supply chain predittiva

Catena del freddo ittica: come il machine learning taglia scarti e resi

Nella distribuzione ittica la qualità dipende da tempo e temperatura. IoT e Machine Learning trasformano la catena del freddo in un sistema predittivo: stimano domanda e volumi, riducono deviazioni termiche, ottimizzano rotte e carichi, limitando scarti, resi e costi energetici

Pubblicato il 30 gen 2026

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Luca Di Nicola

Senior Product Specialist GO INFOTEAM

Alexandra Denisa Szabo

INFOTEAM srl

Logistica predittiva per la catena del freddo ittica

La distribuzione dei prodotti ittici freschi vive in un equilibrio fragile tra qualità, tempo e temperatura. Mantenere la continuità termica lungo percorsi logistici sempre più complessi, garantendo freschezza e puntualità, richiede oggi una pianificazione che vada oltre l’esperienza e le regole statiche.

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Luca Di Nicola

Senior Product Specialist GO INFOTEAM

Senior Product Specialist and R&D Manager

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Alexandra Denisa Szabo

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Project Manager certificata ISIPM, coniugo una solida formazione in Servizi Giuridici per l’Impresa con un’operatività verticale nel settore IT e dell’Europrogettazione. Gestisco l’intero ciclo di vita del progetto, dalla redazione del proposal fino al monitoraggio del raggiungimento delle milestones durante la fase operativa del progetto. Integro innovazione tecnologica e rigore procedurale per trasformare idee complesse in progetti strutturati e sostenibili.

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