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SeaWise AI
L'AI che salva fino a 10
tonnellate di cibo
a crociera

Nicola Silvestre

Una proposta data-driven per ridurre lo spreco alimentare sulle navi da crociera.

Corso: Introduzione alla Data Science e AI · 2026

↑ foto: Brandon Nelson / Unsplash

2 / 10 — Il problema

10 tonnellate di cibo nel cestino

Una nave da crociera media ospita 3.000 passeggeri per 7 giorni e produce circa 1,5 tonnellate di scarti alimentari al giorno.

In una settimana, sono fino a 10 tonnellate di cibo che finiscono nel cestino.

Lo spreco alimentare globale vale l'8-10% delle emissioni climatiche¹. A bordo delle navi rappresenta circa il 22% di tutti i rifiuti prodotti².

Costa Crociere ha già dimezzato lo spreco con l'AI sulla nave Diadema³.

¹ UNEP Food Waste Index 2024 · ² Springer 2018 · ³ Carnival Corporation 2019

↑ foto: Unsplash

3 / 10 — Le cause

Da dove nasce lo spreco?

Uno studio di TUI Cruises e Futouris ha misurato l'origine dello spreco a bordo delle navi.

Più della metà dello spreco nasce in cucina, prima ancora che il cibo arrivi al passeggero.

Fonte: studio TUI Cruises & Futouris (FoodNavigator, 2024).

Overproduction 51%

Plate leftovers 29%

Galley waste 18%

Expired food 2%

Esempio

Su 10 t di cibo sprecato a settimana per nave:

51% Overproduction 5,1 t

29% Plate leftovers 2,9 t

18% Galley waste 1,8 t

2% Expired food 0,2 t

Totale 10,0 t

5 t sprecate prima ancora che il cibo lasci la cucina.

4 / 10 — Il contesto

Anatomia di una crociera

Il settore crocieristico in numeri, secondo i dati ufficiali CLIA 2024.

Una piccola città in mare aperto, 24 ore su 24, per una settimana.

Fonti: CLIA — State of the Cruise Industry Report 2024 · Springer 2018 (dato spreco/passeggero).

3.000

Passeggeri

a bordo

46,5

Anni

età media

7

Giorni

di viaggio

~0,5 kg

Spreco / Giorno

per passeggero

31,7 mln

Pax / Anno

nel mondo

36%

Under 40

Millennials + Gen Z

Da dove arrivano i 0,5 kg

Composizione dello spreco per passeggero/giorno

Il passeggero "colpevole" — chi lascia cibo nel piatto — pesa solo per il 29%. Più della metà nasce in cucina.

5 / 10 — La soluzione

Come funziona SeaWise AI

Un sistema in tre passi che applica una tecnologia già provata in hotel, resort e ristoranti al mondo delle crociere.

1

Camera sui bidoni

Una telecamera con Computer Vision riconosce ogni cibo buttato.

2

Algoritmo predittivo

L'AI incrocia consumo, meteo, itinerario e demografia passeggeri.

3

Report giornaliero allo Chef

Ogni mattina lo Chef riceve foto e azioni concrete.

Stesso meccanismo che ha portato ISS Amsterdam al -57% in 9 mesi e Naples Grande Resort al -58% in 4 mesi.

Fonte: Winnow Solutions case studies, 2024.

6 / 10 — I dati

Cosa serve per farlo funzionare

SeaWise AI raccoglie sei tipi di dati, raggruppati in tre famiglie logiche — persone, operazioni e contesto.

Persone

Passeggeri

età, nazionalità, storico crociere

Comportamento

braccialetti smart: orari pasti e ristoranti scelti

Operazioni

Cambusa

inventario, scadenze, bolle di consegna

Contatori cucina

acqua e kWh — per misurare l'effetto a cascata

Contesto

Meteo + rotta

porto vs mare aperto, condizioni del mare

Foto rifiuti

dataset visivo per allenare la Computer Vision

7 / 10 — Il team

Chi serve per farlo girare

Cinque figure professionali si passano il testimone, dai dati grezzi all'impatto a terra.

DA

Data
Analyst

pulisce i dati storici e trova i trend

Dati

→

DS

Data
Scientist

costruisce il modello di forecasting

Modello

→

ML

ML
Engineer

integra il sistema a bordo della nave

Sistema

→

CHEF

Executive
Chef

valida — un'AI non sa cucinare

Esecuzione

→

SUS

Sustainability
Manager

gestisce le donazioni nei porti

Impatto

Il flusso parte dai dati, attraversa il modello e termina nella vita reale: cibo che non viene più sprecato e che, in eccesso, raggiunge banchi alimentari nei porti.

8 / 10 — Le metriche

Come misuriamo il successo

Un metodo before/after basato sui dati che ogni nave già raccoglie nelle proprie bolle di consegna.

Fase 1 — Storico

Recuperiamo gli acquisti di cibo degli ultimi 2-3 anni dalle bolle di consegna pre-imbarco.

Sappiamo quanto entra a bordo. Non quanto viene sprecato.

Fase 2 — Misura

Le camere AI registrano ogni giorno lo spreco reale. Lo Chef adatta gli acquisti al consumo effettivo.

Per la prima volta misuriamo lo spreco in tempo reale.

Fase 3 — Delta

La differenza tra acquisti pre e post è il risparmio diretto. Da qui derivano tutti gli altri KPI.

kg cibo · € risparmiati · CO₂ evitate · tempo di ROI.

Esempio concreto

Negli ultimi 2 anni una nave ha acquistato in media 100.000 kg di cibo all'anno — senza sapere quanto finiva nel cestino.

Con SeaWise AI scopre che ne bastano 70.000 kg.

Risparmio: −30.000 kg di cibo all'anno.

Da qui derivano: meno costi di acquisto, meno emissioni di produzione e trasporto, ROI misurabile in meno di 12 mesi.

9 / 10 — Il modello

Quanto possiamo salvare?

Modello applicato a una nave da 3.000 passeggeri, basato sui risultati verificati dei case study Winnow.

Input

Baseline spreco annuale

~500 t / anno

10 t/settimana × 50 settimane (Springer 2018)

Riduzione applicata

−50%

Costa Diadema verified (Carnival Corp. 2019)

↓

250 t

Cibo salvato / anno

~1.100 t

CO₂ evitate / anno

~625.000

Pasti salvati / anno

Andamento spreco — prima e dopo SeaWise AI

La riduzione è graduale, non immediata.

I case study Winnow mostrano che il sistema raggiunge il regime in 4-9 mesi, mentre lo Chef e il team adattano progressivamente ricette, porzioni e ordini ai dati raccolti dalle camere AI.

Naples Grande: −58% in 4 mesi · ISS Amsterdam: −57% in 9 mesi · Costa Diadema: −50% a regime.

Come si calcola

→ Cibo salvato = baseline × % riduzione = 500 × 50% = 250 t
→ CO₂ evitate = cibo salvato × 4,3 = 1.075 t  (rapporto Naples Grande: 169 t CO₂ / 39 t cibo)
→ Pasti salvati = cibo salvato × 2,5 = 625.000  (media ISS Amsterdam + Naples Grande)

Fonti: Costa Diadema (Carnival Corp. 2019) · Naples Grande Resort & ISS Amsterdam (Winnow case studies, 2024).

10 / 10 — Conclusione

Quello che ho imparato

Il filo conduttore di questo lavoro è uno solo: i dati esistono, i metodi esistono, le tecnologie esistono. La differenza la fa il rigore con cui si scelgono e si combinano.

Contatti:

Nicola Silvestre · nicola.silvestre091@gmail.com

cell. 345 769 1781

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