根据美国国家资源保护委员会的数据，美国的农产品从农场到餐桌的损耗高达40%。这相当于去超市买了五袋米，有两袋落在停车场，并直接驱车回家。这种长达数十年的食品浪费问题会带来环境、社会和经济方面的影响。在我们讨论IoT在这些方面发挥作用之前，小编想阐述为什么需要新技术来解决这个问题。
形象学分：ZEST实验室
食品损耗造成的的巨大影响
食品垃圾排放到大气中的温室气体占据全球的8%。《华盛顿邮报》有一篇文章写道，如果食品垃圾是一个国家，那么在国家对全球气候变暖的影响方面，它将排在美国和中国之后，位列第三。
此外，运往垃圾填埋场的食品垃圾对环境造成的影响往往被忽视。事实上，只要损耗了一部分食品，那种植和生产这部分食品的资源如土地、水、肥料和能源等都会随之被浪费。
据Feeding America报道，美国有4000万人在与饥饿作斗争，其中包括1200多万儿童。幸运的是，在运往垃圾填埋场前，有一部分食品会被重新使用，但这只解决了整体浪费的一小部分。
经济方面的影响也很大，食品的损坏会增加成本。由于食品的损坏，迫使各方承担食品损坏的成本。因此，零售商、物流供应商和种植者的收益都在下降。除非零售商提高价格以弥补损失，否则他们将面临倒闭或破产。对消费者而言，失去一家新鲜食品店可能不会对那些生活在大城市地区的人产生太大影响，因为这些地区有很多商店，但如果在农村地区，30英里内没有新鲜食品的杂货店，将是一个巨大的问题。
损耗规模巨大，且仍有增无减。这是为什么呢?原因有二：
- 不少业内人士认为，食品损耗问题是无法解决的，这只是全行业的“做生意的成本”。在这种心态下，他们在定价时就考虑了损耗的成本;
- 行业内缺乏必要的技术和工具来解决这个问题。
实际上，有一些技术，如自主物联网传感器和基于云的分析技术，可以发挥作用解决难题。如果应用得当，基于物联网的解决方案可以减少50%甚至更多的食品损耗。
物联网如何减少食品损耗
1. 食品损耗的原因
在零售和消费者层面上，大部分食品损耗都是过早变质的结果，也就是产品变质的时间早于预期。
鉴于新鲜的农产品是在商店里变质，大多数零售商认为，食品损耗的主要原因与商店处理不善有关。人们习惯地将责任归咎于***一个处理该产品的人，他们不知道产生损耗的主要原因通常发生在供应链中，在产品到达杂货店之前就已经发生了。
研究表明，收获后的食品温度管理不当或不充分是早期腐烂和食品损耗的主要原因。
2. 保质期很重要
所有产品都有一个可定义的最长保质期，即“新鲜度”。“新鲜度”取决于食品的质量、储藏条件和加工过程。这些差异发生在不同的地区，可能导致同一天从同一块土地上收获的产品的保质期不同。由于各种因素，在整个供应链中还可能会出现其它的变化，因此，在从收获到储存交付的过程中，监控和管理产品以减少浪费是至关重要的。
为了降低损耗，我们需要精细的每件农产品的数据，这意味着需使用一种数据收集技术。对每件农产品进行物理检查是低效的，不切实际的。因此，自动化数据收集的过程是必要的，以准确了解供应链的有效性。
3. 传统解决方案
到目前为止，食品工业一直把重点放在识别损耗的食品，而非预防损耗。关于从收获到运输到商店的每件农产品的数据很少。至于一些重要的因素，比如冷却时间和预冷效率，会有一些假设，但这些假设往往与现实不符。
人们习惯在装着食品的冷藏拖车后部插入一个没有什么技术含量的usb数据记录器，以监控食品从供应商运输到到零售商过程中的拖车环境温度，以确保冷链符合要求。这种方法可能提供不准确或不完整的数据。如果温度在运输途中意外飙升，那么就可能意味着卡车上所有的食品将会被埋进填埋场时，也许当时只有一小部分食品是坏的。
这种传统的方法并不能解决浪费问题，只是量化和记录它。然而，通过将法记录的数据与技术(比如物联网传感器和人工智能)相结合，便可以确定造成大量食品浪费的根本原因，并提供整个供应链的分析和警示，以防损耗的发生。
4. 物联网如何解决这个问题
物联网传感器会被放置在每件食品上，传感器可以收集有关时间和温度的数据：影响新鲜度和潜在损耗的两个最关键因素。在供应链中的每个中转站上放置读取器或接入点 ，就可以自动收集数据并将其馈送到基于云的分析系统。该系统不仅可以即时访问数据，还可以用于预测产品何时到期，以便可以确保每件农产品以足够的新鲜度交付给零售商，从而减少浪费。在下图中，IoT状态传感器已放置在每件食品中。
配备这种级别的数据捕获和分析，仓库经理知道哪件农产品的保质期缩短，还可以识别“有风险”的食品并优先考虑处理。此外，通过应用基于AI的预测分析，他们可以在知悉每件食品的实际剩余保质期并相应地对其进行布线，例如将只剩6天保质期的农产品安排当地销售而非跨地域销售，从而保证足够的新鲜度。
使用物联网传感器和基于云的分析具有成本效益和可持续性。除了将物联网设备放在每件农产品中之外，没有人工干预。因此，没有增加劳动力成本，也没有改变供应链流程。这是提供智能分析的最有效方式，同时可改善整个供应链的新鲜度管理，大幅减少浪费并减轻其对环境、社会和经济的影响。
