Mauro Bellini @mbellini3 Linkedin
È azzardato parlare di Big Data per l’agricoltura? Di Data Science per il settore primario o di “lavoro nei campi” per i Data Scientist? Forse non è corretto vederla strettamente in questi termini, ma così come l’Industry 4.0 sta trasformando le imprese in “fabbriche di dati”, così l’Agricoltura 4.0 sta portando le imprese agricole, la zootecnia, l’industria di trasformazione alimentare, a porre al centro della propria azione il tema dei dati. In altre parole, come correttamente espresso dal titolo del Tavolo di lavoro Agricoltura 4.0 dell’Osservatorio Smart Agrifood: Il potere passa dai dati. Un “potere” che va costruito e che necessita di un percorso di sensibilizzazione e di sviluppo delle competenze per sviluppare strategie di valorizzazione, di gestione e di protezione dei dati dal momento stesso in cui “nascono” in un campo o prendono vita in una stalla, sino al momento in cui approdano sulla tavola dei consumatori.
Il potere passa dai dati è una iniziativa dell’Osservatorio Smart Agrifood e vede la collaborazione tra gli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano, impegnati in ricerche empiriche finalizzate a creare e diffondere cultura su opportunità e impatti dell’Innovazione Digitale, e il Laboratorio RISE Research & Innovation for Smart Enterprises dell’Università degli Studi di Brescia, impegnato in attività di ricerca e di trasferimento di know-how verso le imprese.
Gestione dei dati come valorizzazione del Made in Italy
Filippo Renga, direttore dell’Osservatorio Smart Agrifood sottolinea l’importanza per il mondo agricolo e di tutta la filiera di presidiare da subito il tema dei dati e di preparare competenze e metodologie per sfruttarla e per valorizzare le straordinarie opportunità che può portare soprattutto al Made in Italy. In questo senso si colloca anche il prossimo appuntamento dell’Osservatorio previsto per il 25 Ottobre con i primi risultati sullo studio legato al Lattiero Caseario 4.0.
Ma così come nell’Industria 4.0 è assolutamente chiaro che nessuna azienda può fare “tutto da sola” e che il valore dell’integrazione sta proprio nella capacità di sviluppare forme di collaborazione e di partnership «così, – sottolinea Renga – è importante procedere nel percorso verso l’Agricoltura 4.0 stimolando collaborazioni di filiera». E sottolinea poi che i dati nell’Agricoltura 4.0 aprono un ambito definibile come Agridata dove le vere sfide sono proprio nella definizione di una corretta strategia di gestione che abilita una vera integrazione di filiera e una nuova forma di conoscenza condivisa. Per le imprese, nel B2B e, a valle, per i consumatori.
Aumentare la competitività dell’agrifood con il digitale
È lo spirito dell’Osservatorio Smart Agrifood orientato a proporre una visione del futuro di tutta la filiera del settore primario e della catena agro-alimentare. Grazie alle tecnologie digitali si può aumentare competitività e trasparenza facendo leva sull’interconnessione, sulla conoscenza e sulla cooperazione di tutti gli stackholder, di tutti gli attori e di tutti i componenti. Il digitale permette di agire su tutti i componenti: dagli asset fisici alle persone, dalle imprese alle associazioni, dalle esperienze e competenze ai dati e alle soluzioni.
I pillar dell’Agricoltura 4.0
Andrea Bacchetti, Direttore Osservatorio Smart Agrifood, Rise – Università degli Studi di Brescia porta l’attenzione sui tre pillar che definiscono la geografia di gestione dei dati nell’Agricoltura 4.0:
- L’acquisizione dei dati
- La gestione e la integrazione
- L’elaborazione e analisi
Bacchetti ricorda che la capacità di generare valore per le aziende passa sempre di più dalla sua capacità di gestire e interpretare il patrimonio di conoscenza che è racchiuso nella sua capacità di generare dati. Un principio che non si ferma certamente solo al mondo dell’agricoltura ma che vale soprattutto nel momento in cui dall’agricoltura si passa alla Smart Agrifood e nel momento in cui il settore primario è chiamato a sviluppare forme di integrazione con l’industria di trasformazione e forme di collaborazione con tutti gli attori della filiera.
