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Quando si parla di spreco alimentare nella ristorazione collettiva, mense scolastiche, aziendali, ospedaliere, si tende spesso a immaginare un fenomeno unico. In realtà lo spreco si genera in momenti diversi del processo produttivo e distributivo, con cause, responsabilità e soluzioni molto differenti tra loro. Distinguere questi momenti è il primo passo per intervenire in modo mirato, ed è esattamente l’approccio su cui si basano le soluzioni sviluppate da NANDO, piattaforma AI di monitoraggio dei rifiuti, per il settore della ristorazione collettiva.

Cos’è il plate waste

Il plate waste è il cibo servito all’utente ma non consumato: quanto resta nel piatto al termine del pasto. È lo scarto più visibile e più immediatamente collegato alle preferenze, alle porzioni e alle abitudini di chi mangia — uno studente che lascia le verdure, un dipendente che si è servito una porzione più abbondante di quanto riuscisse a finire, un paziente che non gradisce una ricetta specifica.

Si tratta di uno spreco che si consuma “a valle” del processo: il cibo è già stato prodotto, distribuito, spesso anche cucinato con le materie prime già acquistate. Misurarlo richiede quindi di osservare cosa accade dopo la distribuzione, al momento della restituzione dei vassoi o dello svuotamento dei piatti nei contenitori per l’organico.

Cos’è il kitchen waste o sovrapproduzione

Il kitchen waste, o sovrapproduzione, è invece il cibo preparato ma mai arrivato al commensale: le eccedenze di produzione che restano nelle gastronorm a fine turno, il risultato di una stima delle porzioni troppo ottimistica rispetto alle presenze effettive o ai gusti del giorno.

A differenza del plate waste, questo spreco si genera “a monte”, nella fase di pianificazione e preparazione, ed è quindi il più direttamente legato alle decisioni gestionali della cucina: quante porzioni preparare per ciascuna ricetta, quanta materia prima acquistare, come tarare il menù sulla base dei consumi storici.

Perché la distinzione conta

Le due tipologie di spreco richiedono leve di intervento diverse:

• Sul plate waste si agisce lavorando su porzionamento personalizzabile, composizione del menù, comunicazione e sensibilizzazione degli utenti — è uno spreco che dipende in parte da variabili comportamentali, difficili da controllare a monte.
• Sul kitchen waste si agisce invece sulla pianificazione della produzione: previsione delle presenze, taratura delle quantità per ricetta, gestione degli acquisti di materie prime — è uno spreco più direttamente riconducibile a decisioni operative della struttura.

Misurare solo uno dei due fenomeni restituisce un quadro parziale. Un ente che riduce il plate waste comunicando meglio agli utenti, ma continua a sovrapprodurre in cucina, avrà comunque un costo di spreco elevato, semplicemente spostato “a monte” della catena. Per questo un sistema di monitoraggio efficace deve poter distinguere e quantificare separatamente le due componenti.

Come NANDO misura il plate waste: NANDO.App

Per il monitoraggio del plate waste, NANDO.App utilizza la misurazione dei rifiuti da smartphone: gli operatori fotografano i contenitori dedicati agli scarti organici al termine del pasto, e il sistema trasforma le immagini in dati strutturati su quantità, composizione e peso stimato dello scarto. In questo modo il rilevamento non richiede pesature manuali o registrazioni cartacee, ma si integra nel flusso di lavoro quotidiano della struttura attraverso un semplice scatto fotografico.

La stessa tecnologia di riconoscimento tramite immagini può essere applicata anche al versante della sovrapproduzione, fotografando le gastronorm a fine turno: il sistema raccoglie dati sulle quantità di alimenti preparati ma non utilizzati, offrendo agli operatori un primo strumento di lettura anche sul fronte del kitchen waste.

Come NANDO misura la sovrapproduzione: NANDO.Canteen

Per un monitoraggio più specifico del kitchen waste, NANDO.Canteen utilizza una tecnologia dedicata: il sistema riconosce e conta le porzioni effettivamente servite per ciascuna ricetta presente nel menù giornaliero, stimando poi il rapporto tra quantità prodotte e quantità distribuite.

Questo tipo di dato è particolarmente utile alla cucina in fase di pianificazione: conoscere con precisione quante porzioni di una determinata ricetta vengono effettivamente consumate, giorno dopo giorno, permette di calibrare meglio le quantità da preparare, evitando produzioni eccedenti sistematiche e riducendo, a monte, l’acquisto di materie prime non necessarie.

Dalla misurazione ai processi: la dashboard centralizzata

I dati raccolti da NANDO.App e NANDO.Canteen confluiscono in una dashboard centralizzata, che consente di:

• monitorare l’andamento dello spreco nel tempo, distinguendo tra plate waste e kitchen waste;
• confrontare i risultati tra strutture diverse, utile per enti che gestiscono più mense o più sedi;
• individuare le principali aree di intervento, indirizzando le azioni correttive verso la fase del processo, servizio o produzione — in cui lo spreco è effettivamente concentrato.

Le informazioni raccolte supportano così la riduzione dello spreco alimentare nella ristorazione collettiva in modo mirato: conoscere il numero di porzioni servite per ogni ricetta permette di ottimizzare sia le quantità preparate sia la composizione del menù, sulla base dei consumi effettivi e non di stime approssimative.

Plate waste e kitchen waste non sono sinonimi, ma due fenomeni distinti che si generano in fasi diverse della filiera della ristorazione collettiva: il primo a valle, nel momento del consumo; il secondo a monte, nella fase di produzione. Un approccio efficace alla riduzione dello spreco alimentare richiede di misurarli separatamente, per poter intervenire con le leve corrette su ciascuno. È questa la logica su cui NANDO costruisce le proprie soluzioni per il settore: NANDO.App sul fronte del plate waste e, in parte, della sovrapproduzione tramite l’analisi fotografica delle gastronorm; NANDO.Canteen su un monitoraggio più granulare del kitchen waste, ricetta per ricetta, con l’obiettivo comune di trasformare dati raccolti quotidianamente in decisioni operative capaci di ridurre lo spreco alla fonte.

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Il Capitolato Speciale REP. 117/2026 di Milanosport S.S.D. S.p.A. impone all’appaltatore un sistema informatico di tracciabilità delle pulizie, pena l’applicazione di specifiche penali contrattuali. La piattaforma di AI waste monitoring NANDO (nandoai.com) si integra in modo puntuale con la componente di gestione rifiuti dell’appalto, artt. 1.9.4 e 1.10.10 del Capitolato, offrendo tracciabilità in tempo reale, prevenzione degli spargimenti e reportistica audit-ready per i Criteri Ambientali Minimi (CAM).

Il Capitolato Speciale per il servizio di pulizie a ridotto impatto ambientale degli impianti sportivi milanesi gestiti da Milanosport S.S.D. S.p.A. (CIG BC9264F446) non si limita a descrivere le attività di pulizia da svolgere: introduce anche un vero e proprio obbligo di digitalizzazione del controllo, chiedendo all’appaltatore di mettere a disposizione un sistema informatico capace di tracciare, storicizzare e rendicontare l’esecuzione del servizio su 28 impianti sportivi. È in questo perimetro — nello specifico nella componente relativa alla gestione dei rifiuti, disciplinata dagli artt. 1.9.4 e 1.10.10 del Capitolato, che una piattaforma di intelligenza artificiale per il monitoraggio dei rifiuti come NANDO trova un raccordo concreto con le prescrizioni contrattuali.

Di seguito i quattro ambiti in cui questo raccordo si sviluppa.

