Industria 4.0: L agroalimentare sposa l intelligenza artificiale

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Letizia Simoni
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1 Industria 4.0: L agroalimentare sposa l intelligenza artificiale Prof. Vito Gallo Spin off del Politecnico di Bari Innovative Solutions S.r.l. Società spin off del Politecnico di Bari Zona H, 150/B Noci (BA) Tel info@innovative-solutions.it 1

2 2

3 «Industria 4.0 investe tutti gli aspetti del ciclo di vita delle imprese che vogliono acquisire competitività, offrendo un supporto negli investimenti, nella digitalizzazione dei processi produttivi, nella valorizzazione della produttività dei lavoratori, nella formazione di competenze adeguate e nello sviluppo di nuovi prodotti e processi.» 3

4 4

5 5

6 6

7 Innovative Solutions per Industria 4.0 Servizi analitici Sistemi di supporto alle decisioni Controllo qualità Controllo di processo Tracciabilità analitica + Barcode o QR Code Natural Code 7

0001423469 del 27/07/2016) IS ILC (web app)

8 Wheat Tracer Wine Grapes Tracer Vine Leaf Tracer Table Grape Preservability Predictor (Brevetto n del 27/07/2016) IS ILC (web app) Innovative Solutions per Industria 4.0 IS Tracer (web app) 8

9 Innovative Solutions per Industria 4.0 Validazione dei metodi analitici 2012: Validation of a single excitation pulse 1 H NMR experiment with presaturation of the solvent for quantification of pesticides in a model mixture 2014: Validation of a 1D 1 H-NOESY experiment with presaturation of the solvent for fingerprinting of wheat and flour 2016: Validation of a 1D 1 H-NOESY experiment with presaturation of the solvent for fingerprinting of wine grapes e quantification of metabolites 9

10 Innovative Solutions per Industria

11 Innovative Solutions per Industria 4.0 Perchè la risonanza magnetica? - Alta riproducibilità - Analisi untargeted (fingerprinting) - Equivalenza statistica degli spettri - Database utili già con pochi campioni 11

12 Innovative Solutions per Industria 4.0 Non più tante singole misure per riconoscere un campione, ma solo una misura con tante informazioni NO SI 12

13 Innovative Solutions per Industria

14 Wheat tracer Come funziona? 14

15 Wheat tracer Cosa fa? 15

16 Wheat tracer Cosa fa? 16

17 Wheat tracer Come funziona? 17

18 Wheat tracer e se l operatore carica i dati di una matrice diversa? Wheat Tracer se ne accorge! 18

19 Wheat tracer Sistema di supporto alle decisioni A B C D E 19

20 Wheat tracer A B C D E 20

21 In Oleo Veritas 21

22 In Oleo Veritas 22

23 In Oleo Veritas 23

24 IS TGPP Table Grape Preservability Predictor (Brevetto) Previsioni Produzione pugliese: t/anno Valore commerciale: 1 miliardo /anno Perdite per deperimento merce: 30% ( 300 milioni /anno) Supponendo di ridurre solo del 3 % le perdite per deperimento, IS è in grado di far recuperare alle imprese del comparto ortofrutticolo 9 milioni /anno Investimento iniziale: 0.5 milioni Costi di gestione: 0.5 milioni /anno BEP superato già nel primo anno 24

25 IS TGPP Table Grape Preservability Predictor (Brevetto) Offerta TGPP 25

26 IS TGPP Table Grape Preservability Predictor (Brevetto) Offerta Domanda TGPP 26

27 IS TGPP Table Grape Preservability Predictor (Brevetto) Offerta Domanda TGPP 27

28 IS Network Network internazionale 15 nazioni 80 partner 114 spettrometri NMR 28

29 Validazione 29

30 Validazione Intranet ILC 30

tests (Dixon, Huber and Grubbs) On-line data input by a

31 Validazione Data input and intra-laboratory statistics For each entry, outliers are identified according to 4 different tests (Dixon, Huber and Grubbs) On-line data input by a validated procedure in agreement with ISO/IEC requirements 31

32 Validazione Intra-laboratory statistics Calibration lines are developed considering entries devoid of outliers 32

33 Validazione Inter-laboratory statistics ( crude results) z-score Q p -score No risks for random calculation errors! 33

34 Validazione «Crude» results (obtained by official and standardized calculation procedures) are published in «NMR Interlaboratory Comparisons» Series (NeP Edizioni, Rome) Scientifically relevant topics are published in international peer reviewed journals Anal. Chem. 2015, 87,

Validazione 2012: Validation of a single

NMR datasets: 38 Spectrometers: 300 MHz 1 400 MHz

35 Validazione 2012: Validation of a single excitation pulse 1 H NMR experiment with presaturation of the solvent for quantification of pesticides in a model mixture Participants: 33 NMR datasets: 38 Spectrometers: 300 MHz MHz MHz MHz MHz 2 Anal. Chem. 2015, 87,

36 Validazione 36

37 Validazione 37

38 Validazione 38

39 Validazione Statistical equivalence of the calibration lines implies statistical equivalence of scaled NMR spectra 39

40 Validazione 40

41 Validazione 41

42 Validazione Tube B Tube C 7 variables Regular bucketing 42

43 Validazione Tube D Tube E 7 variables Regular bucketing 43

Validazione 2016: Validation of a 1D 1 H-NOESY

fingerprinting of wine grapes e quantification

47 (52) NMR datasets: 66 (76) Spectrometers: 300

44 Validazione 2016: Validation of a 1D 1 H-NOESY experiment with presaturation of the solvent for fingerprinting of wine grapes e quantification of metabolites Countries: 12 (15) Participants: 47 (52) NMR datasets: 66 (76) Spectrometers: 300 MHz MHz MHz MHz MHz 5 44

45 Validazione PC2 PC1 45

46 Conclusioni Tracciabilità analitica, controllo qualità e controllo di processo sono condotti in maniera ottimale grazie a: - NMR Apps robuste, versatili e affidabili - NMR Apps customizzabili - NMR Apps validate 46

47 Welcome to the future Vito Gallo Innovative Solutions S.r.l. Politecnico di Bari 47

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