A Canpan Technology, a New Hope Fresh Life Cold Chain Group leányvállalata az Amazon Web Services-t (AWS) választotta előnyben részesített felhőszolgáltatónak az intelligens ellátási lánc megoldások fejlesztésére. Az AWS-szolgáltatásokat, például az adatelemzést, a tárolást és a gépi tanulást kihasználva a Canpan célja, hogy hatékony logisztikát és rugalmas teljesítési lehetőségeket biztosítson ügyfelei számára az élelmiszer-, ital-, vendéglátó- és kiskereskedelmi ágazatban. Ez a partnerség fokozza a hideglánc-felügyeletet, az agilitást és a hatékonyságot, elősegítve az intelligens és precíz irányítást az élelmiszer-elosztási szektorban.
A friss és biztonságos élelmiszerek iránti növekvő kereslet kielégítése
A New Hope Fresh Life Cold Chain több mint 4900 ügyfelet szolgál ki Kínában, több mint 290 000 hűtőláncos járművet és 11 millió négyzetméternyi raktárterületet kezel. Az IoT, az AI és a gépi tanulási technológiák bevezetésével a vállalat teljes körű ellátási lánc megoldásokat kínál. Ahogy a fogyasztói kereslet a friss, biztonságos és jó minőségű élelmiszerek iránt folyamatosan növekszik, a hűtőlánc-ipar egyre nagyobb nyomással néz szembe a hatékonyság növelése és az élelmiszerbiztonság biztosítása érdekében.
A Canpan Technology az AWS-t használja adattó és valós idejű adatplatform felépítéséhez, átlátható és hatékony ellátási lánc létrehozásához. Ez a rendszer optimalizálja a beszerzést, az ellátást és az elosztást, javítva az általános működési hatékonyságot.
Adatvezérelt hideglánc-kezelés
A Canpan Data Lake platformja olyan AWS eszközöket használ, mint plAmazon Elastic MapReduce (Amazon EMR), Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Aurora, ésAmazon SageMaker. Ezek a szolgáltatások a hideglánc-logisztika során keletkezett hatalmas mennyiségű adatot gyűjtik és elemzik, lehetővé téve a precíz előrejelzést, a készletoptimalizálást és a fejlett gépi tanulási algoritmusok révén a romlási arány csökkentését.
A hideglánc logisztikához szükséges nagy pontosságú és valós idejű monitorozás miatt a Canpan valós idejű adatplatformjaAmazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), Amazon menedzselt streamelés az Apache Kafka számára (Amazon MSK), ésAWS ragasztó. Ez a platform integrálja a raktárkezelési rendszereket (WMS), a szállításirányítási rendszereket (TMS) és a rendeléskezelési rendszereket (OMS), hogy egyszerűsítse a műveleteket és javítsa a forgalmi arányokat.
A valós idejű adatplatform lehetővé teszi az IoT-eszközök számára, hogy figyeljék és továbbítsák a hőmérsékletre, az ajtóaktivitásokra és az útvonal-eltérésekre vonatkozó adatokat. Ez biztosítja az agilis logisztikát, az intelligens útvonaltervezést és a valós idejű hőmérséklet-figyelést, megőrizve a romlandó áruk minőségét a szállítás során.
Fenntarthatóság és költséghatékonyság előmozdítása
A hideglánc-logisztika energiaigényes, különösen az alacsony hőmérsékletű környezet fenntartása esetén. Az AWS felhő- és gépi tanulási szolgáltatásainak kihasználásával a Canpan optimalizálja a szállítási útvonalakat, dinamikusan állítja be a raktári hőmérsékletet, és csökkenti a szén-dioxid-kibocsátást. Ezek az innovációk támogatják a hűtőlánc-ipar átállását a fenntartható és alacsony szén-dioxid-kibocsátású működésre.
Ezenkívül az AWS iparági betekintést nyújt, és rendszeres „innovációs workshopokat” tart, hogy segítsen a Canpannak a piaci trendek előtt maradni. Ez az együttműködés elősegíti az innovációs kultúrát, és hosszú távú növekedésre helyezi a Canpant.
Jövőkép
Zhang Xiangyang, a Canpan Technology vezérigazgatója kijelentette:
„Az Amazon Web Services széleskörű tapasztalata a fogyasztói kiskereskedelmi szektorban, valamint vezető felhő- és mesterségesintelligencia-technológiái lehetővé teszik számunkra, hogy intelligens ellátási lánc megoldásokat építsünk, és felgyorsítsuk az élelmiszer-elosztó iparág digitális átalakulását. Bízunk benne, hogy elmélyíthetjük együttműködésünket az AWS-szel, új hideglánc-logisztikai alkalmazásokat kutathatunk fel, és kiváló minőségű, hatékony és biztonságos logisztikai szolgáltatásokat nyújthatunk ügyfeleinknek.”
Feladás időpontja: 2024.11.18