Osservatorio Smart Agrifood: prospettive, case history e best practices Agricoltura 4.0

La ricerca 2017 dell’Osservatorio Smart Agrifood del Politecnico di Milano sulla trasformazione digitale nell’agroalimentare: startup tecnologiche, Big Data Analytics, Blockchain e IoT per lo sviluppo dell’Agricoltura 4.0 con use case, esperienze e prospettive di sviluppo

Pubblicato il 29 Gen 2018

Per la prima volta, grazie al lavoro di ricerca dell’Osservatorio Smart Agrifood del Politecnico di Milano e del Laboratorio RISE dell’Università di Brescia, l’agricoltura italiana dispone di una fotografia dettagliata della situazione dell’innovazione digitale. Ma soprattutto, grazie all’analisi dei fenomeni, dei trend, delle case history e del lavoro delle startup, dispone anche di una visione delle tendenze in corso e delle prospettive di sviluppo.

Intanto va precisato che l’Innovazione Digitale nell’Agroalimentare investe diversi livelli della filiera: dalla produzione in campo alla distribuzione alimentare fino alla trasformazione, garantendo competitività a un settore chiave per l’economia italiana e per il Made in Italy.

Per approfondire l’argomento suggeriamo la lettura della cronaca dell’evento: Osservatorio Smart Agrifood: cosa serve per far decollare l’Agricoltura 4.0 in Italia del servizio legato alle opinioni e alle valutazione apparse sui sociale media: Osservatorio Smart Agrifood: l’Agricoltura 4.0 sui social media e il servizio di approfondimento sul ruolo dei Big data nell’agrifood: Osservatorio Smart Agrifood: prospettive, case history e best practices Agricoltura 4.0

La Ricerca 2017 dell’Osservatorio Smart Agrifood della School of Management del Politecnico di Milano e del Laboratorio RISE dell’Università degli Studi di Brescia ha concentrato la propria attenzione sulle soluzioni che sono in grado di dare un vantaggio competitivo a chi guarda all’innovazione digitale nell’ambito dell’agroalimentare, in tutte le sue dimensioni. I temi principali della ricerca sono:

L’Agricoltura 4.0: analisi degli scenari applicativi e di alcuni progetti rilevanti
Le Innovazioni a supporto della qualità e della sostenibilità alimentare
La Spinta innovativa delle startup digitali

Indice degli argomenti

Smartagrifood come la risposta alla crescente domanda di Food

Filippo Renga, Condirettore dell’Osservatorio Smart Agrifood

Nel prossimi 30 anni la crescita prevista del fabbisogno alimentare della popolazione mondiale sfiorerà il 60%. Addirittura entro il 2050 il fabbisogno di alimenti aumenterà con valori variabili tra il 59% e il 98%. Nello stesso tempo, la popolazione mondiale passerà da 7 a 9,2 miliardi di persone. E questa crescita è destinata a produrre un fabbisogno di calorie da parte dell’attuale popolazione. Secondo le analisi FAO-OCSE, per poter rispondere a questa domanda di alimentazione, entro il 2050 le produzioni agricole mondiali dovrebbero aumentare almeno del 70% rispetto ai livelli attuali. A fronte di questo panorama, l’innovazione digitale ha la grande responsabilità di trovare soluzioni che aiutino il pianeta a trovare una nuova sostenibilità.

Non è possibile, infatti, rispondere all’aumento di questo fabbisogno solamente tramite l’intensificazione delle terre coltivate o l’utilizzo di altre risorse agricole come possono essere ad esempio gli allevamenti. La crescita deve fare leva sull’Innovazione e sulla Digital Transformation, dunque sulla trasformazione dei processi, dei prodotti e del modo stesso di soddisfare ai bisogni delle popolazioni.

Un ruolo primario per l’Italia nell’innovazione agrifood

L’Italia ha la possibilità di svolgere un ruolo competitivo qualificandosi a livello di imprese: tanto che sono oltre 60 le startup censite in questo ambito che sono state finanziate negli ultimi 5 anni.

