干货 | 医药冷链 — 温度数据的重要性及其用途精讲

此篇关于温度数据的文章讲的是其重要性及用途，主要是对一些一线项目、操作或中层管理人员的专业技能再提升，并且在提升技能的同时培养相应的分析、总结、优化的能力，即从业务中获取关键数据加以分析，持续做好一线的运营改善。

数据的重要性其实是一个比较有共识的事情了，这里不谈“大数据”，只谈与我们息息相关的“小数据”，对于温度数据的收集逐渐已经开始被企业所重视起来，不仅是为了运作的合规性，更多的是在于数据本身的价值。诸多企业均开始成立独立的数据部门或数据组来进行收集、整理、汇总相关的测试、验证和运作数据了，其重要性自然不言而喻。

下面将会从三个部分介绍其重要性和用途，特别会重点介绍从收集汇总的温度数据中可以解读到哪些内容，希望可以帮到各位。

01 为企业标准操作规范提供数据支持

对于基础冷链设备，不管是车的还是箱的冷链运输，我们均要提前了解到需求车厢或冷链箱内的空载、满载、静态、动态验证结果，同时评估开关门/开关箱等验证时产生的温度偏差是否在可接受范围内及相应保温时效，将最优的操作方式体现至最终的标准操作规范内。

上图是一次冷链箱的空载动态验证结果截取，选取的就是当季温度环境下的动态运输去验证我们标准装箱方案是否符合我们实际运输的要求。当我们有不同温度区间的冷链需求，提前做的准备是匹配不同温度区间的装箱操作方案，模拟后续的运输方式，匹配不同方案下的保温时效，评估运营成本。

02 助力企业做运营分析及改善

试想一下，医药冷链物流公司每一年正常的业务发生额大概有多少？会对应多少比订单流转？行业内中小型的物流企业的业务发生额至少在3000-5000万之间，中大型企业的业务发生额至少是亿级别的，会产品多少单点发送或多点发送到全国各地的运输数据，如果把这些数据收集整理起来，并做数据有效性校验，确认准确的起始时间点及结束时间点，加以统计汇总分析，将可以得出很多可参考的数据供企业做周期或及时的运营分析和改善。

例如统计北京至全国省市区县的不同配送时效对全程温度数据产生的不同程度的影响情况，或者是具体观察哪条线路上的全程温度不合规率过高或者温度到达预警阈值的次数过多等等，可以是周期性数据汇总、统计及分析，也可以是借助IoT物联设备及管理信息系统呈现实时的数据（可视化大屏），通过上述方式可以进行第一时间有效的调整，持续改善和优化运营情况。

03 为细节优化提供重要抓手

在过往的冷链物流发运中，会产生繁多的在途温度数据，在繁多的温度数据中，有很多特殊的温度数据变化会反映出一些操作或者是运作上的问题，可以拿来进行重点分析及改进，每一个冷链温控包装的忽高忽低的温度都是不正常的，每一个车载探头温度的忽高忽低也是同样不正常的，不一样的逻辑，都要对整体运作进行判断得出结论。以下举例一些比较典型的作为讲解。

以冷链箱运输举例

上图是一次环境温度下的静态验证，看到图中的全程温度曲线内出现了一个明显的折角，对应看下验证过程中属于产品宽侧面的温度记录仪，这就说明此点位出现了一些外因导致温度变化，分析验证过程中为了模拟真实的操作环境，实施阶段出现了翻箱的情况，所以，为了保障产品宽侧面的温度稳定，需要在这一侧增加相应保护或者减少对应位置的产品装载量来增加保护措施。

上图是当季环境温度下的一次动态测试数据，为什么是测试而不是验证，因为这次是在同一环境温度下的不同温度区间保温箱的动态测试，即4个温区的保温箱的动态测试。整条曲线波动最大的为环境温度（深蓝色），其余的为各温度区间保温箱箱内温度。这张图的标红圈的位置，其中有一个明显的温度上升的过程，原因在于此次测试是在样品温度30℃的环境下做的，30℃的样品会造成温控区间在30℃上下的箱内温度和温度记录仪温度短期不同程度的迅速升温或降温，箱内温度区间与样品温差越大的，影响就会越大，同时回落至箱内稳定温度区间时长也会最长，就像最下方5℃的这条曲线所示的样子，其箱内温度从5℃左右上升至顶点8℃用时1.5小时，其回落至5℃用时10小时。（注：为什么选用高温样品做测试，原因是因为模拟一些特殊产品的情况，例如刚从医院患者体内采集的血液无法进行充分遇冷的情况等。）

如果样品温度在要求的温区范围内，前期温度仍有上升的趋势的情况发生，考虑是否是其他设备的温度没有提前预冷/预热到要求的温度就开启温度记录仪了，例如保温箱、温度记录仪或者是容易被忽略的箱内填充物等。

以冷藏车运输举例

上图是冷藏车实际动态运输的温度数据，前段温度逐步下降证明温度计在开启时没经过充足的预冷导致其实温度记录仪起始温度过高。后面画出红圈的反弹升温的情况属于明显的车厢内探头位置温度升高，可以看看具体温度上升发生的时间点，是否为异常上升进行分析，例如风机故障、手触温度探头等，找出具体原因，下次进行误操作规避，防止类似事件发生。

上图是冷藏车实际验证的一项启动验证的结果数据，其主要是验证冷藏车在从外界温度的环境条件下开启风机，通过多久的预处理可以达到所设置的温度区间内，目的是可以确认日常操作中，产品装车前的预冷/预热时间，并且可以通过数据明显的了解到哪些布点位置的预处理速度最慢，在实际运作中重点关注其位置附近的探头情况。例如启风机后，从车厢内起始温度到设置温度时间点为30分钟，那么在实际运输过程中，产品装车前的预冷就可以定为≥30分钟*1.3=39分钟作为预处理时间（0.3为安全系数）。同时了解到测点24、25、26的探头预处理时间最慢，在驾驶员检查预冷完成情况时可以重点关注。另外验证不绝对，也要评估装车所在地，如实际情况要比验证情况恶略，也要进行必要的调整，并通过二次或更多次的其他确认方式来确认车厢内温度达标后方可装货。

数据背后隐藏着需求、动机、目的、规律和问题，所以能为决策提供依据，也可循环利用和移植。

——摸爬滚打的云