I robot tra i filari e i sogni d’acciaio: simulazione
per l’attuazione nella Provincia di Lecce
Autore: Antonio Bruno
Istituzione: Associazione dei Laureati in Scienze Agrarie e Scienze
Forestali della Provincia di Lecce
C’è un nuovo rumore nei campi di Legnaro, e non è quello delle cicale. È il
ronzio gentile dei robot che seminano, arano e forse, un giorno, sogneranno di
mietere. Il 15 ottobre, all’Azienda Agraria Sperimentale “Lucio Toniolo”
dell’Università di Padova, si è parlato proprio di loro: le macchine
intelligenti che promettono di cambiare la faccia dell’agricoltura veneta, e
forse del mondo.
Professori, tecnici e costruttori si sono
ritrovati per un convegno dal titolo già programmatico: “Integrazione della robotica nelle aziende agricole”. In
parole povere: possiamo fidarci di un trattore senza trattorista?
Le risposte, come sempre, sono arrivate a
velocità variabile — un po’ come i robot stessi, che per legge non possono
superare i sei chilometri all’ora. C’è chi ha parlato di efficienza e
sostenibilità, chi di regolamenti europei più complicati di un campo di patate
dopo un temporale. Ma tutti hanno riconosciuto che la rivoluzione è cominciata.
Il progetto Agritech,
sostenuto dai fondi del PNRR, punta a un’agricoltura più intelligente: meno
sprechi, più resa, più rispetto per la terra. I primi esperimenti mostrano che
il robot non corre come un trattore, ma non dorme mai: lavora anche diciotto
ore al giorno, fedele e instancabile, e nei lavori più lenti — diserbo,
erpicatura — diventa addirittura competitivo.
Certo, restano gli ostacoli: i costi alti, la
connessione che nelle campagne va e viene come la pioggia di aprile, e una
normativa che arranca dietro al futuro. Ma come ha ricordato una relatrice, il
progresso non si ferma: si regola, si studia, si accompagna.
Alla fine, tra i solchi del frumento e i
grafici delle slide, è emersa una verità semplice: l’agricoltura non è più solo
sudore e sole sulla fronte, ma anche chip, dati e algoritmi. E se la terra
continuerà a darci i suoi frutti, forse un giorno potremo dire che anche i
robot hanno imparato a sporcarci le mani.
Si è tenuto all'Azienda Agraria Sperimentale
" Lucio Toniolo" il 15 Ottobre un importante workshop dal titolo:
“INTEGRAZIONE DELLA ROBOTICA NELLE AZIENDE AGRICOLE: PRIME ESPERIENZE DI
APPLICAZIONE IN VENETO, promosso dai dipartimenti @dafnaeunipd e @tesaf.unipd , all’interno del
progetto Agritech finanziato con fondi del PNRR.
Un incontro di
grande rilevanza nel percorso di innovazione e sostenibilità delle produzioni
agricole, con l’obiettivo di approfondire il ruolo della robotica come
strumento per migliorare l’efficienza e affrontare le sfide poste dal
cambiamento climatico.
Durante l’incontro,
i partecipanti hanno avuto l’occasione di approfondire gli aspetti generali
legati all’utilizzo dei robot e ai relativi requisiti di sicurezza, nonché di
assistere a una dimostrazione in campo delle tecnologie robotiche oggi
disponibili.
Sono intervenuti:
LUIGI SARTORI
Professore del Dipartimento TESAF
GIANNI BARCACCIA
Direttore del Dipartimento DAFNAE
ALESSIO BOLOGNESI
di FederUnacoma
VALDA RONDELLI
Professoressa del Dipartimento di scienze e tecnologie Agro-alimentari
Università degli Studi di Bologna
MATTEO ANTONELLO di
Spektra Agri
JESS PEDERSEN di
Agrointelli
FRANCESCO MORARI
Direttore dell’Azienda Agraria Sperimentale “Lucio Toniolo”
MARCO SOZZI del
Dipartimento TESAF e ROBERTA MASIN del Dipartimento DAFNAE
Di seguito
trovi:
- un confronto critico fra le
affermazioni del resoconto (Legnaro, 15 ottobre) e la letteratura
scientifica;
- esempi (casi di studio)
internazionali rilevanti e confrontabili con quanto riportato;
- una simulazione numerica per
l’attuazione pratica (due scenari) nella provincia di Lecce;
- punti di attenzione
operativo-normativi e raccomandazioni pratiche;
- bibliografia con link alle
fonti usate.
