Fruit 4.0: Naar een datagedreven fruitteelt

Mar 23, 20181 like486 views

Cor Verdouw

Tuinbouw Digitaal Community Meeting, Greenport Digital - What’s next?, 19 oktober 2017, World Horti Center, Naaldwijk

Aanleiding: ontwikkeling naar Industrie 4.0
Fruitsector:
behoefte aan
betrouwbare en
actuele
informatie

Doel en focus van de PPS
 Doel:
● Hogere kwaliteit, duurzaamheid en efficiëntie
fruitteeltketen door betere teelt- en
managementinformatie
● Dit moet leiden tot een beter rendement
 Focus:
● Hardfruit NL
● Sensing & Data Management (bloesem, vruchtgroei en
kwaliteit volgen, terugkoppeling sorteerinformatie)
● Hardware beschikbaar of ‘near-to-market’
 Looptijd: 2017-2020
4

smart analysis
& planning
smart
control
smart
sensing &
monitoring
(big) data
management
Naar data-gedreven fruitteelt
Met foto’s van: Vision Robotics Corporation, USU Extension, www.onemandrone.com

Onderdeel van Programma PrecisieTuinbouw
 WP1 Fenotypering
 WP2 Fruit 4.0
 WP3 Smart Glastuinbouw
 WP4 Plantgezondheid
 WP5 Disseminatie
www.precisietuinbouw.nl
7

Aanpak
Centrale rol voor cases (laaghangend fruit)
● Gebruik sensoren bloesem- en vruchtdetectie
● Ontwikkeling algoritmen
● Validatie met tellingen die gedaan zijn gedurende het
seizoen
Vanuit visie lange termijn en gezamenlijk
data management platform (boomgaard van
de toekomst)
8

WP2.1 Sensing Cases
Case 1 Bloesemdetectie en monitoring gewas
● Betere inschatting dunbehoefte en benodigde groeibeheersing
Case 2 Monitoring vruchtgroei, aantallen en –kwaliteit
● Betere inschatting oogsttijdstip, oogst, sortering, benodigde
plukarbeid, verbeterde afzetinformatie met een betere
matching tussen vraag en aanbod
Case 3 Terugkoppeling sorteerinformatie naar perceel
9

Gebruikte sensoren boomgaard Case 1 en
2 (1)
10
Rometron chlorofyl sensor
– Bepaling bladmassa
– Bladvitaliteit
Hokuyo Laser scanner
– Gewasgroei/boomvolume bepaling
– Scheutlengte bepaling top van de boom

Gebruikte sensoren boomgaard Case 1 en
2 (1)
11
Kinect 2 van Microsoft
– RGB camera met
dieptebepaling
– Bepaling aantal bloemclusters,
vruchtaantal en -grootte

Monitoring bloesem Proeftuin Randwijk
Case 1
12

Voorbeelden van sensorbeelden
13
Kinect 2 van Microsoft
– RGB beeld (L)
– Dieptebeeld (R)
Hokuyo Laser scanner
– Laser scanner beeld

Case 3 Terugkoppeling sorteerinformatie naar
perceel
 Sorteermachine detecteert met
Rfid-chip de voorraadbak
 Sorteerrapport met de
sorteerinformatie wordt
gekoppeld aan de voorraadbak
 Informatie wordt geprojecteerd
over het perceel
● Teler kan bijvoorbeeld haarden
met vruchtrot lokaliseren
14

Case 3 Terugkoppeling sorteerinformatie
naar perceel
 Plukplatform (Pluk o Trak) met GPS
registreert in het perceel waar een
volle voorraadbak geplukt is
15

Data management fruit 4.0
Ondersteuning
besluitvorming
Operationeel
Management
Waarneming & detectie
Hightech boomgaard & keten
Sensing & Control Platform
Bespuitingsadvies-
diensten
Weer-
app
Applicatie
Oogstprognose
Ketenmanagement-
systemen
......
Bedrijfsmanagement
Bureauprocessen
Machine Breakdown
Service
Bedrijfsmanagement-
systeem teelt
......