1. Sistema informatico di monitoraggio e tracciabilità digitale

Cosa richiede il Capitolato

L’Art. 1.9 impone all’appaltatore di mettere a disposizione di Milanosport e del Direttore dell’Esecuzione del Contratto (DEC) un sistema informatico accessibile via web e/o applicazione mobile, che consenta la registrazione, la consultazione e la storicizzazione delle attività svolte, delle segnalazioni, delle non conformità e delle azioni correttive. L’Art. 6.6 aggiunge che il controllo sulla regolare esecuzione del servizio avviene anche tramite “vigilanza continua e interscambio di informazioni in tempo reale sul sistema di monitoraggio digitale che l’appaltatore metterà a disposizione della stazione appaltante”.

Come si inserisce NANDO

La piattaforma fornisce un cruscotto di monitoraggio centralizzato e in tempo reale, accessibile via dashboard web, che digitalizza la tracciabilità delle operazioni di svuotamento dei contenitori di rifiuti e condivide direttamente i dati con la Stazione Appaltante. Per questa componente specifica dell’appalto, NANDO può operare come modulo verticale all’interno del sistema informatico complessivo richiesto dal Capitolato, alimentando con dati oggettivi la parte relativa alla gestione dei rifiuti — mentre la certificazione delle altre attività di pulizia (superfici, spogliatoi, piano vasca, aree sportive) richiede l’integrazione con strumenti dedicati a quelle specifiche lavorazioni.

2. Ottimizzazione della raccolta rifiuti e mantenimento del decoro urbano

Cosa richiede il Capitolato

L’Art. 1.9.4 prevede la vuotatura e pulizia quotidiana dei cestini con sostituzione dei sacchi, la corretta gestione della raccolta differenziata secondo le modalità comunali, nonché l’obbligo di mantenere costantemente puliti i punti di raccolta e i luoghi di deposito, anche temporaneo, intervenendo tempestivamente in caso di spargimenti accidentali, anche se causati da terzi.

Come si inserisce NANDO

Attraverso sensori IoT di riempimento e analisi predittiva, la piattaforma consente di programmare gli interventi di svuotamento prima del raggiungimento della capienza massima. Questo risponde a due esigenze esplicite del Capitolato: evitare accumuli “anche nelle aree di minor transito” (Art. 1.9.1) e prevenire proprio quegli spargimenti accidentali che l’Art. 1.9.4 pone a carico dell’appaltatore, indipendentemente dalla causa che li ha generati.

3. Certificazione dei passaggi e prevenzione delle penali contrattuali

Cosa richiede il Capitolato

L’Art. 1.9 richiede un sistema di rilevazione che certifichi l’effettiva esecuzione delle pulizie, e l’Art. 3.7 lega questo obbligo a penali specifiche:

Come si inserisce NANDO

Per la quota di attività effettivamente presidiata dalla piattaforma, svuotamento e gestione dei punti di raccolta rifiuti, il tracciamento automatico e oggettivo dei dati di riempimento e intervento costituisce una prova verificabile e non manipolabile dell’avvenuto servizio, riducendo il rischio di contestazioni sulla penale specifica legata al mancato utilizzo del sistema di rilevazione (€ 50,00, Art. 3.7 punto 7). Le penali più onerose legate al servizio di pulizia nel suo complesso (€ 300,00 e € 150,00) riguardano invece l’insieme delle lavorazioni previste dal Capitolato e richiedono che la certificazione offerta da NANDO sul fronte rifiuti sia integrata in un sistema di tracciamento più ampio, coerente con l’intero perimetro delle prestazioni a canone (artt. 1.9.1, 1.9.2, 1.9.3).

4. Rendicontazione, audit e conformità ai Criteri Ambientali Minimi (CAM)

Cosa richiede il Capitolato

L’Art. 6.6 prevede che la Stazione Appaltante conduca verifiche e audit, anche a campione, sulla gestione dei rifiuti urbani e sull’applicazione dei Criteri Ambientali Minimi (CAM) di cui al D.M. 29/01/2021, richiedendo accesso a dati storici e report di gestione. L’Art. 1.10.10 impone la raccolta differenziata secondo le modalità comunali, mentre l’Art. 1.10.11 richiede un rapporto periodico sui materiali consumati per l’esecuzione del servizio.

Come si inserisce NANDO

La raccolta automatizzata dei dati di conferimento e riempimento consente di generare reportistica dettagliata e audit-ready, utile in fase di verifica documentale per dimostrare l’efficienza della gestione dei rifiuti e la conformità agli standard comunali e ambientali richiamati dal Capitolato. Questa capacità riduce il carico di raccolta manuale dei dati altrimenti necessario per rispondere a richieste di audit sulla componente rifiuti del servizio.

In sintesi

I quattro ambiti descritti mostrano un raccordo puntuale e verificabile tra le capacità di NANDO e le prescrizioni del Capitolato Milanosport REP. 117/2026, circoscritto in modo specifico alla gestione dei rifiuti — che nel Capitolato ha un proprio articolo dedicato (1.9.4) e propri criteri ambientali minimi (1.10.10). Per un appaltatore che debba rispondere all’obbligo più ampio dell’Art. 1.9, certificare l’esecuzione dell’intero servizio di pulizia su 28 impianti sportivi, NANDO rappresenta una componente tecnologica solida e già disponibile sul mercato per il segmento rifiuti, da integrare con strumenti di tracciamento dedicati alle restanti lavorazioni di pulizia per coprire l’intero perimetro richiesto dal Capitolato.

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NANDO ha ottenuto la certificazione ISO/IEC 27001:2022 per la gestione della sicurezza delle informazioni. La certificazione è stata rilasciata a seguito di un processo di audit condotto da un organismo di certificazione accreditato e attesta la conformità del sistema di gestione della sicurezza delle informazioni di NANDO ai requisiti dello standard internazionale.

Lo standard ISO 27001

La ISO/IEC 27001 è lo standard internazionale di riferimento per la gestione della sicurezza delle informazioni. Definisce i requisiti per l’identificazione dei rischi, l’implementazione dei controlli necessari e il mantenimento nel tempo di un sistema di gestione verificabile da enti terzi indipendenti.

La certificazione non si limita a una dichiarazione di conformità: richiede la dimostrazione documentata e verificabile di ogni aspetto del sistema — dalla gestione degli accessi alla risposta agli incidenti, dalla sicurezza delle infrastrutture alla formazione del personale — attraverso audit periodici condotti da organismi accreditati.

Rilevanza per i clienti e i partner

NANDO opera in 17 paesi con oltre 80 clienti tra cui grandi gruppi industriali, operatori di servizi pubblici e organizzazioni soggette a obblighi di rendicontazione ESG. La piattaforma tratta dati operativi sensibili, performance per sede, flussi di rifiuti, metriche di rendicontazione ambientale, per i quali la sicurezza delle informazioni rappresenta un requisito non negoziabile.

La certificazione ISO 27001 fornisce ai clienti esistenti una conferma documentata e auditata delle pratiche di sicurezza in essere. Per le organizzazioni che valutano NANDO nell’ambito di procedure di vendor assessment o qualifica di fornitori, la certificazione costituisce evidenza verificabile di conformità a uno standard internazionalmente riconosciuto.

Per le organizzazioni soggette a CSRD o a requisiti stringenti di governance della catena di fornitura, disporre di fornitori tecnologici certificati ISO 27001 è sempre più frequentemente un requisito esplicito nelle procedure di qualifica. NANDO è ora in grado di rispondere a tale requisito con documentazione certificata.

Impegno al miglioramento continuo

La certificazione ISO 27001 non costituisce un traguardo definitivo ma un impegno strutturato al mantenimento e al miglioramento continuo del sistema di gestione della sicurezza delle informazioni, verificato attraverso audit di sorveglianza annuali e riesami periodici del sistema.

Scopri la piattaforma NANDO →

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Nelle mense scolastiche italiane, il 21,7% del cibo preparato ogni giorno non viene consumato. Plate waste, sovrapproduzione nelle mense, porzioni sbagliate: lo spreco si genera in momenti diversi del servizio, per cause diverse, e quasi sempre senza che nessuno lo stia misurando davvero.

