国际资讯|利用地理空间技术绘制和跟踪食品供应链
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英文原文来源：www.gislounge.com
中文编译整理：慧天地国际站一鸣
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供应链会受到工人疾病、延迟交货和边境延误的影响。像Orbital Insight这样的地理空间和大数据公司正在结合卫星数据、手机地理定位数据和无人机数据来追踪港口的总货运量和配送量。这样做的目的是为了了解是否存在严重的延迟、关闭或缺乏配送状况从而影响食品到商店的关键运输，并在其整个供应链受到中断干扰和产生非常负面的影响之前，预测问题可能发生的位置[1]。
图1：（图片来源：Paul Townsend, CC BY-SA 2.0）
在COVID-19疫情蔓延之前，就有人呼吁相关机构应该进一步采用数字和地理空间工具，以便更好地监测全球供应链（其中包括粮食供应链）。例如，物联网、区块链和大数据应用的发展有助于对供应链进行实时或接近实时的监控。这样一来，无需依赖任何一家公司或个人发送的信息，通过人工智能进行的快速数据捕获和分析就可以帮助工作人员确定供应链中断可能导致的大规模问题。事实上，数字供应链一直是研究人员日益关注的一个领域，它帮助人们防止粮食短缺的状况发生。有了这些新技术，供应链变得更具描述性、预测性和规范性。换言之，人们可以从自动化数据捕获中获得更有用的信息，这有助于预测在数据发送到分析工具时可能发生的下一步情况，并且可以在分析中快速获得关于如何解决供应链中缺陷的方案信息。无论人们使用的是手持扫描仪还是摄像机，这些数据都应以自动化的方式发送，并根据需求与其他信息结合起来，以对整个供应链进行评估[2]。
将物联网纳入食品供应链评估
其中一项进一步防止全球供应链严重中断的技术就是，将物联网自动纳入到对供应链的评估当中，以了解小规模或者大规模的食品和商品运输是何时到达特定区域的。物联网的潜力在于，当供应由分销商处理或调度时，信息会通过网络自动发送，实时进行的分析可以帮助人们确定当下的供应水平是否可能导致问题，或是否需要改变供应策略以满足需求。使用物联网的设备可以覆盖许多不同的项目，这就是为什么许多人认为其在更好地捕获数据方面具有巨大潜力。卫星数据有助于人们从更宏观的角度跟踪货运情况，例如监测港口和进入港口的船舶。但如果仅仅依靠卫星数据，总供应量可能会被低估或高估。人们可以通过实时物联网的更新来更好地更新预测模型，而来自卫星监控的运输信息可能会作为一种预警，表明运输低于或高于正常基准水平[3]。
利用地理空间技术保护全球粮食供应
最近，粮农组织概述了在当前的COVID-19危机下维持全球粮食供应的指导方针。他们强调的一个关键点是，人们有必要去监测和了解可能在供应链中造成问题的潜在因素（其中包括工人何时生病，或者其他对食品供应网络产生宏观影响的干扰事件）。而这正是使用实时数据跟踪信息（包括来自物联网和其他地理空间来源的数据跟踪信息）的预测工具可以帮助解决的问题。记录不同配送点供应转移速度和供应量的瓶颈可能是确定中断最严重的地方的关键。当前的危机可能会加速相关研究人员去采用更好的监测工具[4]。
最近的疫情凸显了全球食品供应链的潜在脆弱性。到目前为止，尽管供应中断很明显，一些地方出现了短期的供应短缺，但多数供应链仍保持着运转，并做出了反应。这些事件突出了改进食品供应跟踪模式的必要性。在这个过程中，卫星和航空数据是很有价值的，但可能需要结合其他技术（包括物联网和区块链），这些技术对实时事件的响应能力更强，可以用来监测通过港口和配送点的物资的数量和时间。这些数据可以被传输到预测工具中，从而提前识别出那些可能造成供应链出现重大问题的薄弱环节。目前，大多数食品供应链尚未利用这些新技术，但当前的危机可能突出了人们加快采用这些技术的必要性。
参考文献：
[1]For a recent story on how geospatial data are being used to track food supply chains, see:https://www.bloomberg.com/news/articles/2020-04-12/satellites-are-helping-to-track-food-supplies-in-era-of-virus.
[2]For more on how supply chains could become more sustainable and able to respond to disruptions using new digital tools, see: Kamble,S.S., Gunasekaran, A., Gawankar, S.A., 2020. Achieving sustainable performance in a data-driven agriculture supply chain: A review for research and applications. International Journal of Production Economics 219, 179–194.
https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.05.022.
[3]For more on the use of IoT in forecasting and modeling food supply chains, see: Kamble, S.S., Gunasekaran, A., Parekh, H.,Joshi, S., 2019. Modeling the internet of things adoption barriers in food retail supply chains. Journal of Retailing and Consumer Services 48, 154-168.
https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.02.020.
[4]For more on the FAO report on food supply chains, see: COVID-19 and the risk to food supply chains: how to respond, 2020. FAO.https://doi.org/10.4060/ca8388en.
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