Introduzione
L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il settore del packaging, trasformando il modo in cui i prodotti sono progettati, realizzati e personalizzati. Grazie a sistemi avanzati di machine learning e analisi dati, l’IA permette di creare confezioni più sostenibili, efficienti e su misura per i bisogni dei consumatori. Un’applicazione significativa riguarda i configuratori di packaging: strumenti intelligenti che analizzano parametri come dimensioni, materiali e caratteristiche del prodotto per generare automaticamente soluzioni di imballaggio ottimali. Questi configuratori consentono di esplorare rapidamente diverse varianti di design, basandosi su parametri personalizzati.
L’IA valuta inoltre la sostenibilità e l’impatto ambientale dei materiali, ottimizzando la quantità e la forma del packaging. Questo approccio non solo migliora l’esperienza del cliente, con confezioni più adatte e accattivanti, ma contribuisce anche alla riduzione degli sprechi e delle emissioni legate alla logistica. In sintesi, l’intelligenza artificiale nei configuratori per il packaging rappresenta un avanzamento tecnologico che integra sostenibilità, personalizzazione e efficienza, rivoluzionando così un settore chiave dell’industria moderna.
Approfondimento
Sebbene la letteratura abbia prodotto una varietà di metodologie digitali e strumenti di supporto decisionale per affrontare i principi dell’economia circolare (CE) applicata al packaging, in particolare nel campo della gestione a fine vita, rimane una lacuna nell’integrazione di tali principi nei processi di progettazione nelle fasi iniziali per i sistemi di packaging. Un contributo significativo in questo senso è il Reverse Logistics Support Tool (RLST), recentemente proposto da Mallick et al.[ Mallick et al, 2024] che aiuta le aziende a valutare le motivazioni strategiche, le caratteristiche contestuali del prodotto, le condizioni normative e le variabili di progettazione del sistema per conformarsi ai principi proposti a livello comunitario. Il framework RLST opera attraverso l’inclusione di variabili come: coinvolgimento degli stakeholder, tecnologie digitali, comportamento dei consumatori e strumenti politici. Mentre uno strumento come il RLST fornisce indicazioni sostanziali per le operazioni a valle, in particolare il recupero, la selezione e il processamento degli imballaggi post-consumo, la sua funzionalità nel guidare le decisioni a monte rimane limitata. In particolare, il tool RLST non integra un’intelligenza consapevole del ciclo di vita nella fase di progettazione, dove fino all’80% dell’impronta ambientale di un prodotto viene determinato.
Inoltre, manca della capacità di supportare il pensiero progettuale modulare, l’integrazione della tracciabilità e la co-progettazione con l’utente, tutti aspetti sempre più riconosciuti come abilitatori fondamentali della circolarità nel packaging . In questo contesto, vi è una necessità critica di strumenti digitali implementati con sistemi che inseriscano una logica conforme agli aspetti normativi comunitari direttamente nei flussi di lavoro di sviluppo prodotto. Molti lavori concettualizzano che tali sistemi potrebbero essere estesi oltre i configuratori basati su regole convenzionali usati nella personalizzazione di massa, evolvendosi in piattaforme intelligenti e interattive che simulano i percorsi di fine vita, valutano la compatibilità normativa e supportando la selezione sostenibile dei materiali nel momento stesso della progettazione del packaging, per allineare i processi progettuali con i requisiti di conformità ambientale, le aspettative dei consumatori e i flussi circolari dei materiali fin dall’inizio.
In questo numero:
Verso un’economia circolare: sviluppo di uno strumento di supporto per la progettazione di sistemi di logistica inversa
La logistica inversa (Reverse Logistics, RL) dei prodotti a fine utilizzo o a fine vita rappresenta un approccio chiave per sostenere la transizione verso un’economia circolare. Tuttavia, la carenza di conoscenze ed esperienza nella progettazione dei sistemi di RL costituisce una delle principali barriere per le imprese nell’implementazione di soluzioni efficaci. Questa ricerca propone uno strumento di supporto alla logistica inversa (Reverse Logistics Support Tool, RLST) per la progettazione di sistemi di RL, sviluppato attraverso cicli iterativi di elaborazione teorica e test empirici con feedback da parte di potenziali utilizzatori.