È un problema che i gestori conoscono bene. Le quantità scartate vengono stimate a occhio, le decisioni su menu e volumi di produzione si basano sull’esperienza del personale, non sui dati. Il risultato è un ciclo che si ripete ogni giorno senza che nessuno riesca a interromperlo: si produce in eccesso per sicurezza, si spreca senza saperlo, si ricomincia da capo.

Questo articolo analizza il meccanismo della sovrapproduzione nelle mense scolastiche e aziendali, lo confronta con i benchmark europei e italiani disponibili, e presenta i dati che abbiamo raccolto in 11 mense scolastiche italiane in collaborazione con Dussmann. Se stai leggendo questo articolo dopo la nostra guida sui CAM per la ristorazione collettiva, trovi qui il dato concreto che quella normativa richiede di misurare e perché misurarlo cambia le decisioni operative.

Perché le mense producono sempre troppo

La sovrapproduzione nelle mense non è un errore di gestione. È una risposta razionale a un incentivo sbagliato.

Il responsabile di cucina opera con una asimmetria di conseguenze molto chiara: se avanza cibo, il costo è invisibile, un sacco in più, un dato che nessuno registra. Se il cibo finisce prima che tutti abbiano mangiato, la conseguenza è immediata e visibile, un utente senza pranzo, una lamentela, un problema reputazionale.

Le mense self-service e a buffet sono hotspot noti per la sovrapproduzione. La stima delle porzioni, le imprecisioni nelle previsioni e le assunzioni sulle preferenze dei commensali portano sistematicamente a surplus evitabile. In assenza di dati, la scelta razionale è produrre in eccesso, sempre. E poiché nessuno misura quanto si spreca per portata, nessuno può dimostrare che il costo dell’eccesso supera il costo del rischio. Il ciclo si ripete ogni giorno.

Due tipi di spreco che vanno misurati separatamente

Nella ristorazione collettiva lo spreco alimentare si genera in momenti diversi del processo. È importante distinguerli, perché richiedono strumenti di misurazione diversi e abilitano decisioni diverse.

Il plate waste è il cibo servito ma non consumato dagli utenti, quello che rimane nel piatto e finisce nei contenitori degli scarti organici a fine pasto. È lo spreco più visibile, quello su cui si può intervenire calibrando le porzioni e modificando le ricette meno gradite.

La sovrapproduzione è il cibo preparato ma non distribuito, quello che rimane nelle gastronorm a fine servizio. È spesso lo spreco più consistente in volume, e il più invisibile: esce dalla cucina senza passare dal piatto, senza lasciare traccia se non viene misurato attivamente.

I CAM per la ristorazione collettiva richiedono che le eccedenze alimentari vengano monitorate distinguendo tra cibo servito e non servito, esattamente questa distinzione. Senza separarle, non si capisce dove intervenire.

Il peso del problema: i dati europei e italiani

Nell’UE, ristoranti e servizi di ristorazione generano l’11% dello spreco alimentare totale, circa 14 kg per abitante per anno secondo Eurostat 2025. È la terza fonte più grande dopo le famiglie e l’industria alimentare, e a differenza di quelle è altamente concentrata in ambienti controllati dove è possibile intervenire con dati.

In Italia il problema è particolarmente acuto nel segmento scolastico. Ogni giorno le mense scolastiche italiane producono oltre 100 tonnellate di cibo sprecato. Una cifra che non è solo un problema ambientale: è un costo nascosto per i gestori e, dal 2020, un obbligo normativo rimasto largamente inattuato.

La ricerca accademica conferma che la riduzione è possibile quando si agisce con dati. Implementando sette azioni, tra cui monitoraggio dello spreco, porzioni ridotte e utilizzo della sovrapproduzione per preparare zuppe, lo spreco è stato ridotto del 46% in due mense aziendali che servivano fino a 1.800 pasti al giorno nell’arco di sei mesi, con un risparmio economico netto di oltre 15.500 euro e un risparmio ambientale di oltre 31 tonnellate di CO₂ equivalente. Il punto di partenza in tutti i casi è lo stesso: misurare.

Le tecnologie NANDO per il monitoraggio dello spreco nelle mense

Nella ristorazione collettiva lo spreco alimentare si genera in momenti diversi del processo produttivo. È importante distinguerli, perché richiedono strumenti diversi e abilitano decisioni diverse.

Il plate waste è il cibo servito ma non consumato dagli utenti, quello che rimane nel cestino degli scarti organici a fine pasto. È lo spreco più direttamente collegato alle abitudini di consumo: porzioni eccessive, piatti poco graditi, preparazioni che non incontrano i gusti degli utenti.

La sovrapproduzione è il cibo preparato ma non distribuito, quello che rimane nelle gastronorm a fine servizio. È spesso lo spreco più consistente in volume, e il più invisibile: non passa dal piatto, non lascia traccia se non viene misurato attivamente.

Per il monitoraggio del plate waste, NANDO ha sviluppato NANDO.App: attraverso la fotografia dei cestini degli scarti organici suddivisi per tipologia di portata, la tecnologia analizza le immagini per identificare il livello di riempimento, il volume, la tipologia di alimento e il peso stimato. La misurazione avviene senza attività manuali di pesatura, ogni foto si trasforma in un dato strutturato su quantità, composizione e peso stimato dello scarto.

La stessa tecnologia può essere applicata anche al monitoraggio della sovrapproduzione attraverso l’analisi delle immagini delle gastronorm, consentendo di rilevare le quantità preparate ma non utilizzate e fornire informazioni utili per ottimizzare la produzione giornaliera.

Per il monitoraggio specifico della sovrapproduzione, NANDO ha sviluppato NANDO.Canteen: un sistema dedicato che riconosce e conta le porzioni effettivamente servite per ogni ricetta nel menù giornaliero, stimando il rapporto tra quantità prodotte e quantità distribuite. Queste informazioni permettono agli operatori di sapere con precisione quante porzioni preparare per ogni ricetta, riducendo le produzioni eccedenti e l’acquisto di materie prime non necessarie.

I dati di entrambi i sistemi confluiscono in una dashboard centralizzata che consente di monitorare l’andamento dello spreco nel tempo, confrontare i risultati tra strutture diverse e individuare le principali aree di intervento.

Il progetto pilota: NANDO.App nelle mense scolastiche di Padova

Tra dicembre 2025 e febbraio 2026, NANDO e Dussmann hanno condotto un progetto pilota di monitoraggio del plate waste in un network di mense scolastiche del Comune di Padova, coinvolgendo 1.236 studenti.

Il metodo: gli operatori hanno fotografato i cestini degli scarti organici suddivisi per tipologia di portata, primo piatto, secondo piatto e contorno, al termine di ogni servizio. NANDO.App ha analizzato le immagini identificando livello di riempimento, volume, tipologia di alimento e peso stimato, trasformando ogni foto in un dato strutturato senza attività manuali di pesatura.

I risultati: nel periodo monitorato sono stati serviti 19.145 kg di cibo. Lo scarto rilevato è stato di 1.104 kg, corrispondente a un tasso di spreco complessivo di oltre il 6%. L’analisi per tipologia di portata ha evidenziato un tasso di spreco del 12,5% sui piatti principali, il dato più significativo, perché indica dove si concentra il maggiore potenziale di riduzione.

I dati raccolti hanno consentito di individuare le principali aree di intervento e supportare la revisione dei menu, con un adeguamento delle porzioni e delle quantità prodotte rispetto ai consumi osservati. È esattamente il ciclo che i CAM richiedono: misurare, analizzare le motivazioni, intervenire.

Dalla misurazione alla decisione: come si rompe il ciclo

Il meccanismo della sovrapproduzione si rompe quando il costo dell’eccesso diventa visibile, non come stima mensile, ma come dato per portata, per ricetta, per fascia scolastica, ad ogni servizio.

