Il settore agroalimentare italiano si colloca tra le “4A” del Made in Italy affiancando i settori dell’abbigliamento, dell’automazione e dell’arredamento. L’Italia è il Paese europeo con il maggior numero di prodotti agroalimentari a denominazione di origine e a indicazione geografica riconosciuti dall’Unione europea. Non a caso il food Made in Italy è considerato un’eccellenza a livello internazionale.
L’Italia è la prima destinazione enogastronomica al mondo, è il secondo Paese al mondo, dopo la Spagna, per quota del settore agroalimentare sul Pil (12,2%), ed è il terzo in Europa per valore del fatturato (11,2 % del totale EU) dopo la Germania e la Francia.
Il sistema agroalimentare italiano, immerso nel contesto europeo, è chiamato ad affrontare molteplici sfide globali, amplificate dalla pandemia: la gestione sostenibile delle risorse naturali, l’attenzione alla salute e alla sicurezza alimentare, la bioeconomia circolare e l’efficienza del sistema che collega l’agricoltore al consumatore finale (Farm to Fork). A queste si aggiunge la competizione crescente con le nuove economie agroalimentari e le loro diverse regole (SDGs e WTO), ma la crisi energetica e l’aumento dei costi di produzione delle aziende non hanno arrestato la corsa del Made in Italy agroalimentare anche sui mercati esteri.
L’intelligenza artificiale nel settore agricolo
Dal 7° censimento generale dell’agricoltura condotto dall’Istat, emerge che in dieci anni è quadruplicata l’informatizzazione delle aziende agricole. Le imprese agricole giovani sono più digitalizzate, multifunzionali e competitive ma ancora troppo poche per tenere il passo con un settore che offre molte potenzialità.
In generale, nel settore agricolo c’è maggiore difficoltà ad innovare rispetto agli altri settori economici e questo è dovuto a tre principali fattori: ritardo nella digitalizzazione, inadeguata formazione professionale del capo d’azienda, forti discrepanze territoriali.
Le aziende con a capo un under 45 sono quattro volte più informatizzate rispetto a quelle gestite da un imprenditore ultrasessantaquattrenne (32,2% e 7,6%). Anche il titolo di studio è particolarmente significativo: la digitalizzazione prevale nelle aziende gestite da imprenditori istruiti e ancora di più nel caso in cui il percorso di studi sia orientato verso specializzazioni di tipo agrario.
Nonostante ciò, attualmente, almeno un’azienda su dieci realizza un investimento innovativo e la robotica e le tecnologie dell’intelligenza artificiale sono sempre più impiegate perché capaci di assicurare una maggiore qualità dei prodotti e dei servizi, ma anche pratiche di lavoro più efficienti.
Tuttavia, pur avendo già riscontrato ottime premesse, l’accettazione da parte degli utenti e le applicazioni pratiche della tecnologia continuano a porre sfide e saranno necessari ulteriori progressi per gestirne gli ostacoli e i rischi.
Le nuove tecnologie si affermano nel settore della trasformazione quanto in quello della produzione agricola. L’intelligenza artificiale sta contribuendo considerevolmente all’evoluzione e alla rivoluzione dell’industria del food, sia in termini di processo che in termini di prodotti. Grazie all’AI, i processi vengono automatizzati e l’intera filiera diventa più efficiente, partendo dalla produzione agricola fino ad arrivare alla distribuzione finale.
L’agricoltura di precisione
La gestione dei campi diventa smart con l’affermarsi dell’agricoltura di precisione, un’innovativa strategia di gestione delle coltivazioni in grado di eseguire interventi mirati alle effettive esigenze delle colture. In questi nuovi sistemi, la sostenibilità economica va di pari passo con quella ambientale.
Grazie alla tecnologia dei sistemi aeromobili a pilotaggio remoto (SAPR), comunemente detti droni, siamo in grado di acquisire immagini aeree e di rilevare dati e informazioni sulla singola pianta e monitorare lo stato fisiologico delle colture. Inoltre, il riconoscimento delle immagini basato sul deep learning, permette di automatizzare il rilevamento di malattie delle piante e di parassiti.
L’AI permette di fare previsioni di rendimento accurate, rilevare la malnutrizione delle colture in tempi più brevi, analizzare la materia organica del suolo e permettere agli agricoltori di agire immediatamente e ridurre drasticamente la fatica manuale. Calcolando con esattezza le quantità di fertilizzanti o pesticidi di cui una coltivazione ha bisogno, è possibile evitare trattamenti inutili e ridurre i costi.
Nel Regno Unito la società Small Robot Company ha iniziato a fornire un servizio di scansione delle colture completamente autonomo, denominato “Per Plant Farming”, in grado di utilizzare l’AI per garantire la sostenibilità delle colture. 50 aziende agricole inglesi utilizzeranno il modello che impiega un trio di robot in grado di piantare, monitorare e trattare le colture in modo autonomo e con il minimo spreco, riducendo rispettivamente le applicazioni di erbicidi di circa il 77% e le applicazioni di fertilizzanti del 15%.