Va detto che la dimensione media delle aziende agricole italiane è ancora molto ridotta (mediamente in 12 ettari) rispetto alla Francia (58) e alla Repubblica Ceca (130). Il divario appare ancora è ancora più grande se la sfida è con gli Stati Uniti (178) e al Brasile (202). Ecco che il nostro Paese deve dedicare e utilizzare le proprie risorse puntando prima di tutto e soprattutto sulla qualità. Per questo l’innovazione digitale può garantire la qualità agroalimentare, non solo riducendo i costi di realizzazione di prodotti che già garantiscono elevati standard di qualità, come possono essere ad esempio tutti i prodotti DOP e i prodotti biologici, ma anche incrementando i ricavi grazie ad una maggiore riconoscibilità o garanzia di quanto proposto. Diverse imprese in Italia si stanno attivando in questo senso come ad esempio Auricchio, Barilla, Berlucchi, Coop, Finiper, Gruppo Italiano Vini, Latteria Plac Cremona, Latteria Soresina, Mutti, Oleificio Zucchi, Res Uvae) e anche le startup tecnologiche svolgeranno un ruolo importante.

Cosa si intende per Agrifood e Smart Agrifood – Fonte Osservatorio Smart Agrifood

Dall’Agricoltura di Precisione all’Agricoltura 4.0

Già dagli anni ’90, grazie a tecnologie satellitari, GPS e software sui macchinari, il settore dell’Agrifood ha visto diffondersi il concetto di Agricoltura di Precisione, finalizzata ad eseguire interventi agronomici mirati ed efficienti, tenendo conto delle effettive esigenze colturali e delle caratteristiche biochimiche e fisiche del suolo.

Oggi, grazie alla piena maturazione delle tecnologie e alla spinta dell’innovazione digitale, tale strategia si rinnova: attraverso l’Internet of Things e i Big Data Analytics, ad esempio, il Precision Farming è in grado di fornire e gestire più informazioni, in maniera più accurata e tempestiva, consentendo l’automatizzazione delle attività produttive altrimenti non collegate e integrate.

L’innovazione digitale lungo la filiera Agrifood. Fonte Osservatorio Smart Agrifood

L’Internet of Farming è un modo per rappresentare e definire l’Agricoltura Interconnessa che va sommata all’Agricoltura di Precisione per dare vita al concetto di Agricoltura 4.0. Con Agricoltura 4.0 si intende l’utilizzo armonico di diverse tecnologie finalizzate a migliorare la resa e la sostenibilità delle coltivazioni, la qualità produttiva e di trasformazione e le condizioni di lavoro.

Sulla base della ricerca dell’Osservatorio Smart Agrifood sono oltre 70 aziende in Italia che offrono oltre 200 soluzioni di Agricoltura 4.0

nel 50% dei casi non sono sviluppate per un settore agricolo preciso.
Il 73% delle soluzioni offerte in Italia sfrutta Big Data e Analytics
il 57% sistemi software di elaborazione e interfaccia utente
il 41% l’Internet of Things

La mappa del digital farming

Mappando l’offerta tecnologica in campo Agricoltura 4.0 in Italia, l’Osservatorio Smart Agrifood ha individuato più di 220 soluzioni offerte da più di 70 realtà imprenditoriali. La maggior parte delle soluzioni di Agricoltura 4.0 non è vincolata a un preciso settore agricolo: il 50% delle soluzioni offerte in Italia è utilizzabile a prescindere dal campo agricolo, mentre il 27% è rivolto al settore ortofrutticolo, il 25% al settore cerealicolo, il 16% al vitivinicolo. Ad oggi, solo l’11% delle soluzioni offerte abilita l’Internet of Farming, mentre il restante 89% supporta l’Agricoltura di Precisione. A conferma di ciò, circa l’80% delle soluzioni offerte è applicabile in fase di Coltivazione e solo il 12% supporta la fase di Pianificazione.

In termini di attività, il 48% delle soluzioni abilita la mappatura e il monitoraggio di terreni e coltivazioni, il 42% il monitoraggio e il controllo del movimento e delle attività di macchine e attrezzature in campo e il 35% l’irrigazione e la fertilizzazione mirata.

