通过冷链监测增加您的食品业务利润率

食品安全是FoodService业务的关键部分。虽然在零售店和餐馆等客户面对的房地上的食品储存,但在零售店和餐馆获得了很多关注,但沿着供应链的食品储存条件的质量同样重要。

食品安全从食物的来源开始,一直到餐厅桌。与所有链一样,供应链提供安全食品的能力只是它最薄弱的环节。

食品工业供应链物流取决于精确的制冷,因此“冷链”监测系统是关键的。寒冷的链条本质上是物流基础设施,使食物新鲜为鲜明的“最后一英里”交货。冷链分析系统已经存在了一段时间,但最近的监测技术,事物互联网和云层的发展,以及更高水平的质量保证需求,使他们更有效。

以下是冷链监测的五个进展,以积极的方式影响食品行业。

通过冷链监测增加您的食品业务利润率

连续数据记录

为确保食品安全,物流公司需要录制各种数据。温度,光,倾斜,冲击和湿度是需要跟踪的一些主要条件。传统上,物流公司将在航点的送货和使用专门设计的发射机将数据传送回控制中心。

这种方法的问题是,公司对产品质量的变化作出反应缓慢。如果货物在航点之间遭到宠坏,则无法对其作出反应,直到货物达到指定点。连续数据记录一直是一个福音食品安全监测。这些天,如果条件超过某些阈值,则会提醒团队。例如,如果休克传感器注册不可接受的变化,监控团队可以与卡车的驾驶员联系。

实时监控减少由于损坏的食物引起的损失,并提高了由于在到达客户之前严格监控的产品的运输安全性。

数据品种

一个真正的卓越之一现代冷链监测的方面系统是跟踪的纯粹各种数据。湿度,光线和震动等因素影响货物本身,这些因素是实时跟踪的。但是,还跟踪了影响货物运输的条件。

物流公司跟踪天气模式,交通甚至地缘政治条件。通过使用AI,公司可以在运输选项之间进行选择,并且只需要覆盖的相对距离。

管理人员可以将相关数据输入系统,模型运输时间,添加或减去过滤器以计划旅行。

强大的分析

供应链监测的局限导致食品工业采用“足够好”的安全方法。由于先进的监测和分析无法对公司无法使用,因此他们别无选择,只能诉诸这些标准,以尽量减少运输途中的损失。这些天,“足够好”不会削减它,主要是因为消费者受到了深受了解他们的食物来自哪里的良好教育。

物流公司通过将分析纳入其状况监测系统来提高挑战。这些分析包的强度变化,甚至使用AI以预测可能的损坏。公司可以潜入状态监测数据以弄清楚供应链中的弱点。

例如,分析团队可以揭示趋势和可能在运输途中损坏的可能原因。一年中的某些时候可能会导致更大的伤害。分析有助于发现这些趋势。机器学习平台可以监控流量报告,天气数据和可能导致可能损坏的跨境监管变更。数据不仅收集了数据,而且还提高了提高效率的最佳用途。

准确性

旧供应链中的常见问题是数据准确性。具有发射器标签的数据记录器将安装在容器的表面上,扫描这些标签以传输数据。问题是这些标签易碎和昂贵。他们没有很好地处理国际航运的粗暴条件。

物流公司不得不处理的另一个问题是在院子里和储存设施中失去出货量。用于扫描标记的设备依赖于无线电波。在密集的区域中,这些波浪将被淘汰,员工必须手动找到错位的容器和货物。

Sturdier标签和替代数据传输方法,例如QR码,几乎消除了这两个问题。控制中心无缝地接收数据,手动干预最小。淘汰过程中的错误,交通中的食物始终处于最佳状态。

更好的数据存储

分析和实时监控很棒,但它们在没有适当的数据存储的情况下并非很多使用。随着数据跟踪变得更复杂,存储解决方案也有。

云存储是行业的标准,并且作为服务模型的基础设施意味着数据存储几乎是无限的。

因此,物流公司收集各种数据,而无需担心升级其系统或耗尽服务器空间。较大的数据集对深度分析很好,这确保了整个供应链中的食品安全。

更好地监控和降低成本

随着数据收集和监测在食品行业爆发,成本降低了。途中的损失最小化,实时监测提供了对产生损失的因素的更大了解。随着FoodService物流公司的底线,消费者可以放心,他们消耗的食物是最优质的。

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