การพัฒนาตู้คอนเทนเนอร์ห้องเย็นแบบเคลื่อนที่ประสิทธิภาพสูงสำหรับการจัดการโลจิสติกส์โซ่ความเย็นของผลิตผลทางการเกษตรตามเศรษฐกิจหมุนเวียน

ความแปรปรวนของสภาพภูมิอากาศของโลกทวีความรุนแรงมากขึ้น และส่งผลให้ผลิตผลทางการเกษตรลดลง อีกทั้งยังสูญเสียอันเนื่องจากการเน่าเสียง่ายหรือเกิดการสูญเปล่าก่อนที่จะถึงผู้บริโภค ซึ่งสามารถจัดการได้ด้วยโลจิสติกส์โซ่ความเย็น (Cold Chain Logistics) และการปรับเปลี่ยนรูปแบบการดำเนินธุรกิจขององค์กรสู่เศรษฐกิจหมุนเวียน (Circular Economy) ที่มุ่งเน้นการใช้ทรัพยากรให้เกิดประโยชน์สูงสุดในระบบเศรษฐกิจ การลดของเสีย และการนำของเสียมาใช้ประโยชน์ในระบบเศรษฐกิจ ได้แก่ 1) การยืดอายุผลิตผล (Product Life Extension) ด้วยการจัดเก็บและขนส่งผลิตผลฯ ด้วยตู้คอนเทนเนอร์ห้องเย็นแบบเคลื่อนที่ประสิทธิภาพสูง (ทดแทนตู้คอนเทนเนอร์ห้องเย็นเคลื่อนที่แบบทั่วไป) และ 2) การปรับรูปแบบการขนส่งเป็นทางราง (ทดแทนรูปแบบการขนส่งทางถนน) อันนำมาสู่การลดต้นทุนตลอดโซ่ความเย็น ตามลำดับ ที่สามารถชี้วัดได้ด้วยการประเมินต้นทุนวัฏจักรชีวิต (Life Cycle Costing: LCC) โดยยังคงรักษาความสมบูรณ์ของผลิตผลฯ

          อย่างไรก็ตาม โลจิสติกส์โซ่ความเย็นตาม CE จำเป็นต้องจัดการร่วมกับการพัฒนาตู้คอนเทนเนอร์ห้องเย็นแบบเคลื่อนที่ประสิทธิภาพสูง และจากผลทดสอบการใช้งานจริงกับลูกค้า (มูลนิธิโครงการหลวง) ในกระบวนการจัดเก็บและการขนส่งผลิตผลทางการเกษตรด้วยระยะทางสั้นๆ โดยใช้รูปแบบการขนส่งทางถนน (หรือ รถบรรทุก) และใช้ระยะเวลาไม่เกิน 12 ชั่วโมง พบว่า ตู้คอนเทนเนอร์ห้องเย็นแบบเคลื่อนที่ประสิทธิภาพสูงของบริษัทร่วมทุน (บจก.เอนเนอร์ยี่ ไพร์ม) สามารถรักษาความสมบูรณ์ของผลิตผลทางการเกษตรได้ดีกว่าตู้คอนเทนเนอร์ห้องเย็นเคลื่อนที่แบบทั่วไป (TRL4) หากแต่ยังมีข้อจำกัดที่สำคัญและจำเป็นต้องได้รับการพัฒนา ได้แก่ 1) ระบบติดตามและตรวจสอบย้อนกลับแบบเรียลไทม์ (Real-Time Tracking and Traceability) รวมถึงรับ-ส่งและแจ้งเตือนข้อมูลด้านเวลา การเข้า-ออกพื้นที่ และข้อมูลด้านการรับรู้ทางกายภาพอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่ออายุและความสมบูรณ์ของผลิตผลฯ อาทิเช่น การสั่นสะเทือน (Vibration) การไหลของลมเย็น (Cold Air Flow) ความเข้มข้นของเอทิลีน (Ethylene) และการระบุตำแหน่ง (GPS) ด้วยเทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (Internet of Things: IoT) และ 2) ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (Decision Support System: DSS) สำหรับการตั้งค่า (Mode Setting) และทำนายสภาพแวดล้อมที่เหมาะสมต่ออายุและความสมบูรณ์ของผลิตผลทางการเกษตร (Data Analytics) ซึ่งเอื้อประโยชน์ในการกำหนดตำแหน่งการจัดเรียงผลิตผลฯ แต่ละประเภทที่มีความจำเพาะ โดยทั้ง 2 ระบบฯ จำเป็นต้องผ่านการสาธิตในสภาวะการทำงานจริง ร่วมกับหน่วยงานหลัก ได้แก่ มูลนิธิโครงการหลวง สถาบันวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีระบบราง (องค์การมหาชน) และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่นๆ (TRL7)