La fermentazione è una fase critica nella produzione di spirits e richiede un controllo costante. Il monitoraggio automatico in ambito industriale è ancora concentrato principalmente sulla temperatura, lasciando inesplorato il pieno potenziale di sensori avanzati e del data analytics.

Lo studio di Horváth e colleghi analizza le soluzioni scientifiche per il monitoraggio automatizzato valutandole per tipologia di sensori, natura del mash e livello di riproducibilità e fattibilità. I parametri monitorati includono temperatura, pH, zuccheri, alcol, CO₂ e composti aromatici, tramite tecnologie che spaziano da sensori tradizionali (RTD, NDIR) a biosensori ed e-Nose/e-Tongue, capaci di generare “fingerprint” del processo fermentativo. Tuttavia, complessità applicative e criticità operative ne limitano oggi la diffusione industriale.

Gli studi realmente focalizzati su monitoraggio in-line e on-line sono pochi; molte soluzioni restano confinate al laboratorio. Tra le applicazioni più rilevanti emergono sistemi a ultrasuoni per la densità, bilance per il calcolo della CO₂, sensori ottici per alcol e colore, biosensori per glucosio e fenoli, ma la validazione industriale è ancora limitata.

Un nodo centrale riguarda l’estensione di queste tecnologie a mash non omogenei o viscosi, come quelli da frutta, dove stato fisico ed eterogeneità possono compromettere l’efficacia dei sensori.

Sul fronte data analytics, la letteratura evidenzia un uso talvolta non rigoroso del machine learning, con dataset ridotti e scarsa attenzione all’interpretabilità: le tecnologie esistono, ma restano frammentate e poco standardizzate.

Per il settore, l’integrazione di sensori intelligenti e data analytics robusta potrà tradursi in maggiore controllo di processo solo con validazione industriale e standard condivisi.

Riferimenti bibliografici: Horváth, T., Kun, S., Sipos, L. et al. Automated monitoring of alcoholic fermentation: trends and challenges. J. Food Sci. Technol. (2026). https://doi.org/10.1007/s13197-025-06528-0