Холодовая Цепь
БЛОГ О ТЕРМОКОНТЕЙНЕРАХ

Подход к мониторингу нуждается в свежем взгляде


Цепочка поставок вакцины против COVID-19 требует нисходящего подхода к мониторингу, который не зависит от точек соприкосновения в цепочке хранения информации. Для этого требуются сигналы в режиме реального времени, генерируемые поставками вакцин, которые могут быть переданы всем участникам в цепочке хранения, так же, как и обратная блокчейн-система для физической целостности. Однако нынешние методы мониторинга холодильной цепи вакцины в значительной степени работают снизу вверх со многими зависимостями, что делает время видимости отложенным, неполным или непроверяемым.

Видимость с задержкой по времени

Регистраторы данных могут точно отслеживать температуру партии вакцины, но данные обычно собираются только по прибытии. Захваченные данные загружаются вручную в большинстве случаев, создавая место для ошибок, которые могут повлиять на эффективность вакцины, если некоторые флаконы проскользнут за пределы распределительной цепочки. Даже если данные собираются без промахов, их значение ограничивается определением того, следует ли принимать или отклонять груз по прибытии; они не могут предотвратить запас, так как не могут подавать сигналы раннего предупреждения.

Неполная или непроверяемая видимость

Хотя решения для GPS-мониторинга могут обеспечить видимость на уровне транспортных средств, они не могут обеспечить состояние и не работают для мультимодальных перевозок. Агрегаторы видимости проделали некоторую работу по агрегированию данных ELD, полетов и судов, чтобы обеспечить уровень унифицированной видимости груза, но эти данные все еще не обеспечивают местоположение и состояние, которые действительно живы или поддаются проверке. Могут быть полосы движения или точки соприкосновения, которые не интегрированы. Могут быть ошибки и задержки, вызванные ручным обновлением, особенно в сценариях мультимодальных перевозок, таких как воздушная доставка.
Подход к мониторингу, подходящий для COVID-19, должен решать эту проблему с помощью мониторинга товаров и активов по требованию в режиме реального времени, создавая механизм продвижения, который обеспечивает субъектам цепочки поставок вакцин непрерывную сквозную видимость.

Подход к мониторингу вакцин, пригодный для COVID-19

Идеальный подход должен позволить субъектам в цепочке распространения вакцин COVID-19 владеть своей инициативой по видимости во всех точках соприкосновения. Он должен предоставлять сигналы в режиме реального времени по требованию, которые ставят производителей вакцин и грузоотправителей под контроль от производства до точки использования.

Этого будет достигнуто путем интеграции данных о местоположении и состоянии из первых рук, собранных в режиме реального времени с помощью сертифицированных NIST датчиков, которые работают мультимодально, глобально и на уровне упаковки - в помещении, на улице и транзите. Он также будет использовать датчики, специально созданные для мониторинга воздушных грузов и соответствуют всем правилам, включая те, которые относятся к количеству датчиков, пригодных для использования в соответствии с авианакладной, обеспечивая при этом неограниченную детализацию доставки.

Этот подход также будет не включать в себя капитальные затраты и включать в себя управление обратной логистикой, где это потребуется, что позволит производителям и грузоотправителям вакцин масштабироваться без предварительного вложений или хлопот по управлению датчиками по-настоящему по требованию, который можно развертывать в течение нескольких дней.

Наконец, и что очень важно, идеальный подход будет использовать данные датчиков из первых рук, чтобы помочь всем участникам логистической цепочки поставок вакцин владеть своей видимостью во всех точках соприкосновения, оставаясь при этом совместимым с существующим технологическим стеком, что позволяет использовать однопанель.

Благодаря этому надежному комплексному подходу к мониторингу регулирующие органы, производители, дистрибьюторы и сторонние логистические компании в цепочке поставок вакцин против COVID-19 могут решить уникальные проблемы.