從生鮮到疫苗，只要是對溫度敏感的產(chǎn)品在運輸過程中都具有一定的風(fēng)險。運輸過程中溫度的不當(dāng)會損壞食品或使藥物無效，從而導(dǎo)致消費者安全題目，而處理這些有題目的貨物會帶來巨大的經(jīng)濟損失。 供給鏈專家估計，用冷躲卡車（或“冷躲箱”）進行的單次裝運，在藥品方面的價值可能高達5,000萬美元，而標準集裝箱裝載的價值為100,000美元。

冷鏈物流，也就是將溫度敏感的產(chǎn)品從始發(fā)地運輸?shù)侥康牡氐倪^程和技術(shù)，是一項耗費人力、物力巨大的后勤工作。駕駛員和調(diào)度員需要協(xié)調(diào)取貨和交付；設(shè)備維護職員需要在裝運受到威脅之前被警告潛伏的題目；運營經(jīng)理需要訪問具體的審核信息，以確保符正當(dāng)規(guī)并確保托運可信賴。所有這些都需要協(xié)調(diào)和專業(yè)知識，并且要付出相應(yīng)的代價：根據(jù)Pharmaceutical Commerce的行業(yè)猜測，僅生物制藥領(lǐng)域，千航貨運 空運價格，冷鏈物流就代表著150億美元的市場。

冷鏈物流的復(fù)雜性、本錢和風(fēng)險使其成為基于物聯(lián)網(wǎng)云解決方案的理想選擇，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)使跟蹤、監(jiān)視、報警和審核變得簡單。本文將重點分享圍繞Google Cloud Platform（GCP）的物聯(lián)網(wǎng)解決方案以應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。

使用GCP的物聯(lián)網(wǎng)冷鏈物流治理解決方案

以疫苗運輸為例，對于一批待運送關(guān)鍵疫苗的冷躲箱，物流公司需要深進了解其冷鏈操縱，以防止運輸延誤，驗證整個過程中的貨物保持在正確的溫度下以及獲取有關(guān)交貨狀態(tài)和潛伏錯誤的警報。

之所以選擇Google Cloud Platform作為核心技術(shù)，是由于它提供了一套工具，可以輕松安全地收集、處理和存儲來自車輛傳感器的數(shù)據(jù)。使用Cloud IoT Core，Cloud Pub / Sub，Cloud Functions，BigQuery，F(xiàn)irebase和Google Cloud Storage，可以在單個GCP項目中構(gòu)建完整的解決方案，并能將數(shù)據(jù)提取到出來，在各種終端，如電腦、平板和手機上顯示。

將數(shù)據(jù)上傳到云端

冷鏈物流公司都會為他們的冷躲箱配備衛(wèi)星定位設(shè)備和溫度/濕度傳感器，海運報價 國際快遞，它們通過2G/3G/LTE進行通訊。每個連接的設(shè)備都在Cloud IoT Core注螺螄粉冊表中注冊。通訊平臺使用MQTT在Cloud Pub / Sub主題上發(fā)布加密的設(shè)備數(shù)據(jù)，IoT Core處理基于JWT的安全性并轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)以進行進一步處理。

實時的位置跟蹤和溫度監(jiān)控

冷鏈物流經(jīng)理最想知道的有兩件事：第一，我的貨到哪里，第二，我的貨的溫度如何？本文所先容的解決方案可顯示冷躲箱的實時位置，并一目了然地顯示溫度和濕度。這是通過使用Cloud Functions處理通過Cloud IoT Core的數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)發(fā)到Firebase實時數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)的。

托管在Google Cloud Storage中的用戶界面只需偵聽Firebase密鑰，并在收到新消息時自動進行更新。

報警提醒

Cloud Pub / Sub答應(yīng)Web應(yīng)用將通知信息推送到設(shè)備。這意味著當(dāng)在Cloud Function中觸發(fā)警報時，用戶界面不僅能夠立即顯示報警消息，而且用戶還能夠在其設(shè)備上接收和確認報警信息。當(dāng)冷躲箱的溫度開始升高到最佳溫度以上時，可以在貨物損壞之前通知駕駛員將其送往維修。或者，當(dāng)裝運延遲時，調(diào)度員可以重新安排卡車的路線，并通知接收者，以便他們治理卡車到倉庫交接。

審計與核查

為了存儲設(shè)備數(shù)據(jù)以進行分析和審核，Cloud Functions將傳進的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到BigQuery，這是Google的服務(wù)，用于倉儲和查詢大量數(shù)據(jù)。本方案之所以使用BigQuery，由于它支持對龐大的數(shù)據(jù)集編寫熟悉的SQL查詢并快速獲得結(jié)果。可以在Data Studio中輕松地將BigQuery設(shè)置為數(shù)據(jù)源，從而使可視化的車隊統(tǒng)計信息變得輕易。

使用BigQuery，可以輕松地為特定貨物、特定客戶的貨物或整個車隊的貨物天生審核跟蹤報告，這使治理職員可以評估績效。例如，我們可以輕松地梳理車隊數(shù)月的運行數(shù)據(jù)，以評估按時交付的情況，并詢問延遲發(fā)貨是否通常是由于延遲提貨、路線錯誤或其他題目所引起的，鐵路運輸 上?？者\，車隊范圍內(nèi)的溫度數(shù)據(jù)不僅可以解決合規(guī)性題目，而且還可以作為權(quán)威證實，從而確保客戶對運輸過程的信螺螄粉任。

基于云的物聯(lián)網(wǎng)解決方案可以提供對冷鏈的實時洞察，Google Cloud Platform將一個全面解決方案所需的所有資源都放在一個地方，并通過實時數(shù)據(jù)庫和易于查詢的數(shù)據(jù)庫提供真正的價值，從而實現(xiàn)安全的設(shè)備通訊，使得題目得以更早地浮出水面，讓每個需要了解貨物狀態(tài)的人都可以及時查詢。

往期參考：

物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈技術(shù)在物流行業(yè)的應(yīng)用聰明城市

車聯(lián)網(wǎng)周刊（iovweek）

關(guān)注我們