La flessibilità degli impianti produttivi e la capacità di programmazione sono le risposte più efficaci ai picchi stagionali e alle richieste di customizzazione che caratterizzano attualmente il settore Food & Beverage.

I trend del Food & Beverage

Come in altri comparti merceologici, infatti, anche nell’industria alimentare e delle bevande si sta assistendo a una progressiva necessità di personalizzazione dei lotti di produzione in base alla domanda dei consumatori. Da qui il proliferare di packaging realizzati in diversi materiali e formati, finalizzati sia a una conservazione ottimale degli alimenti sia alla differenziazione dei prodotti a scaffale, contribuendo alla creazione dell’identità del marchio.

L’aumentato commercio elettronico sta, inoltre, determinando un aumento dei pacchi da consegnare ma spesso gli imballaggi superano per dimensione le merci che contengono, tanto da richiedere tecnologie capaci di tagliare il packaging esterno per adattarlo alle dimensioni reali delle merci imballate.

Insomma, i produttori del settore devono fronteggiare una complessità crescente fornendo un’offerta estremamente variabile, sia per tipologia di imballaggio sia per quantitativo di ordini che sono soggetti a picchi stagionali (si pensi banalmente all’aumento dei consumi di bibite durante i mesi estivi o degli alimenti tipici della tradizione natalizia, come panettone o pandoro, nei mesi di dicembre e gennaio). La variabilità delle merci e dei flussi produttivi impone alle aziende del Food & Beverage un alto grado di flessibilità; al suo fianco, devono necessariamente trovarsi l’efficienza (per tagliare sui costi garantendo qualità di processo e puntualità nelle consegne) e la compliance normativa in termini di sicurezza e tracciabilità.

 

Flessibilità per i picchi stagionali

Com’è dunque possibile la realizzazione di impianti che si adattino facilmente alle necessità produttive? Il focus in fase di progettazione va messo anzitutto sulla scelta di sistemi di automazione e azionamento in grado di assicurare modularità e facilità di configurazione in base alla tipologia di prodotto, imballaggio e quantitativo, senza la necessità di modifiche strutturali ma semplicemente attraverso la riprogrammazione di alcuni parametri dei macchinari.

Anche il ricorso ormai sempre più frequente agli AGV (i veicoli a guida autonoma) e alle tecnologie per il trasporto mobile durante tutto il processo fino al confezionamento contribuisce alla flessibilità degli stabilimenti alimentari, creando percorsi dinamici adattabili alle più svariate esigenze logistiche e produttive.

 

IoT per risposte real-time

Da non sottovalutare, ai fini di una gestione efficace dei picchi produttivi, l’introduzione dei nuovi modelli di Smart Manufacturing anche nel settore Food & Beverage: grazie alla rete di sensori distribuiti all’interno delle fabbriche e alla conseguente connettività, è possibile tracciare i prodotti e monitorare le macchine lungo tutta la supply chain.

L’ingresso delle tecnologie IT e la progressiva digitalizzazione nelle Operations sta portando a un nuovo modo di concepire i workflow produttivi e distributivi. Non solo si innescano meccanismi real-time nella ricezione e gestione degli ordini grazie all’integrazione dei sistemi informativi di clienti, partner e fornitori, ma i processi stessi guadagnano in efficienza; questa aumentata efficienza è ottenuta attraverso l’Internet of Things, grazie al monitoraggio e al controllo da remoto degli asset, con la possibilità di innescare anche meccanismi di manutenzione predittiva (la capacità di raccogliere e analizzare informazioni real-time sulle macchine tramite sensori e software analitici che permette di pianificare interventi manutentivi ancor prima che occorra il guasto).

La visibilità immediata su ordinativi, risorse produttive e processi logistici consente la pianificazione efficiente dei flussi di lavorazione e di consegna, mettendo nelle mani delle aziende del Food & Beverage strumenti efficaci per l’amministrazione dei picchi produttivi stagionali. Inoltre, i progressi nelle tecnologie di Big Data Analytics, Artificial Intelligence e Machine Learning permettono di affinare sempre di più le previsioni relative a ordini, approvvigionamenti e consumi, potenziando ulteriormente la capacità di programmazione delle aziende.

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