工业 4.0 技术助力冷链物流管理更加高效。物联网（IoT）设备已广泛应用于各行业，用于收集业务流程的实时信息。
在冷链领域，物联网技术帮助企业追踪货物关键数据，有效预防温度异常，并为利益相关者提供更精准的数据支持。
1. 温度监控
物联网设备的核心功能之一是监控冷链货物所处的温度环境。
通过将物联网温度监测器附着于包裹或托盘外部，传感器可适用于卡车、铁路及航空等多种运输方式，连续追踪食品、药品及其他需冷链物流物品的温度。
这些传感器实时收集并报告数据。得益于云端自动存储功能，所有相关利益相关者均可随时访问温控数据。
一旦检测到温度异常，警报系统将自动通知经理、司机及行政人员等，使其能迅速采取行动防止货物变质。
存储的数据还可用于流程改进、瓶颈识别及故障原因分析。利益相关者可随时查看历史数据趋势，或利用分析软件提取有价值的见解。
此外，物联网追踪设备还能监控运输旅程的其他维度。例如，组合传感器可同时监测热量、光线暴露、冲击、振动及突然停止等情况。
许多冷链产品（如疫苗）不仅需低温保存，暴露在光线下也可能导致失效； sudden 冲击亦可能损坏包装。物联网设备能有效监测这些潜在威胁。
2. GPS 和 RFID 货物跟踪
物联网设备擅长追踪货物或单个产品的实时位置。利用 GPS 或 RFID 等技术，可收集货物移动信息。
使用 GPS 时，信息为实时更新；使用 RFID 时，系统依赖部署在关键位置的阅读器持续扫描标签。每当货物抵达仓库、配送中心、零售点或目的地时，系统即提供即时更新。
当物品处于运输状态时，系统可自动通知利益相关者，实现全天候位置追踪。同一设备亦可同时监控温度与位置。
该技术还能协助企业与物流提供商向客户提供更准确的交货预估。实时跟踪使得预测到达时间变得更为容易。
3. 自动化报告和云数据存储
物联网设备连接互联网并连续收集数据，可用于自动生成报告及云数据备份。
例如，设备数据可自动发送给相关人员，或存储起来作为月度重要记录。
除云端存储外，数据还可同步至物流管理平台，借助仪表板等可视化工具进行分析。
数据流亦可传输至 AI 驱动的分析工具，帮助企业利用物联网数据优化交货时间预测或温度异常预警算法。
基于数据模式，这些算法能帮助企业提前预见危机，远早于传统人工发现问题的时间。
4. 设备健康监测与预测性维护
除直接监控货物外，物联网设备也是追踪冷链设备（如配送车辆、仓库机械及 HVAC 系统）性能与健康状况的优秀工具。
现有的监控系统可追踪多种性能与环境变量，帮助企业掌握机器健康状态。
例如，物联网车队可捕获机器计时、振动、温度和润滑等信息。若变量超出安全范围，系统将自动通知技术人员。
设备还能测量局部温度、湿度和二氧化碳水平，让管理者了解环境条件是否影响机器性能。
设备监控已是物联网的成熟应用，冷链物流专业人员可访问庞大且不断增长的解决方案市场。
专家预测，未来几年该市场将快速增长，物流公司将获得更多选择。
基于充足的数据，企业可利用物联网设备构建预测性维护系统。这些系统结合 AI 与机器性能数据，预测维护需求。
通过分析收集的信息，可预判机器何时需要维修。
系统还能在预测到即将发生故障时通知管理者，允许紧急停机，从而避免重大损害、高昂维修费及长时间停机。
物联网设备如何帮助变革冷链
随着新型物联网设备的涌现，冷链物流提供商有望简化运营。整套设备可提供关于货物及其运输工具的关键信息。
冷链专业人士已利用物联网设备防止变质，并更高效地监控货物流动。
物联网设备还为构建预测分析算法奠定基础，从而准确预测交货时间或机器维护需求。