Quando un responsabile di cucina sa che i piatti principali vengono scartati al 12,5%, ha una base concreta per decidere: ridurre le quantità di produzione, modificare la ricetta, calibrare le porzioni per fascia scolastica. Quando NANDO.Canteen rileva che una ricetta specifica viene prodotta sistematicamente in eccesso rispetto alle porzioni distribuite, il piano di produzione del giorno successivo può essere aggiustato prima ancora che lo spreco si generi.

Il dato non sostituisce la competenza professionale. La amplifica, perché la ancora all’evidenza.

Questo è esattamente il dato che i CAM richiedono di produrre dal 2020 e che la Direttiva (UE) 2025/1892 renderà progressivamente non negoziabile per tutta la catena della ristorazione collettiva entro il 2030.

Il punto di partenza

Il 6% di plate waste misurato a Padova non è un numero definitivo. È un punto di partenza documentato, per portata, su un periodo continuativo. Il numero che conta è quello dei mesi successivi, dopo che i dati hanno orientato le prime revisioni di menu, dopo che le quantità di produzione sono state calibrate sui consumi osservati, dopo che il ciclo della sovrapproduzione ha iniziato a rompersi.

Scopri come NANDO.App misura il plate waste per portata e NANDO.Canteen monitora la sovrapproduzione per ricetta — senza bilance, senza fogli Excel.

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I Criteri Ambientali Minimi per la ristorazione collettiva sono stati introdotti con il DM 10 marzo 2020 (DM n. 65, GU n. 90 del 4 aprile 2020) e resi obbligatori dall’art. 34 del D.Lgs. 50/2016, consolidato nel nuovo Codice dei contratti pubblici D.Lgs. 36/2023. Non sono criteri premiali facoltativi: sono specifiche tecniche minime che ogni stazione appaltante deve inserire nei capitolati di gara, senza discrezionalità.

Con la circolare MASE del settembre 2025 alcune rigidità operative sono state parzialmente stemperate — in particolare sulle quote di prodotti biologici spesso irreperibili sul mercato e con costi non riconosciuti dalle stazioni appaltanti. Ma il nucleo degli obblighi ambientali sul monitoraggio dello spreco rimane invariato.

Cosa dice letteralmente il decreto sullo spreco alimentare

Il DM 10 marzo 2020 prevede che le eccedenze alimentari, distinguendo tra primi, secondi, contorni, frutta, piatto unico e tra cibo servito e non servito, vengano “calcolate almeno approssimativamente e monitorate“. Devono inoltre essere analizzate le motivazioni alla base delle eccedenze.

Questa formulazione è importante da leggere con precisione. Il decreto fissa un requisito minimo deliberatamente accessibile: non richiede sistemi certificati né tecnologia specifica. Richiede che il monitoraggio esista, che distingua tra portate, e che produca una stima, non necessariamente esatta, delle eccedenze per ciascuna di esse.

In concreto, i CAM richiedono quattro cose sul fronte dello spreco:

Monitoraggio per portata. Le eccedenze vanno stimate distinguendo tra primi, secondi, contorni, frutta e piatto unico, e tra cibo servito e non servito. Il dato aggregato giornaliero non è sufficiente.

Analisi delle motivazioni. Non basta registrare le eccedenze: il decreto richiede che vengano analizzate le cause. Questo implica che i dati siano effettivamente usati per prendere decisioni operative, non solo archiviati.

Rendicontazione all’ente committente. I dati raccolti devono essere trasmessi alla stazione appaltante in forma verificabile. Non è sufficiente dichiarare di aver ridotto lo spreco: serve documentazione che regga la verifica del direttore dell’esecuzione del contratto.

Piano di riduzione progressiva. I CAM richiedono un trend di miglioramento nel tempo. Questo implica che i dati siano comparabili tra periodi diversi, per settimana, per mese, per anno scolastico, il che rende la continuità del monitoraggio un requisito funzionale anche se non espressamente prescritto come tale.

Il problema dell’applicazione reale

Il requisito minimo CAM è relativamente basso, una stima approssimativa per portata. Eppure molti gestori faticano anche solo a soddisfarlo in modo continuativo, perché i sistemi di pesatura manuale producono dati aggregati che non consentono l’attribuzione per portata, e la discontinuità delle rilevazioni rende impossibile costruire il trend di riduzione progressiva che i CAM richiedono.

Il risultato è che molti gestori soddisfano il requisito minimo sul piano formale, una stima mensile per portata, senza disporre di dati sufficientemente granulari e continui da reggere una verifica contrattuale approfondita, o da usare come elemento di differenziazione in una procedura di gara.

La stazione appaltante, dal canto suo, fatica a effettuare controlli effettivi in assenza di una metodologia di verifica standardizzata. La circolare MASE del 2025 ha corretto alcune rigidità, ma non ha introdotto strumenti di verifica più robusti.

Il quadro si sta inasprendo

I CAM esistenti definiscono un minimo. La Direttiva (UE) 2025/1892, entrata in vigore il 16 ottobre 2025, introduce obiettivi legalmente vincolanti di riduzione del 30% pro capite dello spreco alimentare entro il 2030 per tutta la catena della ristorazione collettiva, con riferimento al triennio 2021–2023. L’Italia deve recepire la direttiva entro il 17 giugno 2027.

Questo significa che il livello di evidenza richiesto ai gestori è destinato ad aumentare: non più solo una stima approssimativa per portata, ma una dimostrazione documentale di riduzione progressiva rispetto a una baseline definita. I gestori che costruiscono oggi un sistema di monitoraggio continuativo e granulare avranno un vantaggio strutturale quando il quadro normativo si inasprirà.

Cosa distingue il minimo dalla conformità robusta

La differenza tra soddisfare il requisito minimo CAM e avere una conformità solida si gioca su tre elementi:

Continuità. Una pesatura mensile è formalmente sufficiente. Ma non consente di identificare le variazioni settimanali, di attribuire le eccedenze ai singoli servizi, o di costruire un trend credibile. Il monitoraggio continuativo, per ogni servizio, è quello che produce dati utili, non solo dati formali.

Granularità per portata. Il decreto richiede la distinzione tra portate. Avere il dato per primo, secondo e contorno separatamente, con i volumi per ciascuno, è il livello che consente analisi delle cause e decisioni di menù basate sull’evidenza.

Auditabilità. I dati devono reggere la verifica del direttore dell’esecuzione del contratto. Dati tracciabili, con riferimento alla data e alla sessione specifica, sono più solidi di stime ricostruite a posteriori.

Scopri come NANDO.Canteen monitora le eccedenze per portata e genera i report automatici conformi ai CAM — esplora la dashboard interattiva →

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Il Regolamento sugli imballaggi e i rifiuti di imballaggio (PPWR, Regolamento (UE) 2025/40) diventa applicabile dal 12 agosto 2026. Per la maggior parte dei team sostenibilità e facility management, quella data è sembrata lontana — fino a ora. Con settimane, non più anni, a disposizione, la domanda pratica non è più “cosa richiede il PPWR” ma “cosa dobbiamo avere pronto entro agosto”.

Non si tratta solo di un problema di design o di procurement. È, prima di tutto, un problema di dati — e per gli uffici aziendali in particolare, la granularità per piano è ciò che distingue la conformità dall’improvvisazione.

Parti da un audit onesto di ciò che già misuri

Prima di aggiungere qualcosa di nuovo, mappa cosa la tua organizzazione traccia oggi:

• Conosci il volume totale dei rifiuti per sede, o solo un dato aggregato unico?
• I dati sono raccolti per peso, per stima, o non vengono raccolti affatto?
• Sai quale percentuale di rifiuti è correttamente differenziata, o sai solo che i rifiuti sono stati “raccolti”?
• Questi dati sono datati ed esportabili, o vivono in un foglio Excel aggiornato manualmente una volta al mese?

