基于物联网的熟食品供应链监控系统和方法

摘要

本发明提供了一种基于物联网的热食食品供应链监控系统和方法。该系统包括云计算服务器、一个或多个智能售卖机以及一辆或多辆智能物流运输工具。云计算服务器预测每种包装食品的销售数量，确定每个智能售卖机的每种包装食品的分配数量，对负责运送食品到各个智能售卖机的小型货车的位置以及货车中的食品储存箱温度进行监控以及按照监测结果进行物流调动。各个智能售卖机在对储存在售卖机食品储存室的食品进行加温，以及在销售食物的过程中对所述食品的温度进行监控。所提供的热食食品供应链监控系统和方法可以正确和可靠地测量食物温度，以便提供安全、方便和高质的食物，并且根据客户需求优化每日产量，实时做出相应的物流调动，减少浪费。

说明书

技术领域

本发明涉及熟食品供应链的监控系统和方法。更具体地，本发明涉及用于保持食物温度的基于物联网的熟食品供应链监控系统和方法。

背景技术

在火车站，商场和办公区域等人口密集的地区，餐馆总是满座是一个常见的问题。对于午餐(或晚餐)时间有限的人来说，从自动售货机购买食物是一个不错的选择。许多自动售货机销售冷藏包装食品。购买冷藏包装食品后，人们需要在食用前重新加热食物，不能即时食用，不太方便。如果包装好的食品从厨房或食物工厂送达到自动售货机直到出售给客户，能够保持适当的温度，让人们可以直接食用这些食品会更加方便。

然而，与冷藏包装食物不同，保持在适当食用温度(例如60℃)的食物不能长时间保存，必须在4至5个小时内食用。而且，包装食品必须保持在60℃以上，因为细菌在5℃至60℃的温度范围内生长最快。某些细菌，病毒和微生物可以在短短20分钟内将其数量增加一倍。此温度范围通常称为“危险温度范围”。另外，由于气味容易随着温度的升高迅速蒸发，食物的味道也会受到所保持的食用温度的影响。这是因为食物的味道不仅取决于味觉(例如:甜，酸，咸和苦)，还取决于嗅觉。食物的味道甚至取决于嘴巴的触感和眼睛的视觉(例如，食物中的脂肪)。当食物温度不超过65℃时，大多数热食食物的理想味道都可保持4～5小时。因此，即食的包装热食食品最好可以保持在65℃以下，以减缓食物质量的下降。

因此需要一种热食食品供应链监控系统和方法可以正确和可靠地测量食物温度，以便提供安全、方便和高质的食物，并且根据客户需求优化每日产量，实时做出相应的物流调动，减少浪费。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种热食食品供应链监控系统和方法可以正确和可靠地测量食物温度，以便提供安全、方便和高质的食物，并且根据客户需求优化每日产量，实时做出相应的物流调动，减少浪费。

根据本发明的一个方面，提供了一种基于物联网的热食食品供应链监控系统。该系统包括云计算服务器、一个或多个智能售卖机以及一辆或多辆智能物流运输工具；其特征在于：所述云计算服务器包括；中央处理器，其用于接受用户预订热食食品的订单、产量预测以及物流监控和调动；通讯模块，其用于支持云计算服务器与销售点的智能售卖机、智能物流运输工具以及食物工厂之间的数据传输；以及资料库，其用于组织、存储和管理云计算服务器在接受用户预订热食食品、产量预测以及物流监控和调动的过程中所使用以及产生的数据所述智能售卖机包括；每个所述智能售卖机包括：食品储存室，其用于存放可供售卖的包装食品；控制单元，其用于控制智能售卖机的操作；网络连接设备，其用于支持云计算服务器与销售点的智能售卖机之间的数据传输；加热器，其用于把储存室内的包装食品加热到某一特定温度；对流装置，其用于加强由于热空气上升而冷空气下降所形成了空气对流和循环，使包装食品保持在某一特定温度范围；至少4个温度传感器，其分别位于食品储存室的机背的左上角和右上角和食品储存室的机背中间的左边和右边，用于测量食品储存室内的温度；以及每个所述智能物流运输工具包括：食物储存箱，其用于运载配送到销售点的包装食品；网络连接设备，其用于支持云计算服务器与智能物流运输工具之间的数据传输；定位装置,其用于确定智能物流运输工具的位置信息；以及多个温度传感器，其位于食物储存箱内并用于测量食物储存箱内的温度。

