Les modèles d'apprentissage automatique peuvent actualiser en continu les prévisions d'heure d'arrivée estimée (ETA) en temps réel, à mesure que de nouvelles données sont disponibles. Cela signifie que les prévisions peuvent s'adapter à des conditions changeantes, telles que des événements météorologiques inattendus ou des accidents de la route, ce qui les rend plus précises et plus actuelles.

La technologie d’apprentissage automatique peut analyser les facteurs de risque et fournir des informations sur les retards potentiels, permettant aux compagnies maritimes de gérer les risques de manière proactive et de prendre des mesures préventives.

Les opérations d'expédition impliquent de nombreuses variables et facteurs susceptibles d'influer sur les délais d'arrivée. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent gérer la complexité de ces facteurs et réaliser des prédictions prenant en compte simultanément un large éventail de variables, notamment les données historiques et en temps réel.

Les algorithmes d'apprentissage automatique, grâce à des techniques telles que la régression, les réseaux neuronaux et l'analyse des séries chronologiques, peuvent améliorer la précision des prévisions d'ETA par rapport aux méthodes traditionnelles. Cela peut conduire à une meilleure planification et allocation des ressources, réduisant ainsi les coûts et augmentant l'efficacité.

Les modèles d’apprentissage automatique peuvent fournir des analyses prédictives, ce qui signifie qu’ils estiment non seulement quand une expédition arrivera, mais peuvent également prévoir les retards potentiels et suggérer des mesures proactives pour atténuer ces retards.

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent traiter de vastes quantités de données historiques et en temps réel, notamment des informations sur les itinéraires de navigation passés, les conditions météorologiques, les schémas de trafic, la congestion portuaire, etc. Cette approche basée sur les données permet des prévisions d'heures d'arrivée estimées plus précises, car les modèles peuvent identifier des schémas et des relations complexes qui pourraient ne pas être apparents avec les méthodes traditionnelles.