Doel en aanpak data management
 Data management platform voor:
● opslag van sensormetingen tijdens de teeltcyclus
● combineren daarvan met andere data, bijvoorbeeld sorteerdata,
weersinformatie en middelengebruik
● verwerken tot voor bedrijfs- en ketenmanagement bruikbare
informatie
 Aanpak
● Programma van eisen
● Analyse bestaande dataplatformen, bedrijfs- &
ketenmanagementsystemen en standaarden
● Definitie pilots data management
● Vanaf 2018: uitvoeren pilots
18

19
Fruit 4.0: Naar een
datagedreven fruitteelt
Cor.Verdouw@wur.nl
PeterFrans.deJong@wur.nl
Jan.vandeZande@wur.nl

Cumela ontbijtsessie op AgroTechniek Holland, 9 september 2016: Data , ‘de nieuwe melkkoe’ voor de cumelasector? Dagelijks zijn cumelabedrijven bezig met verwerken van data voor klanten en voor de eigen bedrijfsvoering. Ook andere partijen in de keten zijn geïnteresseerd en op zoek naar data. Wordt dit de ‘nieuwe melkkoe’ voor de cumelasector? Wat gebeurt er in het speelveld van de uitwisseling van data in de agrarische ketens? Wie heeft de leiding? Waar is het wel geregeld en waar niet? Wie heeft de leiding? Waar liggen uitdagingen? Wat is de rol van cumelabedrijven? Wie is de eigenaar? Wat zijn mogelijke verdienmodellen voor cumelabedrijven?

Lto noord projecten presentatieJosien Kapma

��

Masterthesis - Wat als dingen gaan denken en doen?Stefan Kosters

��

Het paradigma \'Internet der Dingen\' wordt geplaagd door hooggespannen, euforische verwachtingen vanuit de RFID-industrie enerzijds en zwartgallige toekomstvisies van privacyvoorvechters anderzijds. Dit bemoeilijkt het voorspellen van en anticiperen op de uiteindelijke effecten van dit intelligente netwerkmodel dat de kloof tussen de digitale en de fysieke wereld beloofd te overbruggen. Door de constructie van een alternatieve visie op het Internet der Dingen waarin het concept van agency - het handelingsvermogen van mensen c.q. netwerkobjecten - centraal wordt gesteld, tracht dit onderzoek de weg te plaveien naar nieuwe inzichten die vrij zijn van gangbare retorieken uit de dominante discoursen.

Big data voor LTO bestuurdersSjaak Wolfert

��

Dutch design week meeting 22 oktober v3Kim Spinder

��

Delta Lloyd Innovatie in Agrarische sectorSjaak Wolfert

��

IQ-Flora: Bewaken en voorspellen rozenkwaliteit met kunstmatige intelligentie...Cor Verdouw

��

Presentatie op het GreenCHAINge seminar 'Kwaliteit Gestuurde Sierteeltketens' van ons protype van IQ-Flora, een innovatief systeem voor real-time bewaken en voorspellen van productkwaliteit in rozenketens. Het systeem moet het mogelijk maken om condities die van invloed zijn op de kwaliteit van rozen te bewaken gedurende de gehele naoogstfase van producent tot retailer. Zie voor meer informatie over het pilotproject: http://tuinbouwdigitaal.net/nl-nl/Projecten/Tuinbouw-Digitaal-projecten/ArtMID/6272/ArticleID/160/Kwaliteitgestuurde-Rozenketen

Smart farming in de akkerbouw Sjaak Wolfert

��

2014.11.21 den bosch ic tin agrifoodketens verdouw v2Cor Verdouw

��

DSD-NL 2014 - iMOD Symposium - 5. Samenwerking Royal HaskoningDHV Alterra en ...Deltares

��

Adviesrapport sensorenregisterVNG Realisatie

��

De digitale fabriek als onderdeel van de fabriek van de toekomstJohan Jacobs

��

Presentation digital-factory-meetup-14-oktober-2013-johan-jacobsPatrick Van Renterghem

��

Mikrocentrum Site Feb 2010Themadagen

��

Enhancing Adoption of AI in Agri-food: IntroductionCor Verdouw

��

Systems of IoT Systems for Smart Food and FarmingCor Verdouw

��

This document discusses a system of systems approach for IoT systems to support smart food and farming use cases. It analyzes 19 use case architectures for meat, arable crops, vegetables, fruits and dairy. There are many commonalities across the use cases in terms of the types of data collected on animals, crops, weather conditions and soil. Technically, there are also commonalities in connectivity standards, device architectures and platforms used. The document recommends developing reusable components, reference data models and joint business models to promote synergies across the different but related use cases.

