L’iniziativa europea coordinata dal Politecnico di Milano registra fino al -9,5% di CO₂ e +21% di efficienza idrica nei test industriali
Ridurre le emissioni fino al 9,5% e migliorare l’efficienza idrica oltre il 21% nei processi dell’industria alimentare attraverso l’uso di intelligenza artificiale e strumenti digitali. Sono i principali risultati del progetto europeo CLARUS, finanziato dal programma Horizon Europe e coordinato dal Politecnico di Milano.
L’iniziativa, guidata da Roberto Rocca e Gabriella Monteleone, ha sviluppato una piattaforma digitale per monitorare e ottimizzare l’utilizzo delle risorse lungo la filiera alimentare. Il sistema integra modelli di intelligenza artificiale, strumenti di valutazione della sostenibilità basati sul Green Deal Index (GDI) e un’infrastruttura per la condivisione sicura dei dati tra imprese e centri di ricerca.
Il Green Deal Index consente alle aziende di misurare le proprie performance ambientali attraverso indicatori allineati alle priorità dello European Green Deal, facilitando il monitoraggio dei miglioramenti e l’individuazione delle aree di intervento.
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 portato a una riduzione delle emissioni equivalenti di CO₂ fino al 9,5% e a un miglioramento dell’efficienza idrica del 21,6%.
Nel caso della finlandese Honkajoki Oy, specializzata nella valorizzazione dei sottoprodotti alimentari, l’utilizzo di modelli di intelligenza artificiale ha migliorato la logistica e l’efficienza dei processi, con una riduzione dell’8,3% dei tempi di trasporto e benefici anche sul piano energetico.
“L’industria alimentare è uno dei settori più intensivi nell’uso di risorse e allo stesso tempo uno dei più complessi da trasformare”, ha dichiarato Marco Taisch, docente del Dipartimento di Ingegneria Gestionale del Politecnico di Milano. “L’integrazione tra dati industriali, intelligenza artificiale e modelli di sostenibilità può supportare decisioni più informate, riducendo consumi, emissioni e sprechi.”
“Uno degli aspetti centrali del progetto è la capacità di trasformare grandi quantità di dati industriali in strumenti utili per la gestione operativa e strategica delle imprese”, aggiungono Roberto Rocca e Gabriella Monteleone, ricercatori del Dipartimento di Ingegneria Gestionale del Politecnico di Milano. “Attraverso l’integrazione tra data space, modelli di intelligenza artificiale e indicatori di sostenibilità, CLARUS consente di monitorare e migliorare in modo continuo le prestazioni ambientali dei processi produttivi”.
Grazie a un’architettura modulare e all’utilizzo di standard aperti, le soluzioni sviluppate nell’ambito di CLARUS risultano replicabili anche in altri settori industriali ad alta intensità di risorse, contribuendo alla transizione digitale e sostenibile della manifattura europea.