Eliott Grant
Volgens Elliot kan het verzamelen van data leiden tot grote beslissingen voor de bedrijven. Deze data hoeven niet groot te zijn om interessant te zijn, maar de zogeheten big data kunnen volgens Elliot niet meer in een excel-sheet worden bijgehouden. "Dergelijke data zijn zo groot dat analyses moeten worden gesplitst over meerdere servers met tools als Hadoop."
IBM definieert Big Data uit de vier V's, te weten volume, velocity, variety en veracity. "In 1956 kwamen ingenieur Bill Fair en wiskundige Earl Isaac met een algoritme om het kredietrisico te berekenen, wat de manier van zaken doen volledig veranderde. Nu kijken we naar de komst van Netflix die enorme volumes variabelen verwerkt om de klanten aanbevelingen aan te bieden. Het is een lerend algoritme dat voortdurend verbetert met interactie."
Ook voor de AGF-sector kan dit soort management worden toegepast, betoogde Eliott."Zo kunnen wiskundige algoritmes voorspellen hoe de kwaliteit van het product elke dag na verzending zal zijn, rekeninghoudend met variabelen zoals temperaturen en verpakking. Als je eenmaal een wiskundig model hebt van je productie, dan kun je het potentiële effect van veranderingen in de supply chain meten."
Zo heeft HarvestMark over een periode van zeven maanden een enorme hoeveelheid gegevens over de kwaliteit, het uiterlijk en de kleur van de bananen gemeten om het rijpingsproces te optimaliseren, zodat consumenten langer de banaan in de fruitschaal kunnen laten liggen. Het bedrijf analyseerde de rijpheid van duizenden bananen in de schappen en berekende de kleurontwikkeling per dag. "Bedrijven kunnen hierdoor exact de gewenste kleur bananen op het schap krijgen, rekeninghoudend met het land van herkomst, type rijpcel, rijpingsmethode, verpakking enzovoorts. Bananen zijn qua volume de grootste categorie, dus kleine veranderingen kunnen een enorme impact hebben."
Waar deze voorbeelden nog gingen over relatief weinig variabelen, andere processen zoals het scannen van producten met telefoons door honderdduizenden consu-menten zijn een typisch voorbeeld van Big Data Management. "Mensen gebruiken deze tools om informatie te krijgen over de herkomst of om recepten te zoeken, maar door de scans kun je berekenen hoe oud het product is en waar de klant vandaan komt. Zo kunnen we berekenen hoe vers het product is in elke Amerikaanse staat in elk kwartaal van het jaar en waar de lacunes zijn, die opgelost kunnen worden."
Bij het vergelijken van de verschillende producten worden variabelen als kleur, zoetheid, consistentie en verpakking meegenomen. "Onze taak is om elke variabele voor elk product te meten. Hierdoor zien we bijvoorbeeld dat ras A in termen van zoetheid gelijk is aan ras B, maar dat er halverwege het seizoen bij ras B een daling in gang wordt gezet. Telers hebben hierdoor onderbouwde data om ras A in te zetten om gedurende het seizoen een consistente kwaliteit te leveren."
De oprichter van HarvestMark vertelde dat een grote stap in Big Data Management is gezet met de implementatie van standaard identificatie labels, die momenteel in de Verenigde Staten bij zo'n 4-6 miljard producten worden gebruikt. "Dergelijke tools bieden grote kansen voor de analyse om de efficiëntie te verbeteren, maar ook bij probleemgevallen kunnen we de bron veel makkelijker traceren."
Elliot noemde de ShopWell-app als voorbeeld van een interessant middel om het gebruik van variabelen te personaliseren. In de VS gebruiken meer dan een miljoen mensen deze app. "Je vertelt de app wie je bent en geeft persoonlijke informatie over bijvoorbeeld je wens om af te vallen, of allergieën. Loop je in de supermarkt, dan scant de app alles wat meer of minder geschikt voor je is, allemaal met behulp van algoritmes."
"Elke scan biedt gegevens over wie je klanten zijn, voor welke winkel ze staan, naar welke producten ze kijken en of de aanbevelingen ook worden opgevolgd. Dit biedt allemaal een interessante feedback over de wijze waarop mensen winkelen en het profiel van de klant per specifieke winkel", zei Elliot, terwijl hij een Google Glass uit zijn binnenzak haalde. Hij sprak de verwachting uit dat deze in de toekomst door veel telers zal worden gebruikt. "Je neemt op het land een foto en je stuurt het door. Wat is er snellen dan communiceren en werken op het veld tegelijk. In de toekomst gaat het allemaal over massapersonalisatie!"
Voor meer informatie:
Elliott Grant
HarvestMark
Tel: +1 650.264.6200
[email protected]
www.harvestmark.com
