Publikationer från Malmö universitet
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
System Architectures for Sensor-Based Dynamic Remaining Shelf-life Prediction
Malmö universitet, Fakulteten för teknik och samhälle (TS), Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DVMT). Malmö universitet, Internet of Things and People (IOTAP).ORCID-id: 0000-0002-6019-1182
Malmö universitet, Fakulteten för teknik och samhälle (TS), Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DVMT). Malmö universitet, Internet of Things and People (IOTAP).ORCID-id: 0000-0003-0998-6585
2019 (Engelska)Ingår i: International Journal of Operations Research and Information Systems (IJORIS), ISSN 1947-9328, Vol. 10, nr 4, s. 21-38, artikel-id 2Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
Abstract [en]

Different storage and handling conditions in cold supply chains often cause variations in the remaining shelf life of perishable foods. In particular, the actual shelf life may differ from the expiration date printed on the primary package. Based on temperature sensors placed on or close to the food products, a remaining shelf-life prediction (RSLP) service can be developed, which estimates the remaining shelf life of individual products, in real-time. This type of service may lead to decreased food waste and is used for discovering supply chain inefficiencies and ensuring food quality. Depending on the system architecture, different service qualities can be obtained in terms of usability, accuracy, security, etc. This article presents a novel approach for how to identify and select the most suitable system architectures for RSLP services. The approach is illustrated by ranking different architectures for a RSLP service directed towards the supply chain managers. As a proof of concept, some of the most highly ranked architectures have been implemented and tested in food cold supply chains.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
IGI Global, 2019. Vol. 10, nr 4, s. 21-38, artikel-id 2
Nyckelord [en]
Remaining Shelf-life Prediction, Information System Architecture, Sensor-based System, Cold Supply Chain, AHP
Nationell ämneskategori
Medicin och hälsovetenskap
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:mau:diva-2575DOI: 10.4018/IJORIS.2019100102Scopus ID: 2-s2.0-85126390043Lokalt ID: 30040OAI: oai:DiVA.org:mau-2575DiVA, id: diva2:1399338
Tillgänglig från: 2020-02-27 Skapad: 2020-02-27 Senast uppdaterad: 2024-02-05Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(752 kB)127 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 752 kBChecksumma SHA-512
64abb0b5c974d0397f1370c178c0b44b73ff1145330ff2c754f469655ae2e8c462c14bd889f935aabd321193188408efbdc34bcbe9574a80faa8604d20e0c2aa
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopushttps://www.igi-global.com/article/system-architectures-for-sensor-based-dynamic-remaining-shelf-life-prediction/236644

Person

Jevinger, ÅseDavidsson, Paul

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Jevinger, ÅseDavidsson, Paul
Av organisationen
Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DVMT)Internet of Things and People (IOTAP)
Medicin och hälsovetenskap

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 127 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 59 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf