Machine learning e sensori IoT: come l’Industry 4.0 rivoluziona la produzione del vino

Sensori IoT, robot agricoli, machine learning, Big Data: l’impiego delle tecnologie Industry 4.0 nelle aziende vitivinicole sta rivoluzionando il mondo della produzione del vino attraverso l’utilizzo di strumenti sempre più evoluti e intelligenti capaci di ottimizzare i processi dell’intero ciclo produttivo e migliorare la qualità del vino. 

Sensori IoT, Analisi Dati e Machine Learning: la nuova frontiera dell’industria vitivinicola 

Efficienza, qualità più elevata e maggiore sostenibilità: sono gli effetti positivi dell’impatto dell’industria 4.0 sul mondo vitivinicolo. Da sempre improntato a seguire la tradizione, il settore non può rimanere immune alle nuove possibilità offerte dalla digitalizzazione e dall’avvento dell’Intelligenza Artificiale. Oggi, la sfida è integrare le conoscenze tradizionali con le tecnologie più avanzate per migliorare la qualità del prodotto finale e ottimizzare le varie operazioni produttive. Gestire le diverse fasi di produzione tramite l’aiuto degli strumenti dell’Industry 4.0 significa, non solo rendere più efficaci le relative operazioni di monitoraggio, ma anche ricavare un prodotto eccellente e prevedere le tendenze di mercato. La gestione intelligente e avanzata dell’intera filiera e l’insieme di tecnologie integrate e sincronizzate incrementano, quindi, anche le capacità di pianificazione e di decisione. Esploriamo, dunque, le tecnologie più diffuse e la loro efficacia. 

Sensori IoT: monitoraggio in tempo reale

Uno degli esempi più comuni dell’avvento dell’Industry 4.0 nella filiera vitivinicola è l’utilizzo di sensori IoT, collocati strategicamente in vigneti e cantine per raccogliere dati sullo stato di salute della vigna, la crescita dei tralci, la temperatura, l’umidità e le condizioni del suolo, o di droni per monitorare in tempo reale le colture e rilevare dati importanti sul fogliame, lo stress idrico o sui più comuni attacchi parassitari. Questi dati, una volta trasmessi, vengono elaborati e interpretati da un sistema centrale e forniscono informazioni preziose ai viticoltori, che possono utilizzarli, ad esempio, per ottimizzare l’irrigazione e assicurarsi che le viti ricevano esattamente la quantità di acqua di cui hanno bisogno, senza sprechi. In caso di rilevazioni negative, invece, si può immediatamente intervenire per ripristinare le migliori condizioni. Attraverso l’analisi delle uve in tempo reale, un viticoltore può determinare, inoltre, la qualità, la maturità e la composizione dei singoli grappoli, raccogliendo informazioni importanti sul momento migliore per la raccolta dell’uva. In cantina i sensori monitorano le condizioni di fermentazione, invecchiamento o imbottigliamento e permettono così di verificare costantemente la qualità del vino e delle bottiglie che verranno immesse sul mercato. La gestione della cantina diventa più fluida, i prodotti saranno sempre rintracciabili e sarà più semplice comprenderne quantità, qualità e costi in tempo reale. 

Analisi avanzata dei dati

La raccolta e l’analisi dell’enorme quantità di dati generati dai sensori IoT è una delle applicazioni più evidenti nella produzione del vino. Attraverso l’uso di algoritmi complessi i dati raccolti possono essere trasformati in informazioni significative per prendere delle decisioni informate nella gestione della vigna. L’analisi dei dati è in grado di aiutare i produttori a identificare i fattori che possono influenzare la qualità del vino e consente loro di intervenire con delle azioni correttive, ma è utile anche per prevedere azioni future. Un modello predittivo basato sulla raccolta di dati storici potrebbe, ad esempio, indicare al viticoltore il momento ideale per la vendemmia consentendogli di massimizzare la qualità del raccolto. Attraverso l’analisi dei dati è possibile intercettare e comprendere i gusti dei consumatori, prevedere la domanda futura di un particolare vino e adattare la produzione, di conseguenza, riducendo gli sprechi ed evitando la produzione di vini che potrebbero rimanere invenduti. 

Incrociando l’analisi dei dati storici con quelli real time provenienti dal vigneto (le condizioni climatiche, la salute delle viti, le condizioni del terreno, etc..) è possibile, inoltre, prevedere la quantità e la qualità del raccolto. 

Machine Learning: predire il futuro del vino

Anche il machine learning, ovvero il processo che consente ad un software di imparare a trattare i dati, analizzarli e produrre delle previsioni, rappresenta un elemento chiave nell’industria vinicola 4.0. I modelli di machine learning possono essere addestrati, per esempio, a riconoscere varie classi di qualità e migliorare così la precisione nel processo di selezione delle uve riducendo il lavoro manuale. In questo caso interviene l’utilizzo di algoritmi complessi capaci di identificare uve di alta qualità in base alle loro caratteristiche chimiche e fisiche, come la maturità, il contenuto di zucchero e l’acidità.  

L’’integrazione di sensori IoT, analisi avanzata dei dati e machine learning sta rivoluzionando il settore vitivinicolo in modi impensabili fino a pochi anni fa. Le nuove tecnologie consentono ai produttori di ottimizzare le operazioni della linea produttiva, migliorare la qualità del vino e adattarsi alle mutevoli esigenze del mercato in modo più rapido ed efficace. Oggi le aziende vitivinicole che puntano a un’enologia di precisione e ai benefici dell’industria 4.0 possono trovare un valido supporto nel gestionale TeamSystem Wine, un software completo che consente di ottimizzare tutte le fasi della produzione: vinificazione, imbottigliamento e logistica.