一、系统概述
　　
　　针对川味冻品(如火锅食材、川味腊味等)的冷链物流和仓储需求，开发一套具备温度异常报警功能的系统，确保冻品在储存和运输过程中的质量安全。
　　
　　 二、核心功能实现
　　
　　 1. 温度监测模块
　　- 硬件选型：
　　 - 高精度温度传感器(如DS18B20、PT100等)
　　 - 无线传输模块(LoRa/NB-IoT/4G)
　　 - 工业级数据记录仪
　　
　　- 部署方案：
　　 - 仓储环境：每50-100㎡部署1个传感器
　　 - 运输车辆：每冷藏单元部署2-3个传感器(不同位置)
　　 - 包装箱级：可选配小型蓝牙温度标签
　　
　　 2. 异常报警机制
　　
　　 报警阈值设置
　　```python
　　 示例阈值配置(可根据川味冻品特性调整)
　　THRESHOLD_CONFIG = {
　　 storage: { 　　 仓储环境
　　 min: -25, 　　 最低允许温度(℃)
　　 max: -18, 　　 最高允许温度(℃)
　　 duration: 30 　　 连续超限时间(分钟)触发报警
　　 },
　　 transport: { 　　 运输环境
　　 min: -22,
　　 max: -15,
　　 duration: 15
　　 }
　　}
　　```
　　
　　 多级报警策略
　　1. 预警阶段：温度接近阈值(±2℃)时发送提醒
　　2. 初级报警：温度超出阈值但未达危险值
　　3. 紧急报警：温度持续超限或达到危险值
　　
　　 3. 报警通知方式
　　- 即时通知：
　　 - 短信/电话报警(关键岗位人员)
　　 - 微信/APP推送(全体相关人员)
　　 - 现场声光报警器
　　
　　- 记录与追溯：
　　 - 自动生成温度异常事件报告
　　 - 包含时间、位置、温度值、持续时间等信息
　　 - 支持导出PDF/Excel格式报告
　　
　　 三、川味冻品特殊考虑
　　
　　1. 风味保持温度：
　　 - 腊味制品需考虑风味物质保存的最佳温度区间
　　 - 火锅食材需区分不同类别(如毛肚、黄喉等)的特殊温度要求
　　
　　2. 湿度联动控制：
　　 - 川味冻品常需同时控制温湿度
　　 - 开发温湿度联动报警功能
　　
　　3. 解冻预警：
　　 - 针对反复冻融的特殊报警逻辑
　　 - 防止因温度波动导致品质下降
　　
　　 四、系统架构设计
　　
　　```
　　[传感器层] → [边缘计算网关] → [云平台] → [应用层]
　　 │ │ │
　　 │实时处理 │数据聚合 │报警规则引擎
　　 │本地报警 │异常检测 │多通道通知
　　```
　　
　　 五、开发技术栈建议
　　
　　1. 前端：Vue.js/React + ECharts(温度曲线可视化)
　　2. 后端：Spring Boot/Django + Redis(实时数据缓存)
　　3. 数据库：TimescaleDB(时序数据优化)/InfluxDB
　　4. 物联网协议：MQTT/CoAP
　　5. 移动端：Uni-app/Flutter跨平台开发
　　
　　 六、实施步骤
　　
　　1. 需求分析与冻品特性研究
　　2. 传感器选型与现场部署
　　3. 边缘计算规则开发
　　4. 云平台报警引擎实现
　　5. 多端通知接口对接
　　6. 现场测试与阈值优化
　　7. 用户培训与文档编写
　　
　　 七、扩展功能建议
　　
　　1. 温度预测预警：基于历史数据和机器学习预测温度趋势
　　2. 冷链路径优化：结合温度数据规划最佳运输路线
　　3. 品质评估模型：根据温度历史评估冻品剩余保质期
　　4. 区块链溯源：将温度数据上链增强产品可信度
　　
　　该系统可有效保障川味冻品在冷链各环节的温度安全，减少因温度异常导致的品质损失，特别适合火锅食材供应链、川味腊味生产企业等场景使用。