Ho usato la
letteratura scientifica e fonti tecniche aggiornate per verificare le
affermazioni principali; i riferimenti principali sono indicati inline e
raccolti poi nella bibliografia finale.
1) Verifica delle affermazioni
principali rispetto alla letteratura
Di seguito elenco
le affermazioni emerse dal resoconto e le confronto con evidenza
scientifica/tecnica.
Affermazione
1 — “Il mercato della robotica agricola è in crescita esponenziale (soprattutto
all’estero)”: verificata.
- Review e articoli di sintesi
mostrano un incremento rapido dei prototipi e delle unità commerciali sul
mercato (es. recensioni sistematiche 2023–2025 sui field robots e sulle
tecnologie di weed-management). MDPI+1
Affermazione
2 — “Le tecnologie sono mature e convenienti / già pronte per l’introduzione in
azienda?” risposta: parzialmente
vera.
- Esistono piattaforme
commerciali mature (es. Robotti di Agrointelli) già in produzione e
vendute su scala limitata; ma “convenienza” dipende fortemente da scala
aziendale, frammentazione dei fondi e dal tipo di operazione (attività
lente e ripetitive mostrano il miglior fit). Fonti settore riportano
prezzi d’ordine €100k–€200k per unità multipurpose. Agrointelli+1
Affermazione
3 — “Il robot è più lento e quindi ha capacità operativa inferiore al trattore,
ma può lavorare molte più ore (es. 18 h/d vs 8 h/d) compensando in certe
operazioni”: supportata
dalla letteratura.
- Revisioni e studi comparativi
mostrano che i robot hanno velocità operative inferiori (tipicamente 1–6
km/h per operazioni di precisione) ma possono operare più a lungo e la
loro forza è nelle operazioni a bassa velocità e ad alta ripetitività
(diserbo meccanico, cura di fila, semina di precisione). MDPI+1
Affermazione
4 — “Controllo meccanico delle infestanti eseguito dal robot ha efficacia pari
all’uso del trattore”: plausibile ma dipende dal sistema e dalle condizioni.
- Revisioni su robot per diserbo
(meccanico, laser, visione-basata) mostrano efficacia comparabile in molti
casi sperimentali, ma risultati variano per specie infestanti, timing e
calibrazione; generalizzare “pari efficacia” richiede dati su più
anni/aree. MDPI+1
Affermazione
5 — “Limiti: prezzo alto, frammentazione dei terreni, connettività (copertura
rete) e limiti normativi”: confermato dalla letteratura e da analisi di policy.
- Studi e report evidenziano
esattamente questi ostacoli: costo d’acquisto elevato, diminuita
efficienza su parcelle molto frammentate, esigenza di RTK e connettività
(o soluzioni locali) e incertezza/regolazione in evoluzione a livello UE. FIRAteam+2ScienceDirect+2
Affermazione
6 — “Esistono quattro regolamenti europei rilevanti: AI Act, Machinery
Regulation, Cyber Resilience Act, Data Act”: corretto come lista di normative rilevanti.
- Le nuove normative UE (AI Act,
Regolamento macchine 2023/1230, Cyber Resilience Act, Data Act)
effettivamente influenzano progettazione, certificazione, sicurezza e
trattamento dei dati per robot agricoli: è coerente con le preoccupazioni
espresse al convegno. (vedi fonti normative e analisi tecniche). eur-lex.europa.eu
Conclusione
sezione 1: le
affermazioni principali del resoconto trovano riscontro nella letteratura e nei
report tecnici: le tecnologie esistono e sono mature in certi ambiti (seminare,
diserbo di precisione, raccolta mirata), ma la resa pratica e la convenienza
economica dipendono molto da scala, tipologia di coltura, frammentazione dei
fondi, e dalla capacità di implementare pratiche come il controlled traffic
farming (CTF) che spesso massimizza i vantaggi dei robot.
