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Contenuto archiviato il 2024-04-18

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Bevande perfette e alimenti liquidi fino al livello molecolare

La PMI svedese Opsis ha applicato con successo la tecnologia FT-NIR alle bevande e agli alimenti liquidi, promettendo una precisione millimetrica nella misurazione degli ingredienti con risparmio di tempo, riduzione dei costi di produzione e aumento della qualità del prodotto.

I baristi e gli appassionati di cocktail lo sanno: le proporzioni sono importanti. Un po’ troppo o troppo poco di un ingrediente, e il cliente non tornerà più. Lo stesso principio vale per gli impianti di trasformazione alimentare, per i quali ottenere i giusti livelli di ingredienti può essere complicato, ma è comunque fondamentale per mantenere l’azienda a galla. Finora, questi produttori hanno operato per lo più su una combinazione di istinto e tecnologia in grado di individuare i diversi componenti di alimenti liquidi e bevande. Sapevano, ad esempio, quanto zucchero c’era nei loro prodotti, ma la composizione di questa sostanza rimaneva sconosciuta. Quei tempi sono passati. Applicando con successo la tecnologia FT-NIR (una tecnologia che impiega la luce vicina all’infrarosso e algoritmi per quantificare i componenti gassosi) ai liquidi nell’ambito del progetto FAME (Development and demonstration of an innovative FT-NIR-based system for food content analysis), ora Opsis è in grado di distinguere gli ingredienti a livello molecolare. In che modo FT-NIR interessa l’industria alimentare? Dott. Olle Lundstrom: Rispetto alle tecnologie attualmente in uso nell’industria della trasformazione alimentare, che si basa per lo più sul solo NIR, FT-NIR offre una risoluzione migliore. Con esso è possibile identificare continuamente piccoli dettagli che non erano mai stati colti prima d’ora sulle linee di produzione. FT-NIR esiste da 30 anni, ma finora è stato usato principalmente in laboratorio e per applicazioni industriali. Con questo progetto, Opsis è riuscita a portare la propria tecnologia FT-NIR Gas, usata per il monitoraggio dell’inquinamento, nell’industria alimentare. È davvero utile controllare gli alimenti a livello molecolare? Per alcuni operatori del mercato non sarà interessante, a meno che non siano alla ricerca di qualcosa di molto dettagliato e specifico. Ad esempio, esistono già soluzioni per quantificare lo zucchero sulle linee di produzione; non c’è bisogno di FT-NIR per questo. Tuttavia, nessuna tecnologia può misurare il tipo di zuccheri presenti in un prodotto. Grazie a FAME, ora possiamo distinguere tra fruttosio, maltosio e glucosio. Quali sono le maggiori difficoltà che avete incontrato nel portare questa tecnologia nell’industria alimentare? La prima, e forse la più importante, è stata sviluppare questa tecnologia per i gas: ci sono voluti 30 anni. FAME si è basato su questo ampio processo di ricerca e sviluppo per rendere applicabile questa tecnologia esistente anche ai liquidi, che si tratti di latte, vino, liquori, zucchero o acqua. La seconda difficoltà è consistita nell’effettuare misurazioni in linea (cioè prelevare campioni da linee di produzione da cui escono molti prodotti diversi con comportamenti, temperature, flussi e pressioni differenti) e riportarle in un ambiente di laboratorio stabile. Ciò è stato fondamentale per rendere possibile un’analisi molto dettagliata. La nostra ultima sfida riguardava i modelli predittivi e le calibrazioni: per intenderci, è stato più o meno come prendere un prisma e cercare di dividere lo spettro in dati comprensibili. Per farlo, è necessario un modello matematico di stima in grado di convertire la luce in un valore. È stata una grossa sfida e questo modello ha richiesto notevoli sforzi per la messa a punto, affinché potesse essere applicabile ai diversi ambienti possibili. Quali sono stati a suo avviso i principali risultati ottenuti grazie al finanziamento della fase 2? Il finanziamento della fase 2 ci ha aiutato a prendere la tecnologia sviluppata per i gas e adattarla ai liquidi, ma ci ha anche aiutato a individuare i clienti interessati a usare questa tecnologia. Ora abbiamo clienti che la usano già da un po’ di tempo e che sono molto interessati in un impiego a lungo termine. Non siamo ancora riusciti a rendere pubbliche queste informazioni, ma stiamo discutendo di un futuro annuncio stampa che riguarda due grandi imprese multinazionali con cui abbiamo lavorato. Può descrivere i casi d’uso per questi due clienti? Il primo cliente è uno zuccherificio che produce zucchero liquido e sciroppo, prodotti che, per diventare e rimanere liquidi, richiedono una determinata composizione di diversi tipi di zucchero. Se i produttori utilizzassero solo saccarosio, lo zucchero congelerebbe o rimarrebbe solido, ma grazie alla nostra tecnologia il cliente può misurare e controllare gli esatti livelli di glucosio, fruttosio e saccarosio necessari nella sua linea di produzione. Ciò non solo contribuisce a migliorare la qualità del prodotto finale, ma anche a ridurre gli sprechi e i costi di produzione. Il secondo cliente si occupa della fermentazione per produrre alcolici. Anche questo processo richiede combinazioni specifiche di zuccheri e le nostre attrezzature ci permettono di misurare e persino di monitorare il processo di fermentazione. Oggi nessuno, tranne Opsis, può farlo. Se doveste convincere un nuovo potenziale cliente, quali sarebbero i vostri argomenti principali? Immaginate di avere un impianto di trasformazione alimentare che usa un qualche tipo di liquido. Oggi, per ottenere il prodotto desiderato, non avete altra scelta se non quella di continuare a regolare tutti i tipi di valvole basandovi sull’istinto. Con la nostra tecnologia, è possibile regolare queste valvole con precisione per ottenere un processo ottimizzato, a seconda che vogliate risparmiare tempo o costi, oppure avere il massimo rendimento. Quali sono i vostri obiettivi per i prossimi cinque anni? Entro sei mesi, intendiamo rendere pubblico l’annuncio dei nostri due principali clienti. Una volta fatto questo, ci espanderemo in tutta Europa per avvicinarci agli impianti, per poi iniziare a pensare all’espansione mondiale.

Paesi

Svezia