根据本发明的另一个方面，提供了一种基于物联网的热食食品供应链监控方法。该方法包括步骤：云计算服务器从互联网络接受各种包装食品的订单，预测每种包装食品的销售数量；云计算服务器根据每种包装食品的实际生产数量，确定每个智能售卖机的每种包装食品的分配数量；云计算服务器根据所确定的每个智能售卖机的每种包装食品的分配数量，以及当天负责运送食品到智能售卖机的小型货车的数量和状况，将包装食品分配给每辆小型货车；云计算服务器对负责运送食品到各个智能售卖机的小型货车的位置以及货车中的食品储存箱温度进行监控以及按照监测结果进行物流调动；各个智能售卖机对储存在售卖机食品储存室的食品进行加温，并在加温的过程中对所述食品的温度进行监控；以及各个智能售卖机在销售食物的过程中对所述储存在售卖机食品储存室的食品的温度进行监控。

附图说明

在下文中，参考附图更详细地描述了本发明的实施例，其中：

图1示出了根据本发明一个实施例的基于物联网的热食食品供应链监控系统的示意图；

图2示出了根据本发明一个实施例的智能售卖机的框架图；

图3A和3B分别示出根据本发明一个实施例的智能售卖机正面和侧面的结构图；

图4示出了根据本发明一个实施例的一种基于物联网的热食食品供应链监控方法的流程图；

图5A-5B示出了根据本发明一个实施例的物流调动步骤的操作简化示例；以及

图6示出了在食品加温的过程中以及在销售食品的过程中对所述储存在售卖机食品储存室的食品的温度进行监控的一个示例流程图。

具体实施方式

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者间接在该另一个元件上。当一个元件被称为是“连接于”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或间接连接至该另一个元件上。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

图1示出了根据本发明一个实施例的基于物联网的热食食品供应链监控系统的示意图。所述系统包括：云计算服务器12、一个或多个处于销售点的智能售卖机14、一辆或多辆智能物流运输工具16、食物工厂或厨房18和互联网(未示出)。每个所述智能售卖机可以是具加热功能的智能售卖机。所述智能物流运输工具可以是小型货车。所述互联网络可以任何无线通信网络，例如4G、LTE、5G通信网络。

所述云计算服务器主要包括；中央处理器、通讯模块以及资料库。中央处理器用于接受用户预订热食食品的订单、产量预测以及物流监控和调动。通讯模块用于支持云计算服务器与销售点的智能售卖机14、智能物流运输工具16以及食物工厂18之间的数据传输；资料库用于组织、存储和管理云计算服务器在接受用户预订热食食品、产量预测以及物流监控和调动的过程中所使用以及产生的数据。

云计算服务器可被设置为：从互联网络接受各种包装食品的订单，定时计算和更新每种包装食品的预购数量；在一预设的时间t1(例如上午6:30以配合午餐时间，或者中午12：30以配合晚餐时间)，云计算服务器开始根据过往销售记录和当天的天气及社会状况来预测各种包装食品的销售数量，作为食物工厂生产各种包装食品数量的参考；

云计算服务器还可被设置为：在某一预设的时间t2(例如上午10：30以配合午餐时间，或者下午4：30以配合晚餐时间)停止接受当天的订单，根据订单内容，确定每种包装食品的预购数量以及当天每个智能售卖机的每种包装食品的预订数量；根据从食物工厂收集每种包装食品的实际生产数量，确定当天每种包装食品可直接销售的数量；根据每种包装食品在每个智能售卖机的过往销售记录和每个智能售卖机的实际位置，确定当天每种包装食品分配到每个智能售卖机直接销售的数量；根据每个智能售卖机的每种包装食品的数量以及当天负责运送食品到智能售卖机的小型货车的数量和状况，将包装食品分配给每辆小型货车。

云计算服务器还可被设置为：对负责运送食品到各个智能售卖机的小型货车的位置以及货车中的食品储存箱温度进行监控；以及按照监测结果进行物流调动，确保预购顾客能提取他们的食物。

云计算服务器还可被设置为：收集由智能售卖机的温度感应器所测量的温度数据和销售数据，以及监控智能售卖机的操作。

所述智能物流运输工具包括：用于运载配送到销售点的包装食品的食物储存箱；用于支持云计算服务器与智能物流运输工具之间的数据传输的网络连接设备；用于确定智能物流运输工具的位置信息的定位装置；以及位于食物储存箱内并用于测量食物储存箱内的温度的多个温度传感器。

图2示出了根据本发明一个实施例的智能售卖机14的框架图；图3A和3B分别示出其正面和侧面的结构图。所述智能售卖机14包括：用于存放可供售卖的包装食品的食品储存室201、照明系统202、加热器203、对流装置204、至少4个温度感测器205a-205d、感测放大器206、电机伺服控制及电源供应系统207、支付系统208、触摸屏209、控制单元210和网络连接设备212。