2) Casi di studio mondiali
(breve selezione e cosa imparare)
Ho scelto
casi che si confrontano bene con il contesto italiano/veneto e con quanto
descritto a Legnaro.
- Agrointelli — ROBOTTI
(Danimarca / demo in UK, NL, ITA)
- Prodotto commerciale
multi-implemento (seminatrice, diserbo, etc.). Prezzo segnalato in
letteratura tecnica e riviste: ordine €101k–€200k (fonti settore
riportano ~€180k come esempio di listino). Esempi pratici nel Regno Unito
e Paesi Bassi mostrano uso in orticoltura e colture di precisione;
distributori locali (es. Spektra Agri in Italia) permettono
implementazioni sperimentali. Lesson: piattaforme multiuso consentono
flessibilità ma richiedono investimenti e integrazione con attrezzi. Agrointelli+2Future Farming+2
- Naïo Robotics (Francia)
- Robot specifici per orticole e
vigneto (weeding robots tipo Oz e Ted). Diffusione commerciale su aziende
biologiche e orticole; vantaggi nelle pratiche non chimiche. Lesson:
robot specialistici per colture di nicchia possono essere più
economici/veloci a ROI se la coltura è ad alta intensità di lavoro.
(review tecnologia). ScienceDirect+1
- Small Robot Company (UK) — soluzione “robot as a
service” per cerealicoltura (team di piccoli robot per mappare, monitorare
e targhettizzare input). Lesson: modelli di servizio (no acquisto diretto)
riducono la barriera d’ingresso in contesti di alta frammentazione. (vedi
case studies aziendali e review). MDPI
- Farmwise / Blue River (USA) — robot di diserbo e triage
per orticole e colture ad alto valore. Lesson: forte ROI quando si
riducono erbicidi o personale in colture intensive ad alto valore. MDPI
- Controlled Traffic Farming —
Australia/UK
(sistemi CTF)
- Molti studi (Australia, UK,
Europa) mostrano vantaggi su compattazione e resa, con riduzione di
lavoro di 20–60% in alcune operazioni e miglioramenti della struttura del
suolo che si traducono in benefici produttivi nel medio termine. Questo
spiega il risultato del resoconto (migliori rese con robot in seguito a
traffico controllato). ScienceDirect+1
3) Simulazione per
l’attuazione nella Provincia di Lecce
Premesse e dati di riferimento (fonti)
- Superficie agricola utilizzata
(SAU) provincia di Lecce: ≈152.954 ha; ≈75.411 aziende agricole
(dati statistica provinciale). www3.provincia.le.it
- Dimensione media aziendale in
Puglia: 4–5 ha (forte frammentazione). Agriculture and rural development
- Prezzo indicativo Robotti
(esempio di piattaforma commerciale multi-attrezzo): €180.000
(stima di listino / articoli settore). (i prezzi variano; usare come
valore esemplificativo). Future Farming+1
- Salario farm worker (stima
prudente nazionale/regionale): €10–€12/ora (lordo); diverse
sorgenti mostrano valori medi intorno a €8–€13/h a seconda del ruolo e
area. Per la simulazione userò €11/h come valore di riferimento. Salary Expert+1
Scenari considerati
- Scenario A (azienda arabile
“tipo”): 10 ha
coltivati a cereali/mais (arabile); operazioni di semina, erpicatura,
diserbo meccanico. Azienda singola di taglia “media per sud Italia”.
- Scenario B (oliveto/orticoltura): 5 ha di oliveto o ortaggi in
pieno campo (es. coltura tipica Salento — oliveti e ortaggi), dove robot
per cure di fila / raccolta parziale possono essere usati.
Obiettivo simulazione
Stimare
(semplice) costo totale 5-anni dell’introduzione di 1 robot, confrontare con
costi tradizionali (trattore+manodopera), e valutare possibili ROI a 5 anni con
sensibilità su: ore effettive lavoro robot, risparmio manodopera e incremento
resa dovuto a CTF.
