ICT tools for data management and analysis to support decisional process oriented to sustainable agri-food chains
Creators: name: ZAZA, CLAUDIO
Publisher: name: Universit� degli Studi di Foggia
Year: 2018

description: Il settore agroalimentare sta affrontando delle sfide globali. La prima riguarda sfamare la popolazione mondiale che nel 2050, secondo le proiezioni delle Nazioni Unite, raggiunger� quota 9,3 miliardi di persone. La seconda sfida riguarda la richiesta da parte dei consumatori di prodotti ottenuti da filiere agroalimentari sempre pi� sostenibili, sicure e trasparenti. In particolare, l?Agricoltura sostenibile � una tecnica di gestione in grado di preservare la diversit� biologica, la produttivit�, la capacit� di rigenerazione, la vitalit� e l?abilit� alla funzione di un ecosistema agricolo, assicurandone, oggi e in futuro, le funzioni ecologiche, economiche e sociali a livello locale, nazionale ed globale, senza danneggiare altri ecosistemi. Quindi, per fronteggiare la sfida dell?agricoltura sostenibile, gli agricoltori devono aumentare la qualit� e la quantit� della produzione, riducendo l?impatto ambientale attraverso nuovi strumenti e nuove strategie di gestione. Questo lavoro analizza l?integrazione nel settore agroalimentare di alcune tecnologie e metodologie ICT per l?acquisizione, gestione e analisi dei dati, come la tecnologia RFID (Radio Frequency IDentification), i FMIS (Farm Management Information Systems), i DW (Data Warehouse) e l?approccio OLAP (On-Line Analytical Processing). Infine, l?adozione delle tecnologie ICT da parte di vere aziende � stata valutata attraverso un questionario. Al riguardo dell?adozione delle tecnologie RFID, questo lavoro analizza l?opportunit� di trasferimento tecnologico relativo al monitoraggio e controllo dei prodotti agroalimentari tramite l?utilizzo di sensori innovativi, intelligenti e miniaturizzati. Le informazioni riguardanti lo stato del prodotto sono trasferite in tempo reale in wireless, come previsto dalla tecnologia RFID. In particolare, due soluzioni RFID sono state analizzate, evidenziando vantaggi e punti critici in confronto ai classici sistemi per assicurare la tracciabilit� e la qualit� dei prodotti agroalimentari. Quindi, questo lavoro analizza la possibilit� di sviluppare una struttura che combina le tecnologie della Business Intelligence con i principi della Protezione Integrata (IPM) per aiutare gli agricoltori nel processo decisionale, andando a diminuire l?impatto ambientale ed aumentare la performance produttiva. L?IPM richiede di utilizzare simultaneamente diverse tecniche di protezione delle colture per il controllo dei parassiti e patogeni tramite un approccio ecologico ed economico. Il sistema di BI proposto � chiamato BI4IPM e combina l?approccio OLTP (On-Line Transaction Processing) con quello OLAP per verificare il rispetto dei disciplinari di produzione integrata. BI4IPM � stato testato con dati provenienti da vere aziende olivicole pugliesi. L?olivo � una delle principali colture a livello globale e la Puglia � la prima regione produttrice in Italia, con un gran numero di aziende che generano dati sull?IPM. Le strategie di protezione delle colture sono correlate alle condizioni climatiche, considerando la forte relazione tra clima, colture e parassiti. Quindi, in questo lavoro � presentato un nuovo e avanzato modello OLAP che integra il GSI (Growing Season Index), un modello fenologico, per comparare indirettamente le aziende agricole dal punto di vista climatico. Il sistema proposto permette di analizzare dati IPM di diverse aziende agricole che presentano le stesse condizioni fenologiche in un anno al fine di individuare best practices e di evidenziare e spiegare pratiche differenti adottate da aziende che lavorano in differenti condizioni climatiche. Infine, � stata effettuata un?indagine al fine di capire come le aziende agricole della Basilicata si raggruppano in funzione del livello di innovazione adottato. � stato utilizzato un questionario per domandare alle aziende se adottano strumenti ICT, ed eventualmente in quale processo produttivo o di management vengano usati. � stata quindi effettuata un?analisi cluster sui dati raccolti. I risultati mostrano che, usando il metodo di clustering k-means, appaiono due gruppi: gli innovatori e gli altri. Mentre, applicando la rappresentazione boxlot, si ottengono 3 gruppi: innovatori, utilizzatori precoci e ritardatari.