Come l’intelligenza artificiale e le tecnologie digitali stanno trasformando la produzione alimentare
Fino a poco tempo fa, l’Intelligenza Artificiale (IA) era qualcosa di cui si leggeva sui libri. Oggi è parte integrante della nostra vita quotidiana. Lo stesso cambiamento sta interessando il settore del Food & Beverage. Dopo i primi utilizzi dell’IA nel back-office, le aziende più lungimiranti hanno iniziato a integrarla in tutte le attività produttive, guidate da una pressione crescente per ridurre le emissioni, migliorare l’efficienza, accelerare l’innovazione e rafforzare la resilienza della supply chain. In questo contesto, metodologie come l’analisi predittiva, i gemelli digitali e l’automazione avanzata stanno contribuendo a trasformare il modo in cui gli impianti operano, consentendo di analizzare, prevedere e ottimizzare i processi in tempo reale, passando da un approccio decisionale reattivo a uno proattivo basato sui dati.
In questo articolo, Yannick Verry, Brand Director di Fi Events, Informa, esplora cinque aree in cui l’IA e le tecnologie digitali stanno aiutando a risolvere alcune delle principali sfide del settore alimentare.
- Gestire il consumo energetico
I sistemi alimentari rappresentano circa il 30% del consumo energetico globale e costituiscono quasi un terzo delle emissioni mondiali di gas serra1, dati che sottolineano la necessità per le aziende di bilanciare gli obiettivi ambientali con produttività, redditività e qualità del prodotto. I sistemi digitali di gestione energetica utilizzano dati in tempo reale provenienti da sensori, contatori smart e apparecchiature connesse che permettono di individuare inefficienze, ottimizzare l’utilizzo degli impianti e supportare l’integrazione di fonti di energia rinnovabile. Queste informazioni raccolte in tempo reale devono diventare una parte fondamentale del processo decisionale anche al di fuori dello stabilimento, consentendo così di creare sistemi di produzione più efficienti fin dall’inizio. Coca Cola HBC Austria ne è un esempio: l’azienda ha implementato diverse misure di efficientamento presso il suo stabilimento di Edelstal, riducendo le emissioni di CO₂ del 50% tra il 2010 e il 20192. 
- Migliorare l’efficienza prima che si insorgano problemi
Per decenni, le aziende si sono affidate principalmente a dati storici, ispezioni manuali o all’esperienza degli operatori per identificare inefficienze e anomalie nelle apparecchiature. Sebbene questi approcci rimangano validi, il più delle volte rilevano un problema quando ormai le prestazioni sono state compromesse. Oggi, l’analisi predittiva e le tecnologie di monitoraggio avanzate stanno aiutando le aziende a passare da una manutenzione reattiva a un approccio predittivo.
Grazie a una continua analisi dei dati operativi, questi sistemi possono identificare rallentamenti, variazioni nelle prestazioni e anomalie prima che si aggravino. Combinando tecnologie come i sensori dell’Internet delle Cose (o IoT), la visione artificiale e l’analisi basata sull’IA, i produttori alimentari possono ridurre i tempi di inattività, migliorare l’efficacia delle apparecchiature e mantenere una qualità dell’offerta costante. Inoltre, gli avvisi tempestivi su potenziali anomalie consentono di intervenire rapidamente, riducendo il rischio.
- Accelerare l’innovazione con i digital twins
I test di produzione possono essere dispendiosi, sia in termini di tempo che di risorse. I gemelli digitali, o digital twins, sono repliche virtuali di soluzioni, linee di produzione o impianti che consentono di simulare scenari, prevedere il consumo energetico e perfezionare un progetto prima di apportare modifiche fisiche, contribuendo ad accelerare l’innovazione.
In collaborazione con Siemens e NVIDIA, PepsiCo sta adottando una strategia di pianificazione incentrata sul digitale, sfruttando i digital twins come co-progettisti per simulare, convalidare e ottimizzare il layout degli impianti prima di qualsiasi intervento fisico. Questo permette all’azienda di identificare fino al 90% di possibili anomalie, aumentare la produttività del 20% nella fase di implementazione iniziale e accelerare la progettazione stessa, riducendo così le spese in conto capitale del 10-15%3.