Il RLST si fonda sui principi dei sistemi di configurazione, adattando i diversi aspetti della progettazione della logistica inversa in una base di conoscenza e, successivamente, in uno strumento di supporto basato su Excel. Oltre a consentire alle aziende di valutare le proprie motivazioni e i fattori trainanti e di definire il contesto di riferimento (ad esempio, le caratteristiche del prodotto e l’esistenza e la natura della normativa sulla Responsabilità Estesa del Produttore – Extended Producer Responsibility, EPR), lo strumento supporta la progettazione della rete o del canale di logistica inversa e affronta ulteriori dimensioni quali la collaborazione tra stakeholder, il quadro normativo, il comportamento e gli incentivi dei consumatori, l’utilizzo delle tecnologie digitali, gli indicatori chiave di performance e gli aspetti legati alla governance e alla gestione dei programmi.
Tale strumento risulta utile per i professionisti nel colmare i gap di conoscenza, stimolare il confronto tra gli stakeholder nella costruzione di scenari e analizzare il funzionamento di differenti configurazioni possibili. La ricerca contribuisce all’avanzamento delle conoscenze sulla progettazione dei sistemi di logistica inversa per l’economia circolare e, per la prima volta, sviluppa e applica i principi dei sistemi di configurazione nel campo della logistica inversa.
Aumentare i benefici percepiti dal consumatore nell’esperienza di mass customization attraverso le capacità dei configuratori di vendita
L’esperienza del consumatore che personalizza autonomamente un prodotto tramite un configuratore di vendita può rappresentare una fonte di benefici esperienziali che vanno oltre l’utilità tradizionalmente associata al possesso di un prodotto maggiormente rispondente alle esigenze individuali. Sebbene studi precedenti abbiano dimostrato che tali benefici esperienziali aumentano la disponibilità a pagare dei consumatori per prodotti personalizzati di massa, la ricerca sulle caratteristiche che i configuratori di vendita dovrebbero possedere per accrescere tali benefici è ancora in una fase iniziale.
In questo lavoro si sostiene che due tipologie di benefici — benefici edonici e benefici legati al senso di realizzazione creativa — aumentino all’aumentare della capacità del configuratore di offrire: navigazione focalizzata, navigazione flessibile, una descrizione chiara e intuitiva dello spazio del prodotto, facilità di confronto e una comunicazione efficace del rapporto benefici-costi.
Attraverso l’analisi di 675 esperienze di auto-personalizzazione condotte da 75 studenti di ingegneria su 30 configuratori web reali di beni di consumo, lo studio fornisce evidenza empirica a supporto di tutte le relazioni ipotizzate. Il lavoro si conclude discutendo il contributo allo stato dell’arte, le implicazioni manageriali, nonché i limiti dello studio e le opportunità di ricerca futura.
https://doi.org/10.1016/j.compind.2014.02.004
Una strategia di business integrata per la twin transition: valorizzare i Digital Product Passport e i modelli di economia circolare
Le imprese affrontano sfide significative nell’implementazione della trasformazione digitale, spesso a causa dell’adozione di strategie frammentate e di una limitata coordinazione interfunzionale. Inoltre, non tutte le innovazioni digitali risultano coerenti con gli obiettivi di sostenibilità. In risposta a tale complessità, le recenti direttive dell’Unione Europea hanno introdotto i Digital Product Passport (DPP) come strumenti strategici per colmare il divario tra digitalizzazione e sostenibilità.
Sebbene promettenti, i DPP sono ancora in una fase iniziale di implementazione e richiedono una solida governance dei dati per mitigare il rischio di sovraccarico informativo. Il presente studio integra prospettive di business nella progettazione dei DPP, con particolare riferimento al settore tessile. Analizza come i DPP possano rafforzare la competitività, facilitare il monitoraggio della sostenibilità e promuovere la circolarità.
