Aufbau einer Datenpipeline zur Vorhersage von Schäden an Schiffsladungen
in Forschung, Sponsoring von FleetMon HQ
Wir unterstützen Studenten und Forscher, indem wir Zugang zur FleetMon API Suite und unserem umfangreichen AIS-Datenarchiv mit historischen Schiff Positions- und Hafenanlauf Daten bieten. Lesen Sie diesen Gastbeitrag, den wir von Niklas Scherer, einem Masterstudenten der Fachhochschule Bingen, Deutschland, erhalten haben.
Das akademische Projekt untersucht einen Zusammenhang zwischen bestimmten Wetterbedingungen, denen ein Schiff ausgesetzt war, und auftretenden Ladungsschäden. Anhand von AIS- und Wetterdaten wurde untersucht, ob bestimmte Wetterbedingungen auf stark befahrenen Seewegen wahrscheinlich Schäden an der Fracht verursachen, um durch realistische Vorhersagen Schäden zu vermeiden.
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