Dall’integrazione dei dati ai Big Data e agli Agridata

Il passo più importante verso l’Agricoltura 4.0 è nella integrazione e nella valorizzazione dei dati e delle tecnologie nelle aziende agricole. In un secondo momento, l’attenzione sarà indirizzata alle filiere.

I Big Data sono diventati una realtà concreta nel settore primario: in un anno, un trattore genera in media 1 terabyte di dati, ciò significa, in Italia, almeno 1 milione di gigabyte all’anno generati dai mezzi in campo, ai quali si devono aggiungere dati ambientali, da allevamenti, ecc. È necessario trasformare questi dati in informazioni, e perché vengano valorizzati, si deve adottare una logica di piattaforma integrata, che sappia farli confluire al loro interno, elaborarli, armonizzarli, a livello di aziende agricole e di filiera.

100 milioni di euro il valore dell’agricoltura 4.0 in Italia

Il mercato italiano dell’Agricoltura 4.0 sfiora i 100 milioni di euro, che corrisponde a circa il 2,5% di quello globale, generati da oltre 70 aziende vendor, in parte tradizionali e in parte emergenti, rompendo il trade-off tra efficienza ed efficacia, apportando benefici sia in termini di riduzione dei costi, sia in termini di qualità e resa del raccolto.

Il mercato è costruito da offerte in chiave digitale di attori tradizionali, come i fornitori di macchine e attrezzature, e da soluzioni proposte da attori emergenti come sono appunto le startup, i vendor ICT, i fornitori di rete dati, che offrono sistemi digitali innovativi e servizi di consulenza tecnologica o per la raccolta e l’analisi dei dati.

Il mercato di riferimento per la Smart Agrifood in Italia – Fonte Osservatorio Smart Agrifood

Ambiente, meteo, IoT, sensori: da dove arrivano i dati

L’Agricoltura 4.0 permette l’analisi incrociata di fattori ambientali, climatici e colturali, consentendo di stabilire il fabbisogno irriguo e nutritivo delle coltivazioni, prevenire patologie, identificare infestanti prima che proliferino, ecc.; di conseguenza è possibile intervenire in modo mirato, risparmiando risorse materiali e temporali ed effettuando interventi più efficaci, che incidono positivamente sulla qualità del prodotto finito.

Nonostante il recente report Agriculture, forestry and fishery statistics riconosca all’Italia il ruolo di seconda potenza agricola in UE (13,2% del valore della produzione UE), davanti alla Germania (13,1%), alle spalle della sola Francia (in testa con il 17,4%), solo l’1% della superficie coltivata complessiva italiana è gestito con sistemi di Agricoltura 4.0.

Quali sono gli ostacoli allo sviluppo del digital farming

I freni all’adozione dell’Agricoltura 4.0 in Italia sono diversi e spesso si intrecciano tra loro stessi:

Barriera culturale nei confronti dell’innovazione: c’è una divergenza tra esperienza e preparazione, le aziende agricole agiscono da follower (“vediamo se funziona prima di muovermi”) più che da early adopter (“mi ci butto prima degli altri, per costruirmi un vantaggio competitivo”)
Consapevolezza limitata: ancora non si comprendono pienamente quali benefici può portare l’Agricoltura 4.0
Immaturità da parte degli attori dell’offerta: i soggetti interessati si stanno strutturando al fine di offrire soluzioni effettivamente in linea con i fabbisogni delle aziende della domanda (da sempre abituate a intrattenere relazioni con pochissime e consolidate aziende)
Dimensione media delle aziende agricole: secondo un rapporto Eurostat del 2015, la dimensione media aziendale è inferiore ai 12 ettari coltivati, dato decisamente inferiore a quello di altri paesi (dimensioni inferiori si traducono in maggiori difficoltà ad investire e ad apprezzare i benefici delle tecnologie di precisione)

Il ruolo primario della formazione per creare gli skill Agricoltura 4.0

Emerge quindi con forza la necessità di lavorare sulla formazione, ma prima ancora sull’informazione e sulla sensibilizzazione delle aziende agricole. Per poter apprezzare pienamente i potenziali benefici della Rivoluzione 4.0, è necessario partire dalle case history e dalle best practices delle aziende che hanno sviluppato progetti di Smart Agrifood come Porto Felloni, Tenuta Santa Scolastica, Res Uvae e Berlucchi.

