冷鏈供應鏈系統下的冷庫節能路徑研究與實踐

楊忻沈，王大山

（上海鄭明現代物流有限公司，上海 200042）

0 引言

在雙控政策下冷鏈供應鏈系統運營矛盾突出，一方面要不斷強調“冷鏈不斷鏈”，確保食品、藥品的儲藏溫度安全；另一方面不斷增加的冷鏈運行能耗為社會及企業帶來巨大壓力。冷庫是冷鏈供應鏈系統的核心節點，目前我國所使用的冷庫，采用的大多是壓縮式制冷系統，這會產生極大的電能耗費，在全國耗電量中的占比高達15%。而隨著可持續發展的提出，綠色節能環保的理念被更多的人重視，因此如何降低冷庫的耗電量成為如今迫在眉睫的問題。

冷鏈供應鏈系統節能減排的問題已經受到廣大學者和行業專家的關注。黃芳等以銀川市某冷鏈物流公司旗下運營的兩座冷庫為例，運用時序指數平滑的方法構建冷庫能耗預測模型，結果證明，通過構建合理的冷庫能耗預測模型，可以對冷庫短期內的能耗進行預測，從而為冷鏈物流企業未來的財務分析和決策提供依據[1]；顧瀚等以上海市某前置倉裝配式冷庫為研究對象，測試其在冷藏溫區下運行的實際負荷，并通過MATLAB 建立冷庫負荷相關因素的數學模型，研究結果表明，通過優化風幕機的相關參數，提高其最佳工況區間可達到節能的效果[2]；彭明等通過對我國冷鏈物流行業的現狀分析，利用層次分析法對各能耗指標計算權重，構建了第三方冷鏈物流企業的冷鏈能耗評價體系，可應用于對第三方冷鏈物流企業冷鏈系統能耗水平進行評價[3]；江艷萍等從不同制冷系統、不同庫容量和不同冷庫類型三個角度對比分析了南北方冷庫制冷系統的能耗，結果表明，南北方同容量、同類型的冷庫制冷系統能耗存在一定的差異，但是差異較小[4]；劉廣海等針對冷鏈運輸裝備運行過程中高能耗的問題，將所研制輻射制冷涂料應用于冷鏈保溫箱外表面并展開隔熱性能測試，試驗表明，輻射制冷涂料在運用于保溫層較薄的保溫箱時效果較佳，在改善保溫箱隔熱性能同時可增大保溫箱的有效容積[5]；呂五有等針對冷庫圍護結構的保溫性能對冷庫的運行能耗的影響程度進行研究，梳理了土建冷庫建筑圍護中砌體、保溫形式、保溫材料、墻體表面材料對保溫的影響，并進行計算，結果表明采用外保溫結構的冷庫墻體保溫性能最好，砌體結構的蓄冷量最大[6]；張川等通過設計配備性能測試實驗裝置以及自動開關門裝置，研究了不同開關門頻率對餐廳用室內裝配式冷庫溫度及能耗的影響，結果表明，降低冷庫開關門頻率、選用制冷量稍大的變頻機組，有利于較好地維持負載包的溫度，降低系統整體能耗[7]。

本文以一個提供冷鏈供應鏈系統解決方案的企業的角度，結合行業中的實踐經驗和技術優勢，對冷庫能耗管理的關鍵點及關鍵設備參數進行了重點分析，以對冷鏈供應鏈系統下的冷庫節能路徑進行研究。

1 測量與分析

1.1 測 量

ZM 物流是國內規模頭部的冷鏈物流企業之一，依托本集團廣泛的冷庫倉網布局，以不同地區運營的15 座冷庫為調研對象，對集團各冷庫2021 年能耗指標進行排名如表1 所示：

表1 ZM 集團冷庫系統能耗對標kWh

從表1 排名中可看出，冷庫系統能耗差異較大，這種情況下造成的冷鏈供應鏈系統的能耗效率不穩定，這不僅會造成冷庫運營成本的增加，同時也會制約整個冷鏈供應鏈系統的高質量發展。