加热器203和对流装置204可布置于食品储存室201的底部。加热器203用于把储存室201内的包装食品加热到某一特定温度。对流装置204可以包括多个小型风扇，加强由于热空气上升而冷空气下降所形成了空气对流和循环，使包装食品保持在某一特定温度范围。

加热器203可具有内置的双金属限热开关213，当加热器过热时，该限热开关213可以切断电源，避免因加热器203过热引起的安全问题。双金属限热开关213的操作独立于智能售卖机的控制单元210，因此即使控制单元210发生故障，所述限热开关213也可以正常工作。

温度传感器205a和205b分别位于食品储存室201的机背的左上角和右上角，温度传感器205c和205d分别位于食品储存室201的机背中间的左边和右边。感测放大器206把温度传感器205a–205d所感应的信号放大和传送到控制单元210。

在一些实施例中，温度传感器205a–205d可以是具温度感应功能的物联网设备，各自包含独立的微控制器和连接网络设备。

基本上，智能售卖机20的功耗可以分为两部分。功耗较大的部分用于功率较大(例如1500W～1800W)的加热器。功耗较小的部分用于系统的其余电气设备，在图2中用虚线圈出。较小的部分最多仅使用200W。

优选地，所述智能售卖机还可以包括不间断电源(UPS)214,其可为电池备用电源，可在常见电源问题时(例如：停电、电压骤降或电压浪涌)为电气设备提供应急电源，以确保持续进行温度监控和正常销售业务。

加热器201的功率消耗太大，无法由UPS 214保护。幸运的是，由于食品储存室201的热容量较高，使食品储存室201的冷却非常缓慢。例如，当食品储存室201内部温度为65℃，外部室温为25℃时，食品储存室201以每分钟-0.2℃的速度冷却。因此在短暂的电源中断时，所述智能售卖机20可以维持其正常操作和温度监控。但是，如果停电持续时间过长(例如30分钟)，则食品储存室201的温度将降至60℃以下。在这种情况下，所述智能售卖机20将系统上锁，停止售卖，并将情况报告到云计算服务器12。

客户一般可以通过两种方式购买热包装食品。其中一种方法是通过互联网预订。顾客可以选择他们想要提取热包装食品的销售点。例如，客户可以在某一设定时间(例如上午10:30)之前下订单预订午餐，熟食大约在某一设定时间(例如上午10:30)在食品工厂准备就绪。食物将被包装并分发到不同的销售地点。然后在某个设定时段(例如中午12:00至下午2:30)之间到指定的地点提取热包装食品。优选地，从熟食准备就绪到最后可供提取的时间大约是4个小时。另一种方法是客户在某个开始供应的时间(例如中午12:00)之后到销售点通过智能售卖机的触摸屏209选择食物，并在现场使用电子支付系统208购买。由于这不是预购，因此不能保证所有菜式都可选择。

图4示出了根据本发明一个实施例的一种基于物联网的热食食品供应链监控方法的流程图。所述热食食品供应链监控方法可包括以下步骤：

S402:云计算服务器从互联网络接受各种包装食品的订单，预测每种包装食品的销售数量；

S404:云计算服务器根据每种包装食品的实际生产数量，确定每个智能售卖机的每种包装食品的分配数量；

S406:云计算服务器根据所确定的每个智能售卖机的每种包装食品的分配数量，以及当天负责运送食品到智能售卖机的小型货车的数量和状况，将包装食品分配给每辆小型货车；

S408:在包装好的食物被装载在小型货车离开食物工厂后，云计算服务器对负责运送食品到各个智能售卖机的小型货车的位置以及货车中的食品储存箱温度进行监控以及按照监测结果进行物流调动,确保预购顾客能提取他们的食物；

S410:在包装食品被送达智能售卖机并储存在各个智能售卖机后，各个智能售卖机对储存在售卖机食品储存室的食品进行加温，并在加温的过程中对所述食品的温度进行监控；以及

S412:各个智能售卖机在某一销售时段中对所述储存在售卖机食品储存室的食品的温度进行监控。

在所述预测每种包装食品的销售数量的步骤S402中，云计算服务器可在一预设的时间t1(例如上午6:30以配合午餐时间，或者中午12：30以配合晚餐时间)，开始根据过往销售记录和当天的天气及社会状况来预测各种包装食品的销售数量，作为食物工厂生产各种包装食品数量的参考。所述预测的各种包装食品的销售数量可通过互联网发送到所述食物工厂；所述天气状况可包括阴雨天或晴天、闷热或清爽，所述社会状况可包括工作日或假日、季节或时令等等。

