Tổn thất sau thu hoạch là mối quan tâm chung của toàn cầu. Theo thống kê, 13,2% lượng thực phẩm bị thất thoát trong chuỗi cung ứng sau thu hoạch từ nông trại đến trước giai đoạn bán lẻ, và khoảng 19% lượng thực phẩm bị lãng phí ở cấp độ bán lẻ, dịch vụ ăn uống và hộ gia đình, tương đương với giá trị kinh tế rất lớn và kéo theo lãng phí tài nguyên, phát thải môi trường (UNEP, 2024).
Bảo quản lạnh là một trong số những phương pháp được áp dụng phổ biến cho nhiều loại thực phẩm. Nhưng trong thực tế, nông sản phẩm hư hỏng không chỉ vì “thiếu lạnh”, mà còn vì thiếu sự ổn định về nhiệt độ trong suốt thời gian từ khi thu hoạch, sơ chế, bảo quản, vận chuyển. Việc thu thập dữ liệu về nhiệt độ môi trường bảo quản cho phép phát hiện sớm điểm đứt gãy nhiệt độ, giúp dự báo được chất lượng sản phẩm bảo quản để đưa ra quyết định đúng lúc.
Trong bối cảnh đó, “chuỗi lạnh số” (digital cold chain) nổi lên như một xu hướng công nghệ trên thế giới: đưa chuỗi lạnh từ “bảo quản theo ngưỡng” sang quản trị theo dữ liệu thời gian, kết hợp cảm biến IoT và AI để dự báo chất lượng/thời hạn sử dụng cho từng lô hàng bảo quản.
Chuỗi lạnh số khác gì chuỗi lạnh truyền thống?
Chuỗi lạnh truyền thống thường dựa vào: đặt nhiệt độ mục tiêu – kiểm tra định kỳ – xử lý khi sự cố đã xảy ra. Cách làm này dễ gặp “điểm mù”, đặc biệt ở các công đoạn vận chuyển, trung chuyển, giao nhận, khi nhiệt độ dao động theo thời gian nhưng không được ghi nhận đầy đủ.
Ngược lại, chuỗi lạnh số coi dữ liệu cảm biến là “mạch máu” của hệ thống. Nghiên cứu về “digital cold chain” cho thấy chúng ta hoàn toàn có thể dự báo thời hạn sử dụng của nông sản xuyên suốt quá trình phân phối dựa trên chất lượng ban đầu, lịch sử của nhiệt độ và thời gian bảo quản, vận chuyển. Khi đó, “tuổi thọ” sản phẩm không còn là một con số cố định in trên nhãn, mà là một đại lượng động được cập nhật theo hành trình của sản phẩm (Elasmawy et al., 2025). Do vậy, chuỗi lạnh số trả lời được câu hỏi quan trọng nhất của công đoạn sau thu hoạch: Lô hàng này còn duy trì được chất lượng tốt trong bao nhiêu ngày nếu đảm bảo nhiệt độ như hiện tại?
Ba mảnh ghép công nghệ quyết định “tuổi thọ” nông sản
Cảm biến IoT: đo nhiệt độ liên tục, truy vết được điểm đứt gãy
Cảm biến nhiệt độ/độ ẩm, rung lắc, khí (CO₂/O₂/ethylene…), camera… thường được gắn tại kho lạnh, xe lạnh, hoặc ngay trong thùng hàng. Dữ liệu được truyền về nền tảng (cloud/edge) để giám sát theo thời gian thực. Những nghiên cứu gần đây về chuyển đổi số chuỗi lạnh cũng nhấn mạnh vai trò của IoT như “lớp quan sát” giúp tăng minh bạch, truy xuất và kiểm soát chất lượng (Alherimi và Ben-Daya, 2025).
AI/ML: dự báo chất lượng và thời hạn dùng theo thời gian thực tế
Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) không chỉ cảnh báo “nhiệt độ vượt ngưỡng”, mà tiến thêm bước quan trọng: chuyển dữ liệu nhiệt độ thành dự báo chất lượng. Đây là chìa khóa để doanh nghiệp quyết định: ưu tiên bán sớm lô nào, đổi tuyến giao hàng, tăng chế độ làm lạnh, hoặc chuyển mục đích sử dụng, đưa vào chế biến thay vì bán tươi. Các nghiên cứu ứng dụng ML kết hợp đa nguồn cảm biến cho bài toán “dự báo độ tươi/hạn dùng” đang tăng nhanh trong chuỗi lạnh thực phẩm (Rashvand et al., 2025).
