Spreco alimentare globale dovrebbe essere ridotto digitalizzando supply chain

Ogni anno si perdono o si sprecano 1,6 miliardi di tonnellate di cibo, per un valore di 1,2 trilioni di dollari, in base ai report. Secondo TOMRA Food, per contrastare questo trend in crescita, il settore deve prestare attenzione all'innovazione e alla digitalizzazione.

È possibile ridurre la quantità di rifiuti alimentari prodotti grazie a migliori livelli di comunicazione lungo tutta la catena di approvvigionamento. L'Internet delle cose (IoT) può supportare e migliorare l'efficienza della supply chain. Consentendo a tutti gli attori della filiera di accedere ai dati chiave condivisi nei sistemi integrati, i processi possono essere ulteriormente ottimizzati lungo tutta la catena per rendere ottimale il modo di gestione del prodotto. Ad esempio, una partita di mele difettosa con un'alta percentuale di imbrunimento interno richiederà una configurazione specifica delle attrezzature e dovrà essere attentamente calibrata per assicurarsi di ricavarne il valore massimo. Si stima che procurarsi una simile connessione potrebbe far risparmiare fino a 60 miliardi di dollari di rifiuti alla catena di approvvigionamento.

Non soltanto gli agricoltori sono in grado di ottimizzare le rese riducendo il rischio di sprechi, ma anche altre parti interessate possono pianificare di conseguenza per cercare di prevenire la causa dello spreco disponendo di questo avviso tempestivo di qualsiasi informazione su una partita di prodotto. Inoltre, la possibilità di condividere i dati attraverso l'internet delle cose contribuirà a ridurre gli scarti dal punto di vista del consumatore. I rivenditori potrebbero utilizzare i dati in tempo reale per mostrare la data di raccolta dei prodotti, fornendo una panoramica della "data di scadenza". I consumatori potrebbero così sapere per quanto tempo devono mangiare il prodotto, il che contribuirebbe a ridurre gli sprechi alimentari.

In molti mercati emergenti, le cattive condizioni di stoccaggio e di trasporto degli alimenti all'inizio della filiera comportano uno spreco di alimenti. Investire in sistemi efficienti di selezione e classificazione è una soluzione chiave per aiutare la catena di approvvigionamento a ridurre al minimo questo tipo di rifiuti alimentari - questo potrebbe ridurre il problema di ben 150 miliardi di dollari l'anno.

I Key Performance Indicator (KPI) devono essere basati su una comprensione dei tipi di difetti e dei tipi/classificazioni dei lotti per contribuire alla creazione di una mappa e una panoramica completa dei prodotti. Il passo finale è sovrapporre l'intelligenza artificiale per riconoscere nuovi modelli e modi di lavorare ancora più efficienti.

Anche se i KPI non sono progettati per contribuire a limitare la quantità di rifiuti, l'uso della tecnologia di selezione e classificazione può supportare automaticamente un ambiente sensibile ai rifiuti recuperando e riutilizzando qualsiasi prodotto per altri scopi. Occorre trovare un uso più appropriato, piuttosto che sprecare prodotti. La frutta di qualità inferiore può essere utilizzata per i succhi di frutta o trasformata in polpa per realizzare prodotti come il guacamole. Tutte questo ci aiuta a ridurre gli sprechi e a fare un uso migliore dei prodotti di qualità inferiore.

La digitalizzazione non solo gioverà alla sostenibilità, ma aiuterà le aziende a incrementare la produttività migliorando i processi e l'efficienza. Diventa la soluzione al paradosso push-pull del vantaggio commerciale e della lotta contro lo spreco alimentare globale.

TOMRA Food si impegna a creare sistemi di selezione e classificazione basati su sensori che aiuteranno la catena di approvvigionamento a combattere questa guerra dei rifiuti alimentari. Attraverso questi sistemi, la società mira ad aiutare le aziende alimentari a ottimizzare le rese e a garantire che tutti gli articoli possano essere recuperati e riutilizzati, a incrementare la produttività attraverso lo smistamento ad alta capacità e a garantire costantemente una sicurezza alimentare di alta qualità.

TOMRA Insight è lo step successivo per collegare i sistemi di selezione e classificazione, estraendo informazioni preziose sulle prestazioni di selezione e sui prodotti e rendendole trasparenti per le aziende alimentari.

Per maggiori informazioni visitare il sito https://www.tomra.com/en/sorting/food