根據美國國家資源保護委員會的數據，美國的農產品從農場到餐桌的損耗高達40%。這相當于去超市買了五袋米，有兩袋落在停車場，并直接驅車回家。這種長達數十年的食品浪費問題會帶來環境、社會和經濟方面的影響。在我們討論IoT在這些方面發揮作用之前，小編想闡述為什么需要新技術來解決這個問題。

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形象學分：ZEST實驗室

食品損耗造成的的巨大影響

食品垃圾排放到大氣中的溫室氣體占據全球的8%。《華盛頓郵報》有一篇文章寫道，如果食品垃圾是一個國家，那么在國家對全球氣候變暖的影響方面，它將排在美國和中國之后，位列第三。

此外，運往垃圾填埋場的食品垃圾對環境造成的影響往往被忽視。事實上，只要損耗了一部分食品，那種植和生產這部分食品的資源如土地、水、肥料和能源等都會隨之被浪費。

據Feeding America報道，美國有4000萬人在與饑餓作斗爭，其中包括1200多萬兒童。幸運的是，在運往垃圾填埋場前，有一部分食品會被重新使用，但這只解決了整體浪費的一小部分。

經濟方面的影響也很大，食品的損壞會增加成本。由于食品的損壞，迫使各方承擔食品損壞的成本。因此，零售商、物流供應商和種植者的收益都在下降。除非零售商提高價格以彌補損失，否則他們將面臨倒閉或破產。對消費者而言，失去一家新鮮食品店可能不會對那些生活在大城市地區的人產生太大影響，因為這些地區有很多商店，但如果在農村地區，30英里內沒有新鮮食品的雜貨店，將是一個巨大的問題。

損耗規模巨大，且仍有增無減。這是為什么呢?原因有二：

• 不少業內人士認為，食品損耗問題是無法解決的，這只是全行業的“做生意的成本”。在這種心態下，他們在定價時就考慮了損耗的成本;
• 行業內缺乏必要的技術和工具來解決這個問題。

實際上，有一些技術，如自主物聯網傳感器和基于云的分析技術，可以發揮作用解決難題。如果應用得當，基于物聯網的解決方案可以減少50%甚至更多的食品損耗。

物聯網如何減少食品損耗

1. 食品損耗的原因

在零售和消費者層面上，大部分食品損耗都是過早變質的結果，也就是產品變質的時間早于預期。

鑒于新鮮的農產品是在商店里變質，大多數零售商認為，食品損耗的主要原因與商店處理不善有關。人們習慣地將責任歸咎于***一個處理該產品的人，他們不知道產生損耗的主要原因通常發生在供應鏈中，在產品到達雜貨店之前就已經發生了。

研究表明，收獲后的食品溫度管理不當或不充分是早期腐爛和食品損耗的主要原因。

2. 保質期很重要

所有產品都有一個可定義的最長保質期，即“新鮮度”。“新鮮度”取決于食品的質量、儲藏條件和加工過程。這些差異發生在不同的地區，可能導致同一天從同一塊土地上收獲的產品的保質期不同。由于各種因素，在整個供應鏈中還可能會出現其它的變化，因此，在從收獲到儲存交付的過程中，監控和管理產品以減少浪費是至關重要的。

為了降低損耗，我們需要精細的每件農產品的數據，這意味著需使用一種數據收集技術。對每件農產品進行物理檢查是低效的，不切實際的。因此，自動化數據收集的過程是必要的，以準確了解供應鏈的有效性。

3. 傳統解決方案

到目前為止，食品工業一直把重點放在識別損耗的食品，而非預防損耗。關于從收獲到運輸到商店的每件農產品的數據很少。至于一些重要的因素，比如冷卻時間和預冷效率，會有一些假設，但這些假設往往與現實不符。

人們習慣在裝著食品的冷藏拖車后部插入一個沒有什么技術含量的usb數據記錄器，以監控食品從供應商運輸到到零售商過程中的拖車環境溫度，以確保冷鏈符合要求。這種方法可能提供不準確或不完整的數據。如果溫度在運輸途中意外飆升，那么就可能意味著卡車上所有的食品將會被埋進填埋場時，也許當時只有一小部分食品是壞的。

這種傳統的方法并不能解決浪費問題，只是量化和記錄它。然而，通過將法記錄的數據與技術(比如物聯網傳感器和人工智能)相結合，便可以確定造成大量食品浪費的根本原因，并提供整個供應鏈的分析和警示，以防損耗的發生。

4. 物聯網如何解決這個問題

物聯網傳感器會被放置在每件食品上，傳感器可以收集有關時間和溫度的數據：影響新鮮度和潛在損耗的兩個最關鍵因素。在供應鏈中的每個中轉站上放置讀取器或接入點 ，就可以自動收集數據并將其饋送到基于云的分析系統。該系統不僅可以即時訪問數據，還可以用于預測產品何時到期，以便可以確保每件農產品以足夠的新鮮度交付給零售商，從而減少浪費。在下圖中，IoT狀態傳感器已放置在每件食品中。

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配備這種級別的數據捕獲和分析，倉庫經理知道哪件農產品的保質期縮短，還可以識別“有風險”的食品并優先考慮處理。此外，通過應用基于AI的預測分析，他們可以在知悉每件食品的實際剩余保質期并相應地對其進行布線，例如將只剩6天保質期的農產品安排當地銷售而非跨地域銷售，從而保證足夠的新鮮度。

使用物聯網傳感器和基于云的分析具有成本效益和可持續性。除了將物聯網設備放在每件農產品中之外，沒有人工干預。因此，沒有增加勞動力成本，也沒有改變供應鏈流程。這是提供智能分析的最有效方式，同時可改善整個供應鏈的新鮮度管理，大幅減少浪費并減輕其對環境、社會和經濟的影響。