Case history – Porto Felloni: dal precision farming ai Big Data

Sino a qualche anno fa era difficile trovare aziende italiane impegnate in progetti di Agricoltura di Precisione. La ferrarese Porto Felloni di Lagosanto è una realtà che ha saputo anticipare i tempi fare sperimentazione anche quando l’innovazione tecnologica nel primario era guardata con scetticismo. Proprio per questa sua capacità di sperimentare si è trovata pronta quando il digitale è “diventato più accessibile”, ovvero quando le soluzioni del precision farming hanno iniziato ad adottare su larga scala strumenti come IoT e Analytics. Ma facciamo un passo indietro per vedere i punti qualificanti di questa case history. L’azienda ha una superficie coltivata di 500 ettari con una forte presenza di coltivazioni di mais (60%), ortaggi (30%) e frumento 10%. Già nel 1997 approccia l’Agricoltura di precisione per ridurre i costi e aumentare la redditività, con un focus forte sul miglioramento della qualità del raccolto e delle condizioni di lavoro.

Un altro obiettivo importante era quello di indirizzare un rapporto diverso con l’ambiente, più sostenibile e più attento all’uso delle risorse. Porto Felloni ha avviato così un percorso Agricoltura 4.0, focalizzando l’attenzione sullo studio della variabilità dei propri terreni, attraverso mappe di prescrizione e con la distribuzione di tutti i componenti produttivi basata sul concetto di precisione. Dosi variabili in funzione delle condizioni del terreno, meteorologiche, di lavoro.

Con questo percorso l’azienda ha ottenuto un risparmio di circa il 30% sul concime utilizzato e un aumento della produzione di mais del 20%. Inoltre, attraverso un software per l’elaborazione di mappe, sistemi informativi gestionali, sistemi di guida satellitare semi-automatica, seminatrici e irroratrici a dose variabile, Porto Felloni ha dato vita a una gestione aziendale integrata per il controllo delle persone, dei macchinari e dei prodotti. In questo modo ha raggiunto un controllo preciso anche di tutti i costi e ha posto le condizioni per attuare forme di tracciabilità e rintracciabilità di tutte le lavorazioni svolte che sono tra i punti qualificanti di questa case history.

Grazie all’agricoltura di precisione e al digitale, Porto Felloni ha poi migliorato la gestione agronomica introducendo l’utilizzo di modelli previsionali per le malattie e con l’utilizzo di immagini sia satellitari sia da droni, per il monitoraggio dello stato di salute, fisiologico e nutrizionale delle colture e per portare nuove informazioni a livello di precisione sulle mappe a dose variabile.

Case history – Res Uvae: Big Data e sistemi di supporto alle decisioni

Per Res Uvae il vitivinicolo ha bisogno prima di tutto di una attenta analisi dei dati e di strumenti per il supporto alle decisioni. L’azienda piacentina, che opera nella produzione di vini, vanta una una superficie coltivata di 16 ettari, destinati alla produzione di vini come Barbera, Gutturnio, Merlot, Cabernet Sauvignon e Ortrugo. Il progetto di innovazione di Res Uvae si è indirizzato verso la implementazione di sistema di supporto alle decisioni (DSS) in grado di mettere a disposizione dell’agronomo aziendale una serie di dati fondamentali per aumentare costantemente la qualità del prodotto finale.

Dai dati ambientali a informazioni utili alla gestione sostenibile del vigneto.

