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04 agosto 2022

Il futuro della sicurezza alimentare è ‘data-driven’.

Poiché la catena di approvvigionamento alimentare globale diventa sempre più complessa, l'industria alimentare deve integrare soluzioni basate sui dati espandendo l'adozione di tecnologie che consentano la raccolta, lo scambio e l'analisi dei dati. Abbiamo già visto la potenza dei dati sulla sicurezza alimentare e sulla tracciabilità nel creare modelli predittivi e preventivi a beneficio della salute pubblica. Ora, per andare avanti, le parti interessate di tutto il settore devono condividere le loro scoperte e lavorare in modo collaborativo per aumentare continuamente lo standard delle pratiche di sicurezza alimentare in tutto il mondo.

"Una migliore sicurezza alimentare inizia e finisce con dati migliori", ha dichiarato il vice commissario della FDA Frank Yiannas durante un discorso pronunciato in occasione della Giornata mondiale della sicurezza alimentare 2022, che ha sottolineato l'immenso potere dei dati nel nostro sistema alimentare. I dati digitalizzati sulla tracciabilità sono fondamentali non solo per un richiamo efficiente, ma anche per l'analisi delle cause di malattie di origine alimentare. I dati relativi al movimento dei prodotti, alle prestazioni e all'ambiente, se aggregati e analizzati, sono in grado di generare preziose informazioni sulle tendenze e di informare le iniziative di miglioramento continuo della sicurezza alimentare.

Abbracciando le opportunità offerte da dati migliori, la FDA ha incorporato i temi della condivisione dei dati, della qualità dei dati e dell'analisi dei dati in ciascuno degli elementi fondamentali del New Era for Smarter Food Safety Blueprint. Le aziende del settore alimentare rispecchiano questo orientamento, integrando le iniziative basate sui dati nei loro obiettivi organizzativi. Di seguito sono riportate alcune delle tecnologie più recenti ed emergenti che entrano nel settore della sicurezza alimentare e della tracciabilità per sostenere gli sforzi del settore di sfruttare la potenza dei dati.

I dispositivi IoT facilitano la raccolta dei dati

Sebbene le attività di raccolta dei dati si basino spesso sul lavoro umano, l'uso di dispositivi connessi a Internet per raccogliere dati sulla sicurezza e sulla tracciabilità degli alimenti si sta espandendo in tutto il settore alimentare e delle bevande.

I sensori a livello di raccolto possono essere utilizzati per monitorare le condizioni climatiche sul campo, avvisando automaticamente gli agricoltori degli eventi meteorologici che possono influire sulla qualità e sulla sicurezza delle colture alimentari. Gli impianti di lavorazione utilizzano sensori per monitorare la temperatura degli ingredienti e delle materie prime durante il processo di produzione, mentre i fornitori di servizi logistici utilizzano la tecnologia IoT per il monitoraggio della catena del freddo.

Gli scanner per l'identificazione a radiofrequenza (RFID) possono essere utilizzati per tracciare i movimenti dei prodotti alimentari etichettati, supportando gli sforzi di tracciabilità alimentare end-to-end lungo tutta la catena di approvvigionamento. La gamma di sensori, telecamere, scanner e altri dispositivi IoT consente agli operatori del settore alimentare di accedere e raccogliere serie di dati più complete rispetto a quelle raccolte con il lavoro umano.

I dati raccolti da questi dispositivi possono essere utilizzati per gestire in tempo reale le deviazioni in materia di sicurezza alimentare, richiamare rapidamente i prodotti non sicuri e creare modelli predittivi di grande valore.

Gli standard tecnici emergenti promuovono la comunicazione dei dati

La tracciabilità inizia con la raccolta dei dati, ma non finisce qui. Con catene di fornitura complesse e multiparte che si estendono in tutto il nostro sistema alimentare globale, la comunicazione dei dati è fondamentale per la tracciabilità end-to-end.

Gli standard dei dati e i protocolli di comunicazione facilitano lo scambio continuo di dati tra i partner commerciali. Pubblicato nel luglio 2022, lo standard EPCIS 2.0 di GS1 fornisce alle aziende un modo standardizzato di acquisire e condividere i dati di tracciabilità. Questo presenta un linguaggio comune per catturare il cosa, il dove, il quando, il perché e il come degli eventi della catena di fornitura. I sistemi digitali che scelgono di parlare la stessa "lingua" consentono una comunicazione interoperabile, semplificando il flusso di dati da un capo all'altro della catena di approvvigionamento. Questi sistemi possono contribuire a ridurre l'incidenza e la gravità dei focolai grazie a richiami e indagini più rapidi e accurati.

AI e Machine Learning per una migliore analisi dei dati

Con grandi quantità di dati a portata di mano, molte organizzazioni si rivolgono all'intelligenza artificiale per analizzare e utilizzare i dati sulla sicurezza alimentare.

Durante il podcast FDA TechTalk del 2022, Maria Velissariou, vicepresidente della ricerca e sviluppo aziendale globale e chief science officer di Mars, Inc. ha parlato dell'uso dell'IA da parte dell'azienda nella gestione dell'aflatossina, una tossina la cui prevalenza è destinata ad aumentare con il cambiamento climatico. I dati meteorologici, geospaziali e temporali vengono analizzati per creare modelli basati sull'intelligenza artificiale che prevedono la generazione di aflatossina nelle colture alimentari. Questo modello mira a fornire agli agricoltori gli strumenti e le informazioni necessarie per prevenire la formazione della tossina nei campi.

Anche le agenzie di regolamentazione stanno sfruttando le nuove tecnologie di analisi dei dati. Con due anni di dati sulle importazioni di prodotti ittici, la FDA ha utilizzato l'apprendimento automatico per sviluppare e pilotare un modello predittivo per l'identificazione di spedizioni di prodotti ittici non conformi. Il programma mirava a migliorare la capacità dell'agenzia di individuare i prodotti ittici che possono rappresentare un rischio per la sicurezza alimentare, consentendo un uso più efficiente delle limitate risorse per i test e le indagini sui prodotti. L'FDA intende applicare i principali insegnamenti tratti dal progetto pilota per esplorare i modelli predittivi con altri prodotti alimentari regolamentati.

Poiché la catena di approvvigionamento alimentare globale diventa sempre più complessa, l'industria alimentare deve integrare soluzioni basate sui dati espandendo l'adozione di tecnologie che consentano la raccolta, lo scambio e l'analisi dei dati. Abbiamo già visto la potenza dei dati sulla sicurezza alimentare e sulla tracciabilità nel creare modelli predittivi e preventivi a beneficio della salute pubblica. Ora, per andare avanti, le parti interessate di tutto il settore devono condividere le loro scoperte e lavorare in modo collaborativo per aumentare continuamente lo standard delle pratiche di sicurezza alimentare in tutto il mondo.

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