Инновации Качество и безопасность Новости

Цифровые хранилища для скоропортящихся продуктов

Внешэкономбанк РФ рассматривает возможность строительства 40 продовольственных складов, которые производители смогут использовать для хранения скоропортящихся продуктов, сообщает Мясной эксперт.

Благодаря этому продукты можно будет доставлять в любые районы страны. Фининститут планирует выступить соинвестором и кредитором данного проекта и рассчитывает, что в нем будут  участвовать частные инвесторы и регионы.

Новые хабы будут разбросаны по территории всей страны от западной части до Дальнего Востока. На складах можно будет хранить мясо и мясопродукты, молоко и молочные продукты, овощи, фрукты, рыбу. Помимо хранения, на хабе будут оказывать и другие услуги: мойку, калибровку, заморозку, упаковку и пр.

Как рассказала первый зампред госкорпорации Николай Цехомский, все склады планируется объединить в единую онлайн-сеть, на базе которой будет осуществляться дистанционная торговля и мониторинг рынка. Сначала продукцию оптово-распределительных центров (ОРЦ) смогут приобретать торговые сети и мелкооптовые торговые точки, а позже – граждане и объекты общепита, сообщает РИА Новости.

Цехомский также добавил, что данный проект интересен государству, поскольку позволяет уменьшить продуктовую инфляцию, а в перспективе будет способствовать развитию экспорта.

Чтобы разработать эффективную новую цепочку поставок, компаниям необходимо разработать «дорожную карту», ​​в которой описываются, какие новые технологии являются неотъемлемой частью их решения, определить, как это должно быть связано с существующей ИТ-инфраструктурой, и определить, какие возможности они должны быть успешными.  Компании, которые используют технологические решения для повышения гибкости, скорости и эффективности своих новых цепочек поставок, смогут повысить свою рентабельность, повысить удовлетворенность клиентов и добиться конкурентных преимуществ.

Продукты с короткими сроками хранения должны приобретаться часто и в меньших количествах, чтобы избежать порчи. С другой стороны, товары, устойчивые к хранению, могут быть приобретены на большей площади c меньшей  частотой и и складированы, если необходимо, для снижения транспортных расходов.

В настоящее время зарубежом применяются различные современные технологии для хранения скоропортящейся продукции.

По мере того, как ожидания потребителей по свежести продукции повышается, компаниям необходимо будет внимательно изучить современные технологии и платформы.

Компьютерное зрение и дополненная реальность

Технология, которая позволяет компьютерам извлекать информацию из визуальных изображений, дает огромные перспективы для новых цепочек поставок. Например, гиперспектральные камеры изображения могут видеть длины волн, которые просто не видны человеческому глазу, обнаруживая молекулярные изменения в пище, которые указывают на такие факторы, как спелость во фруктах или заморожен ли ранее ящик рыбы. Информация, предоставленная этой технологией, позволит системам определить приоритеты, какие товары необходимо перевести на полки магазинов в первую очередь до того, как произойдет порча, или вообще будет ли помещен продукт на полки. Гиперспектральное изображение может даже определять нежность мяса, и эта информация может быть использована для динамического установления цен.

Расширенная реальность

Расширенная реальность (Augmented reality — AR) — это форма компьютерного видения, которая накладывает изображения, созданные компьютером, на представление пользователя — часто с помощью карманных мобильных устройств или специальных очков — предоставление информации, которая улучшает эту точку зрения. Расширенная реальность может использоваться для повышения производительности и производительности покрытия заказов центра распределения, а также оптимизации и повышения качества. Рабочие в очках, оборудованных AR, используют технологию проверки ошибок и сканирования штрих-кодов и могут получать визуальное руководство при прохождении рядов, повышая точность размещения продукта на ручных тележках или поддонах. Инновационно-ориентированные компании, такие как DHL и RICOH, проявляют новаторство  в использовании технологий AR для выполнения заказов и сообщают о 25-процентном увеличении производительности и резком ускорении обучения нового персонала. Другие, компании, такие как Marrone Bio Innovations (MBI), используют компьютерное зрение, чтобы получить представление о росте урожая. Компания пилотирует новый цифровой инструмент, разработанный  start-up компанией по сельскохозяйственной технике AgShift для создания цифровых и визуальных отчетов о том, как его биологические пестициды влияют на качество свежих продуктов.

Технология компьютерного зрения также обещает быть полезным и для потребителя, так как все более сложные камеры смартфонов  однажды могут быть  использованы для сканирования товаров магазина для свежести или информации о происхождении и это еще одна причина, по которой розничным торговцам нужно будет увеличить свои поиски в этой области.

Блокчейн

Blockchain, технология, которая поддерживает цифровую валюту, уже используется на экспериментальной основе для отслеживания движения свежих продуктов с полей до прилавка. Технология работает, присваивая каждому продукту собственную уникальную квитанцию ​​или «токен». Затем она может отслеживать каждое действие, которое происходит с этим токеном, постоянно и навсегда, потому что токены никогда не могут быть удалены. Blockchain будет обеспечивать сквозную отслеживаемость. Например, он может отслеживать географическое происхождение, начиная от определенного сада — от яблока, до того, как долго он находился в распределительном центре, далее в какой грузовик он был загружен и когда он прибыл в магазин.

