La digitalizzazione e il paradigma dell’industria 4.0 ci hanno insegnato l’importanza di raccogliere i dati di produzione e di analizzarli per ottenere delle informazioni preziose per l’ottimizzazione dei processi aziendali.
L’intelligenza artificiale ha amplificato l’importanza del dato, che in alcuni settori risulta cruciale non solo per essere più efficienti, ma anche per anticipare le tendenze del mercato e rimanere competitivi. Uno dei settori maggiormente interessati è l’industria agroalimentare, che sarà protagonista di questo articolo.
Digitalizzazione dell'industria agroalimentare
La filiera agroalimentare rappresenta uno dei settori più rilevanti per l’economia europea. Basta pensare che in Italia nel 2023 l’industria alimentare e delle bevande ha registrato un fatturato di 193 miliardi di Euro, pari al 15.6% del totale del fatturato dei settori industriali (dati Censis).
Nonostante la sua importanza, il settore agroalimentare sta ancora affrontando la sfida della digitalizzazione. Infatti, l’adozione di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale, i big data e la blockchain è in crescita, ma molte imprese, in particolare le piccole e medie imprese (PMI), non sfruttano appieno queste opportunità.
La digitalizzazione è fondamentale per migliorare la produttività, l’innovazione e la competitività del settore, oltre a garantire maggiore trasparenza e tracciabilità lungo l’intera catena del valore.
In Digimark, lo vediamo ogni giorno al fianco dei nostri clienti operanti in questa filiera, che abbiamo aiutato ad ottimizzare la logistica di magazzino e l’evasione degli ordini. Per approfondimenti, leggi il caso studio di un’industria del settore caseario, cliccando qui.
Analisi dati per la filiera agroalimentare
Come già accennato, i dati sono fondamentali per migliorare l’efficienza produttiva, la qualità del prodotto e la competitività sul mercato.
L’uso efficace di grandi quantità di dati non strutturati e non digitalizzati provenienti dal monitoraggio dei flussi operativi può contribuire significativamente a migliorare l’efficienza dei processi produttivi e logistici.
Per effettuare una buona analisi, è necessario conoscere le fonti da cui attingere dati. Abbiamo quattro ambiti principali:
- Produzione, in particolare dai parametri operativi (temperatura, umidità, pressione, tempi di lavorazione), rendimenti e scarti;
- Logistica, info sulla tracciabilità di prodotto e sulle sue condizioni durante il trasporto;
- Controlli qualità, ovvero le informazioni derivanti dalle analisi chimico-fisiche per verificare la qualità e la sicurezza del prodotto alimentare, ma anche l’insieme dei feedback dei clienti;
- Performance, che comprende l’insieme dei costi di produzione e le performance delle vendite.
Tali dati possono essere raccolti in molteplici modi, in generale ci vengono in aiuto le tanto conosciute tecnologie IIoT (Industrial Internet of Things) e i software per la gestione e l’automazione delle operations.
La raccolta di dati attraverso sensori IoT e sistemi di gestione avanzati permette alle aziende di analizzare in tempo reale le condizioni di produzione e distribuzione del prodotto agroalimentare. Questi dati possono essere utilizzati per prevedere la domanda, ottimizzare le scorte e migliorare le strategie di marketing. Inoltre, l’analisi dei dati consente una risposta rapida a eventuali problemi, riducendo gli sprechi alimentari e migliorando i margini di profitto.
Le tecnologie digitali hanno molteplici utilizzi, ecco alcuni esempi pratici:
- Un’azienda produttrice di pasta utilizza sensori IoT per monitorare l’umidità della farina durante il processo produttivo, garantendo così una consistenza ottimale del prodotto finale;
- Un’industria lattiero-casearia raccoglie feedback dai consumatori attraverso un’app mobile, utilizzando queste informazioni per migliorare le ricette dei loro yogurt;
- La tecnologia RFID viene impiegata per monitorare la stagionatura del formaggio e raccogliere parametri come l’umidità e la temperatura, utile per la qualità.
