Sei titolare di un’azienda del settore agroalimentare e ti hanno parlato delle grandi opportunità che offre l’introduzione di processi produttivi basati su Tecnologie Matematiche, quindi ti piacerebbe capirne le logiche e soprattutto i vantaggi? Hai letto che nel settore dell’Agrifood 4.0 l’analisi di grandi quantità di dati tramite strumenti di intelligenza artificiale (IA) può portare ad un miglioramento nella produzione con una maggior attenzione alla sicurezza alimentare e vorresti saperne di più? Oppure hai voglia di scoprire come queste tecnologie contribuiscano al controllo qualità dei prodotti e dei processi per realizzare un’agricoltura sostenibile ed efficiente?
Ecco un articolo che ti fornisce informazioni preziose sul rapporto tra Agrifood e Intelligenza Artificiale.
Fermati per qualche minuto a leggere questo articolo che noi dello SMII, Sportello Matematico per l’Innovazione e le Imprese, abbiamo preparato per spiegarti le ragioni che stanno portando sempre più aziende a guardare con attenzione all’intelligenza artificiale per capire come implementare questi nuovi approcci tecnologici per migliorare i processi e i prodotti. Vedremo insieme come la rielaborazione tramite intelligenza artificiale delle grandi quantità di dati ricavabili da diverse fonti, come territorio, produzione, logistica o controllo qualità sui prodotti, contribuisca a rendere il settore agroalimentare più sostenibile, facilitando l’azienda a prendere decisioni migliori e diffondendo inoltre innovazione basata sulla conoscenza sempre più precisa dei fenomeni.
Buona lettura!
Agrifood e intelligenza artificiale: la nuova prospettiva di crescita e miglioramento
L’intelligenza artificiale applicata all’agroalimentare è una delle nuove opportunità per creare un’agricoltura intelligente con l’obiettivo di aumentare la produttività senza alcun compromesso né in termini di sicurezza alimentare né in termini di trasparenza per tutti gli attori coinvolti nella catena agroalimentare.
Con l’introduzione della matematica applicata nei processi potrai prendere decisioni sempre più rilevanti in cui la filiera riesce a rispondere alle diverse esigenze di:
- sostenibilità della produzione
- riduzione di ogni forma di spreco
- garanzia di qualità e sicurezza dei prodotti destinati ai consumatori.
Tutto questo è possibile grazie all’impiego di Tecnologie Matematiche, come la Big Data Analytics, che permettono di estrarre informazioni dalla grande mole di dati che caratterizzano il mondo agroalimentare, così come quelli meteorologici, legati all’applicazione di determinati fertilizzanti, o relativi alla disponibilità di acqua o alla presenza di parassiti o di malattie durante il periodo di crescita
Con l’utilizzo di sistemi di machine learning, un ramo dell’IA che si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano, è possibile automatizzare alcuni controlli sui cibi che entrano nelle nostre case per assicurare maggiore qualità e sicurezza per i consumatori.
Tra i settori dell’agroalimentare che possono beneficiare di applicazioni di IA sicuramente c’è il Beverage con lo sviluppo di nuove ricette e una migliore gestione della supply chain per gli aspetti legati a stoccaggio, trasporto e tracciamento delle merci.
Controllo qualità in tempo reale con sistemi di IA: la nuova sfida dell’Agrifood 4.0
Uno degli aspetti più importanti per un’azienda produttiva nel settore agroalimentare è il controllo qualità che, più di altri ambiti, ha ampi margini di miglioramento sotto il profilo della riduzione dei costi e può diventare un valido strumento per ottimizzare la produzione.
Con la matematica applicata al controllo qualità potrai non solo prevedere la produzione degli scarti, consentendo agli operatori di impianto di intervenire tempestivamente per interrompere o correggere il malfunzionamento delle macchine, ma anche aumentare lo standard di qualità della produzione riducendo i costi energetici e gli sprechi di materie prime.
Con connessioni Internet of Things (IoT) integrate ai software già implementati, sarà possibile realizzare un controllo qualità in tempo reale in grado di rilevare, durante la produzione in linea, le caratteristiche utili per stabilire il livello qualitativo del prodotto finale, come per esempio formaggi o vino.
Con la collaborazione con i centri di ricerca sarà possibile cominciare a sperimentare sistemi dotati di IA, come valore aggiunto per produzioni sempre più performanti e maggiormente sicure per il consumatore finale.
Nell’individuazione del centro di ricerca, noi dello SMII possiamo esserti di supporto ed accompagnarti in tutto il processo di realizzazione del sistema o applicativo più adatto alla tua esigenza.
Ti aiutiamo a comprendere effettivamente qual è la tua necessità organizzativa, in particolare nel controllo qualità, e ricerchiamo il centro di ricerca con il quale collaborare per la sperimentazione.
Se hai necessità di una consulenza, contattaci compilando il form qui sotto. Ti accompagneremo nel processo di trasformazione e innovazione per rendere la tua impresa sempre più efficiente e competitiva.
