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Machine learning para anticipar fallos en la cadena de frío
Modelos predictivos que avisan con antelación de posibles rupturas térmicas.
Utilizando algoritmos de machine learning entrenados con datos históricos de temperatura, humedad y rendimiento de equipos, el sistema genera alertas predictivas con hasta 2 horas de anticipación. Los gestores de flota reciben notificaciones en la app móvil y pueden reprogramar rutas o activar equipos de respaldo. La precisión de las alertas supera el 92% en pruebas de campo realizadas en rutas del corredor Buenos Aires–Córdoba.
Hasta 2 horas antes de una posible ruptura térmica.
Supera el 92% en rutas del corredor Buenos Aires–Córdoba.
Alertas en app móvil para reprogramar rutas o activar respaldos.
Empresas logísticas que ya confían en Chil-D-Care
"Las alertas predictivas nos salvaron tres cargas completas en el último trimestre. El modelo anticipó fallos en equipos de frío que ni nuestros técnicos detectaron a tiempo."
— Martín L., Director de Logística, Frigoríficos del Sur
"Implementamos el monitoreo térmico en 120 vehículos. La reducción de pérdidas por ruptura de cadena de frío bajó un 67% en seis meses. El panel es intuitivo y las alertas llegan antes de que sea tarde."
— Carolina G., Gerente de Calidad, Distribuidora Alimentaria Rioplatense
"Los reportes automáticos nos ahorran 10 horas semanales de trabajo administrativo. Ahora pasamos auditorías SENASA sin preparación de último minuto."
— Pablo R., Coordinador de Flota, Transportes del Litoral
Empresas que usan Chil-D-Care en sus flotas