药企冷链AI试点：温湿度异常预警与效期风险拦截

本季度在某区域药企仓配环节完成冷链AI试点一期交付。围绕温湿度时序、批次效期与库内周转三类信号，构建轻量异常检测模型，对偏离阈值或趋势异常提前 4–8 小时预警，并联动下游批次做效期风险打分。试点覆盖 3 个 DC、约 1200 个 SKU，上线 6 周内误报率由初版 18% 降至 9% 以内，拦截疑似问题批次 14 次。运营复盘认为，这一阶段对冷链审计与现场主动干预具备直接业务价值，但仍存在冷点探头漂移、长链路传输延迟等真实工程问题。下一阶段重点放在多仓横向迁移、效期临近 SKU 的主动调度建议，以及与现有 WMS 的事件回写闭环。