未来将实现实时预测特定新鲜农产品的剩余保质期
每年，13% 的全球新鲜农产品在冷供应链中损失，从收获到零售商，这相当于数百万欧元的收入，通过准确、实时地预测特定运输新鲜农产品的剩余保质期，它将使供应链中的所有各方能够更早、更明智地做出决策，最终减少食物浪费并避免收入损失，这正是新项目旨在解决的挑战，最终目标是创建一个由多个质量参数确定的食品新鲜度和剩余保质期的预测模型。
该项目于今年早些时候启动，将由食品与生物基因研究中心推动，与来自新鲜食品供应链不同部分的 13 个私人合作伙伴组成一个财团，今从远程集装箱管理系统获得了大量关于所有冷藏运输的数据，已经尝试使用这些数据来预测货物损失和索赔风险，但为了做出正确的预测，我们只需要更多地了解货物在装入冷藏箱之前会发生什么，这就是希望从这个项目中得到的，现在有来自整个冷链的参与者，拥有来自远程集装箱管理系统的所有冷藏运输的大量数据，尝试使用这些数据来预测货物损失和索赔风险，但为了做出正确的预测，只需要更多地了解货物在装入冷藏箱之前会发生什么。
目的结合所有相关数据并创建所谓的数字孪生，数字孪生基本上是物理对象的数字表示，其底层模型可以模拟新鲜农产品的真实行为，如果数字孪生连接到实时信息，它甚至可以提供实时预测，并且可以基于反馈回路不断改进预测，该项目将来也可以使我们的冷藏客户数字助理彼得船长的用户受益。
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