콜드 체인 컨테이너를 통해 워크샵 및 창고의 온도 제어 관리 효율을 최적화하는 방법은 무엇입니까?

기술 혁신과 정확한 온도 제어 워크숍 및 창고는 콜드 체인 용기를 사용합니다
콜드 체인 컨테이너의 핵심 가치는 정확한 온도 제어 기능에 있습니다. 전통적인 수동 단열 용기는 저온 환경을 유지하기 위해 위상 변화 재료 (예 : 냉장 저장 젤 또는 드라이 아이스)에 의존합니다. 비용은 낮지 만 외부 환경 변화와 적시성으로 제한되며 장기 및 다중 노드 온도 제어 요구를 충족시키기가 어렵습니다. 현대의 지능형 콜드 체인 컨테이너는 압축기 냉장 시스템 및 사물 인터넷 (IoT) 기술을 통합하여 "정적 단열"에서 "동적 조절"으로 도약했습니다. 예를 들어, 백신 창고의 다국적 제약 회사가 배치 한 지능형 컨테이너에는 고정밀 온도 및 습도 센서 및 GPS 추적 모듈이 내장되어있어 클라우드 플랫폼에 실시간으로 데이터를 업로드 할 수 있습니다. 워크숍에서 하중 및 언로드로 인해 주변 온도가 변동하면 시스템은 가변 주파수 압축기를 자동으로 트리거하여 내부 온도가 항상 2-8 °의 설정 범위 내에서 안정되도록합니다. 이 기술 업그레이드는 온도 제어 편차 속도를 5%에서 0.3%로 줄여 연간화물 손상 비용이 백만 위안 이상을 줄입니다.

지능형 컨테이너의 밀봉 설계 및 단열재 재료 혁신은 온도 변동의 위험을 더욱 줄입니다. 진공 절연 패널 (VIP) 기술을 사용한 콜드 체인 박스는 전통적인 폴리 우레탄 재료의 절연 성능의 5-10 배입니다. 30 ° C 워크샵 환경에서도 내부 온도 변동은 ± 0.5 ° C 이내에 제어 할 수 있습니다. 신선한 식품 회사의 경우,이 안정성은 저장 수명을 직접 연장합니다. 콜드 체인 물류 회사의 테스트 데이터에 따르면 VIP 콜드 체인 박스로 운송되는 연어의 유적 수명은 도착 후 2-3 일까지 연장되어 소매 끝에서 손실률을 크게 줄일 수 있습니다.

프로세스 최적화 : "단일 포인트 온도 제어"에서 "풀 링크 공동 작업"까지
기술 업그레이드는 단일 컨테이너의 성능을 향상시킬 수 있지만 워크샵 및 창고의 온도 제어 효율은 전체 프로세스의 협업 설계에 더 의존합니다. 일반적인 통증 점은 워크숍에서 이송되고 창고에 일시적으로 저장되는 상품의 과정에서 공정 중단으로 인한 감기 손실입니다. 예를 들어, 유제품 회사는 요거트가 워크숍에 로딩 할 때 최대 20 분 동안 비 분개 제어 환경에 노출되어 국소 온도가 10 ° C 이상 상승하여 젖산 박테리아의 활성을 감소시켜야한다는 것을 발견했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 회사는 콜드 체인 컨테이너의 전용 경로를 대체했습니다. 워크숍과 창고 사이에 폐쇄 된 채널이 구축되었으며, 노출 시간을 3 분 미만으로 단축하기 위해 자동 가이드 차량 AGV와 같은 빠른 로딩 및 언로드 장비 (예 : 자동 가이드 차량 AGV)가 설치되었습니다. 동시에, 컨테이너 도어의 빈번한 개방 및 폐쇄로 인한 감기 손실을 피하기 위해 온도 민감도에 따라 상품을 등급을 매기도록 "배치 분류"전략이 채택되었습니다.

프로세스 최적화는 또한 "인간-기계 협력"의 효율성에 중점을 두어야합니다. 화학 원자재 창고에서, 운영자는 종종 -20 ℃ 냉동 제품을 2-8 ℃ 냉장 제품과 냉장 체인 용기의 작동 사양에 익숙하지 않기 때문에 응축 된 물 또는 국소 과열을 유발하기 때문입니다. 회사는 AR (Augmented Reality) 보조 시스템을 도입했습니다. 직원이 컨테이너를 스캔하기 위해 스마트 안경을 착용하면 컨테이너의 온도 범위, 저장할 수있는 상품의 유형 및 작동 예방 조치를 자동으로 표시하며 RFID 태그를 통해 컨테이너와 자동으로 일치합니다. 이 측정은 혼합 오류율을 80% 감소시키고 창고 효율을 40% 증가시켰다.

에너지 관리 및 지속 가능한 관행
콜드 체인 컨테이너의 에너지 소비는 항상 기업의 숨겨진 비용이었습니다. 전통적인 디젤 구동 모바일 냉장 저장소는 하루에 최대 30 리터의 연료를 소비 할 수 있으며 탄소 배출은 두드러진 문제입니다. 현대 에너지 관리 기술은 "수익 증가"와 "비용 절감"모두에서 돌파구를 만들고 있습니다. "비용 절감"수준에서 AI 알고리즘의 적용이 핵심이되었습니다. 콜드 체인웨어 하우징 회사는 역사적 온도 제어 데이터, 주변 온도 및화물 열 부하를 분석하여 냉장 시스템의 작동 모드를 동적으로 조정하는 머신 러닝을 기반으로 한 에너지 소비 예측 모델을 개발했습니다. 예를 들어, 밤에 저온 기간 동안 시스템은 자동으로 저전력 작동으로 전환하고 자연스러운 냉수를 사용하여 냉장 보충을 보충하여 전체 에너지 소비가 15%-20%감소합니다 ..