La maggior parte delle aziende scopre a questo punto la stessa lacuna: sanno quanti rifiuti escono dall’edificio, ma non di cosa sono composti, da dove provengono o quanto bene sono stati differenziati. Questa è esattamente la lacuna che il reporting PPWR e la modulazione delle tariffe EPR penalizzeranno.

Individua dove la modulazione delle tariffe EPR ti colpirà davvero

Le tariffe della Responsabilità Estesa del Produttore (EPR) previste dal PPWR non sono fisse. Variano in base alla riciclabilità, al contenuto riciclato e, sempre più, alle performance di differenziazione dimostrate. Ciò significa che due edifici che generano lo stesso volume di rifiuti possono affrontare costi diversi solo in base alla qualità dei dati.

Prima di agosto, vale la pena fare un semplice esercizio interno: per ogni sede, stima l’attuale accuratezza di differenziazione (anche approssimativa) e modella come si applicherebbe la modulazione delle tariffe nelle diverse fasce di qualità. Questo non darà ancora un numero preciso, ma mostrerà ai team finance e operations dove si concentra l’esposizione economica, e quali sedi vanno prioritizzate.

Decidi quale livello di granularità ti serve davvero

Il reporting PPWR e la disclosure CSRD spingono entrambi verso dati verificabili e auditabili — non stime. Ma “granulare” non significa la stessa cosa per ogni organizzazione. Prima di scegliere strumenti o processi, chiarisci cosa richiede davvero il tuo reporting:

• Totali per sede, o dettaglio per piano e per punto di raccolta?
• Uno snapshot trimestrale, o un monitoraggio continuo che mostri il trend nel tempo?
• Solo uso interno, o dati che devono superare un audit esterno per il CSRD?

Sbagliare in un senso o nell’altro è costoso: troppo poca granularità e non potrai difendere i tuoi numeri in audit; troppa e costruirai un’infrastruttura che non ti serve ancora.

Correggi la raccolta dati prima del reporting

È tentante passare direttamente alla costruzione di un template di reporting o di una dashboard. Ma un report ben fatto costruito su dati stimati o registrati manualmente non resiste a un controllo — e le tariffe EPR legate al PPWR sono un’esposizione finanziaria, non solo reputazionale.

L’approccio più solido è affrontare prima la raccolta dati:

1. Sostituisci la pesatura e la registrazione manuale con una rilevazione automatizzata nel punto di raccolta — sensori, riconoscimento immagini, o entrambi — così i dati vengono generati in continuo e non ricostruiti a posteriori.
2. Etichetta i dati per posizione, non solo per edificio. Il dettaglio a livello di piano e di cestino è ciò che permette di isolare quali aree generano contaminazione, invece di diluire il problema in una media unica.
3. Automatizza il calcolo della qualità di differenziazione. La qualità del riciclo — la percentuale di rifiuti correttamente differenziata — è il dato che incide più direttamente sui costi EPR. Se oggi è stimato invece che misurato, è la prima cosa da correggere.

Costruisci il livello di reporting solo quando la raccolta è affidabile

Una volta che i dati in tempo reale e geolocalizzati fluiscono correttamente, il reporting diventa un esercizio di formattazione, non di ricostruzione dei dati. A questo punto, dai priorità a:

• Esportabilità — dati strutturati per GRI 306, disclosure CSRD e documentazione EPR senza riformattazione manuale.
• Tracciamento nel tempo — auditor e stakeholder interni vogliono sempre più vedere una traiettoria (la qualità di differenziazione migliora trimestre su trimestre?), non solo un singolo dato puntuale.
• Tracciabilità fino al punto di raccolta — così che, quando un numero viene messo in discussione, tu possa mostrare esattamente da quale piano o cestino proviene.

Assegna le responsabilità prima della scadenza, non dopo

Un punto di fallimento ricorrente non è tecnico — è organizzativo. I dati sui rifiuti spesso restano in carico al facility management, mentre il reporting EPR e CSRD è in carico a sostenibilità o finance. Se nessuno possiede il passaggio tra “i dati sono raccolti” e “i dati sono riportati”, si creano lacune proprio quando contano di più.

Prima di agosto 2026, chiarisci:

• Chi è responsabile dell’accuratezza dei dati per ogni sede
• Chi li compila per le submission CSRD ed EPR
• Chi li revisiona prima che arrivino a un auditor o a un regolatore

La finestra per prepararsi si sta chiudendo, non è chiusa

Nulla di tutto questo richiede di attendere un’infrastruttura perfetta. Le aziende che iniziano ora — facendo l’audit dei dati attuali, prioritizzando le sedi a maggiore esposizione, automatizzando la raccolta prima del reporting — arriveranno ad agosto 2026 con numeri difendibili. Chi aspetta si ritroverà a ricostruire mesi di stime sotto pressione temporale, una posizione molto più difficile da cui fare reporting, per non parlare di negoziare le tariffe EPR.

Il regolamento fissa la scadenza. L’infrastruttura dati determina se quella scadenza sarà una formalità o una corsa contro il tempo.

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È una situazione che i facility manager riconoscono immediatamente: i cestini colorati ci sono, le etichette pure, la formazione è stata fatta, eppure la qualità della raccolta differenziata nell’ufficio rimane bassa, i costi di smaltimento non scendono, e al prossimo audit ESG i numeri non tornano.

Il problema non è la buona volontà. È che la maggior parte degli approcci alla differenziata aziendale si fermano all’organizzazione fisica, quanti cestini, dove, di che colore, senza affrontare la causa strutturale del problema: la mancanza di dati.

Questo articolo analizza gli errori più comuni nella raccolta differenziata degli uffici italiani, spiega perché si ripetono, e descrive come le aziende che hanno risolto il problema lo hanno fatto.

Il contesto normativo: cosa dice la legge nel 2026

La raccolta differenziata è obbligo di legge per le aziende italiane dal D.L. 22/1997. Il D.Lgs. 116/2020, che ha recepito le direttive europee, ha ampliato l’obbligo e modificato la classificazione dei rifiuti: la maggior parte dei rifiuti prodotti in ufficio, carta, plastica, vetro, organico, è oggi considerata rifiuto urbano a tutti gli effetti, con le stesse regole di conferimento che si applicano alle utenze domestiche.

Le sanzioni esistono per entrambe le tipologie di errore: comportamenti elusivi deliberati e errori involontari come la mancata separazione delle frazioni o la violazione delle disposizioni comunali sugli orari di esposizione.

Sul fronte ESG, il quadro si è ulteriormente irrigidito. La CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) impone alle grandi imprese europee di rendicontare la gestione dei rifiuti secondo standard verificabili — con dati reali, non stime. La norma GRI 306 è il riferimento internazionale per la disclosure sui rifiuti. Per i facility manager, questo significa che “fare la differenziata” non è più sufficiente: serve misurarla.

I 5 errori più comuni

1. Un cestino sotto ogni scrivania

È l’errore più diffuso e il più costoso da correggere. Il cestino individuale scoraggia la differenziazione, il dipendente butta tutto insieme perché il cestino è lì, a portata di mano, e il comportamento alternativo richiede uno sforzo.

La tendenza consolidata è la creazione di isole ecologiche centralizzate: meno cestini singoli, più punti di raccolta completi posizionati in zone strategiche, area break, corridoi, vicino alle stampanti, con segnaletica chiara che utilizza i colori standard della Norma UNI 11686.

La resistenza al cambiamento è prevedibile ma superabile. Le aziende che hanno fatto questa transizione riportano invariabilmente una qualità di raccolta migliore dopo le prime settimane di adattamento.

2. Nessun dato sulla qualità della raccolta

Molte aziende sanno quanti kg di rifiuti producono, perché pagano la TARI o hanno un contratto con il gestore. Non sanno quanta parte di quei rifiuti è effettivamente differenziata correttamente.

Secondo COREPLA, circa un terzo della plastica raccolta in modo differenziato viene scartato nei centri di selezione a causa di impurità e conferimenti errati, con una resa media di circa il 66% di materiale effettivamente avviato al riciclo.