Прослеживаемость является важнейшей возможностью для  розничных торговцев, предоставляя им инструменты для определения качества продукции и ответов на запросы потребителей в отношении происхождения. Но еще более важно то, что сквозная прослеживаемость поможет розничным торговцам и другим в пищевой промышленности лучше контролировать болезни пищевого происхождения, помогая им быстро и точно определить источник загрязнения. Розничные торговцы, столкнувшиеся с отзывом, точно узнают, какие предметы необходимо убрать с полки, избавив их от ненужного сброса целых партий продуктов. Компании уже начали пилотирование проектов с использованием блокчейнов. Коалиция продавцов продуктов питания и производителей продуктов питания, включая Walmart, Unilever, Nestlé и Dole, объединяется с IBM, чтобы изучить, как применять технологию blockchain для своих цепочек поставок. Ripe.io, стартап, ориентированный на использование блокчейна в сельском хозяйстве вступил в партнерство  с  франшизой по салату Sweetgreen, чтобы доказать, что блокчейн можно использовать для отслеживания отдельных культур, передавая подробную информацию поставщикам от фермеров к рестораторам.

Робототехническая автоматизация процессов 

Робототехническая автоматизация процессов (Robotic process automation -RPA) увеличивает человеческую активность, оснащая людей виртуальными ресурсами, которые повышают их производительность и позволяют сосредоточиться на деятельности с добавленной стоимостью. В частности, RPA использует «ботов» для выполнения линейных или повторяющихся человеческих задач, которые могут выполняться с помощью одной и той же системной логики и бизнес-правил. Примеры включают изменение или ускорение заказов на поставку или синхронизацию корректировок затрат в нескольких распределительных центрах. Не только использование RPA снижает частоту ошибок, но и помогает сократить время ожидания продуктов, перемещающихся по цепочке поставок, что является решающим фактором для свежих товаров. В целом, RPA может снизить затраты на покупку до оплаты на 30-60%, создавая эффективность, которую можно реинвестировать в цену.

Сенсорные датчики

Постоянные цепочки поставок будущего  постоянно будут собирать данные, которые будут доступны для каждой части подключенного предприятия компании. Для розничных торговцев свежего пространства большая часть этих данных будет собираться с помощью датчиков в полях, на упаковке, на складах и в магазинах или на транспортных средствах, перевозящих товары. Независимо от того, проверяют ли они содержание почвы, воздействие солнечного света, влажность или температуру внутри холодильной машины, датчики будут собирать полезную информацию о продуктах, поскольку они перемещаются по цепочке поставок, которую розничные торговцы могут использовать для упрощения и улучшения принятия решений.

Zest Fresh использует температурные датчики с поддержкой IoT для контроля времени и температуры поддонов, объединяя эту информацию с данными продукта и поля, чтобы получить метрику свежести в реальном времени, которая может использоваться для принятия решений о том, как маршрутизировать продукцию. Infratab создал сенсорную платформу для скоропортящихся продуктов, называемую Freshtime SP, которая использует данные из сенсорных тегов, приложения для компьютеров или смартфонов и облачную аналитику для защиты от вмешательства, контрафакта  и подделок.

Искусственный интеллект 

Взрывная область искусственного интеллекта (artificial intelligence — AI) имеет широкий спектр применений для новых цепочек поставок, в частности, поскольку они генерируют все большее количество данных, собранных с использованием других передовых технологий, включая компьютерное зрение, датчики и блокчейн. В сущности, AI — это то, что связывает все это вместе, распознавая шаблоны и делая содержательные выводы. Японский  пищевой гигант Kewpie Corporation использует Google TensorFlow для машинного обучения  чтобы фокусировать внимание  на аномалиях в своих нарезанных картофельных кубиках. Компания начала использовать систему после испытания на одном из своих заводов, заключая, что она работает с почти полной точностью,  в отличие от ручных проверок.

Но, вероятно, самое непосредственное применение AI для розничных торговцев — это улучшение прогнозирования. Системы с поддержкой AI тщательно анализирует несметное количество разрозненных и сложных данных, начиная от метеорологических отчетов и до местных расписаний событий из лент социальных сетей и информации об исторических тенденциях, что дает значительно лучшие прогнозы, чем традиционные методы. Это, в свою очередь, поможет розничным торговцам непрерывно оптимизировать деятельность в нескольких точках вдоль своих цепочек поставок, включая поиск источников, планирование мощности и даже укомплектование персоналом на местном уровне магазина. Например, немецкий бакалейщик Kaufland использовал технологию машинного обучения Blue Yonder для автоматизации централизованного планирования ежедневных заказов, улучшения доступности продукта, оптимизации уровней запасов и минимизации списания из-за отходов. Аналитические возможности, основанные на AI, позволят розничным торговцам предвидеть проблемы и решить их до их возникновения. Например, система может использовать метеорологические данные для прогнозирования плохих урожаев для конкретного поставщика, что приводит к тому, что розничный торговец перекладывает заказы на альтернативных поставщиков, тем самым избегая дефицита в предстоящем сезоне.

 

 

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *