COME OTTIMIZZARE LA GESTIONE ECONOMICA NEL SETTORE FOOD & BEVERAGE

Roberto Natalini, matematico

Matematica su un blog che tratta di scienza e cultura del cibo? Sì, cari lettori, dovete farvene una ragione: innanzitutto la matematica serve, poi è applicabile in azienda e - grazie a ciò - potrete generare incrementi di efficienza e di efficacia. In particolare, quando ho deciso di intervistare il matematico Roberto Natalini, direttore dell'Istituto per le Applicazioni del Calcolo "Mauro Picone" del CNR, ho pensato ad aziende come ristoranti, pizzerie, vinerie, bar e produttori agroalimentari, per le quali è molto utile anche il controllo di gestione, quindi - alla fine - dobbiamo necessariamente trattare numeri ed estrarre informazioni importanti.

Ora mettetevi comodi, silenziate il telefono e leggete. 

1) In che modo l'analisi e la raccolta dati possono aiutare bar e ristoranti?

Chi è nel settore sa che gestire un bar o un ristorante non è per niente facile. Bisogna capire quando e come fare acquisti, gestire gli eccessi e la possibile scarsità di magazzino, capire se una certa marca di bevanda è meglio averla in bottiglia o alla spina, se ci sono avvenimenti importanti per cui occorre essere preparati.

A questo tipo di problemi si applica la “Business intelligence”, ossia quell'insieme di tecniche e strumenti matematici e statistici che permettono di acquisire dati utili in tempo reale e trasformarli in informazioni per l'utente, creando una serie di avvisi automatizzati che ricordano all'utente come e quando deve eseguire certe azioni, proponendo al tempo stesso scelte ottimali per i suoi affari. Ad esempio: dove è possibile risparmiare o fare meno fatica, come essere pronti in caso di imprevisti e come minimizzare le perdite. Questo è lo scopo di Trakbar, una startup che è stata scelta fra i 10 progetti innovativi per un percorso di accelerazione a StartupBootCamp FoodTech, che ha creato delle app appositamente dedicate alla gestione ottimale dei bar.

Il logo dello Sportello Matematico

2) Quali strumenti matematico-statistici funzionano bene per prevedere le vendite al dettaglio di generi alimentari?

La disponibilità di strumenti matematici per effettuare previsioni delle vendite di beni di consumo deperibili è fondamentale al fine di pianificarne la produzione e la distribuzione. Un aspetto importante di questo processo è saper prevedere l'andamento delle vendite non solo in situazioni ordinarie, ma anche per gli andamenti fuori dalla norma, tipici dei saldi o delle promozioni.

Dal punto di vista metodologico, gli strumenti abitualmente utilizzati per la previsione delle vendite sono metodi di tipo statistico, basati sulle cosiddette serie storiche. Questo permette di effettuare la previsione sulla base degli andamenti passati: tali previsioni risultano efficaci in situazioni normali. Negli ultimi anni c'è stato però un grande sviluppo di approcci alternativi che vanno sotto il nome di Machine Learning, in cui gli algoritmi utilizzano un processo di apprendimento automatico basato sulla riproduzione funzionale del fenomeno studiato.

Un esempio di utilizzo si è avuto in un progetto di uno dei partner dello Sportello Matematico, in cui l’apprendimento è stato realizzato con algoritmi di ottimizzazione calibrati per ogni tipo di Machine Learning. Sono stati usati i dati relativi alle vendite di un tipo di pasta, della stessa marca, in due supermercati. Sono stati utilizzati i dati delle vendite giornaliere nei due anni 2007, 2008 per addestrare gli algoritmi, e i dati del 2009 per confrontarli con quelli previsti in seguito all’addestramento. L’utilizzo di questo approccio è risultato molto efficace e l'approccio Machine Learning ha mostrato una chiara superiorità rispetto ai metodi classici nel prevedere l'andamento delle vendite, specie nei periodi di promozione.

3) È possibile costruire un sistema di pianificazione gerarchico per una pizzeria? Intendo dire, dato un certo numero di pizze margherite da produrre e vendere, riuscire a quantificare gli ingredienti per minimizzare i costi...

