随着冷链市场的日益扩大,冷链运输企业也面临着新的机遇与挑战。对于冷链运输企业物流过程而言,涉及环节多且影响风险的因素也较复杂,因此对冷链运输企业物流过程的风险进行预判,可以有效减少因物流过程风险导致经济损失的情况,对冷链运输企业日常运营管理来说意义重大。以往研究都主要集中于冷链运输企业的宏观风险指标较少关注物流过程风险,但冷链物流过程中各环节的业务流程是冷链运输企业日常运营风险中重要的组成部分,因此本文以冷链物流过程为出发点对冷链运输企业风险进行研究。本文主要研究内容是从集货、存储、分拣、运输四个核心环节,通过业务流程图对核心作业流程进行梳理并找出其关键风险因素构建风险评估指标体系,并对各个风险指标进行量化处理,为冷链运输企业物流过程风险评估打下基础。然后对各个风险指标进行风险区间划分,风险指标的区间划分决定了风险管理的准确程度,目前针对冷链运输企业物流过程中各个风险指标的区间划分没有统一的标准,大多数是依据以往的经验来进行判断,为了让风险划分区间更加符合冷链运输企业实际运营的风险情况,本文通过历史数据整体风险等级基于条件概率对各个风险指标的区间进行划分。基于云模型处理定性定量之间转换的不确定性特征,本文通过云模型计算实际数据的风险隶属度从而得到每项风险值的风险等级,综合每项风险指标的隶属度计算综合隶属度,并根据最大隶属度原则确定风险评估等级。通过某冷链运输企业物流过程每日统计数据,基于云模型得到的风险评估等级与实际风险等级进行对比,判别准确度较高证明了云模型在冷链运输企业物流过程风险评估中有较好的实用性和可靠性,同时证明了风险等级区间划分的准确性。并据此提出基于实时数据的预警模型,结合实时数据现阶段的风险评估等级提出对下一时段的风险预警措施。最后运用某冷链运输企业物流过程某日的实际数据,对时段的风险数值进行了风险等级判定,并针对此时段的风险等级提出针对下一时段的风险控制措施,为冷链运输企业物流过程风险实时预警提供一种思路,可以实现事后风险控制向事前预防的转变,提高冷链运输企业运营的稳定性。