Grazie a questi strumenti, Res Uvae ha raggiunto un risparmio dei trattamenti in campo e un miglioramento degli indici di sostenibilità sostenibilità grazie a un maggiore rispetto dell’ecosistema ambientale. La società è arrivata a risparmiare circa 300 euro all’anno per ogni ettaro e ha avviato la sperimentazione di un “sistema integrato di monitoraggio”, capace di comunicare con il DSS, e di integrare fonti diverse di dati: dalle condizioni del suolo e delle piante alle condizioni metereologiche e micrometeorologiche. Grazie alla raccolta di dati da sensori Internet of Things wireless in campo, da satelliti e droni utilizzati come strumenti di remote sensing e da attrezzature sempre più intelligenti come i trattori, gli atomizzatori, gli spandiconcime. Accanto a questi strumenti nella case history di Res Uvae ci sono ci sono poi anche i robot che nella forma di strumenti di proximal sensing guidati da GPS permettono di raccogliere dati e agire con precisione sul territorio. Questo sistema si pone l’obiettivo di fornire un aggiornamento in real time su tutte le informazioni chiave per la gestione della coltura con un vero approccio multimediale.

Case history – Tenuta Santa Scolastica: meno sprechi più qualità con il monitoraggio del vigneto

Rimaniamo nel vitivinicolo con la case history della Tenuta Santa Scolastica di Reggio Emilia. Con una tenuta coltivata a Pinot Nero, Tenuta Santa Scolastica ha deciso di indirizzare una innovazione verso l’Agricoltura 4.0. L’azienda ha puntato su una soluzione di monitoraggio del vigneto che si pone l’obiettivo di prevenire la formazione di patogeni e malattie della vite come la Peronospora, la Botrite, l’Oidio recuperando dati da sensori in campo e con strumenti di analisi dei dati. Grazie a specifici algoritmi che indicano il momento opportuno per effettuare l’intervento antiparassitario.Tenuta Santa Scolastica ha migliorato la redditività, ha ridotto il numero di interventi in campo e ha ridotto gli sprechi di antiparassitari. ma soprattutto questi risultati hanno permesso altresì di aumentare la qualità del proprio prodotto.

Case history – Berlucchi: mappe di vigore e precision farming digitale per aumentare la qualità

Marchio conosciuto e rinomato, Berlucchi è una realtà della Franciacorta e una case history del digitale nel vitinicolo con un progetto su vasta scala di precision farming. L’azienda lavora qualcosa come 550 ettari di vigneto suddivisi in 800 appezzamenti tra vigneti di proprietà e vigne condotte da agricoltori che conferiscono le uve all’azienda. Circa una ventina di anni fa l’azienda inizia un progetto di Agricoltura di Precisione, inizia a implementare le mappe di vigore e poi sperimenta i primi prototipi di macchine spandiconcime a rateo variabile, proprio per dosare le differenze tra i diversi vigori rilevati tramite l’analisi delle mappe.

Da questa esperienza è arrivata l’indicazione che dall’agricoltura di precisione potevano arrivare anche altri importanti vantaggi. L’analisi del vigore del vigneto non offriva solo benefici quantitativi associati a un minore spreco di risorse produttive come ad esempio i fertilizzanti. Il vigore poteva aiutare a ottenere una migliore omogeneità del vigneto e della vendemmia. Con la decisione di indirizzare la produzione verso un approccio biologico, si è avviato il coinvolgimento di diversi partner tecnologici e di ricercatori per lo studio di un prototipo in grado di dosare la sostanza organica, in sostituzione del concime chimico, in funzione dei dati provenienti dalle mappe di vigore. In questo modo Berlucchi utilizza il digitale per rispettare i disciplinari del biologico garantendo ugualmente gli standard qualitativi e l’efficienza dei sistemi a razione variabile.

Case history – Oleificio Zucchi: verso la Filiera 4.0

Passiamo dal vitivinicolo al mondo dell’olio con la case history digitale di Oleificio Zucchi. L’azienda ha puntato sul grande tema della tracciabilità di filiera e ha portato sul mercato il primo olio di oliva extravergine certificato sostenibile e completamente tracciato grazie a un progetto denominato “Filiera 4.0” con cui si è posta l’obiettivo di posizionarsi sul mercato dell’olio extravergine di oliva con un focus sulla qualità basato anche sulla tracciabilità dell’origine, della sostenibilità ambientale, sociale ed economica e degli aspetti nutrizionali e salutistici del prodotto.