Parametri usati (valori di base, tutti citati o
motivati)
- Prezzo robot (CapEx): €180.000 (one-off). Future Farming
- Costo manutenzione annuo robot: 5% del CapEx → €9.000/anno
(stima prudente per manutenzioni, assistenza software/hardware,
consumabili). (stima di settore).
- Vita utile contabile robot: 8 anni (ma calcolo ROI su 5
anni).
- Ore lavoro standard operatore
(trattore): 8
h/giorno (come indicato nel resoconto).
- Ore lavoro robot giornaliere
(reali possibili): 18 h/giorno (resoconto) — attenzione:
operatività notturna richiede illuminazione, supervisione remota,
normative locali. Agrointelli
- Costo lavoro umano evitato: €11/h (lordo). Salary Expert
- Risparmio input (es. erbicidi)
e/o miglior resa grazie a CTF: ipotetico +5% di resa annua in scenario
favorevole (basato su letteratura CTF che mostra miglioramenti variabili);
useremo +5% revenue come scenario base (sensibilità ±2–10% mostrata poi). ScienceDirect+1
Nota: la
simulazione è volutamente semplice per rendere esplicite le dipendenze
principali: costo robot, ore robot, risparmio manodopera, benefici di resa.
Simulazione numerica — Scenario A (10 ha cereali)
Assunzioni
di produzione e ricavi (semplificate per rendere il confronto trasparente):
- Produzione media
grano/frazione: ipotesi di ricavo netto per ettaro (dopo costi non
derivanti da robot) = €1.000/ha/anno (valore esemplificativo per
semplificare il calcolo; si può sostituire con il valore reale aziendale).
Quindi ricavo netto annuo su 10 ha = 10 ha × €1.000/ha = €10.000/anno.
(Questo è un numero ipotetico: va adattato alla specifica azienda.)
Risparmio manodopera
potenziale (se robot sostituisce lavoro ripetitivo):
- Ore uomo all'anno sostituite:
ipotesi 1 FTE dedicato = 2.000 ore/anno (standard).
- Costo lavoro umano = 2.000 h ×
€11/h = €22.000/anno.
Costi robot
annualizzati (semplificato su 5 anni):
- Ammortamento lineare robot su 5
anni: €180.000 / 5 = €36.000/anno.
- Manutenzione annua:
€9.000/anno.
- Totale costo annuo robot
(ammort. + manut.): 36.000 + 9.000 = €45.000/anno.
Ora
confronto semplice (mostro i passaggi aritmetici digit-by-digit come
richiesto):
- Calcolo costo lavoro umano
annuo:
2 0 0 0 × 1 1 = 2 2 0 0 0 → €22.000/anno. (due mila per undici = ventiduemila) - Calcolo ammortamento robot
annuo:
1 8 0 0 0 0 ÷ 5 = 3 6 0 0 0 → €36.000/anno. (centottantamil l'accordo, diviso 5) - Manutenzione annua: 5% ×
180.000 = 0,0 5 × 1 8 0 0 0 0 = 9 0 0 0 → €9.000/anno.
- Totale robot/anno = 36.000 +
9.000 = 4 5 0 0 0 → €45.000/anno.
Interpretazione
immediata: sostituire
totalmente 1 FTE con 1 robot in questo piccolo scenario peggiora il conto
operativo: risparmio lavoro €22.000 vs costo robot annuo €45.000 → differenza
netta = €45.000 − €22.000 = €23.000 a sfavore (costo aggiuntivo).
Ma ci sono altri possibili vantaggi
monetizzabili: ore operative extra (permesso di lavorare di più su giornate
critiche), riduzione di consumo di carburante/olio/attrezzature (non calcolati
qui), e — importante — aumento resa dovuto a CTF e minor compattazione. Se
ipotizziamo +5% di resa su 10 ha:
- Ricavo addizionale da +5% resa:
ricavo base €10.000 × 0,05 = 1 0 0 0 × 0,0 5 = 5 0 0 → €500/anno.
