Ottimizzazione dell'Utilizzo dei Dati per Migliorare le Operazioni in Vigna e in Cantina
Il progetto GO-SmartData mira a migliorare l'industria vinicola in Toscana attraverso l'introduzione di tecnologie innovative. L'obiettivo è garantire la qualità del vino dalla raccolta dell'uva fino al prodotto finito, utilizzando l'analisi dei dati e l'Internet delle cose (IoT).
Il fulcro del progetto è uno spettrofotometro prototipale che misura in continuo e in tempo reale il contenuto di polifenoli, flavonoidi e antociani nelle uve e nel vino. Lo spettrofotometro lavora nelle regioni spettrali del visibile e del vicino infrarosso (VIS-NIR) ed è progettato per essere portatile, utilizzabile direttamente in vigna o in cantina.
La tecnologia VIS-NIR è supportata dall'Internet delle cose (IoT), consentendo la raccolta di dati e la loro trasmissione in tempo reale a un Sistema Informativo Analitico basato su Web GIS e Sistemi di Supporto Decisionale (DSS). Questo consente il monitoraggio costante del contenuto di polifenoli e l'automazione dei processi produttivi, garantendo elevati livelli qualitativi.
L'innovazione offre una soluzione economica e veloce per migliorare la qualità del vino, eliminando la necessità di costose analisi tradizionali. Questo aiuta le aziende vinicole a essere più competitive e sostenibili.
Il prototipo dello spettrofotometro e l'uso dell'IoT possono essere facilmente adottati da altre aziende vinicole, consentendo loro di migliorare la qualità dei loro prodotti e di risparmiare tempo e denaro.
Tenuta di Frassineto srl
L’azienda agricola Tenuta di Frassineto è un’impresa familiare che conduce a titolo di proprietà una superficie complessiva (compresi i fabbricati) di circa 500 ettari di cui 30 di vigneti, 70 di seminativi coltivati con metodo biologico e i restanti coltivati a secondo la tecnica dell’agricoltura integrata.
Già dai primi del 1900 la Tenuta di Frassineto era specializzata nella selezione e creazione di sementi di grano con metodi avanzati.
Anche attualmente nella scelta delle colture si prediligono quelle ad alto valore aggiunto (colture da seme), che quindi necessitano di soluzioni tecniche più moderne e di una gestione ad alto contenuto professionale. Per quanto riguarda la produzione di vino si impiegano soluzioni avanzate e sistemi di gestione computerizzata che permettono di realizzare un controllo di tutte le fasi di lavorazione, al fine di assicurare una completa sicurezza alimentare.
In questo modo i prodotti finali sono vini di qualità che puntano anche ad esportare verso i mercati esteri.
Nella gestione aziendale obiettivi primari sono un’elevata qualità dei prodotti, un’attenta gestione del patrimonio ambientale e paesaggistico, l’utilizzo delle più moderne tecniche sia nella fase di produzione sia nella vinificazione, l’uso sostenibile delle risorse naturali e degli input produttivi.
Altre informazioni
Strada Vicinale del Duca, 14
52100 Frassineto AR
Italia
Ottimizzazione dell'utilizzo dei dati per migliorare le operazioni nelle vigne e nelle cantine
Le aziende agricole, soprattutto quelle vitivinicole, che vogliono essere competitive in un mercato globale devono per forza sottoporsi a un processo di digital trasformation, in grado di offrire innovazioni che consentano di incrementare il valore aggiunto.
Per ottenere questo risultato, è possibile utilizzare metodologie già esistenti. Grazie all’analisi dei dati e all’applicazione di modelli IoT, è possibile tracciare l’intera filiera dalla raccolta dell’uva fino alla tavola. In questo modo è possibile valorizzare la produzione, aumentando il livello di sicurezza alimentare nei confronti del consumatore, che è disposto a riconoscere un valore maggiore al prodotto.
In tale contesto si inserisce il progetto GO-SmartData, per la gestione intelligente dei dati nelle attività in vigna e cantina, il cui obiettivo è quello di rendere più competitivo il contesto produttivo vitivinicolo della Regione Toscana attraverso l’introduzione di importanti innovazioni di processo e di prodotto. In particolare:
- introduzione di un Sistema Informativo Analitico di tipo Web GIS, Sistemi di Supporto Decisionale per la gestione della qualità (per il monitoraggio delle fasi di trasformazione tecnologica del prodotto, a partire dalla materia prima e attraverso ogni fase del processo);
- diffusione dei dati raccolti e dei risultati via Web, attraverso l’applicazione di modelli di tipo internet of things (IoT), per la tracciabilità dei processi e dei prodotti lungo tutta la filiera vitivinicola, comprese le fasi di distribuzione, con il fine ultimo di garantire la qualità del prodotto e la sicurezza per il consumatore;
- incrementare il valore aggiunto associato al prodotto e concepito come tale dal consumatore finale, dovuto al miglioramento e alla garanzia di predeterminati livelli qualitativi;
- aumentare la competitività dei singoli produttori operatori di filiera, in contesti nazionali e internazionali, anche in considerazione della recente normativa sulla Sostenibilità Agenda 2030 di tipo economico, sociale ed ambientale.
