Una piattaforma digitale integrata per ottimizzare risorse, ridurre l’impatto ambientale e supportare la transizione green del settore food in linea con il Green Deal europeo.
Il settore della manifattura alimentare è tra i più intensivi in termini di utilizzo delle risorse, a causa degli elevati consumi di energia, acqua e materie prime, della complessità delle catene produttive e logistiche e delle crescenti aspettative normative e sociali in materia di sostenibilità, trasparenza e responsabilità ambientale.
In questo scenario nasce CLARUS, un progetto finanziato da Horizon Europe e coordinato da Roberto Rocca e Gabriella Monteleone, ricercatori del Dipartimento di Ingegneria Gestionale del Politecnico di Milano. Responsabile scientifico di progetto è il Prof. Marco Taisch, docente del Dipartimento.
CLARUS risponde alla necessità di soluzioni digitali pratiche e affidabili affrontando una delle sfide centrali del Green Deal europeo: supportare la transizione delle industrie alimentari e della bio-produzione verso modelli operativi più sostenibili, efficienti nell’uso delle risorse e a basso impatto ambientale, mantenendo al contempo competitività e resilienza in un mercato globale.
Il progetto CLARUS collega il paradigma della sostenibilità nel settore alimentare con applicazioni basate sull’intelligenza artificiale, sviluppando una piattaforma digitale avanzata. La piattaforma integra elevate capacità di comunicazione ed elaborazione con l’uso di protocolli di comunicazione standardizzati e modelli di dati condivisi, consentendo la valutazione dei consumi di risorse e la tracciabilità dei processi lungo l’industria alimentare.
L’obiettivo complessivo di CLARUS è ottimizzare le risorse produttive e logistiche nelle industrie alimentari e di trasformazione dei sottoprodotti sensibili al fattore tempo, consentendo alle aziende di misurare, monitorare e migliorare in modo sistematico le proprie prestazioni ambientali e operative, in linea con gli obiettivi del Green Deal europeo e con le più ampie politiche di sostenibilità dell’UE.
Per raggiungere tali obiettivi, CLARUS sviluppa e integra tre principali Risultati Attesi Tangibili (Tangible Expected Outcomes – TEOs):
- un Green Deal Index (GDI) per la valutazione della sostenibilità,
- un Data Space conforme a IDS che abilita la condivisione affidabile e sovrana dei dati,
- un AI Toolkit che fornisce funzionalità avanzate di analisi e ottimizzazione.
Il Green Deal Index (GDI) si basa sulla metodologia Green Deal Performance Assessment (GDPA) e traduce dati complessi di natura ambientale, operativa e di digitalizzazione in un unico indicatore interpretabile, allineato alle priorità di sostenibilità dell’UE. Combinando molteplici indicatori quantitativi e qualitativi su diversi livelli gerarchici (ambiente, impresa, processo, segmento di processo e attrezzature), il GDI supporta attività di benchmarking, processi decisionali e la definizione di roadmap di sostenibilità per gli stakeholder industriali.
Inoltre, insieme al GDI, è stata sviluppata nel progetto una Green Deal Ontology (GDO), una nuova ontologia della sostenibilità per il dominio alimentare. La Green Deal Ontology rappresenta un insieme di dati e relazioni per modellare il dominio di conoscenza della sostenibilità ambientale creato dalla metodologia GDPA.
Un risultato chiave del progetto è stata la progettazione e l’implementazione di un CLARUS Data Space sicuro e interoperabile, conforme ai principi della International Data Spaces Association (IDSA). Il Data Space si è evoluto da una configurazione minima funzionante a un ecosistema rafforzato che include servizi di scoperta dei metadati e di tracciamento delle transazioni, garantendo sovranità dei dati e trasparenza. Questa infrastruttura consente la condivisione controllata dei dati tra partner industriali, fornitori tecnologici e organizzazioni di ricerca, tutelando al contempo i dati industriali sensibili e supportando la conformità ai principi europei di governance dei dati.
In parallelo, il CLARUS AI Toolkit è stato sviluppato e perfezionato per affrontare sfide industriali concrete lungo l’intera catena del valore alimentare. I modelli di intelligenza artificiale sono stati progettati, addestrati e validati per la manutenzione predittiva, la previsione dei consumi di energia e acqua, il rilevamento delle anomalie, l’ottimizzazione della logistica e dei processi produttivi. Particolare attenzione è stata dedicata alla spiegabilità, alla robustezza e all’adattabilità dei modelli, garantendo che i risultati dell’IA siano comprensibili, affidabili e utilizzabili in modo efficace dai decisori industriali. L’integrazione dei servizi di IA con il Data Space e con gli strumenti di valutazione della sostenibilità consente un monitoraggio continuo e un’ottimizzazione dei processi industriali basata sui dati.
Le soluzioni sviluppate sono state testate in contesti industriali reali. Presso l’azienda Ardo, attiva nella trasformazione primaria degli alimenti, l’ottimizzazione dei sistemi di refrigerazione e il monitoraggio dei processi hanno contribuito a miglioramenti misurabili negli indicatori di sostenibilità utilizzati nel GDI, inclusi una riduzione delle emissioni equivalenti di CO₂ fino al 9,5% e a un miglioramento dell’efficienza idrica del 21,6%.
Nel caso dell’azienda finlandese Honkajoki, specializzata nella valorizzazione dei sottoprodotti alimentari, l’uso di modelli di intelligenza artificiale ha contribuito all’ottenimento di miglioramenti nella logistica e nell’efficienza di processo, consentendo di ottenere una riduzione dell’8,3% del tempo di trasporto di materie e migliorando l’efficienza energetica.
Oltre allo sviluppo tecnologico, CLARUS ha lavorato alla costruzione di un solido ecosistema di business, alla valorizzazione dei risultati e alla diffusione delle soluzioni sviluppate. Il progetto ha condotto analisi di mercato e dei competitor e definito strategie e roadmap di sfruttamento sia per i singoli risultati chiave, sia per la soluzione CLARUS nel suo complesso.
CLARUS contribuisce allo stato dell’arte integrando in un unico framework interoperabile la valutazione della sostenibilità, la condivisione affidabile dei dati e l’ottimizzazione tramite intelligenza artificiale, rispondendo in modo mirato alle esigenze dell’industria alimentare. Il progetto dimostra come modelli di dati standardizzati, protocolli aperti e IA possano supportare decisioni più informate e generare benefici concreti, tra cui la riduzione dei consumi di energia e acqua, una maggiore efficienza nell’uso delle risorse, una migliore tracciabilità dei processi e un più forte allineamento alle politiche europee su sostenibilità e governance dei dati.
L’architettura di CLARUS è stata progettata fin dall’inizio per essere replicabile e scalabile. Grazie a una struttura modulare, all’uso di standard aperti e alla conformità con i framework europei per la condivisione dei dati, la soluzione può essere adottata anche oltre i casi pilota, in contesti analoghi di manifattura alimentare e bio-produzione, e adattata ad altri settori industriali ad alta intensità di risorse. In questo modo, il progetto supporta la transizione digitale e verde dell’industria europea, contribuendo nel lungo periodo a una maggiore competitività, alla creazione di occupazione nelle tecnologie digitali e green e a una crescente fiducia nei sistemi decisionali basati sull’intelligenza artificiale.