Bản sao số để mô phỏng và tối ưu vận hành
Bản sao số (Digital twin) là bước phát triển cao hơn: tạo mô hình số của kho lạnh/xe lạnh/chuỗi vận hành để mô phỏng kịch bản (thay đổi tuyến đường, thời gian giao nhận, cố định nhiệt độ…) và chọn phương án tối ưu về chất lượng, chi phí, phát thải. Các nghiên cứu tổng quan về bản sao số trong chuỗi cung ứng thực phẩm cho thấy công nghệ này được kỳ vọng giải quyết đồng thời các mục tiêu: hiệu quả, bền vững và khả năng chống chịu trước các biến động (Huang et al., 2023).
Khi chuỗi lạnh chuyển sang quản trị theo dữ liệu, lợi ích không chỉ nằm ở doanh thu, mà còn ở sự chuẩn hóa và giảm thiểu rủi ro:
- Giảm tổn thất sau thu hoạch: phát hiện sớm điểm đứt gãy nhiệt độ, khoanh vùng nguyên nhân (kho, xe, khâu bốc xếp…).
- Tăng độ tin cậy xuất khẩu: chứng minh điều kiện bảo quản trong suốt hành trình, hỗ trợ tuân thủ các yêu cầu thị trường nhập khẩu.
- Tối ưu phân luồng tiêu thụ: dự báo “tuổi thọ” sản phẩm giúp quyết định ưu tiên bán tươi/chế biến theo chất lượng thực tế.
- Nâng hiệu quả quản lý: dữ liệu là nền tảng để xây dựng tiêu chuẩn kỹ thuật, quy trình kiểm tra, đánh giá tuân thủ theo rủi ro.
Ở góc độ hệ thống, các nghiên cứu về “chuyển đổi số chuỗi lạnh” ghi nhận các công nghệ như IoT, AI, blockchain, digital twin đang được xem là nhóm giải pháp trọng tâm để nâng hiệu quả và tính bền vững (Alherimi và Ben-Daya, 2025).
Ứng dụng chuỗi lạnh số trong doanh nghiệp của Việt Nam
Các phân tích về chuỗi lạnh ứng dụng trong nông nghiệp tại Việt Nam cho thấy bức tranh mang tính hai mặt: nhu cầu thị trường tăng nhanh, nhưng năng lực kho lạnh, vận tải lạnh, kết nối dịch vụ và tiêu chuẩn vận hành còn chưa đồng đều theo vùng và theo ngành hàng. Báo cáo tổng quan của ERIA về chuỗi lạnh nông nghiệp Việt Nam đã chỉ ra cấu phần hạ tầng, dịch vụ và thể chế cần được củng cố để chuỗi lạnh vận hành hiệu quả hơn (Đặng Kim Khôi và cộng sự, 2019). Về ứng dụng thực tiễn, các nghiên cứu trong nước cũng đề cập đến việc doanh nghiệp logistics bắt đầu ứng dụng công nghệ sử dụng sóng radio (RFID), theo dõi nhiệt độ, tự động hóa nhằm giảm thất thoát và nâng chất lượng dịch vụ, cho thấy “mầm” của chuỗi lạnh số đã xuất hiện (Tang Minh Huong et al., 2022). Do vậy, vấn đề then chốt ở giai đoạn tới đây không phải chỉ lắp đặt thêm kho lạnh, mà là ứng dụng số hóa trong vận hành kho lạnh/xe lạnh hiện có, đồng bộ quá trình đo, ghi và phân tích, để biến chuỗi lạnh thành một hệ thống có khả năng tự học và dự báo kịp thời những thông tin cần thiết, góp phần quản lý chất lượng, giảm thất thoát cho nông sản, thực phẩm Việt Nam.
Nguyễn Thị Bích Thuỷ (Dịch và tổng hợp)