ISO 26683-3:2019

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ١٠ مايو ٢٠١٩

Intelligent transport systems — Freight land conveyance content identification and communication — Part 3: Monitoring cargo condition information during transport

ملفات الوثيقة ISO 26683-3:2019

الإنجليزية 33 صفحات
الإصدار الحالي
BHD 73.73

مجال الوثيقة ISO 26683-3:2019

This document establishes requirements for transport and condition monitoring of transported consignments such as agri-food and perishable goods, through applications, models, processes, and information bundles. This document applies to both domestic and cross-border transport of transported consignments, and incorporates the methods described in ISO/IEC 19845, ISO/TS 24533 and ISO/TS 17187 which are transport domain specific, as discussed in the Introduction. Specific extensions include additional actors in the model related to, in particular, the agriculture transport sub-domain, with extended specific processes, and additional information items and/or information bundles for consignment conditions.

الأكثر مبيعاً

GSO 150-2:2013
 
مواصفة قياسية خليجية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
BH GSO 150-2:2015
GSO 150-2:2013 
مواصفة قياسية بحرينية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
BH GSO 9:2023
GSO 9:2022 
لائحة فنية بحرينية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة
GSO 9:2022
 
لائحة فنية خليجية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة

اعتمدت مؤخراً

ISO 31915-3:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Aircraft ground support equipment — General requirements — Part 3: Vibration measurement methods and reduction
ISO/IEC 23090-5:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Information technology — Coded representation of immersive media — Part 5: Visual volumetric video-based coding (V3C) and video-based point cloud compression (V-PCC)
ISO 9241-222:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Ergonomics of human-system interaction — Part 222: Self-assessment of human-centred design approach
ISO/IEC 6048-2:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Information technology — JPEG AI learning-based image coding system — Part 2: Profiling