一种冷链物流车厢温度监控方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开一种冷链物流车厢温度监控方法及系统，所述方法包括：S1.定时采集冷链物流车厢温度数据；S2.对所述温度数据进行频率分析，得到所述温度数据的频率分布；S3.根据所述温度数据及其频率分布，得到统计过程控制SPC图；S4.根据所述SPC图，监控冷链物流车厢温度。本发明公开的方法及系统能够提高冷链物流车厢温度监控的准确性和提供预警管理能力。
【专利说明】一种冷链物流车厢温度监控方法及系统
【技术领域】
[0001] 本发明涉及物流监控【技术领域】，具体涉及一种冷链物流车厢温度监控方法及系 统。
【背景技术】
[0002] 冷却肉的货架寿命遵循"时间-温度-允许期"原则，即冷链物流车厢的温度越高， 冷却肉的货架寿命越短。在运输冷却肉过程中，冷链物流车厢的温度由于制冷设备的间歇 性开关或货物装卸而发生波动，冷链物流车厢温度的波动会加速冷却肉品质下降。
[0003] 因此，有效监控和评判冷却肉冷链物流车厢温度的异常变化是提高流通效率、保 障冷却肉质量安全以及减少冷却肉运输腐损的重要手段。
[0004]目前关于冷链物流车厢温度监控的研究多数集中在开发温度监测仪器，很少有关 于冷链物流车厢温度变化趋势分析的客观评价和温度控制，因此，冷链物流车厢温度监控 的准确性有待提高。
【发明内容】
[0005] 本发明所要解决的技术问题是如何提供一种客观评价冷却肉冷链物流车厢温度 变化趋势和温度控制的方法及系统，用来提高冷链物流车厢温度监控的准确性和提供预警 管理能力。
[0006] 为此目的，第一方面，本发明提出一种冷链物流车厢温度监控方法，该方法包括：
[0007] S1.定时采集冷链物流车厢温度数据；
[0008] S2.对所述温度数据进行频率分析，得到所述温度数据的频率分布；
[0009] S3.根据所述温度数据及其频率分布，得到统计过程控制SPC图；
[0010] S4.根据所述SPC图，监控冷链物流车厢温度。
[0011] 可选的，所述步骤S2包括：
[0012] S21.将所述温度数据按照采集时间顺序排序并进行频率分析；
[0013] S22.判断所述温度数据的频率分布是否符合正态分布，若差异显著性P值小于第 一预设值，则不符合正态分布，执行S23,否则，符合正态分布，执行S24-S25,其中，所述差 异显著性P值通过单样本K-S检验的方式和/或蒙特卡洛模拟仿真第二预设值次得到；
[0014] S23.调整冷链物流车厢的温度在预设的温度范围内，，执行S1 ;
[0015] S24.对所述温度数据进行正态分布检验，得到偏度Skewness数据和峰度 Kurtosis 数据；
[0016] S25.根据所述偏度Skewness数据和峰度Kurtosis数据，绘制所述温度数据频率 分布的柱状图及正态分布曲线。
[0017] 可选的，所述步骤S3包括：
[0018] S31.根据所述温度数据及其频率分布，选择所述SPC图为计量型控制图；
[0019] S32.根据所述温度数据，计算冷链物流车厢温度的控制线，所述控制线包括：上 控制线、中心线及下控制线；
[0020] S33.根据所述控制线，绘制所述计量型控制图。
[0021] 可选的，所述步骤S4包括：
[0022] S41.根据所述温度数据在所述控制图的控制线周围的分布情况及预设的评判 标准，判断当前冷链物流车厢温度是否为受控状态，所述受控状态为所述温度数据在所 述控制图中的分布满足预设的评判标准，若当前冷链物流车厢温度为受控状态，则执行 S42-S43,否则，调整冷链物流车厢的温度为预设的温度范围，执行S1 ;
[0023] S42.根据所述控制图的控制线，计算过程能力指数；
[0024] S43.判断过程能力指数是否小于0· 67,若小于，则调整冷链物流车厢的温度为预 设的温度范围，执行S1，否则不调整冷链物流车厢的温度。
[0025] 第二方面，本发明还提出一种冷链物流车厢温度监控系统，该系统包括：
[0026] 采集模块，用于定时采集冷链物流车厢温度数据；
[0027] 分析模块，用于对所述温度数据进行频率分析，得到所述温度数据的频率分布；
[0028] 绘制模块，用于根据所述温度数据及其频率分布，得到统计过程控制SPC图；
[0029] 监控模块，用于根据所述SPC图，监控冷链物流车厢温度。
[0030] 可选的，所述分析模块具体用于：
[0031] S21.将所述温度数据按照采集时间顺序排序并进行频率分析；
[0032] S22.判断所述温度数据的频率分布是否符合正态分布，若差异显著性P值小于第 一预设值，则不符合正态分布，执行S23,否则，符合正态分布，执行S24-S25,其中，所述差 异显著性P值通过单样本K-S检验的方式和/或蒙特卡洛模拟仿真第二预设值次得到；
[0033] S23.调整冷链物流车厢的温度在预设的温度范围内，，并向采集模块发出温度数 据采集指令；
[0034] S24.对所述温度数据进行正态分布检验，得到偏度Skewness数据和峰度 Kurtosis 数据；
[0035] S25.根据所述偏度Skewness数据和峰度Kurtosis数据，绘制所述温度数据频率 分布的柱状图及正态分布曲线。
[0036] 可选的，所述绘制模块具体用于：
[0037] S31.根据所述温度数据及其频率分布，选择所述SPC图为计量型控制图；
[0038] S32.根据所述温度数据，计算冷链物流车厢温度的控制线,所述控制线包括：上 控制线、中心线及下控制线；
[0039] S33.根据所述控制线，绘制所述计量型控制图。
[0040] 可选的，所述监控模块具体用于：
[0041] S41.根据所述温度数据在所述控制图的控制线周围的分布情况及预设的评判 标准，判断当前冷链物流车厢温度是否为受控状态，所述受控状态为所述温度数据在所 述控制图中的分布满足预设的评判标准，若当前冷链物流车厢温度为受控状态，则执行 S42-S43,否则，调整冷链物流车厢的温度为预设的温度范围，并向采集模块发出温度数据 米集指令；
[0042] S42.根据所述控制图的控制线，计算过程能力指数；
[0043] S43.判断过程能力指数是否小于0. 67,若小于，则调整冷链物流车厢的温度为预 设的温度范围，并向采集模块发出温度数据采集指令，否则不调整冷链物流车厢的温度。
[0044]相比于现有技术，本发明提出的冷链物流车厢温度监控方法及系统提高了冷链物 流车厢温度监控的准确性以及提供了预警管理能力。
【专利附图】
【附图说明】
[0045]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发 明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根 据这些附图获得其他的附图。
[0046] 图1示出了实施例一中冷链物流车厢温度监控方法流程图；
[0047]图2示出了实施例一中冷链物流车厢温度数据的频率分布示意图；
[0048]图3示出了实施例一中均值控制图的示意图；
[0049] 图4示出了实施例一中极差控制图的示意图；
[0050]图5示出了实施例一中调整后的均值控制图的示意图；
[0051] 图6示出了实施例一中调整后的极差控制图的示意图；
[0052] 图7示出了实施例二中冷链物流车厢温度监控系统结构图。
【具体实施方式】
[0053]为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例 中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明 一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有 做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0054] 实施例一：
[0055] 本实施例公开一种冷链物流车厢温度监控方法，如图1所示，该方法可包括以下 步骤：
[0056] S1.定时采集冷链物流车厢温度数据；
[0057] S2·对所述温度数据进行频率分析，得到所述温度数据的频率分布；
[0058] S3.根据所述温度数据及其频率分布，得到统计过程控制SPC图；
[0059] S4.根据所述SPC图，监控冷链物流车厢温度。
[0060] 所述步骤S2包括：
[0061] S21.将所述温度数据按照采集时间顺序排序并进行频率分析；
[0062] S22_判断所述温度数据的频率分布是否符合正态分布，若差异显著性p值小于 第一预设值（本实施例为0· 05)，则不符合正态分布，执行S23,否则，符合正态分布，执行 SM-S25,其中，所述差异显著性P值通过单样本K-S检验的方式和/或蒙特卡洛模拟仿真 第二预设值（本实施例为10000)次得到；
[0063] S23.调整冷链物流车厢的温度在预设的温度范围内，，执行S1 ;
[0064] S24.对所述温度数据进行正态分布检验，得到偏度Skewness数据和峰度 Kurtosis 数据；
[0065] S25·根据所述偏度Skewness数据和峰度Kurtosis数据，绘制所述温度数据频率 分布的柱状图及正态分布曲线。
[0066] 所述步骤S3包括：
[0067] S31.根据所述温度数据及其频率分布，选择所述SPC图为计量型控制图；
[0068] S32.根据所述温度数据，计算冷链物流车厢温度的控制线,所述控制线包括：上 控制线、中心线及下控制线；
[0069] S33.根据所述控制线，绘制所述计量型控制图。
[0070] 所述步骤S4包括：
[0071] S41.根据所述温度数据在所述控制图的控制线周围的分布情况及预设的评判 标准，判断当前冷链物流车厢温度是否为受控状态，所述受控状态为所述温度数据在所 述控制图中的分布满足预设的评判标准，若当前冷链物流车厢温度为受控状态，则执行 S42-S43,否则，调整冷链物流车厢的温度为预设的温度范围，执行S1 ;
[0072] S42.根据所述控制图的控制线，计算过程能力指数；
[0073] S43.判断过程能力指数是否小于〇. 67,若小于，则调整冷链物流车厢的温度为预 设的温度范围，执行S1，否则不调整冷链物流车厢的温度。
[0074] 具体应用中，控制图的制作首先需确保数据来源的可靠性，包括数据样本大小及 重复次数。所述冷链物流车厢的厢体规格为4. 2X2· OX 1. 8米，所述采集模块可以采用电 子温度记录仪（HOBO U12011/Ul2〇12,精度Ο.ΟΓΟ,所述采集模块安装在冷链物流车厢中 部的厢体顶部，以避免制冷风机口直吹和开关车厢门对温度记录造成很大的影响，温度采 集的时间间隔为5分钟，一个小时采集12个数据，连续监控冷链物流车厢温度100小时，即 子组数K > 25 (K多25是选择采用均值-极差控制图所需的最少子组样本数量，子组样本 数越大，数据的有效性越高），子组样本大小n = 12,所述子组数就是样本数量，采集了 100 个小时，相当于100个样本数量，所以κ= 100>25。5分钟采集1次，每个小时6〇分钟采集 12个数据（子组样本大小），η = I2。
[0075] 温度数据获取后，在选择控制图种类的之前，需对数据的种类和分布特征进行分 析。在excel表格中，把温度数据根据时间顺序排序，样本把数据导入统计软件中，进行频 率分析。同时通过单样本K-S检验，蒙特卡洛模拟仿真10000次的P值确定正态分布检验 是否显著，当P < 〇. 05,数据不符合正态分布，否则，数据为正态分布。通过正态分布检验， 根据Skewness和Kurtosis数据判定正太分布或偏lE太分布，并绘制柱状图及正态分布曲 线。根据数据类型和分布特征选择控制图种类。
[0076] 根据数据的分布特征及数据子组数和子组样本大小，来确定控制图的种类，确定 计量型控制图，并根据子组数和子组样本大小计算温度的上控制线、中心线、下控制线。最 后绘制控制图。对于温度这种连续的分组数据可以采用均值-极差控制图，其中均值-极 差控制图中的均值控制图用于观察质量特征均值的分布变化，极差控制图用于观察分布的 一致性变化，均值-极差控制图可用于观察质量特征整体分布的变化。由于温度波动对于 冷却肉品质的影响较大，因此选择均值-极差控制图，可以明确温度波动的幅度和范围。
[0077] 极差控制图的中心线（CL)、上控制线（UCL)、下控制线（LCL)分别为：
[0078]
【权利要求】
1. 一种冷链物流车厢温度监控方法，其特征在于，该方法包括：
51. 定时采集冷链物流车厢温度数据；
52. 对所述温度数据进行频率分析，得到所述温度数据的频率分布；
53. 根据所述温度数据及其频率分布，得到统计过程控制SPC图；
54. 根据所述SPC图，监控冷链物流车厢温度。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
521. 将所述温度数据按照采集时间顺序排序并进行频率分析；
522. 判断所述温度数据的频率分布是否符合正态分布，若差异显著性P值小于第一预 设值，则不符合正态分布，执行S23,否则，符合正态分布，执行S24-S25,其中，所述差异显 著性P值通过单样本K-S检验的方式和/或蒙特卡洛模拟仿真第二预设值次得到；
