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Need for Predictive Data Analytics in Cold Chain Management

  • 2021
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Swati D. Kale
Shailaja C. Patil
Erschienen in
Advances in VLSI and Embedded Systems
Verlag
Springer Singapore

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Abstract

Predictive Analytics ist eine fortschrittliche Technik, die historische Daten verwendet, um zukünftige Ergebnisse mithilfe maschineller Lernalgorithmen vorherzusagen. Logistikunternehmen in der Kühlkette sind in hohem Maße auf Genauigkeit, Aktualität und Effizienz angewiesen, um die Anforderungen zu erfüllen. Ein intelligentes Kühlkettenmanagementsystem umfasst die ordnungsgemäße Überwachung und Steuerung von Parametern wie Temperatur, Vibrationen, Licht und Feuchtigkeit der verderblichen Lebensmittel während der gesamten Kühlkette. In dieser Arbeit wird eine Predictive Data Analytics vorgeschlagen, um Echtzeit-Vorhersagen über die Zeit-Temperatur-Beziehung unter Berücksichtigung verschiedener interner und externer Faktoren zu machen, um Temperaturmissbrauch während des Transports zu vermeiden und so die Qualität von Lebensmitteln vorherzusagen.
Mit KI übersetzt

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Nächstes Kapitel FPGA-Based Implementation of Artifact Suppression and Feature Extraction
Titel
Need for Predictive Data Analytics in Cold Chain Management
Verfasst von
Swati D. Kale
Shailaja C. Patil
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advances in VLSI and Embedded Systems

Print ISBN: 978-981-15-6228-0

Electronic ISBN: 978-981-15-6229-7

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-6229-7_9
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