Il volume dei  dati prodotti e raccolti ogni giorno in tutti i settori è notevole e per coloro che operano nel settore alimentare, la sfida futura è sapere come sfruttare al meglio quei dati al fine di mitigare il rischio nelle  aree più critiche.

Partiamo dal Problema

Quando si cerca di ottenere una visione più approfondita del rischio, molte aziende si concentrano sulla ricerca di una soluzione tecnologica o di un tecnico specializzato. Bisognerebbe piuttosto focalizzarsi sull’identificazione del problema che si sta cercando di risolvere.

Identificare prima il problema consentirà alle organizzazioni di prendere decisioni migliori basate sui dati. Ad esempio partire dai fornitori a più alto rischio e concentrarsi sui dati che contribuiscono a rendere elevato tale rischio ci aiuta a capire da dove arrivano tali idatie in questo modo possiamo  mappare le fonti di tali dati all’interno e all’esterno dell’organizzazione.

La Comprensione Dei Dati

La quantità di dati esterni ed interni generati dalle singole aziende è notevole e spesso disparata. In questo contesto la criticità sta nel creare in modo efficiente un quadro reale dei rischi più significativi per l’integrità del prodotto. È qui che entra in gioco il ruolo dell’Intelligenza Artificiale. Attraverso la progettazione e l’applicazione della tassonomia stratificata, identificare dove concentrare gli sforzi e gli interventi di mitigazione del rischio diventa più semplice.

L’Iintelligenza Artificiale è stata spesso utilizzata per ottenere maggiori informazioni sulle abitudini degli acquirenti e sullo sviluppo di nuovi prodotti. L’utilizzo dell’IA per garantire la trasparenza della fornitura al fine di mitigare il rischio legato al prodotto è una proposta relativamente nuova. Sempre più aziende ci chiedono come poter utilizzare i dati dei richiami di prodotto?, del malfunzionamento interno di un prodotto e degli audit sui fornitori, per trarne vantaggio in termini di rischio futuro.

La chiave è l’interpretazione tecnica

È fondamentale ricordare che l’analisi tecnica umana va di pari passo con l’applicazione della tecnologia, quando si cerca di dare un senso ai dati e di identificare i fattori di rischio critici. Il modo migliore per dare un senso ai dati sta nel trovare il giusto equilibrio tra scienza dell’alimentazione e scienza dei dati. Mantenere un essere umano all’interno di questo processo è essenziale per migliorare l’accuratezza dei modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Le risultanze di questi processi, devono tradursi in azioni che fanno la differenza, consentendo ai team tecnici di concentrare i propri sforzi su quelle aree di rischio più significativo, attuando interventi mirati che promuovono il miglioramento.

Costruire Fiducia

Basarsi sui soli dati presenti in azienda per garantire la trasparenza del rischio ha i suoi limiti.

È necessario un approccio collaborativo tra le parti interessate  dal settore. Sfortunatamente, c’è una certa riluttanza nel condividere le informazioni. Tuttavia, per ottenere la massima trasparenza, è fondamentale la condivisione di dati e informazioni tra le imprese e lungo la filiera.

Mentre ci muoviamo verso un futuro sempre più digitale, ci sono dei rischi da considerare. L’adozione di processi digitali lascia la porta aperta a potenziali furti di dati lungo la catena di approvvigionamento, mettendo a rischio l’integrità del prodotto e aumentando le possibilità di frode e richiamo del prodotto. Ciò significa che le organizzazioni devono considerare seriamente come possono costruire la propria sicurezza contro un potenziale attacco, quali sono i piani di ripristino in atto in caso di attacco e quanto sono preparati i fornitori.

Maggiore Intuizione

Attraverso l’adozione di nuove tecnologie, le aziende sono in grado di sfruttare la potenza dei dati e imparare a comprendere al meglio il rischio, sia del prodotto, che della rete di fornitura. È attraverso l’acquisizione di maggiore intelligenza, di comprensione e di capacità predittive che si possono apportare i miglioramenti necessari nei sistemi e nei processi al fine di mitigare in modo proattivo i rischi, piuttosto che reagire a singoli eventi ed incidenti. Al fine di ottenere una comprensione ancora più profonda della loro supply chain, sarà fondamentale la gestione e la condivisione dei dati tra tutte le parti interessate tramite blockchain e IA. Ciò consentirà ai produttori di prendere decisioni più consapevoli.

Comunicazione a cura di LRQA