Fruit 4.0: Towards data-driven fruit productionCor Verdouw

��

ERP systems for greenhouse horticultureCor Verdouw

��

The Internet of Food & Farm: Opportunities Micro-Nano-Bio SystemsCor Verdouw

��

This document discusses the Internet of Food and Farming 2020 (IoF2020) project. The project aims to demonstrate the business case for using IoT technologies across the European farming and food sectors. It involves 71 partner organizations conducting trials across 16 countries over 4 years with a budget of €35 million. The project will test 19 use cases across various agricultural commodities. It seeks collaboration from the micro-nano-bio community to identify available sensors that can measure important farming and food parameters. The project also aims to establish an IoT ecosystem to ensure the sustainability of IoT solutions for agriculture beyond the project duration.

Introduction DaVinc3i CommunityCor Verdouw

��

The DaVinc3i Community project aims to further develop virtualized and quality-controlled supply chains in the Dutch floriculture sector. The project will strengthen the community through student projects, meetings, and a serious game. It seeks to transform the sector towards virtual networks and determine the drivers and barriers to socio-technical innovation. The core team leads three work packages on activating the community, developing a serious game, and researching social-technical innovation. Main activities in 2018 will engage community members and validate research methods.

The Internet of Farm and Food: Project Overview IoF2020Cor Verdouw

��

The document discusses the Internet of Farm and Food (IoF2020) project. The project aims to demonstrate the business case for using IoT technologies in European farming and food sectors. It involves 71 partner organizations across 16 countries working on 5 trials and 19 use cases related to arable farming, dairy, fruits, vegetables, and meat. The project will develop IoT solutions, evaluate their impacts, and establish an ecosystem to support large-scale adoption of IoT in agriculture. It receives €35 million in EU funding and runs from 2017-2021.

Digital Twins in Farm ManagementCor Verdouw

��

The Internet of Things (IoT) provides a vision of a world in which the Internet extends into the real world embracing everyday objects. The interaction between real/physical and digital/virtual objects is an essential concept behind this vision. In the IoT, physical objects are accompanied by rich, globally accessible digital counterparts, which contain both current, historical and future information on that object’s physical properties, origin, ownership, and sensory context. Such digital twins enable things to become context aware and to sense, communicate, act, interact, exchange data, information and knowledge. The introduction of digital twins as central means for the farm management has the potential to revolutionize agriculture. It removes fundamental constraints concerning place, time, and human observation. As a consequence, farming operations would no longer require physical proximity, which allows for remote monitoring, control and coordination of farm operations. Moreover, digital twins can be enriched with information that cannot be observed (or not accurately) by the human senses, e.g. sensor and satellite data. A final interesting angle is that digital twins do not only represent actual states, but can also reproduce historical states and simulate future states. This presentation will introduce the concept of digital twins and illustrate its application in agriculture by some cases of the Smart Agri-Food and Fractals projects (2014-2016). As part of the FIWARE Accelerator Programme, these projects have promoted the uptake of Future Internet technologies in the European farming industry with a special focus on SMEs and start-ups. They provided direct funding, mentoring, coaching, technical support and networking. Smart Agri-Food has started with the 50 most promising companies and selected 17 SMEs to proceed in phase 2. Fractals supported 44 SMEs especially in areas which are considered as "white spots" (Balkans, South East Europe).

