近年来，随着信息技术的快速发展，大数据作为其中的一部分，被广泛应用到一些高新技术产业。同时，随着消费升级、新冠疫情爆发，市场消费结构也在随之转变，生鲜电商、社区团购的蓬勃发展，都为冷链物流市场提供了新的发展机遇。

大数据作为冷链物流不可或缺的重要支持，也必将成为冷链物理行业发展的有力助推器。 将大数据融入到农产品冷链物流中，不仅可以高效整合物流资源，降低供应链各环节企业的物流成本，还有利于搭建农产品流通平台，保障农产品的配送质量。

政策暖风吹动

“大数据”冷链物流

2014年，我国印发了《关于进一步促进冷链运输物流企业健康发展的指导意见》 ，指出要加强物联网、云计算、大数据、移动互联等先进信息技术在冷链运输物流领域的应用。

2020年的中央一号文件指出 ，要依托现有资源建设农业农村大数据中心，加快物联网、大数据、区块链、人工智能、第五代移动通信网络、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用。

通过高效地引用大数据技术，可以优化和创新农产品冷链物流企业管理系统，实现企业物流管理现代化，有效提高农产品冷链物流企业管理效率。 引用大数据技术可以提高信息对接效率，提高企业客户粘性，以及加快冷链物流数据增值。

完善农产品冷链物流企业的管理流程，有助于农产品冷链物流企业应对当前的市场机遇和挑战。农产品冷链物流企业通过科学合理地结合大数据技术，对其冷链物流环节中产生的相关数据信息进行智能统计和分析，从而促进冷链物流数据的有效增值和合理推广，实现企业物流管理现代化。

大数据弥补传统

冷链物流管理缺陷

大数据技术的引入可以极大地弥补目前冷链物流管理中存在的不足，改善其守时性较低，服务质量不稳定，成本高等问题。 随着社会经济的不断发展，消费者对农产品消费的需求水平日益提高。农产品消费者对农产品配送类别的需求不断增加，对配送服务的个性化要求逐渐提升，对配送人员的专业水平和完善的业务流程等提出了更高的要求。

从农产品流通企业的价值实现角度来看，为了使农产品物流相关企业获得更高的收益，这些企业需要根据不同类型的用户需求给出内容多样且质量高的农产品冷链物流配送服务。 农产品冷链物流需要将分散的农产品需求源和供给源连通起来。

由于农产品供需双方的参与者较多，信息交流的数量也很多，因此在农产品冷链物流的流通全程中会产生海量的数据。 为了有效的维持农产品冷链物流供需两端的信息交流以及有效的管理这些信息数据，有必要借助大数据技术对这些信息数据进行处理，以此来提高农产品冷链物流的效率。

虽然近几年冷链物流发展十分迅速，大数据相关技术也已经比较成熟，但是对于基于大数据的农产品冷链物流管理仍然存在较多问题： 如对于冷链全程整个低温的状态缺乏深刻正确的认识，农产品缺少预冷的步骤，导致农产品的保质期大大缩短。间断的关闭制冷设备、中转站装卸货物时操作不当导致冷链中断状况时有发生，没有保持全程制冷损害农产品质量。

如今，大数据技术发展势头迅猛，在很多领域都产生了重大影响。其先进的技术理念，以及对海量数据的高效存储和计算能力，可提高行业生产力，帮助人们了解事务发展的客观规律，有助于科学决策，使相关领域拥有更好的发展前景。

大数据，信息时代的

冷链物流企业破局良方

目前，农产品冷链物流的规模迅速扩大。 由于农产品具有易腐性，所以农产品冷链物流对于全程的温湿度、含氧量、运输时间控制等有严格要求。在信息数据时代，提高农产品冷链物流的配送效率，降低运输成本，提高客户满意度的最有效方法是科学合理地存储和处理分析相关冷链物流数据，提高农产品冷链物流的智慧化。

如今农产品冷链信息化发展迅速，其相关的数据信息逐步增多。但由于这些数据信息涉猎多领域且易被天时、地理等因素影响，导致这些数据呈现出较高的维度、不易进行整体分析、对系统的实时性要求较强等特点。因此， 需要一个数据平台来对这些数据进行有效的利用，该平台应该能够集成农业领域的数据,并能够对这些数据进行分析及处理和可视化展示。

大数据是指海量的数据，这些数据具有不同的表示形式和来源。如商业交易系统、移动应用程序、网站、客户数据库、机器生成的数据和物联网环境中使用的传感器生成的实时数据等，大量的数据通过可横向扩展的软件进行处理。

