Maersk участвует в проекте по снижению пищевых отходов совместно с Вагенингенским университетом

Как сообщают в Maersk, конечная цель исследования — создание модели прогнозирования свежести пищевых продуктов и оставшегося срока хранения.

Ежегодно 13% мировых свежих продуктов теряется в холодильной цепи, между сбором урожая и розничной торговлей, что эквивалентно миллионам евро дохода. Благодаря точному прогнозированию оставшегося срока хранения отдельных партий свежей продукции в режиме реального времени, все стороны, участвующие в цепочке поставок, смогут принимать более ранние и обоснованные решения, что в конечном итоге сократит пищевые отходы и предотвратит потерю доходов.

Это как раз та проблема, которую стремится решить новый проект. Maersk участвует в проекте вместе с Вагенингенским университетом (Нидерланды), входящим в число 150 лучших университетов мира. Конечная цель - создать модель прогнозирования свежести пищевых продуктов и оставшегося срока годности, определяемого множеством параметров качества.

Проект был инициирован ранее в этом году и будет проводиться Wageningen Food&Biogen Research, исследовательскими институтами Wageningen University&Research, в консорциуме с 13 частными партнерами из различных звеньев цепочки поставок свежих продуктов.

По словам Кена Уэста, менеджера по цифровому развитию Reefer, прогнозирование оборачиваемости грузов долгое время было областью интереса для подразделения Reefer Solutions в Maersk.

«Сегодня у нас есть большой объем данных по всем нашим рефрижераторным перевозкам из системы удаленного управления контейнерами, и мы попытались использовать эти данные для прогнозирования потери груза и риска возникновения претензий. Но для того, чтобы сделать правильный прогноз, нам просто нужно больше узнать о том, что происходит с грузом, прежде чем он будет загружен в рефрижератор Maersk», — поясняет он.

AgroFair и Westfalia, два текущих клиента Maersk, также являются частью проектного консорциума, и партнеры начали обмениваться наборами данных друг с другом, начиная от деталей о погоде и почве на ферме до качественной оценки образцов продукции и конкретных показаний температуры.

Это намерение объединить все соответствующие данные и создать так называемого цифрового двойника. Цифровой двойник — это, по сути, цифровое представление физического объекта с базовыми моделями, которые могут имитировать реальное поведение, в его случае, свежих продуктов. Если цифровой двойник подключен к информации в реальном времени, он может даже предоставлять прогнозы в реальном времени, и эти прогнозы можно постоянно улучшать на основе контура обратной связи.

Проект рассчитан на 4 года, но ожидается, что первые варианты использования будут протестированы и применены в течение следующего года по мере разработки первой версии цифрового двойника.