Il controllo qualità alimentare, insieme alle innovazioni in ambito agroalimentare, è sempre più digitale, grazie al ricorso alle soluzioni Internet of Things (IoT), all’uso di QR code e codici a barre evoluti, all’introduzione di tecnologie per analizzare i Big data, l’utilizzo di blockchain, tutte tecnologie che aiutano le aziende a essere più trasparenti nell’ambito della tracciabilità alimentare.
Cos’è il controllo della qualità alimentare
Il controllo di qualità alimentare è il processo di monitoraggio, analisi e verifica delle materie prime impiegate nell’industria alimentare in piena conformità degli standard qualitativi e di sicurezza previsti dalle normative (comprese quelle Iso e protocollo Haccp) e dai regolamenti delle aziende del settore agroalimentare.
Cosa fa il tecnico del controllo qualità nel settore alimentare
Il tecnico del controllo qualità alimentare è un esperto che deve garantire la conformità degli standard qualitativi e di sicurezza previsti per le materie prime utilizzate nei processi produttivi, nelle fasi della lavorazione e nei prodotti finali.
Questa figura professionale deve assicurare sicurezza e continuità dei controlli durante tutte le fasi del processo produttivo, dunque deve possedere competenze:
- nella chimica, chimica tossicologico e microbiologia;
- nella normativa Iso e protocollo Haccp;
- in ambito tecnologico e conoscenze d’ingegneria chimica.
Come funziona il controllo qualità alimentare
Il controllo qualità alimentare nel processo produttivo si suddivide in tre fasi:
- la fase di analisi e test di laboratorio sui prodotti nel corso di tutte le fasi della loro lavorazione: sulle materie prime, sul prodotto semilavorato e sul prodotto finale;
- il tracciamento dei processi per ottimizzarli sia sotto il profilo qualitativo sia logistico;
- la verifica dell’aderenza agli standard di qualità e delle peculiarità del prodotto finale in base ai criteri stabiliti dall’azienda in conformità delle regole interne e delle leggi.
Le 7 dimensioni della qualità alimentare
L’Osservatorio Smart AgriFood della School of Management del Politecnico di Milano ha elaborato l’Eptagono della qualità alimentare, basato su sette pilastri, di cui i primi quattro attribuibili al prodotto e gli ultimi tre al processo:
- sicurezza (per esempio l’analisi della quantità di residui di agrofarmaci, medicinali veterinari, additivi alimentari presenti nel prodotto);
- salute (aspetti nutrizionali e legati alla salute: il calcolo di calorie, l’assenza di allergeni per gli intolleranti a lattosio e glutine, l’apporto di probiotici, Omega 3 ed altri elementi che arricchiscono il prodotto per chi soffre di alcune carenze);
- aspetti organolettici (la sfera legata alla percezione, come aroma e gusto – consistenza al palato, sapore, profumo eccetera – e quella connessa all’aspetto estetico (consistenza al tatto, freschezza, dimensione, packaging, colore eccetera);
brand e aspetti economici: marchio, prezzo, canale di vendita (Gdo, negozi specializzati, discount eccetera); - provenienza: luogo di produzione e marchi di qualità territoriali come etichette Dopo e Igp;
- metodo di produzione: tradizionale, biologico eccetera;
- dimensione etica: caratteristiche legate alla sostenibilità ambientale (riduzione delle emissioni di CO2, del consumo di acqua, degli sprechi eccetera), alla sostenibilità sociale (tutela dei lavoratori, del patrimonio culturale eccetera) e rispetto del benessere animale.
Soluzioni IOT per il controllo qualità alimentare
I dispositivi IoT (+63% nel mercato agrifood nel biennio 2019-2020, secondo l’Osservatorio Smart AgriFood della School of Management Politecnico di Milano) sono soluzioni che trovano crescente applicazione nel campo del controllo della qualità alimentare, perché assicurano il monitoraggio e la verifica di parametri, evitando rischi come la selezione manuale del prodotto finito nelle linee produttive.
I sensori IoT permettono di disporre di informazioni conoscitive in tempo reale e raccogliere dati lungo tutte le fasi; e i dati raccolti con la sensoristica aggiuntiva sono in grado di migliorare i processi.
