【冷鏈物流】大數據背景下，農產品冷鏈物流模式，存在什么缺點？
發布日期：2022-03-28 來源：祥云泰興農業科技開發有限公司 閱讀：556
文章來源：老羅談冷鏈微信公眾號
隨著社會經濟的逐漸繁榮，人們對農產品消費的需求水平也逐漸提升，通過高效地引用大數據技術，可以優化和創新農產品冷鏈物流企業管理系統，實現企業物流管理現代化，有效提高農產品冷鏈物流企業管理效率。引用大數據技術可以提高信息對接效率，提高企業客戶粘性，以及加快冷鏈物流數據增值。完善農產品冷鏈物流企業的管理流程，有助于農產品冷鏈物流企業應對當前的市場機遇和挑戰。農產品冷鏈物流企業通過科學合理地結合大數據技術，對其冷鏈物流環節中產生的相關數據信息進行智能統計和分析，從而促進冷鏈物流數據的有效增值和合理推廣，實現企業物流管理現代化。大數據技術的引入可以極大地彌補目前冷鏈物流管理中存在的不足，改善其守時性較低，服務質量不穩定，成本高等問題。隨著社會經濟的不斷發展，市民們對農產品消費的需求水平日益提高。農產品消費者對農產品配送類別的需求不斷增加，對配送服務的個性化要求逐漸提升，對配送人員的專業水平和完善的業務流程等提出了更高的要求。從農產品流通企業的價值實現角度來看，為了使農產品物流相關公司獲得更高的收益，這些公司應該根據不同類型的用戶特有的需求給出內容多樣且質量高的農產品冷鏈物流配送服務。農產品冷鏈物流需要將分散的農產品需求源和供給源連通起來。由于農產品供需雙方的參與者很多，信息交流的數量也很多，因此在農產品冷鏈物流的流通全程中會產生海量的數據。為了有效的維持農產品冷鏈物流供需兩端的信息交流以及有效的管理這些信息數據，有必要借助大數據技術對這些信息數據進行處理，以此來提高農產品冷鏈物流的效率。雖然這幾年來冷鏈物流發展十分迅速，大數據相關技術也已經比較成熟，但是對于基于大數據的農產品冷鏈物流管理仍然存在較多問題：比如，對于冷鏈全程整個低溫的狀態缺乏深刻正確的認識，農產品缺少預冷的步驟，導致農產品的保質期大大縮短。間斷的關閉制冷設備、中轉站裝卸貨物時操作不當導致冷鏈中斷狀況時有發生，沒有保持全程制冷損害農產品質量。如今，大數據技術發展勢頭迅猛，在很多領域都產生了重大影響。其先進的技術理念，以及對海量數據的高效存儲和計算能力，可提高行業生產力，幫助人們了解事務發展的客觀規律，有助于科學決策，使相關領域擁有更好的發展前景。目前，農產品冷鏈物流的規模迅速擴大。因為農產品具有易腐性，所以農產品冷鏈物流對于全程的溫濕度、含氧量、運輸時間控制等有嚴格要求。在信息數據時代，提高農產品冷鏈物流的配送效率，降低運輸成本，提高客戶滿意度的最有效方法是科學合理地存儲和處理分析相關冷鏈物流數據，提高農產品冷鏈物流的智能性。如今農業現代信息化發展迅速，其相關的農業數據信息也越來越多。但由于這些數據信息涉獵多領域且易被天時、地理等因素影響，導致這些數據呈現出較高的維度、不易進行整體分析、對系統的實時性要求較強等特點。因此，需要一個數據平臺來對這些數據進行有效的利用，該平臺應該能夠集成農業領域的數據,并能夠對這些數據進行分析及處理和可視化展示。大數據是指海量的數據，這些數據具有不同的表示形式和來源。如商業交易系統、移動應用程序、網站、客戶數據庫、機器生成的數據和物聯網環境中使用的傳感器生成的實時數據等，大量的數據通過可橫向擴展的軟件進行處理。廣義上，“大數據”被認為是一種社會經濟現象，與在一些問題領域出現的分析大量數據的技術能力以及由此產生的變革效應相關聯。大數據處理流程有：對采集來的數據進行預處理、存儲、清洗、分析和可視化。數據采集和預處理階段吸收從各種來源大量生成的原始數據。這些原始數據是分散的，操作和維護也比較困難，并且可能會因異常而混亂，包括損壞的值、格式不良和不適合由大數據應用程序使用。將分散的數據整合在一起并寫入數據倉庫，這便是數據采集的過程。