La digitalizzazione è onnipresente. Dalla logistica alla sanità, l'intelligenza artificiale e il machine learning stanno ridefinendo le industrie a un ritmo senza precedenti. Ma cosa significa questo per la produzione del formaggio, un settore ricco di tradizione, artigianalità e competenza sensoriale?
A prima vista, la produzione di formaggio potrebbe sembrare immune alla rivoluzione digitale. Tuttavia, sotto la superficie, si tratta di un processo ricco di variabili: composizione del latte, temperatura, livelli di pH, contenuto di umidità e attività microbica, che influenzano il prodotto finale. Questa complessità lo rende un candidato ideale per l'innovazione digitale.
Ecco Tim Dijkstra di Tetra Pak, Solution Manager Analyze e Joanna Ilczyszyn, Commercial Manager, che forniscono una panoramica delle possibilità offerte da nuovi strumenti e tecnologie per i produttori di formaggio e per avere un'anteprima del futuro.
La prima fase inizia qui. Con una sfida.
In Tetra Pak, disponiamo di profonde competenze di dominio che vanno oltre le apparecchiature e i servizi. Il nostro team, che chiamiamo Analyse, sfrutta questa conoscenza per trasformare i dati degli impianti dei clienti in informazioni preziose in grado di promuovere l'efficienza e ridurre i costi. Applicando la nostra comprensione specifica del settore, aggiungiamo un contesto essenziale ai dati grezzi, creando potenti applicazioni su misura per le esigenze specifiche dei produttori di alimenti e bevande. Per raggiungere questo obiettivo, il primo passo è garantire una chiara definizione dei problemi e la disponibilità dei dati.
"Chiediamo al nostro cliente ‘qual è la tua sfida?’ E poi ‘Disponi dei dati relativi a questo problema?’ E se la risposta a queste due domande è positiva, esiste la possibilità di esaminare le varie possibilità. Diciamo possibilità, perché ci saranno alcune sfide. Ad esempio, dovremo affrontare una serie di fonti di dati. Alcuni dati saranno cartacei, mentre altri saranno archiviati in vari database della struttura. Per sbloccare il valore dei dati, vuoi riunirli tutti in un'unica fonte di dati di alta qualità. Possiamo supportare i clienti aggiornando la loro infrastruttura: stiamo costruendo un'infrastruttura pronta per il futuro come piattaforma standard già oggi”, spiega Tim.
Fase due. È arrivato il momento della soluzione.
Una volta soddisfatti i prerequisiti (infrastruttura per la raccolta dei dati), come possono essere utilizzati tali dati? Tim prosegue:
"Il nostro ambito comprende competenze e capacità diversificate: tecnologi del formaggio, scienziati dei dati, ingegneri dell'automazione e, naturalmente, c'è anche il nostro personale a contatto con i clienti per trasferire il messaggio. Quindi è un'area piuttosto multidisciplinare."
Per spiegare cosa può comprendere un "ambito", Tim lo illustra con un modello di intelligenza artificiale per l'ottimizzazione di uno dei principali indicatori di qualità del formaggio: il livello di umidità.
"Abbiamo sviluppato un algoritmo che consente ai clienti di controllare i livelli di umidità del formaggio. Per implementarlo, analizziamo innanzitutto se esiste un caso aziendale valido per il cliente specifico. A questo scopo, abbiamo bisogno di accedere a un set di dati specifico. L'interpretazione di questi dati richiede sia uno scienziato dei dati per analizzarli, sia un tecnologo del formaggio per spiegarne il significato. Quindi l'interpretazione dei dati è uno sforzo congiunto. Con il nostro algoritmo e i dati del cliente, realizziamo il modello, lo convalidiamo e lo distribuiamo. Una volta implementato, continuiamo a migliorare il modello aggiornando il set di dati, analizzando le prestazioni e adattando il modello di conseguenza. Esiste anche un'interfaccia per l'operatore, che viene formato su come utilizzarla. Si tratta di un pacchetto completo."
Ciò consente ai clienti di ottimizzare e ottenere il controllo completo dei livelli di umidità del formaggio. Crea conoscenze relative ai livelli e ai valori ottimali. E lo stesso tipo di flusso di lavoro può essere utilizzato per controllare le ricette e altri parametri. Joanna Ilczyszyn aggiunge:
"Il processo che stiamo utilizzando per lo strumento di ottimizzazione dell'umidità è un buon esempio dell'impiego in loco. Si tratta di digitalizzare i processi di produzione e il machine learning rappresenta una parte estremamente importante di tutto ciò", afferma.
Fase tre. Guardare al futuro - verso gli impianti autonomi
La produzione del formaggio è un'arte. È l'esperienza che fa diventare davvero bravi. Ciò significa che i produttori di formaggio dipendono dalla conoscenza delle singole persone. In tempi di carenza di competenze, rappresenta una sfida, che può essere affrontata attraverso l'automazione e gli strumenti digitali. E mentre l'intelligenza artificiale e il machine learning non sono obiettivi in sé, questi fenomeni stanno inevitabilmente giocando un ruolo sempre più significativo.
"Oggi l'intelligenza artificiale è un assistente, qualcosa che aiuta gli esperti del formaggio nel loro lavoro quotidiano", afferma Tim.
