IA nel settore alimentare

Come sfruttare le potenzialità dell'IA nella produzione alimentare

7 minuti di lettura

17 Mar, 2025

Ian Scott-Mance, Digital Transformation Manager, METTLER TOLEDO Product Inspection

Si parla spesso di “intelligenza artificiale” o “IA”, in particolare nel settore manifatturiero, ma che ruolo gioca l'IA nella produzione alimentare? Si tratta davvero di IA o di apprendimento automatico? In questo articolo, scoprite le differenze tra IA e apprendimento automatico e come si stanno già integrando nei processi di sicurezza alimentare e controllo qualità nel settore alimentare.

L'IA fa già parte della vita di tutti i giorni, anche se potremmo non renderci conto di quanto sia diventata diffusa. Ethan Mollick, professore associato presso la Wharton School dell'Università della Pennsylvania, è uno dei principali esperti di IA che condivide su larga scala le sue conoscenze sull'impatto dell'IA sul mondo del lavoro e della formazione. È l'autore di “Co-Intelligence: Living and Working with AI” in cui afferma quanto segue:

“Many things that once seemed exclusively human will be able to be done by AI. So, by embracing this principle, you can view AI’s limitations as transient, and remaining open to new developments will help you to adapt to change… and remain competitive in a fast-paced business world.”
Ethan Mollick, Co-Intelligence: Living and Working with AI (2024)

Gestire il cambiamento e restare competitivi sono priorità principali per le aziende alimentari, ma come possono sfruttare la potenza dell'IA per non rimanere indietro?L'IA sta impattando considerevolmente tutti i settori, compreso il settore alimentare. Ma come si presenta questo fenomeno e perché dovrebbe interessarci?

Per prima cosa, diamo un'occhiata alle definizioni. L'intelligenza artificiale (o “AI”) e l'apprendimento automatico vengono spesso usati in modo intercambiabile, ma tecnicamente non sono la stessa cosa.

L'IA si riferisce a computer o macchine in grado di imitare le funzioni cognitive associate all'intelligenza umana, come la capacità di vedere, comprendere e rispondere al linguaggio parlato o scritto, analizzare i dati, formulare raccomandazioni e altro ancora. L'IA utilizza algoritmi, modelli statistici e programmi informatici per analizzare i dati, fare previsioni e automatizzare i processi.

L'apprendimento automatico, tuttavia, è un sottoinsieme dell'IA che consente automaticamente a una macchina o un sistema di apprendere e migliorare dall'esperienza. Invece della programmazione esplicita, l'apprendimento automatico utilizza algoritmi per analizzare grandi quantità di dati, imparare dalle informazioni e quindi prendere decisioni informate.

L'IA tende a essere un termine più generale, mentre l'apprendimento automatico è un'applicazione specifica dell'IA. Per questo, quando si sente parlare di “IA” applicata nel settore alimentare, è probabile che in realtà si tratti di apprendimento automatico.

Il fascino dell'IA

Perché l'IA è così interessante per le aziende alimentari? In poche parole, per la velocità. In un mondo in cui il tempo è denaro e l'efficienza è fondamentale, i produttori hanno bisogno di risultati rapidi. Un'attività che potrebbe richiedere ore se eseguita da un essere umano, adesso viene svolta in un istante con il subset di apprendimento automatico dell'IA: questo vantaggio da solo è un punto di svolta.

L'apprendimento automatico è in grado di trasformare molti processi, dal controllo qualità alla distribuzione. Ad esempio, può essere utilizzato per identificare agenti patogeni e contaminanti di origine alimentare, rilevare difetti e anomalie nei prodotti e ottimizzare la logistica della filiera.

Non finisce qui; l'apprendimento automatico può essere utilizzato per analizzare dati dell'ispezione prodotti al fine di prevedere i guasti prima che si verifichino. Le informazioni raccolte utilizzando sofisticati software di gestione dei dati possono essere analizzate prima che si verifichino problemi. Ciò consente ai produttori di ottimizzare la pianificazione della manutenzione per evitare tempi di fermo non programmati causati da guasti agli strumenti. In un settore in cui è essenziale prevenire i tempi di fermo della linea, è fondamentale sapere quando eseguire la manutenzione preventiva.

Vantaggi dell'ispezione prodotti

Automatizzando i processi e analizzando i dati in tempo reale, l'apprendimento automatico può aiutare le aziende a prendere decisioni più consapevoli per migliorare i propri processi di sicurezza alimentare e controllo qualità. I sistemi di controllo peso dinamici METTLER TOLEDO, ad esempio, sono dotati di una serie di strumenti software che contribuiscono a migliorare l'efficienza, come i Servizi di documentazione intelligenti.