大数据的处理流程

广义上，“大数据”被认为是一种社会经济现象，与在一些问题领域出现的分析大量数据的技术能力以及由此产生的变革效应相关联。

大数据处理流程有：对采集来的数据进行预处理、存储、清洗、分析和可视化。 数据采集和预处理阶段吸收从各种来源大量生成的原始数据。这些原始数据是分散的，操作和维护也比较困难，并且可能会因异常而混乱，包括损坏的值、格式不良和不适合由大数据应用程序使用。

将分散的数据整合在一起并写入数据仓库，这便是数据采集的过程。此类数据需要过滤和清理、重新格式化和结构化、删除重复数据、移除非法值和数据压缩，这些预处理步骤对于将数据转换到适合或有价值的分析水平至关重要。

数据分析阶段

数据分析阶段是对海量数据的价值进行提炼的关键。 数据分析阶段为收集的数据注入相关性和意义。这是一个复杂的进化过程，通过比较数据特征来进行模式识别，并根据领域知识或经验进行修正。分析结果旨在帮助用户了解当前状态，做出预测和明智的决策。

农产品冷链物流建设成本高、规模大。为了保证系统的敏捷性和高收益性，减少农产品在生产和流通过程中的损失，对系统的网络信息技术的能力有较高的要求。因为冷链物流的高要求以及农产品本身的特点，因为农产品冷链有较严格的时效性，且冷链物流的环节较多，每个环节的主要功能差异也较大。

环境要求

因为冷链物流要求产品在低温环境下进行冷藏和运输，所以需要耗费大量的电源等能量。农产品冷链物流容易受到市场供求，季节与天气，运输等因素的影响，而收益受损，有较高的风险性。

从农产品冷链物流的全过程来看，制冷环境是整个冷链的关键。 当前冷库以及冷藏车的数量和质量无法满足冷链物流快速发展的需求。与普通仓库相比，冷库的建设周期长，投资大，通用性低；冷藏运输车与普通卡车的一般特性也不同，其需要更长的制造周期和更高的价格。

季节特点

现在的冷库面积以及冷藏车厢的数量，与其实际需求差距较大。 当前，冷链基础设施发展缓慢的情形，已成为了冷链物流发展的一个重大桎梏。但由于基础设备薄弱，技术上很不完善，使得冷链物流的效率较低。农产品冷链物流日常运营需要大量的人力，再加上冷库、车辆等设施的维护，技术的完善等，都需要大量的资金输出。但由于季节特点，企业容易产生资金风险。

同时， 由于农产品的易腐性质，若冷链环节出现故障，可能会造成大量的损失，对于企业经营者来说，存在较大的风险。 企业冷链物流体系的建设应分批付款且资金过大，不足以满足一些中小型物流企业的需求，投资建设力量相对匮乏，从而导致农业冷链物流体系建设相对不足。

夯实冷链信息架构

“效益&质量”双重保障

大多数冷链物流企业在重视经济效益的同时，对农产品本身和运输的质量却不够注重。在实际应用中不能合理有效地运用先进的仓储技术，温度控制、监督管理技术。 一些企业为了节省能耗的使用或工作人员的操作不正确，而无法确使农产品在冷链物流的运输全程中处于一个科学规范的低温环境下，这使得农产品的质量以及安全性都可能有所下降。

从当前冷链物流技术的应用状况来看，数字技术、信息技术的应用程度相对较低。首先，产品流通环节数据信息管理缺失。其次，农产品仓储中的智能温湿度等环境因素的控制不够完善。 数字信息技术对冷链物流系统的建设至关重要。当前，冷链物流技术的应用程度低，极大地阻碍了农产品冷链物流体系的建设。

农产品冷链物流各环节的相关操作员工没有经过规范的培训，对农产品冷链物流行业的规范化运行流程以及农产品特性不够了解，影响工作效率。冷链物流企业的技术传承主要取决于新旧模式，这种依靠高级员工经验的模式已无法跟上冷链物流的快速发展，如果经验是不科学的和不完美的，那么发展只能滞后。在农产品冷链运输过程中，需要良好的操作技术来保证农产品的质量，但缺乏相关的冷链物流人员培训方法和体系。

大数据加持之下

冷链物流新一轮进阶升级

在市场竞争的压力下，农产品冷链物流企业管理的效率需要大大提高。通过高效利用大数据技术，可以优化和创新冷链物流企业管理系统，实现企业物流管理现代化，有效提高农产品冷链物流管理效率。 农产品冷链物流领域引用大数据技术不仅可以提高信息对接效率，提高企业客户粘性，更可以加快冷链物流数据增值。

基于大数据的背景，企业可以充分利用大数据技术来智能统计和分析企业物流方面的相关数据信息，可以充分保证企业冷链物流数据的增值趋于规范和合理；科学合理地结合大数据技术的特点，收集和分析有价值的数据信息。从而促进冷链物流数据的有效增值和闭环管理。

冷链服务业务联系电话：19138199759

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