Ma che dire del domani? Il viaggio verso il futuro è continuo e non ha una destinazione finale fissa. Ma per quanto riguarda le roadmap del prossimo futuro, la direzione in cui stiamo andando, passo dopo passo, è verso il concetto di impianti autonomi. Joanna spiega:
"Il nostro obiettivo è quello di fornire una comprensione completa della linea di formaggio, che è complessa in termini di numero di unità, operazioni richieste, fattori di controllo e rischi potenziali. Quindi, come riusciremo a raggiungere questo obiettivo? Prevedendo ciò che è necessario fare dal punto di vista operativo, ciò che è necessario migliorare e ciò che è necessario evitare."
Ma che dire del domani?
Il percorso di digitalizzazione nella produzione di formaggio è tutt'altro che terminato. In effetti, è solo all'inizio. La strada da percorrere è continua, senza una destinazione fissa: solo traguardi in evoluzione. E mentre guardiamo al prossimo futuro, un concetto sta diventando sempre più chiaro: gli impianti autonomi.
"La direzione in cui ci stiamo dirigendo, passo dopo passo, è verso il concetto di impianti autonomi", spiega Joanna. "Gli impianti autonomi rappresentano la prossima frontiera, in cui i sistemi non solo monitorano e segnalano, ma imparano, si adattano e agiscono in modo indipendente. Immagina una linea di produzione di formaggio che si adatta in tempo reale in base alla qualità del latte in entrata, alle condizioni ambientali o persino alla domanda del mercato. Questa non è fantascienza, è il futuro che stiamo creando."
Le previsioni si basano sulle tendenze dei dati raccolti, che a loro volta si basano su decenni di know-how accumulato.
"Il design dell'IA si basa sulla logica di un cervello umano. Quindi, se un tecnologo esperto può produrre un formaggio perfetto, l'intelligenza artificiale può imitarlo, almeno in una certa misura", afferma Tim.
Joanna continua:
"Così prendiamo le conoscenze che il cervello umano ha immesso nel sistema di produzione e le utilizziamo per stabilizzare i parametri che hanno un impatto sui ricavi. Possiamo esaminare il consumo dei materiali, i processi CIP o l'efficienza del serbatoio... assicurandoci che le nostre apparecchiature abbiano il software e l'hardware adeguati per coprire tutti i punti di dati che influenzano la produzione della linea, automatizziamo la produzione e garantiamo che la qualità del prodotto e i ricavi non dipendano dalle decisioni del singolo operatore".
Per i nuovi stabilimenti, dove l'esperienza nella produzione del formaggio potrebbe essere limitata, il potenziale è enorme. Joanna approfondisce:
"Non puoi insegnare a qualcuno a diventare un Technology Specialist del formaggio in un solo anno o giù di lì. È impossibile. Ma ciò che è possibile è utilizzare la conoscenza derivante dalla raccolta, dalla comprensione e dalla struttura dei dati per creare una logica per il flusso del processo e quindi applicarla al modello di intelligenza artificiale, che quindi legge, controlla e analizza al volo i dati della linea, come un operatore."
Gli esperti sono esperti
Ma quando la tecnologia entra in gioco, cosa succede all'artigianalità e alla competenza maturate grazie alla lunga esperienza? Tutto è perduto? Tim cambia il punto di vista:
"D'altra parte, cosa succede quando un esperto lascia l'azienda o va in pensione e il successore non ha le stesse conoscenze? Adesso è possibile utilizzare il modello di intelligenza artificiale per formare il nuovo tecnologo e mantenere l'esperienza."
Si tratta, tuttavia, di una transizione graduale.
"Quando si implementa l'intelligenza artificiale, in genere solo il 25% del budget va alla creazione e all'implementazione del modello di IA. Il restante 75% riguarda la gestione del cambiamento: come fai a convincere le persone ad accettare questa nuova tecnologia? È qui che entra in gioco la relazione a lungo termine che abbiamo con i nostri clienti. Non ci limitiamo a implementare nuove tecnologie e ad augurare "buona fortuna". Ci assicuriamo che funzionerà e accompagniamo il cliente lungo la strada da percorrere", afferma Tim.
La conoscenza umana rappresenta ancora le fondamenta su cui si basano i processi. Quando si tratta di produrre quel formaggio perfetto, non si può battere un produttore di formaggio esperto.
"L'intelligenza artificiale non può svolgere il lavoro meglio di un esperto di formaggi umano al massimo delle sue capacità. Ma un essere umano si stanca, un essere umano ha bisogno di mangiare e bere, e così via. L'intelligenza artificiale è costante. Produce il formaggio nello stesso modo, ogni volta. Ma ancora una volta, è importante sottolineare che sono sempre le persone ad avere la responsabilità e a prendere le decisioni", aggiunge Tim.
Joanna spiega la coagulazione del formaggio.
"In passato, l'operatore apriva il serbatoio, spremeva la cagliata tra le mani e osservava la struttura per decidere se era pronta per essere tagliata. Oggi, la coagulazione può essere controllata tramite i sensori dell'apparecchiatura, che misurano il livello di umidità. Quindi, nel tempo, l'intelligenza artificiale ci aiuta ad analizzare i dati in un modo che ci consente di valutare i parametri e controllare meglio le prestazioni. Ma avremo ancora bisogno dell'occhio umano, esperti che dicono ‘sì, questa tendenza è corretta e funzionerà’."
Il futuro è, per definizione, difficile da prevedere. Ma indipendentemente da ciò che potrebbe avere in serbo per noi, i team di Tim e Joanna, con la loro esperienza completa e centralizzata, continueranno a supportare i produttori di formaggio di oggi e di domani; continueranno a perfezionare, migliorare e ottimizzare le operazioni. Perché, come dice Tim:
"Non esisterà mai una situazione che non possa essere migliorata ulteriormente."