此類數據需要過濾和清理、重新格式化和結構化、刪除重復數據、移除非法值和數據壓縮，這些預處理步驟對于將數據轉換到適合或有價值的分析水平至關重要。數據分析階段是對海量數據的價值進行提煉的關鍵。數據分析階段為收集的數據注入相關性和意義。這是一個復雜的進化過程，通過比較數據特征來進行模式識別，并根據領域知識或經驗進行修正。分析結果旨在幫助用戶了解當前狀態，做出預測和明智的決策。農產品冷鏈物流建設成本高、規模大。為了保證系統的敏捷性和高收益性，減少農產品在生產和流通過程中的損失，對系統的網絡信息技術的能力有較高的要求。因為冷鏈物流的高要求以及農產品本身的特點，因為農產品冷鏈有較嚴格的時效性，且冷鏈物流的環節較多，每個環節的主要功能差異也較大。因為冷鏈物流要求產品在低溫環境下進行冷藏和運輸，所以需要耗費大量的電源等能量。農產品冷鏈物流容易受到市場供求，季節與天氣，運輸等因素的影響，而收益受損，有較高的風險性。從農產品冷鏈物流的全過程來看，制冷環境是整個冷鏈的關鍵。當前冷庫以及冷藏車的數量和質量無法滿足冷鏈物流快速發展的需求。與普通倉庫相比，冷庫的建設周期長，投資大，通用性低；冷藏運輸車與普通卡車的一般特性也不同，其需要更長的制造周期和更高的價格。現在的冷庫面積以及冷藏車廂的數量，與其實際需求差距較大。當前，冷鏈基礎設施發展緩慢的情形，已成為了冷鏈物流發展的一個重大桎梏。但由于基礎設備薄弱，技術上很不完善，使得冷鏈物流的效率較低。農產品冷鏈物流日常運營需要大量的人力，再加上冷庫、車輛等設施的維護，技術的完善等，都需要大量的資金輸出。但由于季節特點，企業容易產生資金風險。同時，由于農產品的易腐性質，若冷鏈環節出現故障，可能會造成大量的損失，對于企業經營者來說，存在較大的風險。企業冷鏈物流體系的建設應分批付款且資金過大，不足以滿足一些中小型物流企業的需求，投資建設力量相對匱乏，從而導致農業冷鏈物流體系建設相對不足。大多數冷鏈物流公司在重視經濟效益的同時，對農產品本身和運輸的質量卻不夠注重。在實際應用中不能合理有效地運用先進的倉儲技術，溫度控制、監督管理技術。一些公司為了節省能耗的使用或工作人員的操作不正確，而無法確使農產品在冷鏈物流的運輸全程中處于一個科學規范的低溫環境下，這使得農產品的質量以及安全性都可能有所下降。從當前冷鏈物流技術的應用狀況來看，數字技術、信息技術的應用程度相對較低。首先，產品流通環節數據信息管理缺失。其次，農產品倉儲中的智能溫濕度等環境因素的控制不夠完善。數字信息技術對冷鏈物流系統的建設至關重要。當前，冷鏈物流技術的應用程度低，極大地阻礙了農產品冷鏈物流體系的建設。農產品冷鏈物流各環節的相關操作員工沒有經過規范的培訓，對農產品冷鏈物流行業的規范化運行流程以及農產品特性不夠了解，影響工作效率。冷鏈物流企業的技術傳承主要取決于新舊模式，這種依靠高級員工經驗的模式已無法跟上冷鏈物流的快速發展，如果經驗是不科學的和不完美的，那么發展只能滯后。在農產品冷鏈運輸過程中，需要良好的操作技術來保證農產品的質量，但缺乏相關的冷鏈物流人員培訓方法和體系。在市場競爭的壓力下，農產品冷鏈物流企業管理的效率需要大大提高。通過高效利用大數據技術，可以優化和創新冷鏈物流企業管理系統，實現企業物流管理現代化，有效提高農產品冷鏈物流管理效率。農產品冷鏈物流領域引用大數據技術不僅可以提高信息對接效率，提高企業客戶粘性，更可以加快冷鏈物流數據增值。基于大數據的背景，企業可以充分利用大數據技術來智能統計和分析企業物流方面的相關數據信息，可以充分保證企業冷鏈物流數據的增值趨于規范和合理；科學合理地結合大數據技術的特點，收集和分析有價值的數據信息。從而促進冷鏈物流數據的有效增值和合理推廣，為了促進企業的發展，應該為企業提供大量的數據信息支持。
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