Documento di ricerca “Enhancing Smart City Logistics Through IoT-Enabled Predictive Analytics: A Digital Twin and Cybernetic Feedback Approach”.
Il documento di ricerca “Enhancing Smart City Logistics Through IoT-Enabled Predictive Analytics: A Digital Twin and Cybernetic Feedback Approach” realizzato dagli studiosi Hajar Fatorachian, Hadi Kazemi and Kulwant Pawar ha come focus il miglioramento della logistica dell’ultimo miglio all’interno delle cosiddette “Smart Cities” attraverso l’utilizzo di innovazioni tecnologiche e risorse digitali come Digital Twins, AI e IoT (Internet of Things), che permettono di ottimizzare i percorsi modificandoli man mano in base alle esigenze, riducendo così il traffico, le emissioni di CO2 e i problemi relativi alle consegne.
L’obiettivo dello studio è quello di migliorare le operazioni logistiche attraverso:
- l’analisi predittiva;
- l’integrazione dei dati in tempo reale;
- l’adattabilità guidata dal feedback.
La ricerca, inoltre, presenta un campionamento di dati relativa alla regione dello Yorkshire (UK), realizzato in collaborazione con una grande azienda logistica del posto e serve a monitorare i risultati ottenuti dall’integrazione di queste tecnologie, valutandone poi l’efficacia.
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