食物工厂根据云计算服务器接收到的预测销售数量和自身情况(例如，食材的库存、制作各种食品的繁简程度、当天的人手分配、等等)生产各种包装食品。

在所述确定每个智能售卖机的每种包装食品的分配数量的过程S404可包括以下步骤:

云计算服务器在某一预设的时间t2(例如上午10：30以配合午餐时间，或者下午16：30以配合晚餐时间)停止接受当天的订单，根据订单内容，确定每种包装食品的预购数量Q’

云计算服务器从食物工厂收集每种包装食品的实际生产数量Q

云计算服务器根据每种包装食品在每个智能售卖机的过往销售记录和每个智能售卖机的实际位置，确定当天每种包装食品分配到每个智能售卖机直接销售的数量Q”

在所述物流调动步骤S408的实际部署中，所有小型货车应该一般在某一设定时间t3(例如上午11：00以配合午餐时间，或者下午5：00以配合晚餐时间)之前离开食物工厂，在某一设定时间t4(例如上午11：30以配合午餐时间，或者下午5：30以配合晚餐时间)或之前到达指定的销售点的智能售卖机。如果有些意外会导致小型货车未能准时送递包装食品，例如，交通挤塞使交货的时间远远超出了设定时间t4。又例如，小型货车上的食品储存箱温度控制失效，箱内包装食品温度低于60℃。在这些情况下，云计算服务器将通知有问题的小型货车不要交付，并指示另一辆或多辆小型货车把一部分作直接销售的食品填补交付缺口。重要的是要确保预购顾客能提取他们的食物，因为这些顾客已经付款了。由于每个小型货车都有部分包装食品可作直接销售，因此这部分的包装食品可用来填补交付缺口。

图5A-5B示出了一个所述物流调动步骤S408的操作简化示例。在这个示例中，假设有三个小型货车1、2和3，以及三个智能售卖机A、B和C。小型货车1负责将包装食品运送到智能售卖机A，小型货车2负责将包装食品运送到智能售卖机B，而小型货车3将包装食品运送到智能售卖机C。为简单起见，假设每个智能售卖机只售卖一种包装食物，每辆小型货车仅付运一个智能售卖机。本技术邻域的普通技术人员应该理解到，在实际部署中，每辆小型货车可以将包装食品运送到处于同一销售点或者邻近的多个智能售卖机，每个智能售卖机都可以售卖多种的包装食物。

如图5A所示，每个智能售卖机都有一个预购的数量(由左边的数字表示)和供直接销售用的数量(由右边的数字表示)。例如，小型货车2会将100盒包装食品交付到智能售卖机B，其中60盒预留给预购客户，40盒留给直接销售。如图5B所示，如果小型货车3不能送达其负责的包装食品到智能售卖机C，在这种情况下，云计算服务器会通知小型货车1和小型货车2减少智能售卖机A和智能售卖机B的摄入量，以便将保留下来的包装食品运送到智能售卖机C。

所述对储存在售卖机食品储存室的食品进行加温,并在加温的过程中对所述食品的温度进行监控的步骤S410可包括：在所述设定时间t4，智能售卖机的加热器开始把食品储存室的室温增加到目标温度Tr(例如60℃)；同时，温度传感器测量食品储存室的室温，并通过感应放大器放大及传送到控制单元；其中位于食品储存室的机背附近左上角和右上角的温度传感器所测量的温度分别为T1和T2、分别位于食品储存室的机背中间位置的左边和右边的温度传感器所测量的温度分别为T3和T4。

如果在一设定时间t5(例如中午12：00以配合午餐时间，或者下午6：00以配合晚餐时间)或之前，所测量的温度T3和T4的平均值等于或大于所述目标温度Tr，控制单元则认定所述智能售卖机操作正常。如果在所述设定时间t5之后，所测量的温度T3和T4的平均值未达到所述目标温度Tr，控制单元认定所述智能售卖机机械故障。

所述在某一销售时段(例如中午12:00–下午2：30)以配合午餐时间，或者下午6:00–晚上8：30以配合晚餐时间)中对所述储存在售卖机食品储存室的食品的温度进行监控的步骤S412可包括：温度传感器每隔一个时段(例如1分钟)测量食品储存室的温度T1、T2、T3和T4，并通过感应放大器放大及传送到控制单元；控制单元根据接收到的温度T1、T2、T3和T4，判断智能售卖机是否操作正常或发生机器故障；当控制单元判断智能售卖机发生机器故障，网络连接设备通过互联网把智能售卖机故障信息和温度记录上传到云计算服务器；智能售卖机停止销售热包装食品。