Questo significa che una parte significativa di quello che l’ufficio separa con cura viene comunque smaltita come indifferenziata a valle. Senza dati di qualità, è impossibile capire dove si perdono le frazioni e impossibile migliorare.

3. Formazione fatta una volta sola

La formazione sulla differenziata viene tipicamente erogata al momento dell’assunzione o durante un’iniziativa di sensibilizzazione. Poi non viene ripetuta. Nel frattempo, il personale cambia, le abitudini si degradano, e i nuovi arrivati imparano per imitazione dai colleghi, che magari avevano già dimenticato le regole.

La formazione efficace non è un evento: è un processo continuo, supportato da feedback visibile sui risultati. Quando le persone vedono i dati, “questo piano ha migliorato la qualità del 12% questo mese“, il comportamento cambia. Quando non vedono nulla, le buone intenzioni svaniscono.

4. Segnaletica poco chiara o non aggiornata

I colori standard della Norma UNI 11686 sono il riferimento corretto. Ma le dimensioni devono essere proporzionate al tipo di area: in una zona stampa serve un contenitore per la carta molto capiente, mentre in area break è prioritario un contenitore per l’umido con coperchio ermetico.

L’errore frequente è installare la segnaletica generica senza adattarla alle caratteristiche dell’area. Una etichetta “plastica” su un cestino vicino alla macchinetta del caffè non è sufficiente se non indica esplicitamente i bicchieri in plastica, le capsule, i contenitori degli snack.

5. Nessun incentivo e nessun feedback

La raccolta differenziata aziendale funziona meglio quando le persone hanno ragione di farla bene e quando vedono che fa differenza. In molte aziende, il tema è invisibile: nessuno sa se la qualità è migliorata o peggiorata, nessuno viene informato dei risultati, nessuno si sente coinvolto.

Una corretta separazione può permettere alle aziende di richiedere riduzioni sulla quota variabile della TARI, dimostrando di aver avviato a recupero determinati quantitativi di materiale. Questo è un incentivo economico concreto che poche aziende conoscono e ancora meno sfruttano.

Il problema che la segnaletica non risolve: la mancanza di dati

I quattro interventi descritti sopra, isole ecologiche, segnaletica corretta, formazione continua, feedback sui risultati, sono tutti necessari. Ma nessuno di essi funziona senza dati.

Come si sa se la qualità è migliorata se non si misura? Come si identifica quale piano dell’edificio ha il tasso di contaminazione più alto? Come si dimostra all’auditor ESG che il programma ha avuto effetti reali?

La raccolta e l’analisi dei dati sui rifiuti prodotti permettono di individuare i flussi più critici e avviare strategie di riduzione o recupero, supportando una pianificazione più consapevole ed evitando sanzioni.

In assenza di dati, la gestione della differenziata aziendale rimane un’attività di buona volontà che non riesce a diventare un processo misurabile e migliorabile.

Come funziona il monitoraggio AI negli uffici

Le piattaforme di waste intelligence come NANDO portano i dati nella gestione dei rifiuti aziendali in modo strutturato.

I sensori IoT monitorano i livelli di riempimento dei cestini e delle isole ecologiche in tempo reale. La computer vision analizza la composizione dei materiali conferiti e identifica le non conformità — materiali inseriti nella frazione sbagliata. La dashboard aggrega tutto in una vista per piano, edificio e periodo, con alert automatici quando un’area supera le soglie di contaminazione definite.

Il risultato per i facility manager è concreto:

• Visibilità in tempo reale su cosa succede in ogni area dell’edificio.
• Dati di qualità per piano e per fraction per identificare dove concentrare gli interventi di formazione.
• Report ESG automatici allineati a GRI 306 e CSRD, generati dai dati operativi senza lavoro manuale.
• Riduzione dell’indice di contaminazione con un approccio basato su evidenze, non su percezioni.

Il caso degli uffici multisede

Per i gruppi aziendali che gestiscono più sedi, il problema si amplifica. Ogni edificio può avere caratteristiche diverse, tipologia di attività, numero di dipendenti, sistema di raccolta del comune e un approccio uniforme non funziona.

NANDO è progettato per questa realtà: ogni edificio ha la sua vista di dettaglio, con dati per piano e per cestino, ma il facility manager di gruppo vede tutti gli edifici in una dashboard unica, può confrontarli e può identificare le sedi dove la qualità è peggiore. La priorità degli interventi diventa basata sui dati, non sull’intuizione.

Cosa fare subito: 5 passi per i facility manager

1. Fai un waste audit. Prima di qualsiasi intervento, mappa cosa produci, dove e quanto. Un’efficace raccolta differenziata in ufficio inizia con la conoscenza dei flussi reali — non con le stime.

2. Riorganizza gli spazi. Rimuovi i cestini individuali dalle scrivanie e crea isole ecologiche nelle zone ad alto traffico. Usa i colori UNI 11686 e adatta la segnaletica alle caratteristiche dell’area.

3. Aggiorna la formazione. Non limitarla a un evento annuale. Usa i dati di qualità per personalizzare la comunicazione: “In questo piano il conferimento del cartone è migliorato del 20% nell’ultimo mese” è più efficace di qualsiasi poster motivazionale.

4. Misura la qualità, non solo il volume. Il peso dei rifiuti prodotti è un dato di bilancio. Il tasso di contaminazione è il dato operativo che ti dice se la differenziata funziona davvero.

5. Integra i dati nel reporting ESG. Se la tua azienda è soggetta a CSRD o produce report di sostenibilità volontari, i dati della differenziata devono essere tracciabili e verificabili. Strumenti come NANDO generano questi dati automaticamente e in formato GRI 306.

Il punto di partenza

La differenziata in ufficio non funziona quando mancano due cose: una configurazione fisica che renda il comportamento corretto il più semplice possibile, e dati che permettano di misurare, correggere e migliorare nel tempo.

Le aziende che hanno risolto il problema non hanno trovato una soluzione magica. Hanno smesso di gestire la differenziata per percezione e hanno iniziato a gestirla per dati.

Scopri NANDO, la piattaforma AI che monitora la qualità della raccolta differenziata in tempo reale, edificio per edificio.

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In questo articolo analizziamo cosa richiede il disciplinare di gara sulla tracciatura e gestione dei rifiuti, quali sono i criteri tecnici che incidono di più sul punteggio e cosa distingue un’offerta competitiva.

La Gara 20/2026: oggetto e struttura

La Gara 20/2026 riguarda l’affidamento del Servizio Ambientale Integrato nei complessi immobiliari gestiti da Grandi Stazioni Rail S.p.A., suddiviso in due lotti su base geografica.

Lotto 1 — CIG BB68B56CBE
Torino Porta Nuova, Milano Centrale, Genova Brignole, Genova Piazza Principe, Verona Porta Nuova, Venezia Santa Lucia, Venezia Mestre, Bologna Centrale (stazione storica e terminal AV).

Lotto 2 — CIG BB68B57D91
Firenze Santa Maria Novella, Roma Termini, Roma Tiburtina, Napoli Centrale (stazione storica, stazione Garibaldi, asse attrezzato), Bari Centrale, Palermo Centrale.

La gara è stata pubblicata sulla GUUE edizione n. GU S: 82/2026, avviso n. 291497-2026 del 28/04/2026. Il termine per la presentazione delle offerte è fissato al 26 giugno 2026 ore 12:00.

Il servizio comprende diverse prestazioni: pulizia (attività principale), mantenimento aree a verde, gestione rifiuti, sgomberi e smaltimento, sgombero neve, allontanamento volatili, rimozione graffiti. La durata contrattuale è di 36 mesi, con opzione di proroga fino a 24 mesi.

Requisiti per partecipare alla gestione rifiuti

Per le prestazioni di gestione rifiuti e sgombero/smaltimento, il disciplinare prevede requisiti specifici che si aggiungono a quelli generali.

