ForeCasting Zachtfruit

Inleiding

Leveranciers van zachtfruit (telers) komen met hun klanten contractuele afspraken overeen in termen van hoeveelheid en moment van de te leveren oogst. Als telers onverhoopt minder kunnen oogsten op een bepaald moment, vullen zij hun levering aan met zachtfruit die zij op de markt inkopen tegen hoge prijzen. Omdat overschotten pas laat bekend zijn, worden ze niet of tegen zeer lage prijzen verkocht (jamindustrie). De teler is er dus bij gebaat zo vroeg mogelijk te weten of er sprake zal zijn van een tekort of overschot. Op die manier kan hij tegen gunstiger tarieven respectievelijk in- of verkopen.

Doel

Het proces van voorspellen is daarom belangrijk voor de toekomst van de teler en de duurzaamheid van de sector. Binnen dit project gaan YieldComputer uit Eindhoven en VBTI uit Helmond hun krachten bundelen om middels technologie de forecasting van zachtfruit spectaculair te verbeteren:

1. Camerabeelden die gecombineerd worden met oogstdata en weersinformatie, leveren een model op dat, beter dan de beste tuinder, in staat is om te voorspellen op welk moment er hoeveel zachtfruit geplukt kan worden van een specifieke plant.
2. De strategische partners Berry World en Bakker Barendrecht en de daarbij aangesloten telers zijn verantwoordelijk voor het opleveren van de teeltdata, aansluiten van de (test)velden, en participeren in het vormgeven en nadenken over verbeterinitiatieven (o.a. kwaliteit voorspellingsmodellen) met eigen personeel.
3. Daarbinnen leveren ze de kennis over de groeicycli van de aardbei en ander zachtfruit.

Innovatie

Binnen dit project zal een grote stap worden gemaakt ten opzichte van hetgeen nu in de markt aanwezig is m.b.t. voorspellingssoftware, door nauwkeuriger te kunnen voorspellen op basis van lokale, real-time omstandigheden (95% nauwkeurigheid). Hierbij wordt verder rekening gehouden met de teeltmethode, de specifieke situatie van de gewassen in het veld (de beelden) en de lokale weersverwachting. VBTI neemt hierbij de ontwikkeling van A.I.-technologie voor haar rekening (realtime learning model en objectherkenningsmodel), terwijl YieldComputer een sterk verbeterde Crop Cam 2.0 ontwikkelt om de benodigde data binnen te halen en praktijktesten bij de strategische partners uitvoert.

Businesscase

Yield Computer beoogt zich in de toekomstige vermarkting van deze tool met name te richten op de telers van zacht fruit in Europa. Momenteel gaat door forecasting schade 6-10% van de omzet verloren. Wanneer accurater kan worden voorspeld, verwacht Yield Computer deze forecasting schade in eerste instantie met 50% terug te kunnen brengen, maar in de toekomst zelfs met 95%. Hiermee kan dus op termijn 3 tot 9,5% meer omzet worden behaald.

Passend bij doelstellingen subsidie

Aansluitingen van onderhavig project met KIA3 (Landbouw, water en voedsel) worden gerealiseerd middels de ontwikkelingen binnen de domeinen ‘digitale technologie (tracking and tracing)’, ‘analytische technologie (meetdevices)’, ‘artificial intelligence’, en ‘imaging technologies’ (KIA5 Sleuteltechnologieën). Tot slot voldoet het project aan de criteria om bij te dragen aan KIA6 ‘Maatschappelijk verdienvermogen’.