針對冷鏈供應鏈系統能耗管理存在的問題進行VOC &VOB（內外部客戶需求&業務需求）分析：其中，對于整個冷鏈供應鏈系統來說，系統能耗過大主要問題存在于冷庫耗電量過高，從外部解決這個問題的關鍵驅動在于降低冷庫系統高峰能耗比例；對于冷庫運營及質量維保人員來說，主要問題存在于系統運行各時段不穩定、系統運行各時段偏差不穩定，以及冷庫系統能耗指標分解不清晰等，主要解決驅動在于降低系統運行各時間波動值、降低因能耗異常的匯報次數以及提升冷庫系統能耗指標達標率，通過VOC &VOB 可以看出內外部客戶的關鍵質量特性集中在冷庫系統能耗，項目針對這個關鍵質量特性展開現狀調查。

冷鏈供應鏈系統的生產過程主要在重量控制，因此，課題項目組將范圍鎖定在包裝工序，將冷鏈供應鏈系統供應商分為工藝部、設備部、質量部、生產部及材料供應商5 個部分組成，從輸入、過程、輸出及客戶4 個維度，設計流程范圍用概要SIPOC 表，如表2 所示。

表2 ZM 集團冷庫系統能耗測量與改進項目范圍

1.2 分 析

課題組成員對4 月份冷庫系統能耗進行了梳理，收集了30 份冷庫系統能耗數據，并進行了過程能力分析。通過輸入/輸出分析，以冷鏈供應鏈系統流程中各能耗影響因素為輸入指標，能耗波動及能耗超標量為輸出指標，對各因素進行打分、排序，建立測量階段因果矩陣如表3 所示及Pareto 圖如圖1 所示。

圖1 冷庫系統能耗影響因素Pareto 圖

表3 冷庫系統能耗影響因素因果矩陣表

通過表3 及圖1，對18 個輸入因子逐一進行打分，從中篩選出了6 個分值最高的輸入因子，找到了影響冷鏈供應鏈能耗水平的關鍵因子，分別為“電流、吸氣溫度”、“內外環境壓差”、“日常維修維護”、“光電靈敏度”、“開門頻率”及“庫內溫度”，影響權重分別為24%、15%、15%、8%、8%及9%，累積影響力權重達到80%。

2 改進與實證

基于對影響冷鏈供應鏈系統下冷庫能耗的關鍵因子的測量與分析結果，對各關鍵影響因子進行治理，對冷鏈供應鏈系統整體能耗進行改進。其中，將“光電靈敏度保養X1”、“日常維修維護時間無規律X3”及“開門頻率高X4”3 個影響因子設置為快贏因子，通過加強冷庫管理、完善冷庫管理制度進行改善；將“電流、吸氣溫度與標準偏差大X2”、“庫內溫度高X5”及“內外環境壓差大X6”3 個影響因子設置為潛在關鍵因子，通過系統性項目、技術實施方案進行改善。

2.1 快贏因子改善

針對影響因子“光電靈敏度保養X1”，具體改善管理途徑為加強點檢和過程保養清潔。在進行改善前，針對光電靈敏度、開關信號靈敏度無點檢項目，未列入過程保養明細，無保養標準及時間，將產生一系列問題，比如由于未列入過程保養明細，無保養標準及時間，造成耗電量不穩定。對于這個問題，提出下列改進措施：

（1）新增點檢要點：電氣點檢記錄新增光電點檢項目，確保設備運行正常。

（2）新增過程保養點位：在《冷庫系統操作流程》、《設備保養作業細則》相關內容，新增光電保養點位。

（3）進行點檢、過程保養培訓：通過早會統一宣講、重點部位點對點專項培訓、現場指導、屏幕展示培訓等方式，對執行保養的人員進行多次設備過程保養培訓。

進行改善后，運行過程保養執行11:00、17:00 的定時停機保養制度，每次保養10 分鐘，過程由值班長，設備管理員/技術員，維修工現場指導，并新增標準文件《冷庫系統操作流程》、《冷庫系統保養作業細則》。

針對影響因子“日常維修維護時間無規律X3”，具體改善管理途徑為建立定期維護模型。在進行改善前，每月出現嚴重預警頻次達到64 次，問題點主要存在于冷庫系統冷凝蒸發、螺桿等設備產生負荷較大，啟停較為頻繁，增加故障率發生。對于這個問題，提出下列改進內容：

（1）課題組成員根據維修、維護統計表，分層安排維護時間：將冷凝蒸發撬塊、螺桿并聯機組等檢修發生頻率進行了統計，按此方法對冷庫系統組成部分的維護時間進行了分層，同時統計了維護備件需求計劃。