(dieci mila per cinque percento = cinquecento)
Questo è
modesto rispetto al differenziale di €23.000. Per pareggiare il costo annuo
robot, occorrerebbe o un risparmio manodopera maggiore (più ore/personale
sostituito), un prezzo robot più basso (o finanziamenti/agevolazioni), o un
aumento di resa/valore per ettaro molto superiore.
Sensibilità
rapida: se il robot
consente di sostituire 2 FTE (ipotesi su aziende più grandi), risparmio lavoro
= 2 × 22.000 = €44.000/anno, che quasi coprirebbe il costo robot annuo
(45.000). Quindi per ROI favorevole occorre scala (più lavoro sostituito per
macchina) o forme di sharing/contracting.
Simulazione numerica — Scenario B (5 ha oliveto /
ortaggi ad alto valore)
Le colture
ad alto valore (es. orticole, frutti/ortaggi) hanno ricavi per ettaro molto
maggiori: ipotizziamo €10.000/ha/anno (esemplificativo per orticultura
commerciale/ortaggi da vendita/industria).
- Ricavo base su 5 ha = 5 ×
€10.000 = €50.000/anno.
- Risparmio manodopera possibile
(operatori per raccolta, gestione fila): ipotesi 1,5 FTE = 1.5 × 2.000 h ×
€11/h = 3.000 × 11 = €33.000/anno. (tre mila ore per undici).
Calcoli
aritmetici:
- Risparmio lavoro: 3 0 0 0 × 1 1
= 3 3 0 0 0 → €33.000/anno.
- Costo robot annuo
(ammort.+manut.) = come sopra = €45.000/anno.
- Differenza = 45.000 − 33.000 =
1 2 0 0 0 → €12.000/anno negativo.
- Se il robot migliora resa o
riduce perdite (per esempio +10% resa o minori scarti per raccolta
meccanica mirata), ricavo addizionale = 50.000 × 0,10 = 5 0 0 0 → €5.000/anno,
che riduce il gap ma non lo cancella completamente.
Interpretazione: per colture ad alto valore la
probabilità di approccio sostenibile economicamente aumenta (maggiore valore
aggiunto per ettaro, più ore di lavoro specializzato sostituibili), ma ancora
spesso il modello d’acquisto diretto rimane oneroso su piccole aziende. Modelli
alternativi (noleggio, cooperativa d’uso, robot-as-service) migliorano la
fattibilità.
Takeaway pratici per la Provincia di Lecce
- Scala e modello di possesso
sono decisivi. Con la
forte frammentazione pugliese (media aziendale 4–5 ha) l’acquisto diretto
ha ROI difficoltoso. Soluzioni fattibili: cooperativa d’uso, contratto di
servizio (robot-as-service), o piattaforme shared fra aziende consolidate.
(evidence: Small Robot Company e altri modelli di servizio). MDPI
- Colture target: orticole e colture ad alto
valore (serre, ortaggi, alcune specialità) e attività ripetitive (diserbo
meccanico, monitoraggio) sono i casi con più alto potenziale di ROI. Per
cereali su piccola scala la convenienza è più limitata salvo aggregazione
di superfici. MDPI+1
- CTF (Controlled Traffic
Farming) è una
leva agronomica essenziale per trarre vantaggio da robot leggeri: promuove
riduzione compattazione e può migliorare rese, giustificando investimenti
in robot se applicato su superfici sufficienti. Studi mostrano miglioramenti
variabili (ma spesso tangibili) sulla struttura del suolo e resa. ScienceDirect+1
- Connettività e infrastruttura: molte piattaforme usano
RTK-GNSS e/o connessioni remote per telemetria; in campagna la copertura
può essere limitante. Soluzioni locali (RTK base station, reti private
LoRa/5G locali) sono da prevedere. Agrointelli+1
- Normativa e certificazione: i costruttori dovranno
rispettare requisiti del Regolamento Macchine (e prossime disposizioni
UE), AI Act se componenti decisionali automatiche fanno uso di sistemi ML,
Cyber Resilience e Data Act per protezione e gestione dati. È un fattore
non trascurabile per immettere macchine sul mercato e per responsabilità
d’uso. eur-lex.europa.eu
4) Raccomandazioni operative
per un piano pilota in Provincia di Lecce
- Scegliere un progetto pilota
“aggregrato”:
aggregare almeno 20–50 ha contigue (o funzione equivalente con più aziende
coordinate) per testare 1 robot multiuso: scala che riduce il payback
time. (basato sui calcoli di cui sopra).
