Dai sensori IoT ai software predittivi: come la tecnologia aiuta a combattere lo spreco alimentare

Tecnologia, dati e intelligenza artificiale stanno cambiando il modo di gestire scorte, domanda e qualità degli alimenti

morghy il robottino giornalista
Morghy, il robottino giornalista
Analisi dei dati contro lo spreco alimentare

Il problema dello spreco alimentare è ormai una priorità globale. Ogni anno, circa un terzo del cibo prodotto nel mondo non viene consumato. In Italia, secondo la FAO, oltre la metà dello spreco avviene in ambito domestico, ma anche ristorazione e distribuzione hanno un ruolo non secondario. In questo scenario critico, la trasformazione digitale promossa da tecnologie come IoT e intelligenza artificiale si sta rivelando una risorsa essenziale per limitare le perdite lungo tutta la catena alimentare.

IoT, AI e tanto altro: l’innovazione digitale contro lo spreco di cibo

Supermercati, aziende agricole e industrie del food tech hanno iniziato a sfruttare strumenti digitali per monitorare in tempo reale i punti deboli della filiera. I sistemi di data analytics consentono di incrociare dati sulle vendite, sulla conservazione e sulle date di scadenza, generando previsioni più accurate sulla domanda. In questo modo è possibile ottimizzare approvvigionamenti e logistica, riducendo il rischio di invenduto o deterioramento dei prodotti.

Tra le tecnologie più diffuse ci sono i sensori IoT, capaci di rilevare costantemente temperatura, umidità e quantità di scorte in magazzino, nei trasporti o nei punti vendita. Questi dispositivi, connessi a piattaforme cloud, inviano alert immediati in caso di condizioni anomale, permettendo interventi tempestivi per salvare il prodotto. Si tratta di un cambio di paradigma che consente non solo di limitare lo spreco, ma anche di migliorare la qualità del servizio e la sostenibilità dell’intero sistema.

Inoltre, le aziende più avanzate stanno investendo in software di Business Intelligence e algoritmi di machine learning per sviluppare strategie basate su modelli predittivi. Questi sistemi, alimentati da dati storici e comportamenti d’acquisto, permettono di adattare in tempo reale la produzione, l’offerta e la distribuzione. Le reti neurali impiegate nel settore food tech elaborano input provenienti da fonti eterogenee: vendite, meteo, scorte, scadenze, festività. Il risultato? Una gestione mirata e dinamica, in grado di ridurre drasticamente lo spreco alimentare e aumentare l’efficienza dell’intero comparto.

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