其中，控制单元判断智能售卖机为操作正常的条件可包括：

(1)T1和T2的其中之一是否大于第一参考温度Tref_1(例如59℃)和小于第二参考温度Tref_2(例如66℃)；

(2)T3和T4的其中之一是否大于第一参考温度Tref_1(例如59℃)和小于第二参考温度Tref_2(例如66℃)；

(3)T1和T2的其中之最小值高于T3和T4的其中之最大值；以及

(4)T1和T2的其中之最大值和T3和T4的其中之最小值的差异ΔT少于参考温差ΔTref(例如3℃)。

根据上述的条件和配合温度传感器在食品储存室的分布位置，可以有效地监测食品储存室的室温及其分布。热空气上升而冷空气下降。T1和T2为设置在食品储存室上部的两个传感器测量的温度，处于同一个高度，其读数应该相近，因此T1和T2的其中至少一个的读数正常就可以。T3和T4为设置在食品储存室中部的两个传感器测量的温度，处于同一个高度，其读数应该相近，因此T3和T4的其中至少一个的读数正常就可以。另外，两个设置在上方的传感器测量的温度(T1,T2)应该比来自中间两个传感器的测量的温度(T3,T4)高一些。食品储存室上方位置和中间位置的温差跟空气对流(循环)的速度有关，在对流装置(例如四个小型电风扇)的协助下，空气对流较好，食品储存室上方位置和中间位置的温差一般可控制在某个范围内(例如0℃～2℃)。当然，如果有部份小型风扇坏了，顶部和中间的温度相差可以大于所述范围，即2℃，这也是机械故障的信息之一。

图6示出了在食品加温的过程中以及在销售食品的过程中对所述储存在售卖机食品储存室的食品的温度进行监控的一个示例流程图。

在食物加温的过程中，智能售卖机的加热器在上午11：30开始把食品储存室的室温增加到目标温度60℃；同时，温度传感器测量T1、T2、T3和T4。

如果在30分钟后，即中午12：00或之前，所测量的温度T3和T4的平均值达到目标温度60℃，控制单元则认定所述智能售卖机操作正常。如果在中午12：00之后，所测量的温度T3和T4的平均值未达到所述目标温度60℃，控制单元认定所述智能售卖机机械故障。

在中午12：00–下午2：30的销售时段中，温度传感器每隔1分钟测量食品储存室的温度T1、T2、T3和T4，并通过感应放大器放大及传送到控制单元；控制单元根据接收到的温度T1、T2、T3和T4，判断智能售卖机是否操作正常或发生机器故障。当控制单元判断智能售卖机发生机器故障，网络连接设备通过互联网把智能售卖机故障信息和温度记录上传到云计算服务器；智能售卖机停止销售热包装食品。

其中，控制单元判断智能售卖机操作正常的条件包括：

(1)T1和T2的其中之一是否大于59℃和小于第二参考温度66℃；

(2)T3和T4的其中之一是否大于59℃和小于66℃；

(3)T1和T2的其中之最小值高于T3和T4的其中之最大值；以及

(4)T1和T2的其中之最大值和T3和T4的其中之最小值的差异ΔT少于3℃。

本文公开的实施例可以使用通用或专用计算设备，计算机处理器或电子电路来实现，包括但不限于数字信号处理器(DSP)，专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列(FPGA)，以及根据本公开的教导配置或编程的其他可编程逻辑设备。基于本公开的教导，软件或电子领域的技术人员可以容易地准备在通用或专用计算设备，计算机处理器或可编程逻辑设备中运行的计算机指令或软件代码。

在一些实施例中，本发明包括计算机存储介质，该计算机存储介质具有存储在其中的计算机指令或软件代码，其可以用于对计算机或微处理器进行编程以执行本发明的任何过程。存储介质可以包括但不限于软盘，光盘，蓝光光盘，DVD，CD-ROM和磁光盘，ROM，RAM，闪存设备或任何类型的介质或设备适用于存储指令，代码和/或数据。

对于本领域技术人员显而易见的是，前述的热食食品供应链监控方法和系统的示例仅出于说明本发明的工作原理的目的,其并非旨在穷举或将本发明限制为所公开的精确形式。选择和描述的实施例是为了最好地解释本发明的原理及其实际应用，从而使本领域的其他技术人员能够理解本发明的各种实施例以及具有适合于预期的特定用途的各种修改。本发明的范围旨在由所附权利要求及其等同方式限定。