- Contrastare le frodi alimentari
Le frodi alimentari rimangono una sfida significativa per l’industria Food & Beverage, soprattutto per prodotti come erbe aromatiche, spezie e ingredienti altamente trasformati, che possono essere difficilmente verificati con metodi di ispezione tradizionali. In questo contesto, tecnologie come l’identificazione univoca degli alimenti (food fingerprinting), l’analisi basata sull’IA e gli strumenti di tracciabilità digitale sta diventando una strategia sempre più interessante. Per esempio, la tecnica del “fingerprinting” alimentare crea profili unici per ingredienti e materie prime, consentendo alle organizzazioni di individuare anomalie che potrebbero indicare rischi di frode.
Tuttavia, con l’avanzamento tecnologico, si evolvono anche i metodi utilizzati dai truffatori. Secondo esperti del settore, l’IA potrebbe essere utilizzata per generare documentazione e registri di conformità fraudolenti, ma convincenti. Ciò rende più importanti che mai sistemi di verifica avanzati, le solide relazioni con i fornitori ed efficaci programmi di valutazione della vulnerabilità come il VACCP (Vulnerability Assessment Critical Control Points).
- Costruire una forza lavoro più resiliente
La carenza di manodopera continua a interessare i produttori a livello globale, soprattutto in paesi dove la popolazione è in progressivo invecchiamento. La carenza di manodopera continua a colpire i produttori, Allo stesso tempo l’aumento dei volumi produttivi esercita una pressione maggiore sulla forza lavoro esistente. L’automazione può ridurre la dipendenza dal lavoro manuale per attività ripetitive e ad alta intensità di manodopera, consentendo alle aziende di mantenere i livelli di produzione nonostante risorse limitate.
I sistemi digitali possono inoltre semplificare i flussi, migliorare l’efficienza operativa e favorire prestazioni costanti. Nel suo recente rapporto sullo stato del settore, la Food and Drink Federation (FDF) ha osservato come i produttori del settore stiano investendo nell’automazione per far fronte alla carenza di manodopera e nella formazione dei dipendenti per operare in linee produttive sempre più digitali. Le aziende di maggior successo saranno quelle in grado di combinare l’automazione con lo sviluppo della forza lavoro, anziché considerarli come priorità concorrenti.
La dura realtà: la tecnologia è efficace tanto quanto la strategia che la supporta
Se l’automazione può migliorare l’efficienza, può anche ridurre la flessibilità o amplificare errori se alimentate da dati errati. I produttori possono quindi delegare i compiti, ma non le responsabilità. Per questo motivo, i controlli umani, le procedure di escalation e la governance dei dati rimangono imprescindibili. Con un maggiore uso di queste tecnologie, investire in competenze e formazione è fondamentale affinché i team possano comprendere, gestire e, se necessario, contestare i risultati del sistema.
Le aziende che trarranno il maggior vantaggio da queste tecnologie non saranno necessariamente quelle le utilizzeranno di più, ma quelle che le sapranno integrarle strategicamente per risolvere problemi operativi concreti, costruendo sistemi resilienti, smart e sostenibili.
Per scoprire di più, è possibile registrarsi alle sessioni dedicate in occasione di Fi Europe 2026: www.figlobal.com/europe/attend/registration
From back office to production floor
how AI and digital technologies are transforming food manufacturing
Not long ago, artificial intelligence (AI) felt like something we read about rather than used. Today, it’s embedded into our daily lives. The same shift is happening in the food and drink industry. For many producers, the first uses of AI were limited to back-office research and administration tasks. But today, forward-thinking businesses are integrating it across all manufacturing operations too.
As food companies face mounting pressure to reduce emissions, improve efficiency, accelerate innovation and strengthen supply chain resilience, technologies such as predictive analytics, digital twins and advanced automation are helping transform how facilities operate. Together, these tools are enabling them to analyse, predict and optimise processes in real time, shifting from reactive decision-making to a more proactive, data-driven approach.
In this article, Yannick Verry, Brand Director, Fi Events, Informa explores five key opportunities where AI and digital technologies are helping food manufacturers and processors solve critical operational challenges.
- Managing energy consumption
Food systems account for around 30% of global energy consumption and make up almost a third (31%) of global greenhouse gas emissions,1,1 highlighting the need for operators to balance environmental objectives with productivity, profitability and product quality.
Digital energy management systems use real-time data from sensors, smart meters and connected equipment to monitor and optimise energy consumption across production facilities. This enables manufacturers to identify inefficiencies, optimise equipment usage and production schedules, and support the integration of renewable energy sources.