Per realizzare quanto sopra, fulcro del progetto Go-Smart Data è stata la realizzazione e la messa a punto di uno spettrofotometro prototipale per la misurazione in continuo e in tempo reale del contenuto di polifenoli, flavonoidi e antociani in campo e in cantina. Questo con lo scopo ultimo di ottenere vini con migliori caratteristiche qualitative.
Lo spettrofotometro prototipale lavora nelle regioni spettrali del visibile e del vicino infrarosso (VIS-NIR). E’ sviluppato in modo da essere portatile, e utilizzabile direttamente in vigneto o in cantina. L’estrema facilità di utilizzo lo rende estremamente versatile e lo rende idoneo per il monitoraggio di polifenoli, antociani e flavonoidi da qualsiasi operatore della filiera e nel corso di tutte le fasi produttive: da quelle relative alla maturazione delle uve, alle fasi di fermentazione fino ad arrivare ai vini finiti o in invecchiamento. Inoltre, la tecnologia non distruttiva NIR, non comportando il deterioramento del campione e l’utilizzo di solventi chimici, risulta una tecnologia a basso impatto ambientale.
Il sensore a tecnologia VIS-NIR è supportato dalle tecnologie IoT che permettono la raccolta dati parte di un Sistema Informativo Analitico di tipo Web GIS di Supporto Decisionale (DSS) e di diffusione in Cloud dei risultati. L’applicazione dell’IoT ha lo scopo di raccogliere ed elaborare i dati raccolti in Cloud e la restituzione dei risultati all’operatore in tempo reale. Il prototipo VIS-NIR è dunque completo di hardware contenente funzioni, modelli e algoritmi atti all’elaborazione, gestione e trasferimento dei dati in tempo reale.
Il prototipo opera con lunghezze d’onda del Near Infrared (NIR) mel range che copre tra i 1370 e i 2140 nm, mediante tre bande integrate che si affidano alla rilevazione spettrale di tre sensori in serie, montati sovrapposti. I dati spettrali vengono raccolti dall’operatore direttamente dalle vasche di vinificazione o dai contenitori di stoccaggio, in cantina. Gli spettri registrati dal prototipo vengono immediatamente e automaticamente inviati al sistema in cloud nel quale sono precaricati i modelli statistici predittivi e trasformati in valore numerico (quantità di polifenoli, antociani e flavonoidi). L’informazione ottenuta viene restituita, in tempo reale, all’operatore di cantina tramite, attualmente, invio sulla piattaforma software operativa per gli obiettivi del progetto, con l’intento di deviare, in futuro, le informazioni direttamente su smartphone o laptop dell’utilizzatore. Questo permette un monitoraggio rapido e costante del contenuto di polifenoli con una possibile automazione dei processi, e garanzia di una maggiore efficienza dei processi di produzione e di elevati livelli qualitativi.
Per lo sviluppo dei modelli predittivi caricati sul cloud, l’acquisizione degli spettri VIS-NIR è avvenuta su molteplici campioni di uve in maturazione, mosti in fermentazione e di vini finiti. Al fine di verificare l’affidabilità e la capacità di lettura del prototipo, gli spettri sono stati, in prima battuta, confrontati con gli spettri ottenuti da spettrofotometri già commercialmente utilizzati (NIRAOTF e BlueWave VIS-IR). Le misurazioni spettrali sono poi state affiancate ad analisi di tipo analitico/distruttivo per la misurazione del contenuto reale di polifenoli, flavonoidi e antociani totali. Successivamente, tramite la correlazione tra misure tradizionali e misure spettrali, sono stati costruiti e validati modelli statistici predittivi. La validazione è avvenuta analizzando gli scostamenti dei dati che il modello restituisci in previsione grazie ai risultati delle analisi eseguite tramite VIS-NIR, rispetto a quelli ottenuti tramite risultati della chimica analitica. Da questa elaborazione dei dati è stato possibile costruire tre diversi modelli predittivi per i tre diversi parametri di interesse: polifenoli, flavonoidi a antociani totali. Questi modelli vengono caricati sulla piattaforma in Cloud e utilizzati per la restituzione del valore numerico all’operatore.