- Preferire colture a valore
elevato o attività a bassa velocità/ripetitive (es. ortaggi, diserbo mirato,
cura fila) per il primo anno di sperimentazione.
- Implementare CTF laddove possibile; includere
rilievi baseline su compattazione del suolo per misurare benefici negli
anni successivi. (cit. CTF literature). ScienceDirect
- Modalità finanziamento: verificare PNRR/PSR/regionali
per macchine innovative, o modelli di leasing / service; es. progetto
Agritech nazionale ha canali di finanziamento e R&D. (nel resoconto è
parlato di Agritech PNRR). MDPI
- Pianificare infrastruttura
digitale: RTK
base station locale, backup GNSS, soluzioni di connettività (5G privato o
rete LoRa/Edge) per garantire operatività e raccolta dati.
- Monitoraggio su metriche chiare: ore operate, ha/giornata,
costi operativi reali, resa per ettaro, compattazione suolo (ρb), consumi
carburante, ricavi da riduzione input. Confrontare direttamente con
trattore/attrezzature esistenti su parcelle di confronto.
5) Conclusione sintetica
- Il resoconto di Legnaro
riflette correttamente molti aspetti noti nella letteratura: la robotica
agricola è in crescita, ci sono macchine commerciali (es. Robotti) pronte
all’uso, i limiti sono economici e organizzativi (frammentazione, costi,
normativa, connettività). Agrointelli+1
- Per la Provincia di Lecce
(piccole aziende, forte frammentazione, colture tipiche: olivo, ortaggi,
cereali a scala limitata) il modello più realistico per introdurre
robot è su base aggregata (cooperative, contratti di servizio) o su
colture ad alto valore; l’acquisto diretto da singola azienda su piccola
scala difficilmente restituisce ROI in 5 anni senza sussidi o condivisione.
(simulazione numerica mostrata). www3.provincia.le.it+1
Bibliografia (selezionata —
fonti citate)
- Agrointelli — ROBOTTI (schede prodotto, case &
prezzi indicativi). Agrointelli, pagine prodotto e casi. Agrointelli+1
- “Agrointelli Robotti” —
FutureFarming (articolo su prezzo e caratteristiche). Future Farming
- Fontani M., et al., A
Systematic Review of 59 Field Robots for Agricultural Tasks (2025). MDPI
/ Agronomy — review sul panorama field robots. MDPI
- Upadhyay A., et al., Advances
in ground robotic technologies for site-specific weed management
(2024) — review su robot per diserbo e navigazione. ScienceDirect
- Wang C., et al., Precision
Weeding in Agriculture: A Comprehensive Review (2025) — panoramica su
laser-weeding e robot di diserbo. MDPI
- McPhee J.E., et al., The
effect of controlled traffic on soil physical properties (2015) —
studi su CTF e benefici su suolo/resa. ScienceDirect
- Demmel M., Controlled
Traffic Farming — Five Years Investigation (Conferenza) — casi e
risultati pratici su CTF. conferences.au.dk
- Review on 5G in agri-food (van Hilten et al., 2022) —
ruoli di connettività in smart farming. ScienceDirect
- Articoli e analisi normative UE: Implementing Regulation (UE)
e documenti su Regolamento macchine e AI Act (es. Implementing Regulation
2022/1426 e discussioni su Regulatory impact). eur-lex.europa.eu+1
- Dati provinciali Lecce —
statistica Provincia di Lecce (pagina Agricoltura: SAU e numero aziende). www3.provincia.le.it
- Dati su dimensione aziendale
media e frammentazione in Puglia/Italia (fonti ISMEA / UE / RICA). Agriculture and rural development+1
- Rilevazioni salariali e costi
del lavoro (stime medie per operai agricoli: SalaryExpert / altri report
salariali). Salary Expert+1
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