523. 调整冷链物流车厢的温度在预设的温度范围内，执行S1 ;
524. 对所述温度数据进行正态分布检验，得到偏度Skewness数据和峰度Kurtosis数 据；
525. 根据所述偏度Skewness数据和峰度Kurtosis数据，绘制所述温度数据频率分布 的柱状图及正态分布曲线。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
531. 根据所述温度数据及其频率分布，选择所述SPC图为计量型控制图；
532. 根据所述温度数据，计算冷链物流车厢温度的控制线，所述控制线包括：上控制 线、中心线及下控制线；
533. 根据所述控制线，绘制所述计量型控制图。
4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
541. 根据所述温度数据在所述控制图的控制线周围的分布情况及预设的评判标准，判 断当前冷链物流车厢温度是否为受控状态，所述受控状态为所述温度数据在所述控制图中 的分布满足预设的评判标准，若当前冷链物流车厢温度为受控状态，则执行S42-S43,否则， 调整冷链物流车厢的温度为预设的温度范围，执行S1 ;
542. 根据所述控制图的控制线，计算过程能力指数；
543. 判断过程能力指数是否小于0. 67,若小于，则调整冷链物流车厢的温度为预设的 温度范围，执行S1，否则不调整冷链物流车厢的温度。
5. -种冷链物流车厢温度监控系统，其特征在于，该系统包括： 采集模块，用于定时采集冷链物流车厢温度数据； 分析模块，用于对所述温度数据进行频率分析，得到所述温度数据的频率分布； 绘制模块，用于根据所述温度数据及其频率分布，得到统计过程控制SPC图； 监控模块，用于根据所述SPC图，监控冷链物流车厢温度。
6. 根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述分析模块具体用于：
521. 将所述温度数据按照采集时间顺序排序并进行频率分析；
522. 判断所述温度数据的频率分布是否符合正态分布，若差异显著性P值小于第一预 设值，则不符合正态分布，执行S23,否则，符合正态分布，执行S24-S25,其中，所述差异显 著性P值通过单样本K-S检验的方式和/或蒙特卡洛模拟仿真第二预设值次得到；
523. 调整冷链物流车厢的温度在预设的温度范围内，，并向采集模块发出温度数据采 集指令；
524. 对所述温度数据进行正态分布检验，得到偏度Skewness数据和峰度Kurtosis数 据；
525. 根据所述偏度Skewness数据和峰度Kurtosis数据，绘制所述温度数据频率分布 的柱状图及正态分布曲线。
7. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述绘制模块具体用于：
531. 根据所述温度数据及其频率分布，选择所述SPC图为计量型控制图；
532. 根据所述温度数据，计算冷链物流车厢温度的控制线，所述控制线包括：上控制 线、中心线及下控制线；
533. 根据所述控制线，绘制所述计量型控制图。
8. 根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述监控模块具体用于：
541. 根据所述温度数据在所述控制图的控制线周围的分布情况及预设的评判标准，判 断当前冷链物流车厢温度是否为受控状态，所述受控状态为所述温度数据在所述控制图中 的分布满足预设的评判标准，若当前冷链物流车厢温度为受控状态，则执行S42-S43,否则， 调整冷链物流车厢的温度为预设的温度范围，并向采集模块发出温度数据采集指令；
542. 根据所述控制图的控制线，计算过程能力指数；
543. 判断过程能力指数是否小于0. 67,若小于，则调整冷链物流车厢的温度为预设的 温度范围，并向采集模块发出温度数据采集指令，否则不调整冷链物流车厢的温度。
【文档编号】G01K1/02GK104268416SQ201410522901
【公开日】2015年1月7日 申请日期:2014年9月30日 优先权日:2014年9月30日
【发明者】刘寿春, 赵春江, 杨信廷, 钱建平, 刘学馨 申请人:北京农业信息技术研究中心