كيفية تحسين كفاءة إدارة التحكم في درجة الحرارة في ورش العمل والمستودعات من خلال حاويات السلسلة الباردة؟

الابتكار التكنولوجي والتحكم الدقيق في درجة الحرارة ورشة العمل والمستودعات تستخدم حاويات السلسلة الباردة
تكمن القيمة الأساسية لحاويات السلسلة الباردة في إمكانيات التحكم في درجة الحرارة الدقيقة. تعتمد حاويات العزل السلبي التقليدية على مواد تغيير الطور (مثل هلام التخزين البارد أو الجليد الجاف) للحفاظ على بيئة درجة حرارة منخفضة. على الرغم من أن التكلفة منخفضة ، إلا أنها تقتصر على التغيرات البيئية الخارجية والتوقيت ، ومن الصعب تلبية احتياجات التحكم في درجة الحرارة طويلة الأجل ومتعددة العقدة. حققت حاويات السلسلة الباردة الذكية الحديثة قفزة من "العزل الثابت" إلى "التنظيم الديناميكي" من خلال دمج أنظمة تبريد الضاغط وتكنولوجيا إنترنت الأشياء (IoT). على سبيل المثال ، فإن الحاويات الذكية التي يتم نشرها بواسطة شركة صيدلانية متعددة الجنسيات في مستودع اللقاحات لديها أجهزة استشعار درجة حرارة ورطوبة عالية الدقة ووحدات تتبع GPS ، والتي يمكنها تحميل البيانات إلى النظام الأساسي السحابي في الوقت الفعلي. عندما تتقلب درجة الحرارة المحيطة بسبب التحميل والتفريغ في ورشة العمل ، فإن النظام يؤدي تلقائيًا إلى ضاغط التردد المتغير لضبط قوة التبريد لضمان أن تكون درجة الحرارة الداخلية مستقرة دائمًا في نطاق المحدد من 2-8 ℃. تقلل هذه الترقية الفنية من معدل انحراف التحكم في درجة الحرارة من 5 ٪ إلى 0.3 ٪ ، مما يقلل من تكلفة تلف البضائع السنوية بأكثر من مليون يوان.

يزيد تصميم مواد الختم والمواد العازلة للحاوية الذكية من خطر تقلبات درجة الحرارة. صناديق السلسلة الباردة باستخدام تقنية لوحة عزل الفراغ (VIP) لها 5-10 أضعاف أداء عزل مواد البولي يوريثان التقليدية. حتى في بيئة ورشة عمل 30 درجة مئوية ، يمكن التحكم في تقلبات درجة الحرارة الداخلية في ± 0.5 درجة مئوية. بالنسبة لشركات الأغذية الطازجة ، يمتد هذا الاستقرار مباشرة إلى مدة الصلاحية - توضح بيانات الاختبار من شركة لوجستيات سلسلة باردة أن مدة صلاحية السلمون المنقولة في صناديق السلسلة الباردة لكبار الشخصيات يمكن تمديدها بمقدار 2-3 أيام بعد وصولها ، مما يقلل بشكل كبير من معدل الخسارة في نهاية البيع بالتجزئة.

تحسين العملية: من "التحكم في درجة حرارة نقطة واحدة" إلى "التعاون الكامل"
على الرغم من أن ترقيات التكنولوجيا يمكن أن تحسن من أداء حاوية واحدة ، فإن كفاءة التحكم في درجة الحرارة في ورش العمل والمستودعات تعتمد أكثر على التصميم التعاوني للعملية بأكملها. تتمثل نقطة الألم الشائعة في فقدان البرد بسبب انقطاع العملية أثناء عملية نقل البضائع في ورشة العمل وتخزينها مؤقتًا في المستودع. على سبيل المثال ، وجدت شركة ألبان ذات مرة أن الزبادي يجب أن يتعرض لبيئة غير مرتبطة بالحرارة لمدة تصل إلى 20 دقيقة عند التحميل في ورشة العمل ، مما تسبب في انخفاض درجة الحرارة المحلية إلى أكثر من 10 درجات مئوية ، مما تسبب في انخفاض نشاط بكتيريا حمض اللبنيتيك. لحل هذه المشكلة ، استبدلت الشركة المسار المخصص لحاويات السلسلة الباردة: تم بناء قناة مغلقة بين ورشة العمل والمستودع ، وتم تثبيت معدات التحميل والتفريغ السريع (مثل المركبات الموجهة التلقائية AGV) لتقصير وقت التعرض إلى أقل من 3 دقائق. في الوقت نفسه ، تم اعتماد استراتيجية "فرز الدُفعات" لتصنيف البضائع وفقًا لحساسية درجة الحرارة لتجنب فقدان البرد الناجم عن الفتح المتكرر وإغلاق أبواب الحاويات.

يحتاج تحسين العملية أيضًا إلى التركيز على كفاءة "تعاون الإنسان والآلة". في مستودعات المواد الخام الكيميائية ، غالبًا ما يخلط المشغلون عن طريق الخطأ -20 ℃ المنتجات المجمدة مع المنتجات المبردة 2-8 لأنها ليست على دراية بمواصفات التشغيل لحاويات السلسلة الباردة ، مما تسبب في تجميد الماء المكثف أو ارتفاع درجة الحرارة المحلية. قدمت الشركة نظام AR (حقيقة معززة) نظام مساعد: عندما يرتدي الموظفون نظارات ذكية لمسح الحاوية ، يعرض النظام تلقائيًا نطاق درجة حرارة الحاوية ، وأنواع البضائع المسموح بها ، واحتياطات التشغيل ، ويتطابق تلقائيًا مع البضائع مع الحاوية من خلال علامات RFID. هذا التدبير قلل من معدل خطأ الخلط بنسبة 80 ٪ وزاد كفاءة المستودعات بنسبة 40 ٪.

إدارة الطاقة والممارسات المستدامة
لطالما كان استهلاك الطاقة في حاويات السلسلة الباردة تكلفة خفية للمؤسسات. يمكن أن يستهلك التخزين البارد المحمول الذي يحركه الديزل التقليدية ما يصل إلى 30 لترًا من الوقود يوميًا ، وانبعاثات الكربون مشكلة بارزة. تحقق تكنولوجيا إدارة الطاقة الحديثة اختراقات في كل من "الإيرادات المتزايدة" و "توفير المال". على مستوى "توفير المال" ، أصبح تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي مفتاحًا. طورت شركة تخزين السلسلة الباردة نموذج تنبؤات استهلاك الطاقة يعتمد على التعلم الآلي ، والذي يعدل بشكل ديناميكي وضع التشغيل لنظام التبريد من خلال تحليل بيانات التحكم في درجة الحرارة التاريخية ، ودرجة الحرارة المحيطة وحمل حرارة الشحن. على سبيل المثال ، خلال فترات درجة الحرارة المنخفضة في الليل ، ينتقل النظام تلقائيًا إلى تشغيل الطاقة المنخفضة ويستخدم مصادر باردة طبيعية لتكملة التبريد ، مما يقلل من استهلاك الطاقة بشكل عام بنسبة 15 ٪ -20 ٪ .