Conserve Italia: la rete agronomica che anticipa i rischi nella filiera frutta

Conserve Italia è una delle più grandi cooperative agroalimentari europee. La sua filiera frutta segue quattro colture — pesco, pero, albicocco e melo — coltivate da aziende agricole socie distribuite soprattutto in Emilia-Romagna, con presenze anche in Puglia, Veneto e Molise.

La sfida: leggere una filiera ortofrutticola attraverso i dati, stagione dopo stagione

Gestire una filiera ortofrutticola significa confrontarsi ogni anno con una variabile che nessuna azienda controlla: il clima. Stagioni sempre più avverse — gelate tardive, alluvioni, estati siccitose — influenzano rese, consumi idrici e pressione delle avversità, con impatti diretti sulla produzione e sui costi.

Per affrontare questa variabilità servivano dati agronomici affidabili e comparabili, raccolti direttamente in campo.

L'obiettivo condiviso con xFarm Technologies era chiaro: dotare la filiera di un'infrastruttura capace di trasformare ciò che accade nei frutteti in informazioni utili a decidere.

La soluzione: tre filoni in un unico progetto integrato

La collaborazione tra Conserve Italia e xFarm Technologies inizia nel 2024 e si sviluppa insieme all'Università di Bologna. Oggi è alla terza stagione e si articola in tre linee di lavoro complementari. 1. Rete di digitalizzazione e monitoraggio: una rete capillare di stazioni meteo e sensori in campo che alimenta la piattaforma xFarm con dati agronomici in tempo reale, oggi tra le più ampie reti di monitoraggio agronomico attive in Italia; ogni azienda agricola è stata dotata di hardware e formata all'uso della piattaforma, con sessioni online e in presenza.

2. Progetto agronomico sperimentale: su un gruppo di aziende pilota, le strategie basate sui dati di sensori e modelli vengono messe a confronto con la gestione tradizionale, misurando gli effetti reali su irrigazione, difesa e monitoraggio degli insetti. 3. FarmView, riconoscimento e conteggio dei frutti: un progetto pilota che prevede un sistema di computer vision, sviluppato con il contributo dell'Università di Bologna, che conta i frutti dalle immagini raccolte in campo e stima la resa in corso di stagione.

Dal bollettino settimanale al rischio calcolato ogni 24 ore

Nella stagione 2025 i modelli DSS xFarm sono stati confrontati in modo strutturato con i bollettini della Regione Emilia-Romagna: 6 modelli xFarm a fronte di 16 bollettini regionali e 79 zone, su quattro colture, da maggio ad agosto. La differenza decisiva è la risoluzione temporale: il bollettino regionale viene pubblicato una volta a settimana e, nei sei giorni che separano una pubblicazione dalla successiva, un evento infettivo può nascere, raggiungere il picco e iniziare a declinare. Il DSS xFarm aggiorna il rischio ogni 24 ore e anticipa mediamente di 4 giorni il segnale di un evento infettivo rispetto alla prima comunicazione ufficiale.

Dove il confronto è metodologicamente corretto, modelli epidemiologici contro modelli, la concordanza raggiunge il 94% (15 confronti concordanti o parziali su 16). E identificando le finestre di bassa pressione infettiva all'interno di periodi classificati “ad alto rischio” dal disciplinare, un operatore guidato dal DSS avrebbe evitato 2–3 trattamenti fungicidi per coltura tra maggio e luglio, con un potenziale risparmio sulla spesa in prodotti fitosanitari per pero e pesco e una potenziale riduzione del carico ambientale. Il valore del DSS non è sostituire il bollettino regionale, ma affiancarlo: xFarm come guida operativa giornaliera, il bollettino come riferimento normativo per la produzione integrata.

I risultati: una filiera che si misura

Al termine della stagione 2025 il progetto comprende 187 aziende agricole digitalizzate, dotate di hardware e formate all'uso della piattaforma; una rete estesa di sensori con 80 stazioni meteo e 500 sensori installati; 4 colture seguite con tesi sperimentali e risparmi idrici misurati rispetto alla gestione tradizionale; oltre 700 ettari monitorati dalla rete Agrometeo. Il progetto pilota FarmView ha compiuto un salto di qualità tra il 2024 e il 2025: l'accuratezza di riconoscimento dei frutti è aumentata dal 56–66% al 76–81%, con circa 40.000 immagini raccolte in campo, e un errore nella stima della resa del 2,5% sul pero e del 4,3% sul pesco, calcolato integrando tre anni di dati storici. Sull'albicocco la variabilità resta più alta, per effetto degli eventi climatici estremi, mentre la roadmap 2026 prevede l'integrazione di dati meteorologici e indici vegetazionali per rafforzare il modello.

Verso le prossime stagioni

L'analisi ha evidenziato un principio che vale per l'intera filiera ortofrutticola: a parità di informazione, chi la riceve prima decide meglio. Quattro giorni di anticipo sul segnale di allerta significano trattamenti più efficaci, meno sprechi e decisioni basate su dati attuali anziché su fotografie della settimana precedente. La terza stagione del progetto punta a consolidare i risultati della sperimentazione, perfezionare il modello di stima delle rese integrando dati meteorologici e indici vegetazionali, e rafforzare gli strumenti di rendicontazione di filiera. Quella costruita da Conserve Italia con xFarm Technologies non è soltanto una rete di sensori: è un'infrastruttura digitale che raccoglie dati direttamente dai frutteti, valuta i rischi ogni 24 ore, confronta le strategie agronomiche e misura i risultati nel tempo.

Le decisioni migliori non si improvvisano. Si misurano.