Czy takie prognozowanie jest w ogóle możliwe?
Wdrożenie obejmie wdrożenie sztucznej inteligencji Source.ag Harvest Forecast na wszystkich 600 hektarach obszaru produkcji pomidorów Harvest House, który zaspokaja zapotrzebowanie na świeże produkty około 30 milionów europejskich konsumentów rocznie. Ekspansja ta jest krokiem w kierunku automatyzacji jednego z najbardziej złożonych wyzwań w rolnictwie: dokładnego prognozowania plonów świeżych produktów. Harvest House, tradycyjnie polegający na ręcznych szacunkach opartych o arkusze kalkulacyjne, zintegruje teraz platformę Source.ag opartą na sztucznej inteligencji, która zapewnia codziennie aktualizowane prognozy plonów w 60-dniowym okresie.
– Dzięki sztucznej inteligencji Source.ag inwestujemy w niezrównaną dokładność i terminowość prognozowania zbiorów, co pozwala nam zmniejszyć nieefektywność w całym łańcuchu dostaw świeżych produktów – mówi Yvonne Geurten, dyrektor handlowy w Harvest House. – Wzmacnia to naszą pozycję lidera w zakresie zrównoważonej produkcji świeżych produktów i podkreśla naszą wspólną wizję stworzenia bardziej przewidywalnych i zrównoważonych łańcuchów dostaw świeżych produktów. Aby w pełni zrealizować korzyści, optymalizacja popytu i podaży musi zostać wdrożona w całym łańcuchu dostaw. Wzywamy głównych detalistów do dalszego wzmacniania wysiłków w zakresie prognozowania popytu i ściślejszej współpracy z hodowcami w celu lepszego dostosowania podaży do popytu, zapewniając korzyści z inteligentniejszej uprawy w całym łańcuchu dostaw.
Miękkie podbrzusze w rolnictwie
Prognozowanie zbiorów jest znanym słabym punktem w branży świeżych produktów. Niedokładne szacunki często prowadzą do nadprodukcji, marnotrawstwa żywności i utraty możliwości uzyskania przychodów. Kwestia ta staje się coraz bardziej paląca, ponieważ zmiany klimatyczne wprowadzają większą zmienność do systemów żywnościowych.
– Prognozowanie pozostaje jednym z największych wyzwań dla świeżych produktów i kluczowym czynnikiem powodującym marnotrawstwo i straty finansowe dla producentów i sprzedawców detalicznych – powiedział Rien Kamman, dyrektor generalny i współzałożyciel Source.ag. – Jesteśmy dumni, że możemy wspierać Harvest House we wdrażaniu prognozowania opartego na sztucznej inteligencji na wszystkich hektarach pomidorów.
– Współpraca ta pojawia się również w krytycznym momencie: w miarę nasilania się zmian klimatycznych, ekstremalne zjawiska pogodowe coraz bardziej zagrażają globalnemu bezpieczeństwu żywnościowemu. Zapewnienie dostępności i przystępności cenowej świeżych produktów dla konsumentów jest ważniejsze niż kiedykolwiek. To partnerstwo bezpośrednio przyczynia się do osiągnięcia tego celu poprzez poprawę przewidywalności, zmniejszenie ilości odpadów i wzmocnienie odporności w łańcuchu dostaw żywności – dodał Kamman.
Jaka będzie rola AI na roli?
System Harvest Forecast AI firmy Source.ag łączy dane dotyczące upraw w czasie rzeczywistym, historyczne trendy wzrostu i zastrzeżone algorytmy w celu dostarczania wiarygodnych prognoz, obejmujących nie tylko wielkość, ale także specyfikacje produktów i harmonogramy zbiorów. System integruje się bezpośrednio z narzędziami CRM i planowania Harvest House za pośrednictwem interfejsu API, co czyni go kluczowym elementem infrastruktury cyfrowej w sektorze przechodzącym ciągłą transformację.
Agregując prognozy na poziomie segmentu produktu, sztuczna inteligencja wspiera bardziej oparte na danych dostosowanie podaży i popytu, poprawiając wydajność operacyjną i minimalizując marnotrawstwo.
Rozszerzone partnerstwo odzwierciedla szerszy trend w sektorze rolnym: rosnącą cyfryzację i przyjęcie narzędzi decyzyjnych opartych na sztucznej inteligencji. Ponieważ europejscy producenci szklarniowi borykają się z niedoborami siły roboczej, ograniczeniami energetycznymi i zmiennymi warunkami rynkowymi, automatyzacja i precyzja prognozowania szybko stają się konkurencyjnymi wyróżnikami. Wiele z ostatnich funduszy AgTech zostało przeznaczonych na sprzęt lub alternatywne metody uprawy (np. rolnictwo wertykalne), w przeciwieństwie do firm takich jak Source.ag, które budują warstwy oprogramowania, które sprawiają, że konwencjonalne rolnictwo w kontrolowanym środowisku jest bardziej wydajne.
