Intelligenza artificiale multisensore nella produzione di prosciutto DOP per prodotti a valore aggiunto e segmentati (mAI Ham)

Obiettivi

La produzione di prosciutto crudo DOP richiede un controllo rigoroso della materia prima e delle fasi di lavorazione per ridurre variabilità e non conformità qualitative che possono tradursi in scarti, rilavorazioni e perdita di efficienza. In una filiera che punta a differenziare l’offerta e a valorizzare le diverse qualità del prodotto, diventa rilevante disporre di criteri oggettivi per interpretare l’idoneità delle cosce e per gestire in modo più coerente le fasi critiche del processo, mantenendo costanza qualitativa e sicurezza del prodotto finito. La necessità di strumenti migliorativi è rafforzata dal fatto che, nonostante i progressi della ricerca, nel settore dei salumi l’adozione di tecnologie rapide e non distruttive è ancora limitata e la gestione resta spesso legata a pratiche tradizionali e controlli non sempre tempestivi.

Il progetto mAI Ham intende rendere più informate le scelte operative nelle diverse fasi di lavorazione, sviluppando un percorso di digitalizzazione del processo produttivo basato sull’integrazione di misure oggettive, analisi dei dati e supporto decisionale. L’approccio intende mettere in relazione le caratteristiche della materia prima con gli esiti delle fasi critiche, così da costruire modelli predittivi che, alimentati dai dati raccolti in contesto produttivo reale, possano migliorare nel tempo la capacità di classificare le cosce e anticipare profili qualitativi del prodotto finito. In risposta alle esigenze di tracciabilità e controllo di filiera, le informazioni raccolte verranno inoltre organizzate e rese consultabili tramite strumenti digitali di gestione, con lo scopo di rafforzare trasparenza, standardizzazione e tempestività di intervento durante la lavorazione.

In sintesi, gli obiettivi specifici del progetto sono:
• sviluppare e validare criteri oggettivi di classificazione delle cosce in base all’idoneità tecnologica alla stagionatura, a partire da misure non distruttive e modelli interpretativi derivati dalla ricerca;
• costruire modelli predittivi della qualità e della sicurezza del prodotto lungo il processo, includendo parametri critici legati alla salagione e alla stagionatura;
• integrare dati di materia prima e di processo in un sistema digitale di supporto alle decisioni, con funzioni di tracciabilità evoluta e restituzione chiara delle informazioni agli operatori;
• supportare la segmentazione qualitativa e la standardizzazione del prosciutto DOP, riducendo scarti e inefficienze e migliorando l’uso delle risorse nelle fasi di lavorazione.

Stato del progetto: in corso

Foto: coscia di prosciutto per l’affettamento a coltello (Fonte Fabrizio Dell’Aquila)

Soggetti coinvolti nella realizzazione del progetto:

• F.lli Galloni Spa: Beneficiario
• SSICA - Stazione Sperimentale per l'Industria delle Conserve Alimentari: Responsabile scientifico
• FB Engineering Srl: Partner tecnico
• IRTA - Institute of Agri-Food Research and Technology: Partner tecnico Link e documenti utili

Link e documenti utili

Sito web del progetto: N.D.

Scheda di sintesi (PDF - 405,8 KB)