ASOS INDEKS
Views
6
Downloands
1
Dünya ekonomisinde görülen çarpıcı büyüme, lojistik hizmetin çevik, esnek ve duyarlı olmasını isteyen tedarik zinciri endüstrisinide hızlandırmaktadır. İnternet teknolojileri, müşteri ve lojistik sağlayıcı arasındaki bilgi aktarımı konusunda oldukça başarılıdırlar. Bununla birlikte, lojistik hizmetindeki mal akışı ile bilgi akışı arasındaki mevcut boşluk, sıcaklığa duyarlı ürünler hakkında gerçek zamanlı bilgi edinme konusunda bir sorun teşkil etmektedir ve bu da lojistik yönetimini karar vericiler açısından daha zorlu hale getirmektedir. Nesnelerin İnterneti teknolojisi, soğuk zincir endüstrisinde ortam görüntüleme, yönetim ve karar alma süreçleri açısından umut verici bir çözüm gibi görünmektedir. Bu çalışma, soğuk zincirin gerçek zamanlı ortam sıcaklığını yöneterek, izleyerek ve sıcağa duyarlı ürünlerin raf ömrünü tahmin ederek tüm aktörlerin karar desteğini geliştirmeye yardımcı olan Nesnelerin İnterneti tabanlı bir soğuk zincir lojistiği önermektedir. Bu ön çalışmada, ortam parametrelerinin gerçek zamanlı verileri IEEE 802.15.4 tabanlı kablosuz algılayıcı ağları kullanılarak toplanmış ve bir ağ geçidi üzerinden uzak sunucuya aktarılarak ürünlerin raf ömrünün karar destek sistemi tarafından tahmin edilebilmesi sağlanmıştır. Geliştirilen uygulama çerisinde, soğuk zincirde bulunan bozulabilir ürünlerin tanımlanmasıyla amacıyla radyo frekanslı tanımlama (RFID) sistemi de modellenmiştir.
The dramatic growth of the world economy has been accelerated the supply chain industry which demands logistics service to be agile, flexible and responsive. Internet technology is quite successful in transferring information between customer and logistics provider. However, the existing gap between goods flow and information flow in logistic service has created a problem in getting real-time information about temperature-sensitive items, which makes logistics management more challenging for decision-makers. Internet of Things technology seems a promising solution for monitoring, managing, and decision making in cold chain industries. This study proposes an Internet of Things based cold chain logistics that help to enhance the decision support of all actors through managing, monitoring the real-time ambient temperature of the cold chain and predicting the shelf life of temperature-sensitive products. In this preliminary study, real-time data of ambient parameters are gathered using IEEE 802.15.4 based wireless sensor networks and transferred to the remote server through a gateway so that the shelf life of the products can be predicted by the decision support system. Radio Frequency Identification (RFID) is also modeled for further considerations related to the identification issue of perishable products inside the cold chain.
Article Detail 
Similar Articles
Download PDF
Journal Information
Listen Paper
Cite
Print This Page
Share
Mendeley
