Motorización de temperatura en cámaras frigoríficas mediante Machinelearning

El sistema debe ser capaz de decidir si la temperatura recibida es anómala (y debe ser alertada), o si está dentro de la normalidad, para ello el sistema puede acceder a todas las temperaturas pasadas, y así construirse una idea del funcionamiento de cada cámara frigorífica.
Hay cámaras de frío y cámaras de congelación, y muchos tipos de oscilación de temperatura, el sistema debe ser capaz de tratar cada cámara de forma diferenciada, si por ejemplo han abierto la puerta para realizar una carga de mercancía (dentro de la normalidad), o si se la han dejado abierta (debe ser alertada), el sistema tiene que poderlo diferenciar, además si el cliente sube o baja el termostato de la cámara también debe asimilarlo para obrar en consecuencia y auto ajustarse, así como si el motor de la cámara esta perdiendo potencia de enfriamiento por un defecto o si la han desconectado de la electricidad. Al final la idea es construir el algoritmo de Machine Learning que sea lo sumamente inteligente como para acertar en esas decisiones, partiendo de la temperatura medida dentro de cada cámara.