Digitaal zakendoen en virtuele marktplaatsen in de sierteeltCor Verdouw

��

Digitalisering wordt meer en meer dé standaard bij de in- en verkoop van bloemen en planten. Een brede acceptatie en invoering van digitaal zakendoen is dan ook belangrijk. Wageningen Economic Research (voorheen LEI) heeft de afgelopen jaren met Floricode barrières en stimuleringsmogelijkheden voor digitaal zakendoen in kaart gebracht. Eerst voor potplanten en vervolgens voor boomkwekerij en bloembollen. Als vervolg daarop is in het afgelopen jaar onderzoek gedaan naar kwekers die nog relatief weinig affiniteit hebben met digitalisering. Dit in samenwerking met de marktplaats Plantion in Ede, die digitaal zakendoen ook voor deze groep bereikbaar wil maken. Daarbij heeft de Digitale Marktplaats Plantion een belangrijke rol. Het onderzoek laat zien dat telers vooral voordelen verwachten of ervaren, namelijk: meer inzicht in de bedrijfsvoering, tijdsbesparing en meer gemak. De complexiteit van het organisatie- en implementatietraject vormt echter een drempel voor digitaal zakendoen. Verder blijkt dat goed voorraadbeheer cruciaal is om de voordelen van digitaal zakendoen te realiseren. Er is ook specifiek gekeken naar de invoering van een virtuele marktplaats. De benodigde aanpassing van de manier van werken en de implementatiekosten belemmeren met name veel kleine kwekers om deze stap te zetten. Wageningen Economic Research concludeert dat een heldere strategie voor de stimulering van digitaal zakendoen noodzakelijk is. Geadviseerd wordt om in te zetten op actieve promotie met veel aandacht voor persoonlijke begeleiding en op het verlagen van de geïdentificeerde drempels, waaronder de kosten.

Platforms for the Internet of Food & FarmCor Verdouw

��

Workshop DaVinc3i verbindt! Cor Verdouw

��

Presentatie rapport Fruit 4.0 Cor Verdouw

��

Fruittelers kunnen nog veel winst behalen met de introductie van ICT en nieuwe technologieën in de fruitteelt. Datamanagement is de smeerolie om dit vliegwiel in beweging te krijgen. Dit is de belangrijkste conclusie uit het rapport Fruit 4.0: de vruchten van meer technologie. Het rapport toont daarnaast in een roadmap welke stappen spelers in de keten hiervoor moeten maken. Het rapport is beschikbaar via: https://www.wageningenur.nl/nl/nieuws/Rapport-Fruit-4.0-De-vruchten-van-meer-technologie-gepresenteerd-.htm

2015.04.09 f inish intro workshop v1Cor Verdouw

��

03.12.2015 f inish intro v1Cor Verdouw

��

This document discusses opportunities for internet-based innovations in fruit and vegetable supply chains. It highlights various internet trends like the Internet of Things, augmented reality, and social media that will impact supply chains. Examples are given of using real-time quality monitoring, augmented reality apps on smartphones with sensors, and virtual/augmented reality to increase consumer awareness. The FIWARE project aims to support internet-enabled innovation in Europe through projects like FInish, which focuses on improving business collaboration and consumer involvement in the food and flowers industry using the FIspace platform and FIWARE enablers. The FInish accelerator project will fund the development of around 50 applications in these areas.

2014 11-13 14-bootcamp f-inish-presentation v1Cor Verdouw

��

Fruit 4.0: Naar een datagedreven fruitteelt

1. Fruit 4.0: Naar een datagedreven fruitteelt Cor Verdouw, Peter Frans de Jong, Jan van de Zande Tuinbouw Digitaal Community Meeting, Greenport Digital - What’s next? 19 oktober 2017, World Horti Center, Naaldwijk

2. Aanleiding: ontwikkeling naar Industrie 4.0 Fruitsector: behoefte aan betrouwbare en actuele informatie

3. Vervolg op roadmap 2016 3

4. Doel en focus van de PPS  Doel: ● Hogere kwaliteit, duurzaamheid en efficiëntie fruitteeltketen door betere teelt- en managementinformatie ● Dit moet leiden tot een beter rendement  Focus: ● Hardfruit NL ● Sensing & Data Management (bloesem, vruchtgroei en kwaliteit volgen, terugkoppeling sorteerinformatie) ● Hardware beschikbaar of ‘near-to-market’  Looptijd: 2017-2020 4

5. smart analysis & planning smart control smart sensing & monitoring (big) data management Naar data-gedreven fruitteelt Met foto’s van: Vision Robotics Corporation, USU Extension, www.onemandrone.com

6. Partners 6

7. Onderdeel van Programma PrecisieTuinbouw  WP1 Fenotypering  WP2 Fruit 4.0  WP3 Smart Glastuinbouw  WP4 Plantgezondheid  WP5 Disseminatie www.precisietuinbouw.nl 7