White List — obbligatoria l’iscrizione nell’elenco dei fornitori non soggetti a tentativo di infiltrazione mafiosa presso la Prefettura competente, o aver presentato domanda di iscrizione.

Albo dei Gestori Ambientali — per le attività di sgombero e smaltimento, l’appaltatore o il subappaltatore deve essere iscritto nelle categorie pertinenti: categoria 8 (intermediazione), 4 (raccolta e trasporto rifiuti speciali non pericolosi), 5 (raccolta e trasporto rifiuti speciali pericolosi) o 2bis (produttori iniziali), a seconda della tipologia di rifiuti da trattare.

Capacità tecnica — servizi analoghi negli ultimi 10 anni per la gestione rifiuti:

• Lotto 1: importo minimo € 4.650.000 IVA esclusa
• Lotto 2: importo minimo € 5.750.000 IVA esclusa

Capacità economico-finanziaria — fatturato globale nei migliori 3 esercizi dell’ultimo quinquennio:

• Lotto 1: minimo € 57.000.000 IVA esclusa
• Lotto 2: minimo € 67.000.000 IVA esclusa

I criteri tecnici sulla gestione rifiuti: cosa viene valutato

L’offerta tecnica vale 70 punti su 100 totali. All’interno di questa, i criteri legati alla gestione rifiuti e ai sistemi tecnologici connessi incidono in modo significativo. Ecco i sottocriteri più rilevanti per chi opera in questo ambito.

Fornitura e tracciatura rifiuti nelle aree aperte al pubblico

Il capitolato richiede la progettazione e fornitura di un sistema di tracciatura dei rifiuti provenienti dalle aree aperte al pubblico. I requisiti considerati di maggior pregio sono:

• Valutazione del volume di riempimento, peso e caratterizzazione del rifiuto nel singolo cestino (bicchiere, fazzoletto, bottiglietta, lattina…)
• Sistema di ottimizzazione del percorso degli operatori addetti al cambio sacco, basato sullo stato reale dei cestini
• Sensoristica di facile installazione (plug and play) sui cestini forniti e adattabile a quelli esistenti, senza opere strutturali
• Sistema di informazione e assistenza digitale al corretto conferimento, con indirizzamento del pubblico al cestino corretto per tipologia di rifiuto
• Portale con dashboard per la Committente e reportistica in Excel e PDF, distinta per Complesso Immobiliare, ambito (Atri/Marciapiedi binari), frazione, peso, data e orario

Tracciatura rifiuti nelle aree direzionali e raccolta porta a porta

Analogamente, il capitolato valuta la progettazione e fornitura di un sistema di tracciatura per i rifiuti provenienti dagli esercenti commerciali e dalle aree direzionali, con reportistica distinta per singolo Complesso Immobiliare, singolo Tenant e Cliente dell’area Commerciale o Direzionale, per frazione, peso, data e orario di conferimento.

Sistemi incentivanti per la raccolta differenziata

Vengono valutate le soluzioni che coinvolgono attivamente il pubblico nella raccolta differenziata:

• Premialità connesse alla raccolta differenziata a beneficio dell’utente
• Interfacce utente per guidare e incentivare il corretto conferimento
• Sistema di alert da remoto per il riempimento dei sacchi
• Sistemi di controllo funzionamento da remoto

Fornitura di cestini portarifiuti

Viene valutata anche la quantità di cestini portarifiuti forniti in opera per la raccolta differenziata nelle aree aperte al pubblico.

Cosa distingue un’offerta tecnica competitiva

Dall’analisi del disciplinare emergono alcune caratteristiche che differenziano le offerte con il punteggio tecnico più alto.

Classificazione AI della tipologia di rifiuto — il capitolato non chiede di rilevare solo se un cestino è pieno, ma di distinguere la tipologia di rifiuto: bicchiere, lattina, bottiglietta, fazzoletto. Sistemi basati su sensori volumetrici standard non sono sufficienti. Serve computer vision in grado di classificare i materiali in tempo reale.

Installazione senza opere strutturali — la sensoristica plug and play installabile in meno di 30 minuti sui cestini esistenti semplifica la proposta tecnica ed economica, eliminando la necessità di sostituire i cestini già presenti in stazione e riducendo i costi di setup.

Routing dinamico degli operatori — l’ottimizzazione del percorso basata sullo stato reale dei cestini è uno degli elementi esplicitamente premiati. Sistemi che inviano notifiche agli operatori in tempo reale, indicando l’ordine e la priorità di svuotamento, rispondono meglio a questo criterio rispetto a soluzioni con turni fissi.

Engagement del pubblico — i criteri sui sistemi incentivanti premiano le soluzioni che non si limitano a monitorare, ma che coinvolgono i passeggeri attraverso display interattivi, feedback visivo e gamification. Questo è un elemento spesso sottovalutato nella costruzione dell’offerta.

Reportistica con la struttura del capitolato — la dashboard deve generare automaticamente report con la granularità esatta richiesta dalla Committente: per Complesso Immobiliare, ambito, frazione, peso e orario. Una reportistica generica non soddisfa questo requisito.

Come costruire l’offerta tecnica sulla tracciatura rifiuti

Per le imprese che stanno costruendo l’offerta per la Gara 20/2026, la componente tecnologica sulla tracciatura rifiuti richiede tipicamente un partner specializzato in grado di fornire documentazione tecnica allegabile all’offerta e sistemi già operativi in ambienti ad alto flusso comparabili alle stazioni ferroviarie.

NANDO è la piattaforma AI di monitoraggio e tracciatura rifiuti già operativa in oltre 80 aziende in 17 paesi. Risponde ai criteri tecnici della Gara 20/2026 con sensoristica plug and play, computer vision per la classificazione del rifiuto, routing dinamico degli operatori, sistemi di engagement del pubblico e dashboard con reportistica nella struttura esatta richiesta dal disciplinare.

Se stai costruendo l’offerta tecnica, possiamo fornirti la soluzione vincente.

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NANDO a La Sapienza di Roma: quando l’ingegneria ambientale incontra l’AI

Il team di NANDO è stato invitato a presentare la nostra piattaforma agli studenti del corso di Ingegneria per l’Ambiente e il Territorio del Dipartimento DICEA all’Università de La Sapienza di Roma.

Un’occasione per portare in aula un caso concreto di come l’intelligenza artificiale stia trasformando uno dei settori più critici per la transizione sostenibile: la gestione dei rifiuti.

Dalla teoria alla pratica: cosa abbiamo raccontato

Al centro della presentazione, le due aree in cui NANDO opera quotidianamente con clienti in 17 paesi.

La raccolta urbana. Abbiamo mostrato come NANDO.Sentinel trasformi ogni camion della raccolta in un sensore intelligente: una telecamera plug and play che scatta una foto ad ogni scarico, riconosce le frazioni presenti, identifica i contaminanti, calcola il volume e stima il livello di riempimento del cassonetto. Il risultato? Meno prelievi inutili, raccolta differenziata più efficiente, abbandoni identificati in tempo reale. In un caso reale con 10 camion coinvolti, il risparmio economico misurato è stato del 17% nel primo anno.

Lo spreco alimentare nelle mense. Abbiamo presentato NANDO.App e NANDO.Canteen, le soluzioni che permettono di misurare automaticamente lo spreco post-consumo con una semplice foto, senza bilance né fogli Excel. Un tema particolarmente rilevante per chi studia ingegneria ambientale: in Italia le mense scolastiche hanno l’obbligo normativo di monitorare le eccedenze alimentari, eppure la maggior parte lo fa ancora manualmente. I dati del nostro progetto pilota con Dussmann nelle scuole di Padova, 11 istituti, 1.236 studenti, 19.145 kg di cibo monitorati in due mesi, hanno mostrato concretamente come i dati trasformino la gestione da reattiva a preventiva.