Nato nel 2016, il progetto di Oleificio Zucchi ha permesso prima di tutto la raccolta di una grande quantità di dati provenienti da tutti gli attori della filiera (le Unioni Nazionali, le Organizzazioni Provinciali, i Frantoi, le aziende agricoli e naturalmente lo stesso Oleificio Zucchi). Ma non bastava avere “tanti dati”, il progetto voleva realizzare una reale tracciabilità del prodotto e voleva disporre di strumenti per valutare e certificare la sostenibilità e la qualità. Da qui anche la necessità di raccogliere dati relativi a tutte le fasi della filiera a partire dalla coltivazione delle olive alla loro raccolta, sino alla frangitura e e molitura. Ma anche dati dalla fase di lavorazione destinata alla commercializzazione, dall’imbottigliamento e delle stesse fasi legate al trasporto. Per tutti questi dati sono state attivate analisi per verificare che tutte le attività rispettassero i 150 requisiti richiesti dal disciplinare di produzione. E su questa piattaforma è stato realizzato un portale destinato all’inserimento dei dati messo a disposizione di tutti gli operatori di filiera che hanno scelto di partecipare al progetto di Oleificio Zucchi. Questa piattaforma è a sua volta pensata per l’integrazione con le piattaforme ERP e con le logistiche dell’azienda, in modo da completare tutto il percorso digitale del prodotto.

Ma il digitale può avere un ruolo importante anche a livello di comunicazione con il consumatore finale, che grazie ai dati raccolti e all’analisi può avere a disposizione tutta la storia della bottiglia di olio extravergine che ha acquistato inserendo, sul sito Zucchi, il codice posto sulla confezione.

Case history – IPNLF: tracciabilità sicura e immutabile con la Blockchain

L’International Pole and Line Foundation o IPNLF è una organizzazione internazionale che ha come obiettivo la definizione e la realizzazione di best practices nella filiera del tonno e che grazie alla collaborazione con startup Blockchain Provenance ha dato vita a un progetto di tracciabilità di filiera basato su una Blockchain espressamente pensata per l’agrifood.

Grazie al coinvolgimento di 8 aziende tutte attive nella produzione e nella distribuzione di tonno, è stato realizzato un progetto Blockchain che ha lo scopo di fornire garanzie relativamente all’origine e alla sostenibilità sociale in due specifiche filiere ittiche in Indonesia, caratterizzate da fenomeni importanti di illegalità.

La Blockchain ha permesso di rivedere completamente la vecchia impostazione sia a livello di raccolta dati sia soprattutto a livello di analisi degli stessi dati puntando in particolare sull’affidabilità nella certificazione dei dati e delle informazioni. Per gestire l’accesso ai mercati internazionali il sistema tradizionale prevedeva una raccolta di dati da parte dei pescatori, prevalentemente in modalità cartacea e in alcuni casi con supporto digitale in Excel. Questi dati dovevano poi essere scansionati e trasferiti alle aziende che si occupano della trasformazione e della lavorazione del pescato. I dati raccolti non permettevano verifiche importanti come ad esempio le pratiche lavorative piuttosto che il rispetto delle normative ambientali. Grazie alla soluzione basata sulla Blockchain è stato possibile ottenere una serie di risultati che possono essere così schematizzati:

semplificare le procedure di raccolta dati, aumentando le occasioni per raccogliere dati e riducendo i i tempi per tutti gli attori filiera a un costo ridotto (tutti gli attori della filiera. In particolare grazie al Mobile 3G è stato possibile gestire l’inserimento dei dati già al momento della pesca);
lavorare sulla qualità dei dati aumentando intanto la tipologia dei dati raccolti
ottenere benefici importanti a livello di riduzione delle inefficienze legate alla duplicazione dei dati
disporre di nuovi livelli di garanzia dal punto di vista della veridicità dei dati e della impossibilità, grazie alla Blockchain, di una loro manipolazione
aumentare le opportunità commerciali migliorando il rapporto di fiducia con il consumatore, che grazie alla Blockchain è nella condizione di accedere alle informazioni sull’origine del prodotto e sulle fasi di lavorazione

Le startup e la Smart Agrifood

Nel mondo dell’Agrifood le startup sono chiamate a svolgere un ruolo particolarmente importante. Da una parte lo sviluppo di nuovi prodotti e nuovi servizi e dall’altra con il supporto a processi di Open Innovation per l’industria di trasformazione le startup stanno contribuendo a portare innovazione un po’ a tutti i livelli. Secondo l’Osservatorio Smart Agrifood le startup sono dei veri e propri laboratori anche per la individuazione di nuovi modelli di business e per lo sviluppo di prodotti e soluzioni innovative.