Real-time energy insights can and should influence decision-making beyond the factory floor, whereby producers are using data to create manufacturing systems that are more energy efficient from the outset. Let’s take Coca-Cola as an example. Coca‑Cola HBC Austria has implemented various efficiency measures at its Edelstal site to lower its CO₂ emissions, reducing them by 50% between 2010 and 20192.
- Improving efficiency before problems occur
For decades, manufacturers have largely relied on historical data, manual inspections or operator experience to identify inefficiencies and equipment issues. While these approaches remain valuable, they most often detect problems after performance has been affected. Today, predictive analytics and advanced monitoring technologies are helping companies move from reactive maintenance towards a more predictive approach.
By continuously analysing operational data, predictive systems can identify bottlenecks, performance deviations and equipment issues before they escalate. Combined with technologies such as Internet of Things (IoT) sensors, machine vision and AI-driven analytics, food producers can reduce downtime, improve equipment effectiveness and maintain consistent product quality. What’s more, early alerts for potential errors enable them to perform immediate corrective actions, minimising risks.
- Accelerating innovation with digital twins
Physical production trials can be expensive, time-consuming and resource-intensive. Digital twins – virtual replicas of products, production lines or facilities – allow companies to test scenarios, forecast energy consumption and refine designs before making real-life changes, helping to accelerate innovation.
PepsiCo – in collaboration with Siemens and NVIDIA – is shifting to a digital-first planning strategy, leveraging physics-based digital twins and AI agents as co-designers to simulate, validate, and optimise facility layouts before any physical build. Leveraging digital twin technology, PepsiCo identifies up to 90% of potential issues before any physical modifications take place 2.[i] This approach has delivered a 20% increase in throughput on initial deployment and 10-15% reductions in capital expenditure (Capex)3.
- Combatting food fraud
Fraud remains a significant challenge for the food industry, particularly for commodities such as herbs, spices and highly processed ingredients that are difficult to verify through traditional inspection methods. To strengthen food integrity programmes, adopting technologies such as food fingerprinting, AI-powered analytics and digital traceability tools is becoming an attractive strategy. Food fingerprinting, for example, creates unique profiles for ingredients and commodities, allowing organisations to detect anomalies that may indicate fraud risks.
However, as technology becomes more sophisticated, so too do the methods used by fraudsters. Industry experts have warned that AI may also be used to generate convincing fraudulent documentation and compliance records. This makes robust verification systems, strong supplier relationships and effective vulnerability assessment programmes such as VACCP (Vulnerability Assessment and Critical Control Points) more important than ever.
- Building a more resilient workforce
Labour shortages continue to affect manufacturers globally, especially in countries like Japan where there is an ageing population. At the same time, increasing volumes place greater pressure on existing workforces. Automation can reduce reliance on manual labour for repetitive, labour-intensive tasks, allowing producers to maintain output despite workforce constraints.
Digital systems can also streamline workflows, improve operational efficiency and support more consistent production performance. In its recent State of Industry report, the Food and Drink Federation’s (FDF) notes that manufacturers of all sizes are investing in automation to address labour shortages, as well as upskilling their employees to operate in increasingly digital production environments. The most successful businesses will be those that combine automation with workforce development rather than viewing them as competing priorities.
The reality check: Technology is only as effective as the strategy behind it
Automation can improve efficiency, but it can also reduce flexibility or scale and exacerbate errors if systems are fed the wrong data. Manufacturers can therefore delegate tasks, but not responsibility. This is why human checks, escalation routes and data governance remain non-negotiable. As adoption increases, investing in skills and training is essential so teams can understand, manage and challenge system outputs when necessary. The companies that will gain the greatest advantage will not necessarily be those using the most AI and digital tools. They will be the organisations that use them strategically to solve real operational challenges, build resilience and create smarter, more sustainable production systems.
To find out more, register now for the dedicated sessions taking place during Fi Europe 2026: https://www.figlobal.com/europe/attend/registration/
NOTE A PIE PAGINA
1 – Food and Agriculture Organization of the United Nations., 2026. Energy. Available from: https://www.fao.org/energy/en
2 – Ingredients Network., February 2026. Digital energy management will fuel food production in 2026. Available from: https://www.ingredientsnetwork.com/digital-energy-management-will-fuel-food-news128897.html
3 – Pepsico., 2025. Available from: https://www.pepsico.com/newsroom/press-releases/2025/pepsico-announces-industry-first-ai-and-digital-twin-collaboration-with-siemens-and-nvidia
