案例類型：智慧物流教學模擬。 參照正式02_國際商務的智慧物流資料系統、API／MCP及控制塔概念，沒有宣稱任何特定企業已實施下述技術或取得假設績效。
一、情境
臺灣生技公司出口需低溫保存的商品，經3PL運至國際貨運機場，再由海外物流商送至客戶。箱上感測器顯示某時段溫度超過合約容許範圍；航空公司資料又顯示延誤。控制塔必須決定是否通知客戶、暫停交付、安排品質抽驗或改派運力。
二、資料與技術
- RFID／條碼： 掃描箱、棧板及批次與貨物交接。
- IoT（Internet of Things，物聯網）： 回報溫度、位置、震動、封箱狀態及時序。
- WMS／TMS： 反映在庫狀況、運輸、轉運與預計到達時間。
- API／EDI： 串接企業與承運人事件；MCP可協助授權AI查詢既有系統而不改變資料真偽。
- AI／規則引擎： 依真實貨品規範、溫度持續時間及品質標準提出異常預警；不能僅靠模型自動宣布貨品可安全使用。
三、四流＋決策
- 商流： 客戶要求交貨品質、驗收及退貨條件，誰負品質保證義務？
- 資流： IoT讀數、校正紀錄、批次、交接掃描、航班事件與法規文件如何取得並核實？
- 金流： 溫控損失、改道運費、保險、冷藏費、延期罰款及庫存報廢成本。
- 物流： 臺灣冷鏈倉→機場→航班→海外冷鏈→客戶，哪一交接點發生溫控異常？
- 決策： 誰有權決定封存、復驗、補貨、理賠通知及客戶溝通？品質及法遵人員是否正式核准？
四、課堂任務
What： 已知事實有哪些？包括溫度讀數、時間戳、設備校正及實際出貨批次。
When／Where： 超溫事件發生在交倉、裝機、轉機還是末端配送？
Who： 哪一家公司有保管責任？誰掌握可以核實的測量資料？
How： 控制塔如何同時通知3PL、承運人、品質管理者及業務人員？