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

1. IQ-Flora: Bewaken en voorspellen rozenkwaliteit met
kunstmatige intelligentie en sensoren
Cor Verdouw, Robbert Robbemond, Wageningen UR
Gitta ten Hoope, Royal Flora Holland
GreenCHAINge seminar, 18 januari 2017, Sassenheim
1

2. 2
Projectcontext
Vermindering uitval
Betere kwaliteit
voor consumenten
Kwaliteit
monitorings
-technologie
(sensoren,
dataloggers)
Real-time
Kwaliteits-
gestuurde
Bloemen-
keten
Tracking &
tracing
technologie
(barcodes,
RFID,
wireless)
Internet
Techno-
logie
Meer efficiency en
duurzaamheid
Behoud / uitbouw
concurrentiepositie

3. 3
Projectcontext
Vermindering uitval
Betere kwaliteit
voor consumenten
Kwaliteit
monitorings
-technologie
(sensoren,
dataloggers)
Real-time
Kwaliteits-
gestuurde
Bloemen-
keten
Tracking &
tracing
technologie
(barcodes,
RFID,
wireless)
Internet
Techno-
logie
Meer efficiency en
duurzaamheid
Behoud / uitbouw
concurrentiepositie

4. Ontwikkeling naar real-time monitoring
barcode
Passieve RFID
Actieve RFID /
geïntegreerde sensors
Draadloze sensor
netwerken
datalogger
s
WIFI, Bluetooth, 4G,
GPS, LoraNet, etc.

5. Doel en werkwijze
Doel
 Ontwikkelen innovatief prototype
● bewaken en voorspellen kwaliteit in rozenketens
 Toepassen in een praktijkpilot
Werkwijze
 Pilotproject: innovatief/experimenteel én praktisch
 Fasering: workshops / expert model, prototype,
praktijktest
5

6. Opzet van het prototype
6
Module kwaliteitsvoorspelling
(Bayesiaans netwerk)
Webservice
Kwaliteitsvoorspelling
Kwaliteitsapp (smartphone)
Webservice
kwaliteitsapp
Commerciële sensor
data platform(s)
LoRa
WAN
sensor
Bluetooth
Smart
sensor
Sensor data
webservice
Via smartphone Via LoRa Network
Rapportage module
web applicatie
Rapportage
webservice
Systeem
backbone

7. Module kwaliteitsvoorspelling (1)
 Gebaseerd op methode uit de kunstmatige intelligentie
● Bayesiaans netwerk
 Welke factoren beïnvloeden de kwaliteit van bloemen?
● Causaliteitendiagram
 Hoe groot is de impact?
● Tabellen met kansen
 Voor verschillende ketenrollen
7
Teler Transport Handling Opslag
Ziekte en plagen

8. Module kwaliteitsvoorspelling (2)
8

9. Module kwaliteitsvoorspelling (3)
9

10. Voordelen expert systeem
10
Maakt expertkennis expliciet en transparant
Accepteert kwalitatieve en kwantitatieve data
Houdt rekening met onzekerheid
Werkt ook als er geen of onvolledige data zijn
Maakt gebruik van operationele data
Kan zelflerend zijn

11. Module sensordata
 Temperatuur
● www.babbler.io
 Prototype uitbreidbaar naar
andere sensoren
11
5-50m
1000-15000m

12. Babbler App
12

13. Kwaliteitsapp
13

14. Rapportage module – Overzicht Shipments
14
Fictieve
data!

15. Rapportage module – Voortgang Shipment
15
Fictieve
data!

16. Scenario’s IQ-
Flora simulatie
A.Hoge kwaliteit
B.Regenseizoen
Tanzania
C.Te warm vliegveld
16
Op basis van
fictieve data!

17. Scenario A: Hoge kwaliteit
 Startdatum: 14 februari 2018
17

18. Scenario A: Hoge kwaliteit
 Screen shot lead times
18

19. Scenario A: Hoge kwaliteit
 Screen shot temperatuur
19

20. Scenario A: Hoge kwaliteit
 Screen shot gemiddeld verwacht vaasleven
20

21. Scenario A: Hoge kwaliteit
 Screen shot Houdbaarheid in detail
21

22. Scenario B: Regenseizoen Tanzania
 Startdatum: 22 maart 2018
22

23. Scenario B: Regenseizoen Tanzania
 Screen shot temperatuur
23
Mar Mar Mar Mar Mar Mar

24. Scenario B: Regenseizoen Tanzania
 Screen shot gemiddeld verwacht vaasleven
24
Mar Mar Mar Mar Mar Mar

25. Scenario C: Te warm vliegveld
 Startdatum: 14 augustus 2018
25

26. Scenario C: Te warm vliegveld
 Screen shot temperatuur
26

27. Scenario C: Te warm vliegveld
 Screen shot gemiddeld verwacht vaasleven
27

28. Conclusies
28
Nieuwe ICT biedt veel nieuwe mogelijkheden voor
management van kwaliteit in bloemenketens
• Denk groot, start klein!
Belangrijk voordeel is vastleggen kwaliteitskennis
en leren van data
• Softwareontwikkeling complexer/tijdrovender dan
verwacht
Tracking & tracing belangrijk om voordelen
optimaal te benutten
• Test en afronding pilot in februari/maart
Mogelijkheden voor vervolg worden onderzocht
• Geïnteresseerd? Laat het ons weten!

29. Discussie!
Cor.Verdouw@wur.nl
Robbert.Robbemond@wur.nl
GittaTenHoope@royalfloraholland.com
29