8. Aanpak Centrale rol voor cases (laaghangend fruit) ● Gebruik sensoren bloesem- en vruchtdetectie ● Ontwikkeling algoritmen ● Validatie met tellingen die gedaan zijn gedurende het seizoen Vanuit visie lange termijn en gezamenlijk data management platform (boomgaard van de toekomst) 8

9. WP2.1 Sensing Cases Case 1 Bloesemdetectie en monitoring gewas ● Betere inschatting dunbehoefte en benodigde groeibeheersing Case 2 Monitoring vruchtgroei, aantallen en –kwaliteit ● Betere inschatting oogsttijdstip, oogst, sortering, benodigde plukarbeid, verbeterde afzetinformatie met een betere matching tussen vraag en aanbod Case 3 Terugkoppeling sorteerinformatie naar perceel 9

10. Gebruikte sensoren boomgaard Case 1 en 2 (1) 10 Rometron chlorofyl sensor – Bepaling bladmassa – Bladvitaliteit Hokuyo Laser scanner – Gewasgroei/boomvolume bepaling – Scheutlengte bepaling top van de boom

11. Gebruikte sensoren boomgaard Case 1 en 2 (1) 11 Kinect 2 van Microsoft – RGB camera met dieptebepaling – Bepaling aantal bloemclusters, vruchtaantal en -grootte

12. Monitoring bloesem Proeftuin Randwijk Case 1 12

13. Voorbeelden van sensorbeelden 13 Kinect 2 van Microsoft – RGB beeld (L) – Dieptebeeld (R) Hokuyo Laser scanner – Laser scanner beeld

14. Case 3 Terugkoppeling sorteerinformatie naar perceel  Sorteermachine detecteert met Rfid-chip de voorraadbak  Sorteerrapport met de sorteerinformatie wordt gekoppeld aan de voorraadbak  Informatie wordt geprojecteerd over het perceel ● Teler kan bijvoorbeeld haarden met vruchtrot lokaliseren 14

15. Case 3 Terugkoppeling sorteerinformatie naar perceel  Plukplatform (Pluk o Trak) met GPS registreert in het perceel waar een volle voorraadbak geplukt is 15

16. Opbrengsten pluk 1 en 2 proefperceel 16

17. Data management fruit 4.0 Ondersteuning besluitvorming Operationeel Management Waarneming & detectie Hightech boomgaard & keten Sensing & Control Platform Bespuitingsadvies- diensten Weer- app Applicatie Oogstprognose Ketenmanagement- systemen ...... Bedrijfsmanagement Bureauprocessen Machine Breakdown Service Bedrijfsmanagement- systeem teelt ......

18. Doel en aanpak data management  Data management platform voor: ● opslag van sensormetingen tijdens de teeltcyclus ● combineren daarvan met andere data, bijvoorbeeld sorteerdata, weersinformatie en middelengebruik ● verwerken tot voor bedrijfs- en ketenmanagement bruikbare informatie  Aanpak ● Programma van eisen ● Analyse bestaande dataplatformen, bedrijfs- & ketenmanagementsystemen en standaarden ● Definitie pilots data management ● Vanaf 2018: uitvoeren pilots 18

19. 19 Fruit 4.0: Naar een datagedreven fruitteelt Cor.Verdouw@wur.nl PeterFrans.deJong@wur.nl Jan.vandeZande@wur.nl

Editor's Notes

#3: Toenemende behoefte aan ICT in de fruitsector * Verduurzaming van de productie * Kwaliteit van het product * Markt vraagt steeds meer, betere en transparante keteninformatie * Efficiëntie: hoge arbeidskosten Wereldwijd worden forse stappen gezet in de ontwikkeling van nieuwe technologieën Automatisering en digitalisering in de fruitsector blijft echter achter ten opzichte van andere agrarische sectoren
#4: 27 juni 2016

�ݺ�ߣ

Fruit 4.0: Naar een datagedreven fruitteelt

Recommended

More Related Content

Similar to Fruit 4.0: Naar een datagedreven fruitteelt (7)

More from Cor Verdouw (16)

Fruit 4.0: Naar een datagedreven fruitteelt

Editor's Notes