（2）組織相關人員設計并建立定修模型：在生產車間召開了關于日修維護停機問題的會議，針對球磨機組成部分的維護時間進行探討，分析球磨機組成部分的維護頻率，并分析其規律，維護人員、操作人員根據目前的維護過程發表了模型意見。

進行改善后，通過建立定期維護模型，單月份出現嚴重預警頻次從改善前的64 次降低到3 次，并新增標準文件《定期維護模型》。

針對影響因子“開門頻率高X4”，具體改善管理途徑為建立冷庫門關門管理制度。在進行改善前，單月份出現1 分鐘內未關門數量達到14 次，由于冷庫未及時關門，導致冷庫內達不到設定的溫度，壓縮機不停地運行，造成系統能耗損耗大。對于這個問題，提出下列改進內容：

（1）冷庫門關門管理制度：原則上30s 內冷庫門需關上，冷庫快卷門和門簾必須保證完好，不允許出現拉壞和把門簾掛起來；

（2）定期檢查密封條：定期檢查密封條性能，隨時處理冰、霜、水，保持冷藏門的嚴密性，防止運輸工具碰撞庫門，庫房照明應按前、中、后分組控制；

（3）減少開燈數量：作業人員進庫后應盡量減少開燈數量和時間，并做到人走燈滅。

進行改善后，單月份30s 未關門數量降低至1 次，并新增標準文件《冷庫門關門管理規定》。

2.2 潛在關鍵因子改善

以上是針對快贏因子的改善計劃和效果，下文針對潛在關鍵因子的改善，通過系統性的項目改進計劃完成，如表4 所示。

表4 冷庫系統能耗潛在關鍵因子改善計劃

針對庫內溫度的改善計劃，課題組對國內多家有相關專業資質、多個成功案例的供應商進行了建設經驗調研，課題組成員聯系了一家供應商進行現場交流，討論出具體的解決方案，同時對建設意見進行了對比、通過功能選擇及優勢分析，確定了回籠間的建設技術方案，并提出加裝快速卷門。

經過課題組研究，回籠間采用現澆混凝土進行建設，尺寸為2 500*1 800*2 000（寬*深*高）大小，配備快速卷門，建設后效果如圖2 所示。

圖2 冷庫系統能耗影庫內溫度改善措施

通過建設回籠間及裝配快速卷簾門，庫內溫度波動值從之前的8.0°C 降低至3.6°C，達成了課題目標5°C。

針對庫內、外環境壓差的改善計劃，課題組對冷庫系統倉庫內容量、冷氣進氣口條件等進行了建設經驗調研，研討技術方案，小組成員同時對加裝冷氣吹風口進行了對比，對需要功能選擇、成本、制冷效果、優勢進行分析，最終確定冷庫系統冷氣吹風口技術方案，并確定冷氣吹風口設備參數，將繪制的技術圖紙發送至供應商，冷氣吹風口設備備件運送至冷庫系統倉庫內時，將技術下發至機修組，機修組按照技術圖紙進行安裝，效果圖如圖3 所示。

圖3 通過加裝風機解決冷庫系統內外環境壓力差

針對電流、吸氣溫度的改善計劃，課題組展開全因子設計分析，建立面板數據如表5 所示：

表5 冷庫系統能耗-電流、吸氣溫度面板數據

基于表5 的面板數據，建立ANOVA 模型，對電流、吸氣溫度與冷庫系統能耗進行多元回歸分析，總結關鍵回歸分析統計量表如表6 所示：

表6 項目改善后冷庫系統能耗與電流、吸氣溫度回歸分析統計量整理

通過表6 得知，主效應項中，P 值為0.000，顯示所選定的模型中主效應總體是顯著的，在失擬一欄中，P 值為0.953＞0.05，顯示擬合的模型沒有明顯失擬，變量電流（A）與變量吸氣溫度相比蒸發溫度（°C）的方差膨脹因子均小于5，說明變量之間沒有多重共線性問題，模型擬合效果穩定，無需通過刪減變量進行模型優化。