Direi che sia inevitabile scomporre un problema complesso come questo in una serie di sottomodelli con diverse scale temporali, quella che si chiama appunto la pianificazione gerarchica. In concreto non abbiamo mai lavorato come Sportello su questo problema specifico delle pizzerie, e sarebbe bello che qualcuno dei lettori ci chiedesse una consulenza, ma è chiaro che per prima cosa si cerca di riportarsi ad alcuni meccanismi industriali di produzione, con la produzione in lotti separati dalle caratteristiche omogenee. Si può lavorare allora con modelli a livello mensile, settimanale e giornaliero, usando ad ogni livello tecniche di programmazione lineare per ottimizzare.

Il primo numero del 2017 della rivista Archimede

Per esempio, a livello mensile, si pianifica la produzione aggregata e l'inventario per cercare di minimizzare i costi di produzione, mentre a livello giornaliero si cercherà di ottimizzare la sequenza di lavorazione tenendo conto dei vari fattori. In concreto, quando uno deve preparare le pizze, i panetti e gli ingredienti (ad es. pomodoro, mozzarella, acciughe, carciofini) devono essere già pronti, ma non con troppo anticipo e anche nella giusta quantità. La matematica può aiutare a farlo con minor spreco e minor fatica.

4) In che modo la matematica entra nella cottura di pasta, pane e pizza?

Il processo di preparazione di qualsiasi piatto può avvalersi di tecnologie matematiche, come gli algoritmi di elaborazione delle immagini e la colorimetria, che permettono di calibrare a puntino la cottura di alimenti come il pane, la pizza e tanti altri prodotti da forno, oltre a garantirne la sicurezza attraverso il controllo di qualità dei prodotti e persino l'analisi automatica del loro contenuto calorico. 

Questo vale anche per gli arrosti, il pesce e le carni in generale. Ma tornando alla cottura della pasta, esistono già studi matematici sui tempi di cottura ottimali della pasta secca. Infatti, a differenza della pasta fresca, in questo caso è necessario un processo di imbibizione la cui lentezza spiega la differenza dei tempi di cottura per esempio tra tagliatelle fresche e spaghetti secchi. Dopo poco si creano all'interno della pasta due fronti in avanzamento, uno più interno di penetrazione dell'acqua, che idrolizza l'amido contenuto nella pasta, il secondo che viene proprio dalla cottura, che gelatinizza l'amido rendendolo commestibile. La pasta è cotta quando tutto l'interno risulta gelatinizzato. Questo processo può essere studiato con equazioni matematiche, per esempio per ottimizzare la forma della pasta rispetto alla cottura.

5) Quali consigli si possono dare ai titolari di ristoranti e pizzerie per cominciare ad introdurre la matematica nella loro gestione aziendale?

Il logo del sito MaddMaths!

La prima cosa è quella di lavorare con persone competenti. Per esempio potete contattare, magari attraverso le associazioni di categoria, ma anche a livello individuale, il nostro Sportello Matematico che ha sede presso il CNR. La nostra rete di ricerca si estende a livello nazionale con oltre 45 partners, tra centri di ricerca, università, piccole e medie imprese private specializzate nella risoluzione di problemi matematici. Tipicamente le tecnologie matematiche risultano molto poco costose e di impatto immediato, però, come nel cibo, è importante avere sempre presente in primo luogo l'affidabilità.

CHI E' ROBERTO NATALINI?

Roberto Natalini è nato a Roma il 4 luglio del 1960, è un matematico, e dal 2014 è il direttore dell'Istituto per le Applicazioni del Calcolo "Mauro Picone" del CNR. I suoi principali interessi scientifici riguardano lo studio delle equazioni alle derivate parziali e le loro applicazioni che comprendono la biologia, la conservazione dei monumenti, il traffico e la gasdinamica. Da molti anni si interessa di divulgazione della matematica, avendo fondato il sito MaddMaths! di cui è coordinatore. Dal 2015 è presidente della commissione della European Mathematical Society per la promozione pubblica della matematica e dirige la rivista Archimede. Dal 2012 è responsabile scientifico dello Sportello Matematico per l'Industria Italiana, un progetto che cerca di creare un ponte tra le imprese e la ricerca matematica.

Walter Caputo
Science writer e redattore scientifico per Gravità Zero