Ma i progressi continuano e nuove applicazioni vengono introdotte ogni giorno. L’ultima riguarda gli allevamenti e, più precisamente, un sistema per controllare lo stato di salute delle mandrie attraverso l’impiego di droni e software di riconoscimento facciale in grado di analizzare l’espressione degli animali, assieme a parametri vitali come il peso e l’attività fisica, allo scopo di tenere sotto controllo la loro salute. Grazie alla tecnologia il bestiame può essere rintracciato e monitorato, da remoto e in tempo reale, permettendo agli allevatori di poter intervenire se necessario.
Le tecnologie 4.0 nell’industria agroalimentare
Anche il settore dell’industria agroalimentare può trarre enormi benefici dall’impiego delle tecnologie 4.0 in termini di ottimizzazione, automatizzazione e miglioramento dei prodotti e dei servizi.
I robot mobili autonomi (AMR) e i robot collaborativi (cobot), nonché i robot industriali tradizionali, vengono utilizzati in un numero sempre maggiore di fabbriche che puntano ad incrementare il livello di automazione nella filiera alimentare.
La sfida consiste nell’integrare l’automazione nel processo di produzione dell’industria alimentare, per raggiungere una maggiore flessibilità produttiva e per ridurre al minimo gli sprechi. Le aziende che si aprono a nuovi orizzonti, utilizzando tecnologie innovative, non solo ne guadagnano in termini di agilità, ma riducono anche scarti, rischi di contaminazione e perdite.
I robot per il confezionamento dei prodotti alimentari sono parte del processo produttivo già da qualche tempo, ma le nuove tecnologie 4.0 possono essere impiegate anche per efficientare i processi di:
- riempimento contenitori o confezioni
- prelievo, spostamento e pallettizzazione di imballaggi
- controllo conformità e scarto delle confezioni non idonee
- movimentazione e selezione delle materie prime
L’intelligenza artificiale sta invece aiutando a migliorare l’igiene all’interno degli impianti dell’industria alimentare e si sta rivelando un valido strumento per le aziende nel garantire la conformità alle normative.
La tracciabilità del prodotto alimentare con la blockchain
Nata per le criptovalute, la tecnologia blockchain consente ai diversi attori della filiera alimentare di condividere informazioni in tempo reale, alimentando relazioni basate sulla fiducia e sulla trasparenza e soprattutto elimina l’asimmetria informativa che da sempre caratterizza il rapporto tra produttori e consumatori finali. L’applicazione della blockchain permette di tracciare il percorso di un prodotto dal campo ai negozi. Questo consente di incontrare le esigenze dei consumatori, sempre più attenti ai prodotti che portano in tavola. La lettura dell’etichetta è infatti diventata un’abitudine quotidiana.
L’intelligenza artificiale per la gestione degli sprechi alimentari
Le tecnologie di AI e machine learning si stanno rivelando strategiche anche nella gestione degli sprechi e dei rifiuti, sino a ritenere che grazie ad esse si possano ridurre drasticamente gli sprechi alimentari entro il 2030.
Bilance e telecamere intelligenti sono impiegate da un numero sempre crescente di aziende del comparto agroalimentare, soprattutto quelle di maggiori dimensioni, per ridurre gli sprechi alimentari e controllare la qualità degli alimenti.
L’intelligenza artificiale per migliorare l’esperienza del consumatore: i casi Vita Meals e Coca-Cola
Creare prodotti che incontrino perfettamente le esigenze dei consumatori è l’obiettivo che si pone qualsiasi impresa, ma raggiungerlo non è cosa da poco. L’intelligenza artificiale ci semplifica notevolmente il lavoro e ci sono brand che hanno basato il modello di business sugli algoritmi di machine learning. Come Vita Meals, una start-up leccese che consegna pasti bilanciati e personalizzati direttamente a domicilio.
Con oltre 1,9 miliardi di bevande consumate al giorno, Coca-Cola è stata una delle prime aziende a riconoscere il valore ed il potenziale dei dati. Non è solo una fra le più grandi multinazionali del settore food, ma anche un vero e proprio data center.
La Coca-Cola raccoglie i dati relativi alla produzione, alla distribuzione e alla vendita e li analizza utilizzandoli per assumere decisioni a livello strategico, come è avvenuto nel caso dei distributori automatici che ha impiegato per raccogliere dati utili al lancio di un nuovo prodotto. La famosa bevanda analcolica al gusto ciliegia (Cherry Sprite) è stata infatti lanciata sul mercato dopo aver analizzato i dati raccolti dai distributori automatici che davano al consumatore la possibilità di creare gusti personalizzati e, non a caso, è oggi uno dei prodotti più venduti.