對電流、吸氣溫度與冷庫系統能耗的ANOVA 模型擬合結果進行殘差診斷，得到冷庫系統能耗殘差圖如圖4 所示：

圖4 電流、吸氣溫度擬合冷庫系統能耗殘差圖

對電流、吸氣溫度擬合冷庫系統能耗殘差圖進行殘差的“四合一”圖分析，得到如下結論：

（1）觀察殘差對于以觀測值順序為橫軸的散點圖，隨機在水平軸上無規則地波動，說明此圖正常；

（2）觀察殘差對于響應變量擬合值的散點圖未呈現顯著偏移性異動，說明此圖正常；

（3）觀察殘差的正態性檢驗圖，服從正態分布，說明此圖正常；

（4）觀察殘差對于電流（A）、吸氣溫度相比蒸發溫度（°C）的散點圖未呈現規律性偏移，說明此圖正常。

因此，項目改善后的電流、吸氣溫度與冷庫系統能耗的回歸效果顯著且過程平穩，說明通過控制制冷壓縮機電流，控制吸氣溫度與蒸發溫度差值，可以有效降低冷庫系統能耗。

通過MINITAB 系統工具，對選定模型進行分析解釋，生成冷庫系統能耗與電流（A）、吸氣溫度相比蒸發溫度（°C）的等值線圖及曲面圖，如圖5 所示：

圖5 冷庫系統能耗與電流（A）、吸氣溫度相比蒸發溫度（°C）模型分析

通過圖5 從等值線圖、曲面圖分析可知，當電流（A）設定為45A，吸氣溫度相比蒸發溫度設定為5°C 時進行改善，冷庫系統能耗達到最小值。

2.3 實證分析

基于冷庫系統能耗6 個關鍵因子進行改善后，以廣州雅川冷庫為實證對象，對系統運行日報、周報、月報進行測量，以冷庫系統能耗為觀測變量，開展時長1 個月的觀測。課題組成員對觀測月份冷庫系統能耗進行了梳理，收集了30 份冷庫系統能耗，如表7 所示。

表7 項目改善后的冷庫系統能耗測量數據收集

對于改善前后的各30 組冷庫系統能耗測量值進行對比，建立改善前、改善后的2 組能耗分布直方圖，進行對比分析如圖6 所示。

通過圖6 可知，控制過程中無異常點出現，說明改善過程處于受控狀態，能耗偏移得到顯著提升，說明基于本文選中的關鍵因子對系統能耗進行改善的效果顯著。對改善后的30 組冷庫系統能耗進行樣本統計如表8 所示。

表8 項目改善后的冷庫系統能耗統計量

通過表8 可知，經過項目改善后，冷庫系統能耗的期望值降至4 764.41kWh，有95%的概率落在4 755.78kWh 至4 767.52 kWh 之間，低于改善前設定的目標4 800.00kWh，達成了課題目標。

對項目改善后的經濟效益進行估算，統計本次改善樣本：雅川冷庫的3 個月制冷壓縮機運行時間分別為183.5 小時、192.4小時及186.7 小時，總計562.6 小時，3 個月觀測期的冷庫系統能耗分別為4 922.28kWh、4 876.35kWh 及4 895.54kWh，若將冷庫能耗降低至4 764.41kWh，以廣東地區每度電1 元錢成本測算，倉儲規模為20 000 平方米的雅川冷庫，項目改善后的經濟效益為全年30.08 萬元。

3 結論

針對冷鏈供應鏈系統下冷庫節點的節能問題，本文綜合運用了VOC &VOB、CTQ、SPOIC、過程能力分析、控制圖、快贏改善、假設檢驗、回歸分析及全因子試驗等各類精益工具，對影響冷庫系統能耗的各項因素進行測量、分析、改進及控制，得到影響冷鏈供應鏈系統下冷庫能耗的關鍵因子分別為光電靈敏度、電流、吸氣溫度、日常維修維護、開門頻率、庫內溫度及內外環境壓差，并提出通過加強點檢和過程保養清潔、DOE 試驗設計得到電流、吸氣最佳水平、建立定期維護模型、建立冷庫門關門管理制度、增加冷庫系統回籠間及增加冷庫系統冷氣吹風口解決上述問題，且在企業內部新增《冷庫系統操作流程》、《設備保養作業細則》、《壓縮機運行作業指導書》、《定期維護模型》、《冷庫門關門管理規定》、《冷庫系統回籠間技術方案》及《冷庫系統冷氣吹風口技術方案》等新標準?；谘芯拷Y論，以企業內部以冷庫為真實場景進行實際應用，做了改善后驗證，實證結果顯示，經關鍵因子改善后可顯著降低冷鏈供應鏈系統能耗，以廣東地區某規模為20 000 平方米的冷庫為例，通過節能全年預計產生超過30 萬元的經濟效益。