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监控系统，确保冻品在储存和运输过程中的质量安全。
　　
　　 二、核心功能设计
　　
　　 1. 温度监控模块
　　- 多传感器集成：部署高精度温度传感器(DS18B20、PT100等)于冷库、冷藏车等关键位置
　　- 实时数据采集：每分钟采集一次温度数据，支持多点同步监测
　　- 数据存储：本地+云端双重存储，保留至少90天历史数据
　　
　　 2. 异常报警机制
　　- 阈值设置：
　　 - 冷冻区：-18℃±2℃
　　 - 冷藏区：0-4℃(可根据川味产品特性调整)
　　- 报警触发条件：
　　 - 温度超出设定阈值持续5分钟以上
　　 - 温度波动超过设定范围(如±3℃)
　　 - 传感器故障或通信中断
　　
　　 3. 报警方式
　　- 多级报警：
　　 - 一级预警(接近阈值)：短信+APP推送
　　 - 二级报警(超出阈值)：电话+声光报警+APP推送
　　 - 系统故障报警：邮件+系统日志记录
　　- 报警内容：
　　 - 具体位置(冷库编号/车辆牌照)
　　 - 当前温度值
　　 - 异常持续时间
　　 - 建议处理措施
　　
　　 4. 川味产品特性适配
　　- 分区管理：
　　 - 腊味区：0-10℃(风干过程监控)
　　 - 火锅食材区：-18℃以下
　　 - 预处理区：0-4℃(短期存放)
　　- 湿度联动：部分产品需同时监控湿度(如腊肠制作需控制湿度)
　　
　　 三、系统架构
　　
　　 1. 硬件层
　　- 温度传感器网络
　　- 工业级数据采集终端
　　- 4G/NB-IoT通信模块
　　- 本地控制主机(可选)
　　
　　 2. 软件层
　　- 边缘计算层：数据预处理、初步异常检测
　　- 云平台层：
　　 - 数据存储与分析
　　 - 报警规则引擎
　　 - 用户管理界面
　　- 客户端：
　　 - Web管理后台
　　 - 移动APP(iOS/Android)
　　 - 微信小程序
　　
　　 3. 通信协议
　　- 传感器→采集器：Modbus RTU/RS485
　　- 采集器→云平台：MQTT/HTTP
　　- 云平台→客户端：WebSocket实时推送
　　
　　 四、开发技术栈
　　
　　 前端
　　- Vue.js/React框架
　　- ECharts数据可视化
　　- 地图集成(百度/高德)
　　
　　 后端
　　- Spring Cloud微服务架构
　　- MySQL/TimescaleDB(时序数据)
　　- Redis缓存
　　- 规则引擎(Drools)
　　
　　 移动端
　　- Uni-app跨平台开发
　　- 高德地图SDK
　　- 极光推送/个推
　　
　　 物联网层
　　- EMQX MQTT broker
　　- Node-RED规则引擎
　　- Python数据分析
　　
　　 五、实施步骤
　　
　　1. 需求分析：
　　 - 确定监控点位和精度要求
　　 - 定义报警阈值和响应流程
　　 - 用户权限划分
　　
　　2. 硬件部署：
　　 - 传感器安装与校准
　　 - 网络环境测试
　　 - 本地设备联调
　　
　　3. 系统开发：
　　 - 核心功能模块开发
　　 - 报警规则配置界面
　　 - 多端适配
　　
　　4. 测试验证：
　　 - 模拟温度异常场景
　　 - 报警响应时间测试
　　 - 用户接受测试
　　
　　5. 上线运维：
　　 - 操作培训
　　 - 7×24小时监控
　　 - 定期维护校准
　　
　　 六、特色功能(川味行业适配)
　　
　　1. 产品生命周期跟踪：
　　 - 记录产品从生产到销售各环节温度历史
　　 - 生成温度合规报告
　　
　　2. 智能预冷建议：
　　 - 根据产品类型和当前温度，计算最佳预冷时间
　　
　　3. 解冻预警：
　　 - 监测解冻过程温度变化，防止过度解冻
　　
　　4. 批次管理：
　　 - 与企业ERP系统对接，实现批次级温度追溯
　　
　　 七、预期效果
　　
　　1. 温度异常响应时间≤5分钟
　　2. 报警准确率≥99%
　　3. 减少因温度异常导致的产品损耗15-30%
　　4. 满足HACCP、ISO22000等食品安全管理体系要求
　　
　　 八、扩展建议
　　
　　1. 集成环境监测(湿度、CO₂浓度等)
　　2. 添加AI预测功能，提前预警潜在风险
　　3. 开发供应链协同平台，实现上下游数据共享
　　
　　该系统开发需结合具体业务场景进行定制化调整，建议先进行小范围试点，逐步完善后再全面推广。