بهینه سازی مصرف انرژی در انبارهای هوشمند و ناوگان حمل و نقل خودران رویکردی یکپارچه مبتنی بر یادگیری عمیق و پایش هوشمند آلاینده ها

رشد تجارت الکترونیک و پیچیدگی زنجیره های تامین فشار فزاینده ای بر زیرساخت های لجستیکی از جمله انبارها و ناوگان حمل و نقل وارد کرده است. این مقاله به بررسی راهکاری یکپارچه برای تحقق لجستیک سبز و هوشمند با محوریت بهینه سازی مصرف انرژی در انبارهای هوشمند و ناوگان حمل و نقل خودران می پردازد. بدین منظور ابتدا چالش های انرژی در انبارهای مدرن و سیستم های حمل و نقل تشریح شده و سپس پتانسیل الگوریتم های یادگیری عمیق به ویژه شبکه های حافظه طولانی کوتاه مدت در پیش بینی و بهینه سازی مصرف انرژی در بخش های کلیدی انبار نظیر سیستم های ذخیره سازی و بازیابی خودکار و سردخانه ها مورد بررسی قرار می گیرد. در ادامه نقش حیاتی وسایل نقلیه خودران در کاهش آلایندگی از طریق تکنیک هایی نظیر رانندگی زیست محور و ادغام با حمل و نقل عمومی تحلیل می شود. همچنین معماری نوینی برای پایش هوشمند انتشار آلاینده ها در ناوگان حمل و نقل مبتنی بر اینترنت اشیا و یادگیری عمیق ارائه می گردد که امکان شناسایی خودروهای بسیار آلاینده را در لحظه فراهم می آورد. یافته ها نشان می دهد که یکپارچه سازی این فناوری ها می تواند به کاهش ۹ تا ۲۲ درصدی مصرف انرژی و انتشار آلاینده ها منجر شده و گامی موثر در جهت پایداری زیست محیطی سیستم های لجستیک بردارد.

کلیدواژه ها:

لجستیک سبز ، انبار هوشمند ، یادگیری عمیق ، وسایل نقلیه خودران ، بهینه سازی مصرف انرژی ، پایش آلاینده ها ، LSTM ، AS/RS ، AVS ، Eco-driving ، loT