Il settore delle bevande e degli alimenti liquidi espande il suo potenziale con la digitalizzazione e la trasformazione digitale. Ingegneria di processo, tempo reale e software di apprendimento automatico sono i concetti chiave del prossimo futuro.
In un mondo sempre più digitalizzato e in continuo cambiamento, l’innovazione rappresenta uno strumento fondamentale per le aziende di ogni settore, incluso quello delle bevande e degli alimenti liquidi. Qui la sfida riguarda la possibilità di raggiungere risultati in tempi compressi, offrendo un prodotto sicuro e apprezzato dal mercato, anche nella logica della sostenibilità.
Posto che le soluzioni tecnologiche sono in continua evoluzione, che il consumatore cambia costantemente e il trading online prende sempre più piede, con una commistione fra mondo reale e virtuale anche nel punto vendita, la digitalizzazione e la trasformazione digitale rappresentano certamente due concetti chiave, capaci di traghettare le aziende del settore verso un nuovo modo di fare industria.
E se è vero che per un’azienda è molto difficile districarsi fra i meandri della grande offerta tecnologica e scegliere le soluzioni più adatte alle proprie esigenze e ai propri obiettivi, è vero che il passo va compiuto. In effetti, disporre di soluzioni ERP, CRM e Analytics specifiche per il settore consente alle imprese di affrontare al meglio le sfide del mercato.
Uno studio internazionale della società di consulenza PWC conferma questa visione, vedendo la parola chiave “digitalizzazione di prodotti e servizi” menzionata al secondo posto fra le dieci sfide dei prossimi anni. Anche il recente studio della Federazione tedesca degli ingegneri (VDMA) sul futuro dell’ingegneria alimentare guarda nella stessa direzione, dimostrando come la digitalizzazione, il networking intelligente e l’uso dei dati siano aspetti essenziali che orienteranno il futuro fino al 2035.
La digitalizzazione nel mondo delle bevande e degli alimenti liquidi offre vantaggi concreti. Ad esempio, per quanto riguarda l’ingegneria di processo, il mantenimento dei profili di temperatura permette di monitorare la produzione e individuare i parametri di qualità già in fase iniziale.
Un esempio in tal senso è dato dalla produzione della birra: grazie all’apprendimento automatico, i ricercatori hanno collaborato con produttori di impianti e birrifici arrivando a individuare un malto con una migliore resa anche in termini di sostenibilità.
Il real time
Il tempo reale è un’altra importante parola chiave per il settore delle bevande e degli alimenti liquidi. I benefici riguardano prestazioni più elevate, manutenzione predittiva, variazioni più efficienti, una panoramica dei dati di consumo e sulla qualità del prodotto, con risvolti positivi anche in termini di sicurezza alimentare e benefici a cascata su distributori e clienti finali.
In base ai dati di alcuni produttori di software come i MES (Manufacturing Execution Systems), è possibile migliorare l’efficienza fino al 20% per le operazioni in linea, estendere fino al 30% i cicli di manutenzione migliorando l’efficacia complessiva della risorsa produttiva (OEE) e realizzare con il 99% di certezza le variazioni del prodotto nei tempi pianificati.
Va da sé come questi dati si traducano immediatamente in risparmio di CO2 e, di riflesso, in sostenibilità.
L’apprendimento automatic
Il Machine Learning, o apprendimento automatico, è un metodo di analisi dati che automatizza la costruzione di modelli analitici. È una branca dell’Intelligenza Artificiale e si basa sull’idea che i sistemi possano imparare dai dati, identificare modelli in modo autonomo e prendere decisioni con un intervento umano ridotto al minimo.
Gli algoritmi di Machine Learning vengono utilizzati in servizi quotidiani quali motori di ricerca, riconoscimento di immagini e parlato, diagnosi sanitaria, e via discorrendo.
Ogni software di Machine Learning ha un proprio set di strumenti, librerie e risorse per sviluppare applicazioni in grado di replicare il comportamento umano con macchine e applicazioni intelligenti. Molte aziende hanno iniziato ad adottare questa tecnologia per aumentare il ROI (Return on Investment).
Fra le varie possibilità di ottimizzazione dei software di apprendimento automatico stanno le attività di manutenzione: con l’aiuto di questo strumento digitale, possono essere identificate, già nelle primissime fasi produttive, anomalie nel funzionamento delle macchine.
Come per tutta la digitalizzazione, anche nel caso dell’apprendimento automatico un posto d’onore spetta alla sostenibilità, particolarmente evidente nelle tecnologie di pulizia dove, con l’aiuto del rilevamento ottico in tempo reale della contaminazione, sono possibili cicli di pulizia molto specifici all’interno di contenitori e serbatoi. Uno strumento di apprendimento automatico garantisce che i singoli livelli di contaminazione vengano apresi, rilevati e trattati correttamente. Ma molte, moltissime altre, possono essere le applicazioni.
La tecnologia, combinata all’intuizione umana, riesce a innovare in modo continuo e significativo le aziende, permettendo di sfruttare nuove opportunità e di essere più competitivi sul mercato. Che si tratti di soluzioni ERP, CRM o Analytics, il settore delle bevande e degli alimenti liquidi ha l’occasione di percorrere con più convinzione un percorso di trasformazione digitale che ne condizionerà positivamente il futuro, non solo prossimo.
