“Quando c’è una frenata delle vendite del prodotto finito è importante massimizzare la durata della materia prima in stoccaggio. Le perdite del settore della IV Gamma durante i due mesi di lockdown per il Coronavirus si sarebbero potute ridurre anche ottimizzando la gestione del magazzino attraverso l’introduzione di sistemi di screening della merce in entrata. La selezione in base al grado di deperibilità che lasci alle spalle definitivamente il principio di lavorazione attualmente utilizzato nelle aziende di IV Gamma e denominato FIFO ossia ‘First In First Out’, in virtù del quale i prodotti vengono lavorati in base all’ordine di arrivo in azienda”.
È la riflessione che Giancarlo Colelli, ordinario di impianti per le operazioni post-raccolta all’Università di Foggia nonché esperto mondiale di IV Gamma, ha voluto condividere con Fresh Cut News alla vigilia dell’inizio della Fase 2, che inizia dopo la conta dei danni subìti dal settore nei mesi di marzo e aprile.
“Tutte le aziende di IV Gamma – precisa lo studioso – fanno i controlli sulla merce in entrata ma servono a verificare soprattutto la presenza di difetti oppure di corpi estranei. L’applicazione in questa fase di sistemi di ispezione non invasiva, anche attraverso l’analisi spettrofotometrica, renderebbe possibile selezionare i prodotti in entrata anche in base ad altre caratteristiche pre-individuate e considerate determinanti per scegliere il momento più opportuno per la lavorazione”.
La più importante di queste caratteristiche è senza dubbio la potenziale shelf-life del prodotto, ortaggio o frutto che sia.
“Determinare la shelf-life di un prodotto dipende da tanti fattori, inclusa la consistenza, il grado di sostanza secca, la carica microbica, il colore, la dotazione di composti antiossidanti, ecc. All’Università di Foggia abbiamo elaborato un algoritmo di discriminazione, applicato alle immagini ottenute dal prodotto in un range di lunghezze d’onda tra il visibile ed il vicino infrarosso, in grado di tenere conto di tutti questi parametri, restringendo il campo di analisi dello spettro solo a quelli pre-selezionati e garantendo, allo stesso tempo, una risposta in tempo reale. Con questo sistema sarebbe possibile arrivare ad un’ottimizzazione della gestione del magazzino evitando, nel caso di forte differenziazione della materia prima in arrivo, fino al 50% dello spreco di prodotto, semplicemente dando priorità di lavorazione a quelli maggiormente deperibili”.
I risultati di questa ricerca sono stati pubblicati lo scorso anno sul ‘Journal of Food Engineering’ che è una delle riviste più accreditate al mondo per il settore della ricerca su tali tematiche. La cosa più importante è che, una volta adottato il principio di una “stazione di indagine spettrofotometrica” in ingresso, la classificazione del prodotto potrebbe essere effettuata non solo in base alla stima della potenzialità di shelf-life, ma anche in base a tutta una serie di parametri che potrebbero essere molto importanti nella gestione del prodotto finito: presenza di componenti nutrizionali di particolare pregio, provenienza geografica, tecnica colturale adottata, stadio di maturazione ottimale, eccetera. Dipende solo dal tipo di algoritmo implementato nella fase di selezione, appositamente sviluppato per quella tipologia di prodotto.
Tra qualche settimana un dottorando dell’Università di Foggia, l’iraniano Farahmand Babellahi, discuterà la sua tesi di dottorato sviluppata in collaborazione con Raytec Vision, relativa ad un sistema non invasivo di discriminazione, basato sempre sull’analisi spettrofotometrica, attraverso cui è possibile individuare la presenza di alterazioni di danni da freddo derivanti da errate condizioni di conservazione/trasporto della materia prima. Il lavoro è stato effettuato su melanzane e peperoni, ma questo strumento diventa utile, in generale, per tutta quella tipologia di prodotti, soprattutto nel settore della IV Gamma di frutta, in cui la trasformazione viene effettuata su prodotti che hanno già trascorso lunghi periodi nelle celle frigorifere, o che abbiano affrontato lunghi viaggi da luoghi di produzione lontani.
Mariangela Latella