In particolare, la tecnologia RFID è molto utile per digitalizzare la tracciabilità del prodotto lungo la filiera agroalimentare. Per approfondire, leggi questo articolo.
Intelligenza artificiale per l'agroalimentare
Abbiamo visto tanti aspetti, ma non abbiamo ancora risposto alla domanda più importante:
l’intelligenza artificiale come ci aiuta a migliorare l’analisi dei dati dell’industria agroalimentare?
Per rispondere a questa domanda dobbiamo prima comprendere i benefici dell’analisi dati agroalimentare:
- Forecast accurati grazie alla rivalutazione dei dati storici;
- Scoprire nuove opportunità di crescita (partnership, prodotti o nuovi mercati);
- Trovare le inefficienze e migliorare le performance;
- Migliore comprensione dei consumatori e migliore soddisfazione del cliente;
- Migliore gestione del rischio d’impresa;
- Decision-making più veloce;
- Dati dall’industria 4.0 impiegati per ottimizzare le operazioni quotidiane.
Bene, l’intelligenza artificiale amplifica tutte queste funzioni.
L’intelligenza artificiale agroalimentare ha il potenziale per rendere l’industria alimentare più efficiente, sicura e personalizzata. Tuttavia, è importante notare che l’IA non è una soluzione a sé stante e deve essere integrata in un approccio più ampio alla gestione e all’innovazione nel settore alimentare.
Come opera? L’IA va oltre la semplice analisi dei dati storici, integrando variabili meno tradizionali come i calendari promozionali dei clienti o le condizioni meteorologiche.
Ecco alcuni impieghi:
- Previsione output di produzione.
Grazie ai dati raccolti, l’AI è in grado di prevedere con maggiore precisione l’output finale della produzione. Questo aiuta a ottimizzare i processi e migliorare le previsioni, riducendo gli sprechi.
Può anche essere utilizzata per prevedere la domanda di determinati prodotti e pianificare di conseguenza la produzione. - Migliorare la supply chain tramite la previsione della domanda e riduzione degli sprechi.
L’AI è cruciale anche per individuare i trend della domanda e adattare la produzione, evitando così scorte eccessive che possono diventare scarti per via della deperibilità e della data di scadenza. Integrando variabili non tradizionali nel forecast, si evitano scorte eccessive e sprechi, ma anche rotture di stock, garantendo una produzione più precisa. - Ottimizzazione del processo produttivo.
Analisi predittiva con machine learning possono essere impiegate per individuare derive di processo (es. variazioni nelle temperature di lavorazione, tempi di sanificazione, qualità delle materie prime), per monitorare e correggere automaticamente le inefficienze prima che diventino problemi irrisolvibili. - Identificare correlazioni particolari e insolite che non si sarebbero notate in altri modi, quindi scovare le influenze tra diversi fattori.
Grazie alla sinergia tra software avanzati, dispositivi IoT e intelligenza artificiale, l’industria agroalimentare può affrontare al meglio una trasformazione digitale senza precedenti.
Queste tecnologie consentono di monitorare in tempo reale il ciclo produttivo, migliorare la tracciabilità lungo l’intera filiera e ottimizzare la gestione della logistica.
Sensori IoT raccolgono dati critici come temperatura e umidità, assicurando un controllo costante della qualità e riducendo gli sprechi.
L’analisi predittiva, supportata da algoritmi di machine learning, consente di anticipare problemi operativi e ottimizzare risorse e processi.
Inoltre, l’integrazione delle piattaforme gestionali garantisce una visibilità completa e una pianificazione ottimale delle attività, rendendo le operazioni più agili e resilienti.
Questa rivoluzione digitale non solo migliora l’efficienza produttiva, ma garantisce anche una maggiore sicurezza alimentare, una documentazione trasparente per la conformità normativa e una comunicazione più chiara con il consumatore finale, rafforzando fiducia e sostenibilità nell’intero settore agroalimentare.
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