Eine präzise und verlässliche Ernte-Prognose
Die Nachfrage nach präzisen Prognosen ist im rasanten Anstieg begriffen, und die Anzahl Gärtner die sich auf den grünen Daumen verlässt nimmt rapide ab. Glücklicherweise kann die Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI) im Gartenbau dabei behilflich sein, Verluste zu kompensieren. Die in der Hoogendoorn Datenanalyseplattform verfügbare Ernte-Prognose ist ein erster Schritt zur Digitalisierung der Tomatenproduktion.
Die Daten werden von der Hoogendoorn Datenanalyseplattform in präzise und verlässliche Prognosen umgewandelt, die zu besseren Erträgen für ihre Kunden sorgen. Gärtner und Händler haben bereits jahrelang Probleme damit: „Wie hoch wird die Produktion in den nächsten Wochen liegen? Wie muss ich meine Arbeitskräfte entsprechend einteilen?“ Die Ergebnisse manueller Prognosen weichen oft um mehr als 10% von der Wirklichkeit ab. Hoogendoorn hat es durch Nutzung von maschinellem Lernen ermöglicht, eine Ernteprognose mit einer Genauigkeit von 83% bis 93% zu erstellen. Das ist ein gigantischer Schritt in Richtung Digitalisierung!
Obwohl wir bereits seit Jahren eine Ernteprognose anbieten, wurde die letzte Version unter Einsatz neuer Techniken wie KI und maschinellem Lernen 2018 eingeführt. Diese Prognose wurde von unseren Kunden äußerst positiv aufgenommen. Seit der Einführung arbeiten bereits viele große Tomatenanbauer in den Niederlanden erfolgreich mit dem Ernte-Prognosen-Modul.
Methode
Die Methode zur Erstellung einer präzisen und verlässlichen Ernteprognose basiert auf mehreren Produktionsjahren der Vergangenheit, die von einem renommierten internationalen Gärtner und Verpacker verschiedener Snack-Gemüsearten stammen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Analyse der korrekten Zusammenhänge aus der Vergangenheit lässt sich die Produktion der nächsten vier Wochen vorhersagen. Jedes Jahr kann das Modell mehr Daten nutzen, was es ständig präziser macht.
Über die Hoogendoorn Datenanalyseplattform kann man Anbaudaten sammeln. Stellen Sie sich einmal vor, wie schön es wäre, wenn man diese Daten zur Erstellung eines gut funktionierenden Ernteprognosen-Modells einsetzen könnte? Durch die Kombination botanischen Wissens mit maschinellem Lernen wird es möglich, sich schnell umzustellen, um sehr präzise Prognosen für Gärtner auf der ganzen Welt zu erstellen.
Angebot und Nachfrage
Es gibt einen stets steigenden Bedarf an einem besseren Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage in der Gartenbau-Prozesskette. Das fehlende Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage verursacht Störungen auf dem Markt. Manchmal ist die Produktion zu hoch, manchmal zu niedrig. Das führt zu nicht gerade optimalen Preisen für die Produkte. Mit verlässlichen Prognosen, die am Ende zu besseren Preisen führen, lässt sich dies viel besser koordinieren. Schließlich gibt es dann viel weniger Fehler im Markt. Außerdem können Sie die Effizienz Ihrer Mitarbeiter und Planung optimieren, da Sie wissen, wann Sie ernten sollten.
Möchten Sie gern in Ihre eigenen Ernte-Prognosen einsteigen? Nehmen Sie Kontakt mit uns auf, um in den datenbasierten Anbau einzusteigen.
