Deshalb arbeitet das Unternehmen mit Wageningen University und anderen Partnern zusammen, um ein Prognosemodell für die Frische und verbleibende Haltbarkeit von Lebensmitteln auf Grundlage mehrerer Qualitätsparameter zu entwickeln.
Ken West, Reefer Digital Development Manager bei Maersk, erklärt: 'Wir verfügen über eine große Menge an Daten für alle unsere Kühltransporte aus dem Remote-Container-Management-System. Wir haben versucht, diese Daten zu nutzen, um Frachtverluste und das Risiko von Schadensfällen zu prognostizieren. Aber um eine korrekte Vorhersage treffen zu können, müssen wir einfach mehr darüber wissen, was mit der Ladung passiert, bevor sie in einen Maersk-Kühlcontainer geladen wird.'
AgroFair und Westfalia, zwei Kunden von Maersk und Teil des Projekts, haben damit begonnen, Datensätze untereinander auszutauschen, die von Details über das Wetter und den Boden im Erntebetrieb bis hin zu qualitativen Auswertungen von Produktproben und spezifischen Temperaturmesswerten reichen. Alle relevanten Daten sollen kombiniert und in einem sogenannten „digitalen Zwilling“ zusammengestellt werden. Dieser „digitale Zwilling“ sei eine digitale Darstellung eines physischen Objekts mit zugrundeliegenden Modellen, die das reale Verhalten von - in diesem Fall - frischen Produkten simulieren können. Wenn der Zwilling mit Echtzeitinformationen verbunden ist, kann er sogar Echtzeitprognosen erstellen, die auf der Grundlage einer Feedbackschleife ständig verbessert werden können, heißt es.
