Wat is het grote verschil tussen autonoom en datagedreven telen?

Wat is het grote verschil tussen autonoom en datagedreven telen?

In de afgelopen drie jaar is het belang en de waarde van data voor het operationele proces in de kas heel sterk toegenomen. De Autonomous Greenhouse Challenge van de WUR heeft daaraan zeker bijgedragen. Ook de noodzaak voor het verbeteren en vereenvoudigen van het dagelijkse werk is een belangrijke drijfveer achter de vele initiatieven op het gebied van data in onze sector.

Bedrijven, die sensoren ontwikkelen, nemen in aantal vlot toe. Dit was bijvoorbeeld goed zichtbaar bij de inzendingen van de Impact 2025 Innovation Prize. Start-ups, scale-ups en bedrijven met een langere historie  in sensortechniek in andere sectoren weten de weg naar de glastuinbouw te vinden. 

Het aantal partijen, dat het initiatief heeft genomen om een dataplatform te ontwikkelen, is zo mogelijk een nog grotere verrassing. De bedrijven lijken allemaal aan de strategietafel tot dezelfde conclusie te zijn gekomen dat een beweging voorwaarts over de as van data en diensten gaat. Er zijn bedrijven, die een onafhankelijke rol in kunnen nemen en de kern van hun verdienmodel baseren op het platform. Bij de meesten is het platform een uitbreiding, verbreding of verdieping van het bestaande productenpallet. Het is interessant om te zien welke platforms deze race gaan winnen.

Onderscheidend vermogen
Dat brengt ook de vraag naar voren: wat is het onderscheidend vermogen van deze platforms en andere partijen die zich richten op datadiensten voor de glastuinbouw? Waar zitten de verschillen? En wat is de positie van Blue Radix in deze sterk groeiende wereld van data-oplossingen in de glastuinbouw?

Deze vragen worden beantwoord aan de hand van twee stellingen en een figuur, die hieronder verder worden toegelicht:
1.    Een dataplatform alleen is niet genoeg
2.    Crop Controller van Blue Radix is geen dataplatform


Dit figuur geeft een overzicht van de verschillende niveaus van data & analytics. Het bovenste niveau is de basis van alle dashboards: het tonen van data en informatie over 'wat er is gebeurd'. Er is dan nog steeds veel menselijk denkwerk (lichtblauw) nodig om te komen tot beslissingen (oranje) en acties (groen). Blue Radix start vanaf de onderkant: data wordt door algoritmes benut voor advies en het automatiseren van beslissingen. Zonder (of met minimale menselijke) tussenkomst. Dan heeft data echte waarde.


Toelichting stelling 1
Data op zichzelf is niets waard. Data wordt pas wat waard als het vertaald wordt naar informatie. Als de context duidelijk is. Dashboards doen precies dat. Data wordt grafisch weergegeven en wordt verbonden aan andere datalijnen, waardoor vergelijking mogelijk is. Bijvoorbeeld tussen twee momenten in de tijd. Het wordt ook mogelijk om verbanden tussen zaken te analyseren. Dit vereist een mooie en duidelijke interface voor de gebruiker. Dat is precies waar de dataplatforms zich op richten: het ontsluiten van data en het zo overzichtelijk mogelijk tonen van de informatie.

Nog steeds moet een mens deze data en informatie analyseren en er conclusies aan verbinden. En dat is niet makkelijker geworden. Door de toevoeging van sensoren neemt de hoeveelheid data toe en zijn de conclusies die je eraan kunt verbinden ook veel groter. De benodigde expertise van de gebruiker, de teler, blijft onverminderd hoog. Het is dus niet de oplossing voor de nabije toekomst waarin het aantal mensen met die expertise afneemt. In Nederland, maar zeker ook internationaal.

Toelichting stelling 2
Dit is precies ook de reden waarom Blue Radix geen dataplatform vermarkt en ontwikkelt. Blue Radix is de AI specialist voor de glastuinbouw en ontwikkelt oplossingen gebaseerd op kunstmatige intelligentie. Het uitgangspunt van Blue Radix is: de data moet vóór jou werken. Dit betekent dat algoritmes alle relevante, beschikbare data verwerken en analyseren. Vervolgens trekken de algoritmes de meest optimale conclusies en zetten dit ook om in concrete acties richting fysieke installaties, zoals klimaatcomputers, irrigatiesystemen en energieinstallaties. Een dashboard wordt dan vooral een helder en eenvoudig overzicht waarmee je kunt vaststellen dat de algoritmes de productie- en kwaliteitseisen van jouw teeltdoel- en strategie realiseren.

Natuurlijk verandert dit de dagelijkse activiteiten van de teler. De teler komt nog meer in zijn kracht te staan en richt zich primair op het gestructureerd en datagedreven definiëren van de teeltstrategie. Daarmee kan de teler zijn of haar creativiteit, kennis, kunde en innovatie ten volle benutten om de bedrijfsdoelen jaar-op-jaar te verbeteren. De algoritmes realiseren deze strategie door continu (iedere 15 minuten) alle relevante data te verwerken, de optimale instellingen te bepalen en de systemen aan te sturen. Dat is future proof!

Bron: Goedemorgen

Deel artikel