Ergebnisse des Projekts „Intelligenter Container“
Um auf Abweichungen der Warenqualität zeitnah reagieren zu können, ist es notwendig, entsprechende Informationen in Echtzeit per Fernzugriff auf den Container bereitzustellen. Die bisher verfügbare Fernüberwachung der Zu- und Rücklufttemperatur des Kühlaggregates reicht nicht aus, um Abweichungen der Resthaltbarkeit vorherzusagen. Durch ein Netzwerk aus 10 bis 20 Funksensoren ist es möglich, lokale Abweichungen zu erfassen und die Temperatur direkt in der Verpackung zu messen. Anhand biologischer Modelle kann aus den gemessenen Abweichungen der Transportbedingungen auf den resultierende Resthaltbarkeit geschlossen werden. Spezialsensoren, z.B. für das Gas Ethylen, liefern zusätzliche Informationen zur Warenqualität.
Während der Projektlaufzeit wurden zahlreiche technische Hürden überwunden. In praktischen Fallstudien wurden die Transportkette und die Einflüsse auf die Haltbarkeit verschiedener Waren untersucht. Die Funktionsfähigkeit des Systems wurde durch mehrere Testtransporte in einem Prototyp des „Intelligenten Containers“ belegt. Anhand einer Erfassung der Prozessschritte entlang der Kühlketten bei 3 Projektpartnern wurden mögliche Entscheidungspunkte definiert und analysiert, wie das FEFO Konzept in der Praxis umgesetzt werden kann.
Eine detaillierte Beschreibung der Projektergebnisse findet sich auf den folgenden Seiten oder in einer Broschüre (pdf, 20 Seiten).
Veröffentlichungen zum Gesamtprojekt
- Lang, W.; Jedermann, R.; Mrugala, D.; Jabbari, A.; Krieg-Brückner, B.; Schill, K.: The Intelligent Container - A cognitive sensor network for transport management. In: IEEE Sensors Journal Special Issue on Cognitive Sensor Networks, 2011, Vol. 11(3), pp. 688-698 [pdf] DOI (Digital Object Identifier): 10.1109/JSEN.2010.2060480
- Jedermann, R.; Nicometo, M.; Uysal, I.; Lang, W.: Reducing food losses by intelligent food logistics In: Philosophical Transactions of the Royal Society A, May/June 2014, Vol. 372 (2017), 20130302. DOI: 10.1098/rsta.2013.0302
Kontakt
Reiner Jedermann Email
Walter Lang Email
Institut für Mikrosensoren-, aktoren und -systeme (IMSAS), Universität Bremen