01課題
輸送中の環境変化をリアルタイムで把握しにくい
コールドチェーンでは、車両、倉庫、積み替え拠点など、複数の場所で温度管理が必要です。
温度記録を配送後に確認する運用では、異常が発生していても、輸送中に対応できないことがあります。
また、異常が発生した際には、いつ、どこで、どの商品が影響を受けた可能性があるのかを特定する必要があります。
02解決策
センサーデータを連携し、AIが異常を検知
車両や保管設備に設置したセンサーから、温度、湿度、位置、時刻などの情報を取得し、クラウド上で継続的に管理します。
AIと自動化を組み合わせることで、
- 1環境データの取得
- 2AIによる変化の分析
- 3温度・湿度異常の検知
- 4影響する荷物の特定
- 5担当者への通知
- 6対応結果の記録
といった一連の品質管理業務を効率化できます。
設定範囲を超えた場合だけでなく、異常につながる可能性がある急激な温度変化を検知し、担当者へ早期に通知する仕組みも構築できます。
03活用例
こんな業務に活用できます
- 輸送・保管中の温度・湿度の継続監視
- 設定範囲を超えた環境変化の検知
- 急激な温度変化・センサー異常の検知
- 位置情報と環境データの紐付け
- 影響を受けた可能性がある荷物の特定
- ドライバー・管理者への自動通知
- 温度履歴・対応履歴の記録
- 荷主・取引先向けの品質管理レポート作成
04期待される効果
異常発生後の確認から、輸送中の早期対応へ
温度や湿度を継続的に監視することで、異常が発生した際に輸送中でも状況を把握し、早期に対応できるようになります。
環境データと荷物情報を紐付けて管理することで、影響範囲の確認や荷主・取引先への説明も行いやすくなります。
Robo Labは、AI、センサー、クラウド、自動化技術を活用し、企業の取扱商品や輸送条件に合わせたコールドチェーンの品質管理を支援します。