Basandosi su contributi provenienti da imprese tessili e consulenti specializzati, la ricerca adotta metodologie di decisione multicriterio, in particolare l’Analytic Hierarchy Process (AHP) e la Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). I risultati evidenziano una forte coerenza tra le due metodologie e una convergenza nella valutazione del valore strategico dei DPP, soprattutto nel facilitare l’accesso alle informazioni relative al riutilizzo, alla riparazione e al riciclo dei prodotti. L’analisi mette inoltre in luce l’enfasi dei consulenti sul marchio “Made in Italy” come elemento distintivo. Nel complesso, i DPP emergono come strumenti in grado di supportare lo sviluppo di modelli di business circolari nel settore tessile, sostenendo tre priorità strategiche: tracciabilità dei materiali, supporto alla riparazione e ottimizzazione dei percorsi di riciclo.
https://doi.org/10.1002/bse.70065
Il design generativo e il suo ruolo nello sviluppo della progettazione di lattine e packaging
Nel presente studio, dedicato al design generativo e al suo ruolo nello sviluppo della progettazione di lattine e packaging, il ricercatore ha analizzato l’impatto del design generativo nel campo della progettazione di contenitori e imballaggi, evidenziando come tale approccio consenta di ridurre tempi e sforzi di sviluppo. Ciò avviene attraverso l’impiego delle competenze scientifiche del designer nel guidare modelli e applicazioni generative e nell’applicare standard appropriati sulla base dei fondamenti scientifici derivanti dai dati di input.
Questo approccio contribuisce ad arricchire la progettazione di scatole e involucri. A dimostrazione di ciò, il ricercatore ha sperimentato l’utilizzo del programma di design generativo basato su intelligenza artificiale Midjourney, considerato uno dei principali strumenti di design generativo per la progettazione di packaging di profumi di marchi affermati. L’analisi dei risultati è stata condotta attraverso un approccio statistico, basato sull’elaborazione dei dati raccolti mediante un questionario utilizzato per valutare l’esperienza progettuale.
https://doi.org/10.35560/jcofarts1437
Progettare per la circolarità: esplorare il supporto decisionale basato su configuratori per l’eco-design nel packaging alimentare
L’industria del packaging occupa una posizione centrale nella transizione verso la sostenibilità, in particolare alla luce di quadri normativi che impongono un crescente allineamento ai principi dell’economia circolare (CE). Nell’Unione Europea, il nuovo Regolamento sugli imballaggi e i rifiuti di imballaggio (Packaging and Packaging Waste Regulation, PPWR), in vigore da gennaio 2025, stabilisce che tutti gli imballaggi debbano essere riutilizzabili o riciclabili in modo tecnicamente ed economicamente sostenibile. Poiché la maggior parte dell’impatto ambientale di un prodotto viene determinata nelle fasi iniziali di progettazione, gli strumenti digitali devono evolvere oltre la modellazione parametrica tradizionale, integrando metriche ambientali, percorsi di recupero dei materiali e informazioni di ciclo di vita.
Sebbene la progettazione sostenibile del packaging abbia ricevuto crescente attenzione accademica, l’impiego di configuratori basati su intelligenza artificiale per supportare l’eco-design e le strategie di fine vita risulta ancora limitato. Questo studio analizza il potenziale dei configuratori di prodotto come sistemi intelligenti di supporto alle decisioni, basati su regole, in grado di incorporare una logica progettuale allineata ai principi dell’economia circolare nel settore del packaging alimentare.
Attraverso un approccio empirico multi-metodo, che combina Analisi Multicriterio, Analytic Hierarchy Process e valutazioni di esperti, la ricerca valuta l’idoneità relativa di soluzioni di riutilizzo, riciclo meccanico, riciclo chimico e riciclo organico sulla base di criteri definiti da specialisti del settore. Inoltre, viene sviluppato un framework concettuale per un configuratore di nuova generazione, progettato per integrare principi di eco-design, architetture di prodotto modulari e dati di tracciabilità all’interno dei sistemi di packaging.
I risultati indicano che i configuratori possono essere riprogettati per operare come interfacce intelligenti in grado di rendere operativi i principi dell’economia circolare nei flussi di sviluppo prodotto. Lo studio evidenzia la modularità, la conoscenza dei materiali e la tracciabilità come fattori abilitanti critici, fornendo una roadmap per ingegneri e professionisti impegnati nello sviluppo di configuratori per il packaging conformi ai requisiti dell’economia circolare.
ConfWS 2025
27th International Workshop on Configuration Bologna, Italy, October 25-26, 2025
Proceedings : https://ceur-ws.org/Vol-4149/