Perché portare NANDO in università

Crediamo che il trasferimento tecnologico tra industria e accademia sia uno dei motori più potenti dell’innovazione sostenibile. Gli studenti di ingegneria ambientale di oggi saranno i responsabili ESG, i progettisti di sistemi urbani e i decision maker delle aziende di domani.

Portare casi reali in aula, con dati, architetture tecniche e risultati misurabili, significa contribuire a formare una generazione di ingegneri che non vede l’AI come un concetto astratto, ma come uno strumento operativo per risolvere problemi concreti.

La Sapienza è una delle università con cui siamo felici di costruire questo dialogo.

→ Scopri come funziona NANDO — prenota una demo gratuita

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Scegliere un sistema di monitoraggio rifiuti con AI non è una formalità tecnica. È una decisione che impatta direttamente sui costi operativi, sull’accuratezza del reporting ESG e sulla conformità normativa, anno dopo anno.

Il mercato dello smart waste management vale 2,95 miliardi di dollari nel 2025 e crescerà fino a 3,38 miliardi nel 2026, trainato dalle piattaforme di analisi intelligente dei rifiuti e dall’ottimizzazione basata sui dati. La crescita del settore significa più vendor, più promesse, più confusione.

Questa guida aiuta a fare chiarezza. Di seguito i sette criteri che contano davvero quando si valuta un sistema di monitoraggio rifiuti con AI che si gestisca un ufficio, un sito industriale o una rete multi-sede.

Dati in tempo reale, non snapshot periodici

La prima domanda da fare a qualsiasi vendor è semplice: quando diventano disponibili i dati?

Molti sistemi funzionano ancora con upload programmati, giornalieri, settimanali, o peggio, manuali. Questo crea punti ciechi. Se un contenitore trabocca martedì e i dati arrivano venerdì, il valore operativo è zero.

Un sistema di monitoraggio rifiuti efficace acquisisce e trasmette i dati in modo continuativo. I dati devono convergere in un dashboard centrale che permetta visualizzazione in tempo reale, alert e pianificazione degli interventi, non solo report di fine periodo.

Da verificare: dashboard live, alert per soglia di riempimento, eventi con timestamp al livello del singolo contenitore.

Riconoscimento AI dei rifiuti, non solo sensori di livello

I sensori di livello dicono quanti rifiuti ci sono. L’AI dice di che tipo, ed è questa distinzione a sbloccare il miglioramento della raccolta differenziata.

Algoritmi di computer vision e machine learning possono classificare i rifiuti per flusso (plastica, carta, organico, indifferenziato) in tempo reale, direttamente al punto di produzione. La differenza è tra sapere “il cassonetto A è all’80%” e sapere “il cassonetto A è all’80%, di cui il 60% è materiale riciclabile che va in discarica.”I sistemi AI per il riconoscimento dei rifiuti riescono a distinguere tipologie di materiale, plastica, vetro, carta, metalli, con un’accuratezza superiore al 95%.

Per il reporting ESG e per migliorare i tassi di raccolta differenziata, i dati sulla composizione del flusso sono molto più azionabili del solo volume.

Monitoraggio rifiuti con AI: copertura di tutti i flussi e tutte le sedi

Un monitoraggio a silos produce dati a silos. Un sistema che copre solo i cestini dell’ufficio ignorando la mensa, il magazzino o il reparto produttivo offre una fotografia parziale che non può supportare né decisioni operative né reporting ESG.

Da valutare se la soluzione funziona su:

• Uffici e ambienti di lavoro
• Mense e ristorazione collettiva
• Siti industriali e produttivi
• Raccolta urbana o reti multi-sede

La copertura unificata su ambienti eterogenei è il vero discriminante tra strumenti di base e piattaforme enterprise. Lo smart waste management integra IoT e intelligenza artificiale per ottimizzare ogni fase della gestione dei rifiuti, migliorando l’efficienza e riducendo l’impatto ambientale.

Reporting automatico per ESG e compliance normativa

Il reporting manuale è una delle attività più costose e soggette a errore nella gestione rifiuti. I responsabili sostenibilità passano ore a consolidare dati da fogli Excel, formulari del trasportatore e ricevute di pesata — dati spesso incompleti, incoerenti e non verificabili.

Un sistema di monitoraggio rifiuti con AI elimina questo collo di bottiglia. Deve generare automaticamente report strutturati allineati ai principali framework: GRI, ISO 14001, LEED, e ai requisiti normativi italiani ed europei (RENTRI, Regolamento CSRD).

La raccolta e l’analisi dei dati sui rifiuti permettono di individuare i flussi più critici e avviare strategie di riduzione o recupero, ma solo se quei dati sono accurati, tracciabili e pronti per l’audit.

Chiedere esplicitamente ai vendor: i dati prodotti sono certificati? Da chi?

Architettura privacy-by-design

Il monitoraggio rifiuti con AI in uffici e spazi pubblici implica l’uso di telecamere. Questo solleva immediatamente questioni di conformità GDPR che molti vendor affrontano in modo vago.

Lo standard minimo da richiedere è l’anonimizzazione automatica e irreversibile: volti e targhe sfumati direttamente sul dispositivo, prima che qualsiasi dato lasci la sede. Solo immagini già anonimizzate devono essere trasmesse.

Non è un’opzione. È un requisito legale nell’UE e un criterio sempre più presente nei processi di procurement enterprise. Qualsiasi vendor che non sia in grado di documentare un processo privacy-by-design dovrebbe essere escluso dalla valutazione.

Indipendenza dall’infrastruttura IT del cliente

Il monitoraggio rifiuti non dovrebbe richiedere un progetto di integrazione IT per partire. Sistemi che dipendono dalla Wi-Fi aziendale, da server interni o da accessi VPN generano ritardi di implementazione, revisioni di sicurezza prolungate e rischi di dipendenza nel lungo periodo.

L’architettura corretta è quella di piena indipendenza operativa: l’hardware di monitoraggio usa una connessione dedicata e sicura, senza accedere ad alcun sistema interno. Questo significa deploy più rapido, minor carico per l’IT e nessuna dipendenza da infrastrutture del cliente.

Da chiedere direttamente al vendor: il vostro sistema richiede accesso alla nostra rete o ai nostri sistemi interni?

Integrazione API per la centralizzazione dei dati

Una volta che i dati sui rifiuti sono acquisiti e verificati, devono fluire nel resto dello stack operativo e di sostenibilità, piattaforme BI, ERP, strumenti di reporting ESG.

Un sistema di monitoraggio rifiuti senza API diventa un’isola. I dati vivono in un dashboard proprietario che non si connette mai ai processi decisionali reali dell’organizzazione.

Strumenti di gestione rifiuti digitali consentono di ottenere dati in tempo reale, automatizzare i processi e effettuare analisi predittive, ma solo se integrati con i sistemi aziendali. Verificare che l’API sia documentata, stabile e manutenuta attivamente, non una capacità teorica che richiede sviluppo custom per essere usata.

La domanda vera: monitoraggio o misurazione?

La maggior parte degli strumenti legacy di waste management traccia la logistica, percorsi dei mezzi, frequenze di raccolta, fatture dei fornitori. Ciò che fa un moderno sistema di monitoraggio rifiuti con AI è fondamentalmente diverso: misura cosa succede davvero ai rifiuti, alla fonte, in tempo reale, con dati certificati.

Questo cambio di paradigma, dalla tracciabilità logistica alla misurazione operativa, è ciò che rende possibile il miglioramento della raccolta differenziata, la riduzione dei costi e un reporting ESG credibile.

NANDO elabora ogni giorno oltre 40.000 immagini di rifiuti e supporta oltre 80 grandi produttori di rifiuti, uffici corporate, siti industriali, mense, operatori di raccolta urbana, con una piattaforma basata su computer vision e machine learning sviluppati specificamente per la gestione rifiuti, con reporting automatico, conformità GDPR completa e integrazione API.

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