此篇關于溫度數據的文章講的是其重要性及用途，主要是對一些一線項目、操作或中層管理人員的專業技能再提升，并且在提升技能的同時培養相應的分析、總結、優化的能力，即從業務中獲取關鍵數據加以分析，持續做好一線的運營改善。

數據的重要性其實是一個比較有共識的事情了，這里不談“大數據”，只談與我們息息相關的“小數據”，對于溫度數據的收集逐漸已經開始被企業所重視起來，不僅是為了運作的合規性，更多的是在于數據本身的價值。諸多企業均開始成立獨立的數據部門或數據組來進行收集、整理、匯總相關的測試、驗證和運作數據了，其重要性自然不言而喻。

下面將會從三個部分介紹其重要性和用途，特別會重點介紹從收集匯總的溫度數據中可以解讀到哪些內容，希望可以幫到各位。

01 為企業標準操作規范提供數據支持

對于基礎冷鏈設備，不管是車的還是箱的冷鏈運輸，我們均要提前了解到需求車廂或冷鏈箱內的空載、滿載、靜態、動態驗證結果，同時評估開關門/開關箱等驗證時產生的溫度偏差是否在可接受范圍內及相應保溫時效，將最優的操作方式體現至最終的標準操作規范內。

上圖是一次冷鏈箱的空載動態驗證結果截取，選取的就是當季溫度環境下的動態運輸去驗證我們標準裝箱方案是否符合我們實際運輸的要求。當我們有不同溫度區間的冷鏈需求，提前做的準備是匹配不同溫度區間的裝箱操作方案，模擬后續的運輸方式，匹配不同方案下的保溫時效，評估運營成本。

02 助力企業做運營分析及改善

試想一下，醫藥冷鏈物流公司每一年正常的業務發生額大概有多少？會對應多少比訂單流轉？行業內中小型的物流企業的業務發生額至少在3000-5000萬之間，中大型企業的業務發生額至少是億級別的，會產品多少單點發送或多點發送到全國各地的運輸數據，如果把這些數據收集整理起來，并做數據有效性校驗，確認準確的起始時間點及結束時間點，加以統計匯總分析，將可以得出很多可參考的數據供企業做周期或及時的運營分析和改善。

例如統計北京至全國省市區縣的不同配送時效對全程溫度數據產生的不同程度的影響情況，或者是具體觀察哪條線路上的全程溫度不合規率過高或者溫度到達預警閾值的次數過多等等，可以是周期性數據匯總、統計及分析，也可以是借助IoT物聯設備及管理信息系統呈現實時的數據（可視化大屏），通過上述方式可以進行第一時間有效的調整，持續改善和優化運營情況。

03 為細節優化提供重要抓手

在過往的冷鏈物流發運中，會產生繁多的在途溫度數據，在繁多的溫度數據中，有很多特殊的溫度數據變化會反映出一些操作或者是運作上的問題，可以拿來進行重點分析及改進，每一個冷鏈溫控包裝的忽高忽低的溫度都是不正常的，每一個車載探頭溫度的忽高忽低也是同樣不正常的，不一樣的邏輯，都要對整體運作進行判斷得出結論。以下舉例一些比較典型的作為講解。

以冷鏈箱運輸舉例

上圖是一次環境溫度下的靜態驗證，看到圖中的全程溫度曲線內出現了一個明顯的折角，對應看下驗證過程中屬于產品寬側面的溫度記錄儀，這就說明此點位出現了一些外因導致溫度變化，分析驗證過程中為了模擬真實的操作環境，實施階段出現了翻箱的情況，所以，為了保障產品寬側面的溫度穩定，需要在這一側增加相應保護或者減少對應位置的產品裝載量來增加保護措施。

上圖是當季環境溫度下的一次動態測試數據，為什么是測試而不是驗證，因為這次是在同一環境溫度下的不同溫度區間保溫箱的動態測試，即4個溫區的保溫箱的動態測試。整條曲線波動最大的為環境溫度（深藍色），其余的為各溫度區間保溫箱箱內溫度。這張圖的標紅圈的位置，其中有一個明顯的溫度上升的過程，原因在于此次測試是在樣品溫度30℃的環境下做的，30℃的樣品會造成溫控區間在30℃上下的箱內溫度和溫度記錄儀溫度短期不同程度的迅速升溫或降溫，箱內溫度區間與樣品溫差越大的，影響就會越大，同時回落至箱內穩定溫度區間時長也會最長，就像最下方5℃的這條曲線所示的樣子，其箱內溫度從5℃左右上升至頂點8℃用時1.5小時，其回落至5℃用時10小時。（注：為什么選用高溫樣品做測試，原因是因為模擬一些特殊產品的情況，例如剛從醫院患者體內采集的血液無法進行充分遇冷的情況等。）

如果樣品溫度在要求的溫區范圍內，前期溫度仍有上升的趨勢的情況發生，考慮是否是其他設備的溫度沒有提前預冷/預熱到要求的溫度就開啟溫度記錄儀了，例如保溫箱、溫度記錄儀或者是容易被忽略的箱內填充物等。

以冷藏車運輸舉例

上圖是冷藏車實際動態運輸的溫度數據，前段溫度逐步下降證明溫度計在開啟時沒經過充足的預冷導致其實溫度記錄儀起始溫度過高。后面畫出紅圈的反彈升溫的情況屬于明顯的車廂內探頭位置溫度升高，可以看看具體溫度上升發生的時間點，是否為異常上升進行分析，例如風機故障、手觸溫度探頭等，找出具體原因，下次進行誤操作規避，防止類似事件發生。

上圖是冷藏車實際驗證的一項啟動驗證的結果數據，其主要是驗證冷藏車在從外界溫度的環境條件下開啟風機，通過多久的預處理可以達到所設置的溫度區間內，目的是可以確認日常操作中，產品裝車前的預冷/預熱時間，并且可以通過數據明顯的了解到哪些布點位置的預處理速度最慢，在實際運作中重點關注其位置附近的探頭情況。例如啟風機后，從車廂內起始溫度到設置溫度時間點為30分鐘，那么在實際運輸過程中，產品裝車前的預冷就可以定為≥30分鐘*1.3=39分鐘作為預處理時間（0.3為安全系數）。同時了解到測點24、25、26的探頭預處理時間最慢，在駕駛員檢查預冷完成情況時可以重點關注。另外驗證不絕對，也要評估裝車所在地，如實際情況要比驗證情況惡略，也要進行必要的調整，并通過二次或更多次的其他確認方式來確認車廂內溫度達標后方可裝貨。

數據背后隱藏著需求、動機、目的、規律和問題，所以能為決策提供依據，也可循環利用和移植。

——摸爬滾打的云