La diffusione dell’Internet of Things
In questo senso il punto di partenza va individuato nella diffusione dell’Internet of Things, che secondo i dati di BI Intelligence cresce nella prospettiva 2020 a un ritmo del 20%. La stessa fonte rileva che la sensoristica IoT nei campi, sui mezzi meccanici, nelle infrastrutture sviluppa una crescita nella produzione di dati che, se misurata in data points generati by day mostra una crescita esponenziale.
Il vero tema dunque è in una semplice domanda:
Cosa fare con tutti questi dati?
Come gestirli e soprattutto come estrarre valore?
Per Bacchetti questo è il tema che porta direttamente al centro dell’Agricoltura 4.0 e che si accompagna con una serie di altri aspetti, come la capacità di sviluppare le competenze necessarie per affrontare questa sfida, ma anche la capacità di fare sistema, di approcciare il tema come una opportunità che si traduce in nuove forme di efficienza, di business, di sviluppo, ma che diventano realtà solo se le si vive nel segno dell’integrazione di filiera. Occorre cioè prima di tutto superare le vecchie e rigide logiche a “silos”. Ed ecco che dai tre pillar della Smart Agrifood nascono una serie di interrogativi ai quali è necessario dare una risposta.
Dati, Big Data, IoT e Smart Agrifood: quali regole e quali strategie
1 – Sul fronte del campo o delle infrastrutture e dunque sul piano dell’acquisizione dati
- Occorre scegliere quali dati raccogliere per gli obiettivi prefissati. Ad esempio i temi delle mappe di vigore, dell’irrigazione, dell’umidità, della temperatura
- Definiti i dati occorre individuare anche i parametri di precisione, definire i margini di errore per ogni ambito applicativo
- Il fattore tempo è a sua volta fondamentale, la periodicità di raccolta dati e di aggiornamento è un altro elemento rilevante
- L’archiviazione a sua volta apre un altro ambito di scelte: dove (Cloud, On-Premise, Hibryd) e per quanto tempo
2 – L’ambito legato alla integrazione dati apre a sua volta una serie di altre tematiche
- Come gestire dati provenienti da fonti diverse
- Quali sono gli standard, e come comportarsi se non ci sono standard
- Quale governance per i processi di integrazione
3 – La fase di elaborazione dei dati impone di affrontare una nuova serie di aspetti operativi
- Parametri di validazione dei dati (qualità del dato, processo di verifica, periodicità di controllo)
- Tecniche e procedure di analisi dei dati
- Manutenzione, aggiornamento, verifica della qualità stessa dei dati
Integrazione tra Internet of Things e Big Data verso l’Internet of Farming
Nel definire il ruolo dei dati nell’Agricoltura 4.0 Bacchetti ha poi sottolineato che con l’integrazione tra l’Internet of Things e i temi della gestione dei dati ci si muove nell’alveo di uno sviluppo verso l’Internet of Farming con l’impresa agricola nel ruolo di hub di diverse fonti di dati da indirizzare a due grandi ambiti di analisi e di azione:
- Le attività legate al business diretto dell’impresa (maggiore efficienza, riduzione dei costi, attivazione di nuove colture o attività)
- Le attività necessarie per lo sviluppo, grazie all’integrazione con altri attori, di nuovi processi e nuove forme di business
Con questi dati l’agricoltura può contribuire ad esempio alla crescita della conoscenza del territorio per finalità legate alla sostenibilità, alla sicurezza, allo sviluppo sociale; alla creazione di nuove forme di integrazione con altri attori della food chain, ma anche per dialogare e collaborare con l’industria di trasformazione e per arrivare alle imprese del retail. Tutte realtà, imprese e attori interessati, sempre più intensamente ai dati, perché anche loro abilitano al miglioramento dei processi produttivi, e permettono nello stesso tempo di rispondere in modo più completo alla domanda di maggiore sicurezza sul piano alimentare, per portare “sullo scaffale” tutte le informazioni “garantite” del prodotto di qualità.
