Dinamički digitalni pasoši proizvoda za hranu i piće kratkog roka trajanja mogli bi da smanje otpad

Dinamički digitalni pasoši proizvoda – digitalni zapisi u realnom vremenu koji inteligentno prate stvarno stanje kvarljive robe, poput hrane i pića, tokom celog životnog ciklusa – mogli bi značajno da smanje otpad i unaprede bezbednost, poručuju istraživači sa Univerziteta u Sariju i King’s College London.

Digitalni pasoši proizvoda (DPP) postaće obavezni u EU od 2027. godine, ali su postojeća rešenja statična i prilagođena proizvodima dugog roka trajanja, poput elektronskih uređaja, saopštio je Univerzitet u Sariju.

Iako beleže fiksne informacije, kao što su dizajn, materijali i uputstva za reciklažu, oni ne mogu da prate brze promene u svežini, bezbednosti ili kvalitetu proizvoda, navodi se.

Od farmi do supermarketa

U autorskom članku objavljenom u časopisu Nature Reviews Clean Technology, istraživači su predstavili prvi sveobuhvatni okvir na svetu za dinamičke digitalne pasoše proizvoda (D-DPP).

Okvir pokazuje kako senzori u realnom vremenu, mašinsko učenje zasnovano na fizici i bezbedne infrastrukture podataka mogu zajedno da prate promene tokom životnog ciklusa proizvoda kratkog roka trajanja.

D-DPP funkcionišu tako što se neprestano ažuriraju dok proizvodi prolaze kroz farme, fabrike, transport, skladišta i maloprodajne objekte. Oni bi takođe mogli da omoguće ranije intervencije radi sprečavanja kvarenja, smanjenja nepotrebnog otpada i jačanja transparentnosti duž lanaca snabdevanja hranom i pićem, tvrdi se u istraživanju.

Dr Lei Ksing, predavač digitalnog hemijskog inženjerstva, istakao je da bi D-DPP mogli da pomognu u identifikaciji trenutka i razloga kada kvalitet počinje da opada.

– To znanje je od neprocenjive važnosti za unapređenje upravljanja zalihama i smanjenje značajnih količina hrane koje se izgube pre nego što uopšte stignu do potrošača – istakao je.

Tim predlaže da supermarketi mogu da posluže kao „žive laboratorije“ za testiranje D-DPP sistema u realnim uslovima, pružajući praktičan način za procenu kako ova tehnologija podržava praćenje svežine, rotaciju zaliha i svakodnevno donošenje odluka.