L’ecosistema delle startup è anche per questo fondamentale per capire le prospettive della Smart Agrifood e dell’Agricoltura 4.0 nel nostro paese. La ricerca dell’Osservatorio sulle startup Smart Agrifood, guarda alle nuove aziende specializzate nell’innovazione tecnologica e digitale del settore agricolo e agroalimentare sia a livello internazionale sia a livello Italia.

Da questa analisi arriva un segnale molto positivo sia dal punto di vista della quantità delle startup coinvolte sia per quanto riguarda la tipologia di prodotti e i servizi offerti. Il censimento delle startup Smart Agrifood nate a partire dal 2011, ha permesso all’Osservatorio di identificare 481 nuove imprese internazionali. In questo gruppo l’Italia è molto ben rappresentata con una quota dell’11%, anche se con un finanziamento medio molto inferiore rispetto alla media delle startup internazionali.

L’analisi dell’Osservatorio porta a una suddivisione in tre grandi gruppi delle 481 startup del mondo Food:

Innanzitutto le 44 startup italiane finanziate e non
Le 182 startup internazionali finanziate attive a livello di filiera
Le 218 startup che sono invece orientate all’eCommerce

Tecnologie abilitanti a livello di soluzioni offerte dalle stanrtup internazionali – Fonte Osservatorio Smart Agrifood

Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Big Data

Se si fa partire l’analisi dal criterio dei finanziamenti si vede che l’attenzione e le aspettative più importanti vanno ad aziende come

Blue River Technology (con un finanziamento di 30 milioni di dollari) impegnata sul tema Machine Learning, come
Provenance (a sua volta con un finanziamento di 26,6 milioni di dollari), che ha lavorato a una piattaforma di knowledge sharing destinata a gestire in modo innovativo la tracciabilità e la qualità dei prodotti;
Granular (con un finanziamento di 24,9 milioni di dollari con investitori come Google Venture ), che ha portato l’attenzione sulla parte gestionale e sulla pianificazione delle attività agricole che integra tutti i dati raccolti in azienda

Va poi evidenziato che una quota vicina al 50% delle startup Smart Agrifood censite si occupa di eCommerce che hanno ricevuto finanziamenti pari a 2,7 miliardi di dollari e vedono una forte presenza di servizi di food delivery. Come già ampiamente testimoniato anche da questi dati il Nord America sta giocando un ruolo molto importante e rappresenta da solo il 52% delle startup censite

Gli investitori guardano con interesse a queste tipologie di soluzioni per le aziende agricole:

Soluzioni e applicazioni per il Farm management
Soluzioni e piattaforme per data analytics su immagini satellitari
Real time platform per analytics in Field

Dal punto di vista degli ambiti applicativi e delle tipologie di specializzazione, il “movimento” delle startup e dei finanziamenti sembra prendere forma attorno a questi segni distintivi:

Attenzione alla Qualità alimentare e alla sostenibilità
Utilizzo di Big Data Analytics
Sviluppo e integrazione di soluzioni per l’Agricoltura di precisione
Orientamento agli ambiti applicativi dell’Internet of Things e alla sensoristica di campo e in forma di “wearable“
Forte attenzione ai prodotti del settore Ortofrutticolo

Focalizzazione su Big Data e Agridata

I Big Data e gli Agridata sono il tema forte sul quale si sfidano tante startup sia in direttamente sia indirettamente. In particolare i Big data associati all’Agricoltura di Precisione e alla qualità alimentare, vedono lo sviluppo di progetti per il monitoraggio da remoto di colture, per controllare e gestire infrastrutture, per raccogliere dati da macchinari e per progettare interventi sempre più precisi (Agricoltura di Precisione) in termini di esigenze specifiche delle coltivazioni.

