Implementazione della piattaforma gestionale nativa Big Data di Orogel per una filiera ortofrutticola più sostenibile e trasparente (OroData)
Sviluppare soluzioni digitali per migliorare efficienza, sostenibilità e tracciabilità della filiera ortofrutticola di Orogel
Obiettivi
La filiera ortofrutticola opera in un contesto in cui i flussi informativi risultano sempre più frammentati e difficili da integrare, mentre le decisioni agronomiche richiedono un supporto basato su dati aggiornati e affidabili. La limitata interoperabilità tra sistemi digitali, la scarsa capacità di aggregare informazioni provenienti da sensoristica, modelli previsionali e applicativi gestionali, e la difficoltà di trasferire tempestivamente i dati dal campo alla struttura tecnica riducono l’efficacia della gestione colturale e ostacolano l’adozione diffusa di pratiche realmente data‑driven. In questo scenario, piattaforme capaci di armonizzare e interpretare informazioni eterogenee in modo organico rappresentano un elemento essenziale per migliorare l’efficienza tecnica, aumentare la qualità delle produzioni e rendere più trasparente il funzionamento della filiera.
Il progetto OroData intende trasformare il sistema gestionale della filiera Orogel attraverso una piattaforma digitale evoluta in grado di integrare dati ambientali, agronomici e operativi, fornendo strumenti decisionali avanzati a tecnici e agricoltori. L’utilizzo combinato di Big Data, modelli predittivi e Intelligenza Artificiale consentirà di interpretare fenomeni colturali complessi, aumentare la capacità di anticipare situazioni critiche e ampliare le opportunità di intervento mirato. L’impostazione progettuale mira a costruire un ecosistema digitale scalabile e interoperabile che rafforzi l’efficienza gestionale, sostenga pratiche colturali più sostenibili e accompagni la filiera verso un modello produttivo più moderno, resiliente e orientato alla qualità.
Più in particolare, il progetto si propone di conseguire i seguenti obiettivi:
• integrare nella piattaforma dati meteo‑ambientali e informazioni derivanti dalla sensoristica di campo, così da alimentare modelli previsionali dedicati alla gestione irrigua e nutrizionale;
• sviluppare moduli basati su Intelligenza Artificiale e tecniche di Computer Vision per supportare il monitoraggio avanzato delle colture, la stima delle rese e l’individuazione precoce di difetti o anomalie;
• realizzare un’applicazione mobile integrata con la piattaforma, dotata di assistente virtuale, per facilitare la raccolta strutturata dei dati di campo e la comunicazione bidirezionale tra tecnici e agricoltori;
• favorire l’interoperabilità tra sistemi digitali attraverso API e modelli dati armonizzati, così da rendere la piattaforma scalabile e replicabile anche in altri contesti della filiera.
Stato del progetto: in corso
Foto: agricoltore consulta una dashboard agronomica su tablet (Immagine generata dall'IA)
Soggetti coinvolti nella realizzazione del progetto:
- Orogel Società Cooperativa Agricola: Beneficiario
- RiNova: Responsabile scientifico
- Onit Spa: Partner tecnico
Link e documenti utili
Scheda di sintesi (PDF - 221,9 KB)