Utilizzando algoritmi avanzati e tecniche di apprendimento automatico, i sistemi di IA possono effettuare previsioni e prendere decisioni estremamente accurate basate su grandi quantità di dati. Ciò può essere particolarmente importante per la sicurezza alimentare, dove anche piccoli errori o sviste possono avere gravi conseguenze. Ad esempio, un sistema dotato di IA è in grado di rilevare e isolare rapidamente i prodotti alimentari contaminati per evitare che raggiungano i consumatori.

Potenziali insidie

Sebbene l'apprendimento automatico e l'IA offrano molti vantaggi alle aziende alimentari, esistono anche alcuni possibili svantaggi, come le preoccupazioni legate allo spostamento del lavoro.

Man mano che i sistemi di IA e apprendimento automatico diventano più avanzati e diffusi, potrebbero sostituire gli operatori umani in alcune attività, come il lavoro manuale o l'inserimento dei dati. Tuttavia, lo spostamento del lavoro non è inevitabile; questi lavoratori potrebbero essere ricollocati altrove all'interno dell'azienda per eseguire attività con maggior valore aggiunto.

I sistemi di IA richiedono inoltre grandi quantità di dati di alta qualità per funzionare in modo efficace. Se i dati utilizzati per addestrare gli algoritmi sono distorti, incompleti o non rappresentativi di scenari reali, le prestazioni del sistema di IA potrebbero essere compromesse.

La sicurezza dei consumatori è fondamentale nel settore alimentare. I produttori che utilizzano qualsiasi nuova tecnologia basata sull'IA devono assicurarsi che supporti in modo efficace la conformità normativa. I produttori devono verificare se sono necessari ulteriori processi di validazione o certificazione e agire di conseguenza.

Questi non sono gli unici problemi associati all'implementazione di sistemi basati sull'IA in un ambiente di produzione alimentare. Tuttavia, è importante notare che, sebbene la tecnologia di IA spesso aggiunga valore, non è una soluzione “magica” alle sfide della produzione.

Come sfruttare la potenza dell'IA nella produzione alimentare

La tecnologia basata sull'IA può sembrare eccezionale in teoria, ma è sempre possibile metterla in pratica? Ecco alcuni passaggi che le aziende alimentari dovrebbero seguire se desiderano integrare l'IA nei loro ambienti di produzione:

Eseguire una valutazione dello stato di preparazione

Valutare le proprie capacità tecnologiche attuali e identificare eventuali lacune nell'infrastruttura.

Iniziare in piccolo

Scegliere un'area specifica all'interno del processo di produzione per eseguire un progetto di IA pilota: ciò permetterà di misurarne l'efficacia con un investimento iniziale minimo.

Investire in formazione

Migliorare le competenze della forza lavoro e prepararla ad adattarsi per lavorare insieme a strumenti basati sull'IA.

Collaborare

Collaborare con fornitori di tecnologia di IA con conoscenze specialistiche nel settore alimentare per una guida nell'implementazione di soluzioni di IA personalizzate.

Sfruttare l'analisi dei dati

Iniziare a raccogliere e analizzare i dati di produzione, se non lo si fa già, poiché dati di alta qualità sono essenziali per modelli di IA efficaci.

Pensare alla conformità

Dare priorità alla conformità, alle normative in materia di sicurezza alimentare quando si implementano soluzioni basate sull'IA.

Monitoraggio e valutazione

Dopo l'implementazione di qualsiasi soluzione di IA, è necessario monitorarne continuamente le prestazioni e utilizzare i KPI per valutare l'impatto della soluzione sull'efficienza, sulla riduzione dei costi e sulla qualità del prodotto.

L'IA e l'apprendimento automatico sono potenti tecnologie che stanno già avendo un impatto considerevole sul settore alimentare. Possono aiutare le aziende a risparmiare tempo e risorse e a migliorare la qualità e l'uniformità dei loro prodotti.

È fondamentale che le aziende alimentari riflettano seriamente sul modo migliore per implementare le tecnologie basate sull'IA per supportare i loro obiettivi di miglioramento della qualità e della sicurezza dei prodotti.

Infine, lo sfruttamento delle potenzialità di questa tecnologia non è privo di sfide. È un aspetto sempre più importante del nostro mondo e ora è il momento di abbracciarlo.

Informazioni sull'autore

Ian Scott-Mance, Digital Transformation Manager, Ispezione Prodotti METTLER TOLEDO

Ian Scott-Mance vanta oltre 16 anni di esperienza nel marketing e nella gestione dei progetti per promuovere i progressi nella connettività dei dati e nelle applicazioni industriali dell'IA. Stabilitosi a Royston, nel Regno Unito, Ian ha una comprovata esperienza nello sviluppo e nell'esecuzione di strategie di marketing innovative che migliorano l'offerta di prodotti nel panorama in rapida evoluzione della tecnologia industriale. La sua esperienza nelle soluzioni di trasformazione digitale e connettività gli consente di colmare il divario tra concetti tecnici complessi ed esigenze di mercato.