I sensori IoT di visione artificiale
L’industria alimentare si scontra con una gamma di problematiche di verifica e controllo in relazione alla qualità dei prodotti finiti. Quando il controllo qualità alimentare riguarda prodotti impacchettati in scatole o in vaschetta, possono essere d’aiuto le applicazione IoT con sensori di visione artificiale.
I sensori di visione artificiale si suddividono in due tipologie:
- profilometri;
- sensori telecamere a visione stereoscopica.
Entrambe le tipologie di dispositivi IoT consentono di effettuare controlli morfologici sui prodotti finiti:
- possono valutare il riempimento, nel caso di prodotti da forno;
- sono in grado di conteggiare i prodotti dentro gli spazi delle confezioni, per verificare che, in fase di impacchettamento, biscotti o pasticcini siano inseriti nei contenitori a più comparti individuali;
- sono capaci di verificare il porzionamento corretto del cibo, ispezionando il sottovuoto, il packaging finale, in caso di imballaggi complessi.
Per evitare la formazione di agenti patogeni, in grado di provocare danni alimentare, sensori IoT possono verificare il rispetto delle condizioni ottimali della conservazione di alimenti. In particolare, imballaggi smart integrano sensori in grado di monitorare la qualità del cibo, tracciando dati come la quantità di eventuali agenti patogeni, dei gas, dell’umidità e della temperatura.
I sensori del settore alimentare
I sensori gas, applicati a piccoli campioni di frutta o verdura, abbinati a un LabVIEW Graphic User Interface e sfruttando la trasmissioni dati ZigBee, possono rintracciare la presenza di batteri e agenti patogeni potenziali.
Esistono sensori per verificare lo stato di ossidazione dei lipidi, la presenza/ proliferazione di micro-organismi e la traspirazione di alimenti freschi.
La multinazionale italiana della pasta, Barilla, ha applicato sensori al processo molitorio, accanto a selezionatori ottici in grado di identificare e scartare i prodotti non conformi.
Tracciabilità, monitoraggio e controllo con un software gestionale
A trainare il mercato italiano dell’Agricoltura 4.0, secondo l’Osservatorio del Politecnico di Milano, che vale 450 milioni di euro, sono i sistemi di monitoraggio e controllo di mezzi e attrezzature (39%), software gestionali (20%) e macchinari connessi (14%).
I software gestionali si occupano della gestione dei dati: il 72% delle soluzioni riguarda software per l’analisi avanzata dei dati, il 61% è rappresentato da piattaforme software dedicate a dati generati da diverse fonti e il 50% è legato a strumenti che utilizzano Internet of Things (in aumento del 6% rispetto al 2018).
Il software gestionale per il controllo della qualità alimentare coniuga le tradizionali funzioni da ERP (dedicato alla gestione integrata di tutta la filiera produttiva) con moduli e integrazione con sistemi di terze parti.
Un software gestionale è equipaggiato con sistemi di controllo per monitorare le fasi di produzione, anche direttamente dal reparto, e integra tutti i dispositivi lungo la supply chain.
Le tecnologie di ispezione tradizionali si limitano a raccogliere dati su peso, volume e colore. Informazioni comunque utili al fine del controllo qualità alimentare.
Le caratteristiche del software gestionale
Funzioni ad hoc nel software gestionale consentono di:
- tracciare e rintracciare tutti gli ingredienti impiegati nelle fasi di lavorazione;
- controllare i processi di lavorazione per prevenire i rischi di cross contamination;
- gestire ordini di materie prime e produzione;
- tracciare tutti i lotti prodotti, in caso di necessità di ritiro tempestivo dalla distribuzione, quando si segnalano rischi legati alla salute e mancanza di aderenza agli standard.
Infine, il software gestionale nell’ambito del controllo della qualità alimentare può anche avere funzioni touch-screen e collegamento a bilance, codici a barre ed etichettatrici, per essere usato in reparto. Può tracciare i componenti, dalle materie prime o semilavorati fino alla vendita. Può gestire cali di peso con connessione ai macchinari e può gestire i dati dalle linee produttive.
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Articolo originariamente pubblicato il 10 Nov 2021
