A differenza della valutazione dei danni dopo l'arrivo, la previsione del rischio di danno per i reefer funziona in modo proattivo: modelli basati sui dati e algoritmi di apprendimento automatico elaborano i precedenti di trasporto, i dati dei sensori in tempo reale e i fattori esterni (porto, stagione, rotta marittima) per stimare la probabilità di guasti di temperatura, difetti meccanici o danni ambientali.
Fonte: https://en.wikipedia.org/wiki/Refrigerated_transport
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