Il World Food Program (WFP) delle Nazioni Unite ha stimato che ogni anno un terzo del cibo commestibile, pari a 1,3 miliardi di tonnellate, viene sprecato provocando un costo per l’economia globale di circa 750 miliardi di dollari annui. In termini ambientali lo spreco provoca 4,4 miliardi di tonnellate di gas serra con conseguente consumo di circa 170 miliardi di metri cubi d’acqua. Combattere lo spreco alimentare è quindi un dovere per il quale possiamo chiedere aiuto alla tecnologia, come ci insegna una collaborazione tutta italiana.

Da una partnership tra Ammagamma e CIRFOOD, cooperativa che opera nel settore della ristorazione collettiva per aziende, scuole e attività sociosanitarie, è nata una roadmap verso un modello di economia circolare che prevede una riduzione degli sprechi alimentari attraverso l’uso dell’Intelligenza Artificiale. L’obiettivo nasce da CIRFOOD, recentemente entrata a fare parte dell’alleanza per l’economia circolare, con lo scopo di ridurre il proprio spreco alimentare. Massimiliano Merenda, Procurement & Supply Chain Execuitve Director CIRFOOD, ha espresso l’obiettivo della azienda di diminuire del 15% gli sprechi diminuendo di 111 tonnellate lo stoccaggio medio del magazzino.

Il sistema si basa su una pianificazione attenta nelle diverse fasi di produzione, stoccaggio e distribuzione del cibo per le quali è già in atto un’efficiente gestione logistica; attraverso la collaborazione con le due realtà e in particolare grazie alle innovazioni portate avanti dalla società di data science Ammagamma, questo obiettivo può diventare realtà. La maggiore novità è stata lo sviluppo di un sistema che in base alle previsioni della domanda ottimizza l’inventario organizzando l’efficienza della logistica e la sostenibilità di tutto il processo.

Le singole fasi del sistema si articolano in una Fase di Demand Forecasting, dove viene effettuata una previsione della domanda del mercato per il mese successivo in modo da stimare quale sarà la richiesta di cibo da parte dei clienti della azienda. Le previsioni sono realizzate tramite modelli di machine learning che prevedono autonomamente i trend futuri partendo dai dati precedenti. Simone Stancari, head of project management presso Ammagamma, ha spiegato che grazie alla capacità di autoapprendimento i sistemi di AI sono in grado di prevedere in modo continuativo la rapida evoluzione del mercato. Proprio questa caratteristica permette di mantenere la gestione logistica così efficace anche quando vi è una grande variabilità come nell’ultimo anno e mezzo.

Vi è poi una fase di Inventory Optimization, l’algoritmo di AI, attraverso le previsioni della domanda realizzate nella fase precedente, suggerisce il momento in cui realizzare gli ordini in modo da disporre di merce a sufficienza per soddisfare i bisogni, ma senza eccedere, minimizzando il volume stoccato nel magazzino. La Fase successiva è quella di Riordino: il sistema smart alert assegna specifiche priorità evidenziando la merce che necessita più urgentemente di essere ordinata di nuovo per ovviare il problema dell’understock. Questa fase è importante per limitare lo spreco, in quanto riduce il tempo medio di giacenza degli alimenti nel magazzino, garantendo così di avere sempre merce fresca e prodotti di maggiore qualità. Inoltre, i costi associati all’occupazione degli spazi in magazzino si ridurrebbero e si potrebbe avere una maggiore fluidità logistica.

Il sistema lavora ogni giorno e pianifica costantemente il riordino mentre raccoglie dati sul venduto per continuare il processo. I dati raccolti vengono resi disponibili su una Web App che ne garantisce il controllo da parte degli operatori in modo che ci sia un continuo monitoraggio e l’uso della loro esperienza per scegliere le alternative migliori. Il sistema funziona in chiave ESG (Environmental, Social e Governance), ovvero rispettando i criteri di misurazione delle attività ambientali, sociali e di governance di imprese e organizzazioni.

Si tratta di un sistema innovativo che potrebbe aprire le porte a nuovi utilizzi dell’Intelligenza artificiale per combattere lo spreco alimentare, non solo nella distribuzione, ma anche nella produzione e nei supermercati. Considerati i dati incoraggianti del 2020, che ha visto una diminuzione nel food waste del 11,6% rispetto al 2019, non ci resta che proseguire in questa direzione sfruttando per quanto possibile gli sviluppi tecnologici.

Eugenia M. Montresor