاعات لحظه‌ای درباره تجهیزات خود دریافت کنند، مشکلات را پیش‌بینی کرده و اقدامات لازم را قبل از وقوع مشکل انجام دهند تا عملیات به‌صورت روان ادامه یابد.
تحلیل‌های پیش‌بینانه و کارایی زنجیره سرد
تقویت نظارت بر زنجیره سرد
پلتفرم‌های IoT نقش کلیدی در فعال‌سازی تحلیل‌های پیش‌بینانه برای نظارت بر زنجیره سرد ایفا می‌کنند. این پلتفرم‌ها توانایی بالایی در جمع‌آوری داده‌ها دارند. آنها داده‌ها را از دستگاه‌های IoT مختلف مانند سنسورهای دما، رطوبت‌سنج‌ها و ردیاب‌های GPS جمع‌آوری می‌کنند. این داده‌ها با کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین تحلیل می‌شوند.
این تحلیل‌ها الگوهای کاری تجهیزات مورد استفاده در فرآیند را بررسی می‌کنند تا مشخص شود آیا نشانه‌ای از خرابی احتمالی وجود دارد یا خیر. در صنایع غذایی، بزرگ‌ترین دلیل فساد محصولات، نوسانات دما است. تخمین زده می‌شود که 20 درصد از محصولات حساس به دما به دلیل کنترل نامناسب دما در طول حمل و نقل آسیب می‌بینند. در اینجا تحلیل‌های پیش‌بینانه به کمک این صنایع می‌آیند و به اپراتورها هشدار می‌دهند تا قبل از وقوع مشکل، اقدامات لازم را انجام دهند و از آسیب دیدن محصولات جلوگیری کنند.
کاهش زمان توقف و هزینه‌های نگهداری
کاهش زمان توقف تجهیزات و کاهش هزینه‌های تعمیرات از طریق نگهداری پیش‌بینانه، یکی از مهم‌ترین مزایای تحلیل‌های پیش‌بینانه در لجستیک زنجیره سرد است. بر اساس گزارش‌های صنعتی، نگهداری پیش‌بینانه می‌تواند زمان توقف برنامه‌ریزی نشده تجهیزات را تا 50 درصد کاهش داده و هزینه‌های تعمیرات را بین 10 تا 20 درصد کم کند.
بهینه‌سازی مصرف انرژی
واحدهای تبرید، پر مصرف‌ترین بخش در سیستم زنجیره سرد هستند. این واحدها بیشترین انرژی را مصرف می‌کنند که باعث افزایش قابل توجه هزینه‌های کلی می‌شود. به طور متوسط، تبرید حدود 70 درصد از کل مصرف انرژی در تأسیسات ذخیره‌سازی سرد را به خود اختصاص می‌دهد.
تحلیل‌های پیش‌بینانه در این زمینه نیز بسیار مفید هستند. این فناوری می‌تواند مصرف انرژی را با شناسایی ناکارآمدی‌ها در سیستم‌های خنک‌کننده بهینه‌سازی کند، مانند استفاده بیش از حد از تجهیزات در ساعات غیر اوج یا استفاده مداوم از تجهیزات خراب. آژانس بین‌المللی انرژی (IEA) می‌گوید که سیستم‌های ذخیره‌سازی سرد می‌توانند با استفاده از تحلیل‌های مبتنی بر IoT، مصرف انرژی خود را بین 10 تا 30 درصد کاهش دهند. این نه تنها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا هزینه‌ها را کاهش دهند، بلکه به آنها در دستیابی به اهداف پایدار نیز کمک می‌کند.
جلوگیری از فساد محصولات
همان‌طور که قبلاً اشاره شد، فساد محصولات یک مشکل بزرگ در لجستیک زنجیره سرد است، به ویژه در صنایعی مانند مواد غذایی و داروسازی. حدود 40 درصد از مواد غذایی جهان سالانه به دلیل نظارت ضعیف بر زنجیره سرد هدر می‌رود. با نظارت لحظه‌ای مبتنی بر تحلیل‌های پیش‌بینانه IoT، عوامل حیاتی مانند نسبت دما و رطوبت تجهیزات خاص را می‌توان تشخیص داد. این امکان تشخیص زودهنگام مشکلات را فراهم می‌کند.
با تحلیل‌های پیش‌بینانه، شرکت‌ها می‌توانند مسیرهای حمل و نقل را بهینه‌سازی کنند، از تاخیرها جلوگیری کرده و اطمینان حاصل کنند که دما و رطوبت در سطح مطلوب حفظ می‌شوند.
تغییرات بزرگ
تحلیل‌های پیش‌بینانه مبتنی بر IoT تغییرات بزرگی در صنعت زنجیره سرد ایجاد کرده است. در گذشته، خرابی تجهیزات تنها پس از وقوع شناسایی می‌شد. امروزه، داده‌های قابل اقدام، اطلاعاتی درباره سلامت تجهیزات به صورت پیش‌گیرانه ارائه می‌دهند. این رویکرد پیش‌گیرانه به صنایع کمک می‌کند تا از خرابی‌های احتمالی جلوگیری کنند. با اقدام به موقع با استفاده از این داده‌های لحظه‌ای، می‌توان از آسیب دیدن محصولات جلوگیری کرد و هزینه‌های تعمیرات را کاهش داد.
اهمیت لجستیک زنجیره سرد در زنجیره تأمین جهانی در حال افزایش است.越来越多的 صنایع اکنون از پلتفرم‌های IoT برای بهینه‌سازی لجستیک خود با کاهش هزینه‌ها استفاده می‌کنند. کسب‌وکارهایی که استانداردهای صنعتی را رعایت می‌کنند و می‌خواهند کالاهای خود را به‌صورت ایمن از یک مکان به مکان دیگر منتقل کنند، در پلتفرم‌های IoT سرمایه‌گذاری می‌کنند.
شرکت‌ها با سرمایه‌گذاری در فناوری‌های جدید، در صنایع لجستیک قوی‌تر می‌شوند. آنها این کار را انجام می‌دهند تا بتوانند به راحتی با مشکلات احتمالی آینده مقابله کنند.
کلمات کلیدی: تحلیل‌های IoT، زنجیره سرد، لجستیک زنجیره سرد، تحلیل‌های پیش‌بینانه، IoT در صنایع غذایی، IoT در داروسازی، بهینه‌سازی انرژی، کاهش هزینه‌های نگهداری، جلوگیری از فساد محصولات، پلتفرم‌های IoT.
منبع: iotforall