Importante segnalare anche l’utilizzo di Big Data indirizzati alla conoscenza delle preferenze dei consumatori finali e all’analisi dettagliata dei consumi stessi.

L’altro grande ambito di sviluppo in termini di startup è rappresentato dall’eCommerce. Un mercato in crescita anche nel nostro Paese dove si è assistito a uno sviluppo nello specifico di eCommerce Food del 37%.

Quattro sono oggi le categorie principali per quanto riguarda il mondo eCommerce agroalimentare:

L’ eCommerce Food, costituito da soluzioni destinate allo sviluppo di soluzioni per la vendita di prodotti agroalimentari ai consumatori finali, che raccoglie il 61% delle startup
La Food Delivery, gruppo rappresentato da piattaforme che aggregano e integrano l’offerta e supportano l’ordinazione e la consegna di piatti pronti, dove è attivo il 33% delle startup
Le soluzioni B2B per la vendita di input e materie prime alle aziende agricole ovvero nella forma di eCommerce di Materie Prime, con un gruppo che rappresenta l’1% delle startup)
Gli Aggregatori, vale a dire quelle realtà che nascono e lavorano per favorire l’incontro e lo scambio informativo, di prodotti, di attrezzature agricole ecc. tra tutti gli attori della filiera e che raccoglie il 2% delle startup

Va osservato che la maggior parte delle startup si indirizza ai privati, mentre il 9% offre servizi a clienti del mondo Business costituito da attori della filiera, da aziende agricole, da fornitori di input produttivi per l’agricoltura, da fornitori di macchinari per agricoltura, e da attori del mondo Horeca e Retail.

Sostenibilità Agrifood come etica e come business

La sostenibilità è da tempo un tema importantissimo dal punto di vista etico e del rapporto con le risorse e l’ambiente. Nello stesso tempo si rileva una crescita di importanza del tema anche a livello di prospettive di sviluppo commerciale. Cresce la consapevolezza tra i consumatori dell’importanza di sviluppare presso le imprese un atteggiamento più attento alla gestione delle risorse e della sostenibilità e cresce una comunità di interesse che guarda e premia prodotti con queste caratteristiche. Le startup stanno guardano a questo tema portando innovazione e idee con soluzioni innovative e proponendo nuovi modelli di business proprio per diffondere e valorizzare i temi della sostenibilità nell’agroalimentare.

A questo proposito è utile leggere i dati dell’Osservatorio Food Sustainability che ha identificato 381 startup orientate ai temi della sostenibilità sia a livello sociale sia a livello ambientale in particolare sui temi indicati nell’Agenda 2030 delle Nazioni Unite e attive in vari stadi della filiera agroalimentare. In questo specifico ambito l’Osservatorio mette in evidenza che le startup, in questo scenario, hanno sviluppato una ricca serie di servizi basati sul digitale. Questi alcuni esempi di aziende che operano si questi temi

EZ Lab utilizza la tecnologia Blockchain per tracciare l’intera filiera di produzione e per la trasformazione dei prodotti agricoli in particolare BIO e DOCG, consentendo di certificarne la qualità e la provenienza (leggi l’articolo Blockchain per la Smart Agrifood: EY presenta Wine Blockchain con EZ LAB a difesa del Vino Made in Italy)
Elaisian ha lavorato a un sistema di coltivazione di precisione degli olivi che permette di ottimizzare le risorse e di ridurre i costi, aumentando la produttività e garantendo la qualità dei raccolti;
GreenRouter in questo caso si tratta di uno “smart” tool che misura l’impatto ambientale dei trasporti e che permette di ottimizzare il parco mezzi per una logistica sempre più green.
MyFoody con questo progetto si entra nell’ambito dell’eCommerce destinato a minimizzare lo spreco di cibo (Food Waste) lungo la filiera con un portale online di vendita a prezzo scontato di cibo in prossimità di scadenza o con difetti estetici, recuperato da negozi e supermercati;
Foodscovery anche in questo caso si tratta di eCommerce e riguarda la creazione di un mercato online per ordinare prodotti tipici direttamente dai piccoli produttori locali;