Ecco che l’impresa agricola diventa un hub di raccolta dati che si trova a fare riferimento a una serie di tipologie di dati che si possono così schematizzare
- dati del campo
- dati meteorologici
- dati dei macchinari
- dati delle attrezzature
- dati operativi
- dati sul raccolto
- dati sul magazzino
Appare evidente la necessità per le imprese di dotarsi di soluzioni che permettano di gestire questa opportunità che rappresenta una svolta importante nel percorso di crescita, ma che impone una svolta anche dal punto di vista dell’acquisizione di competenze corrette.
Tracciabilità con IoT e Big Data: dal grappolo alla bottiglia
Dal tavolo di lavoro emerge che se la prospettiva è quella di avere una visione dei dati in grado di accompagnare ogni singolo componente del prodotto (nel caso ad esempio del vitivinicolo) dal grappolo alla bottiglia. In questa fase dell’evoluzione della Smart Agrifood il limite non è nella tecnologia. Si può infatti dire che a livello di soluzioni tecnologiche il mercato è pronto. Discorso diverso sui temi della governance e degli skill che ancora non sono effettivamente adeguati per pilotare e sostenere questa trasformazione.
Qualità del dato e Governance si agganciano naturalmente anche con il tema della qualità del “trattamento” dei dati. Un tema che non può restare ai margini dei “campi” o delle stalle e che riguarda anche la proprietà dei dati nel momento in cui si parla, come giustamente si sta facendo, di integrazione di filiera e di integrazione tra dati di diversi attori.
Proprietà e privacy dei dati: «non essere passivi»
L’esortazione di Filippo Renga è di non essere passivi, di prendere l’iniziativa, di non rischiare di bloccarsi a fronte di eventuali lacune o incertezze nelle interpretazioni delle normative. «Perché – osserva – il valore dei dati è legato anche alla capacità di gestione e al loro trattamento e alla consapevolezza che ci sta muovendo in un contesto nuovo. I dati sono un asset e certamente va valorizzato e protetto».
Arriva su questo tema il contributo di Andrea Reghelin, P4I, che punta prima di tutto a chiarire cosa si intende per dato in un contesto “nuovo” come quello dell’agrifood. «Il dato in sè, che sia metereologico, di campo, di raccolto o di macchinario, è relativamente rilevante dal punto di vista della privacy. Diventa rilevante nel momento in cui si trasforma in informazione, ovvero nel momento in cui, nella forma di insieme di dati viene interpretato ed esprime un significato che può essere letto e trasformato in valore da parte dell’imprenditore.
Anche nell’ambito dell’agrifood è necessaria la distinzione “classica” tra
- dato personale e
- dato anonimo.
Nel primo caso, il dato acquisito dal territorio o dalle “macchine” diventa personale nel momento in cui può essere riferito a una persona fisica. Tipicamente i dati relativi ai prodotti o al raccolto non possono richiamare o ricondurre a una persona. E dunque non necessitano di un trattamento nel rispetto del codice della privacy.
In altri casi d’uso è possibile associare i dati che provengono da macchinari o attrezzature come può essere un trattore, alla persona che lo utilizza. Ad esempio la sua geolocalizzazione tramite GPS porta la gestione di questi dati all’interno del trattamento dei dati personali. I dati rilevati da quell’attrezzatura possono essere trattati solo con il consenso della persona che può essere associata a quei dati. In altre parole il tema dei dati va affrontato anche da questa prospettiva, sia per adempiere alle normative, sia per poter attivare tutti quei processi di integrazione di filiera tra diversi attori che necessariamente richiedono il corretto adempimento da parte di tutti delle procedure legate anche al trattamento dati.
Agricoltura 4.0 come palestra di innovazione
Ma da Reghelin arriva un altro importante messaggio nell’ambito della gestione delle informazioni. L’Agricoltura 4.0 è anche una grande “palestra” di innovazione dove si fa sperimentazione, dove si sviluppano idee e si creano soluzioni che portano le imprese a costruire un vantaggio competitivo. Reghelin invita le imprese difendere questa capacità di innovazione e richiama al codice della proprietà intellettuale per tutelare le informazioni aziendali e le esperienze tecnico industriali. I progetti, i processi produttivi, le modalità organizzative, ma anche i piani di sviluppo sono il know how che le imprese stanno costruendo con investimenti molto significativi e mettendo alla prova competenze e capacità di rischiare sul nuovo. Tutto questo deve essere valorizzato e difeso.
