Digital Food

Interview Brug tussen harde data en menselijk vertrouwen

Interview Brug tussen harde data en menselijk vertrouwen

Digital heeft zich al ontfermd over de verkoop en distributie van food. Welke nieuwe kansen en uitdagingen ontstaan als food zich helemaal blootgeeft door zijn herkomst, reis door de keten en inhoud te digitaliseren? Daarover spraken we met Wilbert Hilkens, CEO en oprichter van FoodInsights.

Voordat we beginnen met de hoofdvraag, licht Hilkens toe wat FoodInsights doet. “We vormen de brug tussen de belevingswereld van consumenten en de getalletjes in de supply chain. Die brug slaan we met behulp van data driven story telling. We geven producten een productpaspoort, waaraan met elke bewerking of transportbeweging, informatie wordt toegevoegd. Dit geeft alle ketenpartijen een datarijke omgeving waarmee ze hun processen slimmer kunnen maken.”

Van deze data maakt Hilkens een verhaal. “Consumenten zijn geïnteresseerd in gezondheidseffecten, waar het product vandaan komt of hoe het bereid kan worden. We gebruiken productdata om verhalen te vertellen over en bij die producten, in beeld en tekst. We creëren als het ware een extra informatielaag bovenop het etiket. Omdat die data gelinkt is aan een batch, een specifieke partij, en niet aan de hele bulk, is het verhaal batch-specifiek. Dit geeft de producent de mogelijkheid om meer onderscheid toe te voegen aan zijn producten, hierover transparant te zijn en zo meer consumentenvertrouwen te creëren.”

Onderbouwd keuzes maken
“Dankzij digitalisering in de food-sector kunnen consumenten, retailers, merken en producenten beter geïnformeerde keuzes maken”, benoemt Hilkens het grootste voordeel van digitalisering in food. “De huidige complexiteit van het voedselsysteem leidt ertoe dat je een specialist moet zijn om het hele verhaal te kunnen snappen. Door die data beschikbaar te maken, is het gemakkelijker om het verhaal te vertellen en begrijpen.”

Het productpaspoort kan bijvoorbeeld informatie bevatten over het gebruik van gewasbeschermingsmiddelen. “Consumenten kunnen zo – als ze dat belangrijk vinden – producten selecteren die niet bespoten zijn met een bepaald middel. Het ultiem haalbare zou zijn om productdata, zoals gebruik van gewasbeschermingsmiddelen, te vertalen naar wat het betekent voor een consument. Daar zijn we nog lang niet. Een eerste stap is dat je als consument kunt aangeven dat je het belangrijk vindt dat je voorkeursmerk op het gebruik van een bepaald middel selecteert.”

“Denk aan de Waterschappen. Stel je voor dat hun cateraar alleen producten of merken zou kunnen selecteren die geproduceerd worden op een bodem die minimaal een bepaalde gezondheid en daarmee wateropslagcapaciteit heeft. Daarmee kan een ondernemer zich onderscheiden.”

Transparantie geeft basis voor gesprek
“In de keten zijn altijd tegengestelde belangen, bijvoorbeeld tussen verkopers en inkopers. De een wil zoveel mogelijk waarde toevoegen, de ander wil zo goedkoop mogelijk inkopen.” Transparantie in de keten lost deze wrijving op, vindt Hilkens: “Het geeft een objectieve basis voor samenwerkingen. Als je dingen kunt meten, kun je conflictsituaties beperken.”

Merken willen vertrouwd worden en maken daarom hun keten transparant. Daarmee kunnen ze zich onderscheiden en het levert meer omzet op. “Uit diverse onderzoeken blijkt dat klanten merken meer vertrouwen als ze transparant zijn en die meer kopen.”

Volgens Hilkens denken mensen ten onrechte dat die transparantie er nu al is. “Producenten wekken de suggestie dat producten rechtstreeks van de boer komen. In werkelijkheid zit tussen die boer en consument een complex systeem. Het is een enorme uitdaging om die complexiteit transparant in kaart te brengen.”

Complexiteit keten met diversiteit aan systemen
In die complexiteit van de keten ligt een uitdaging. “Er zijn veel partijen in de keten, die elk op hun eigen manier hun proces traceren. Zo doen sommigen dat op basis van productniveau, anderen op basis van een massabalans [een soort groene-stroomaanpak, een methode die weinig zegt over de samenstelling van het specifieke product dat je koopt, red.]. Bovendien heb je te maken met relevantie van bepaalde thema’s die bij het ene spelen en het andere niet.” Denk aan dierenwelzijn, middelengebruik of diëten. Iedere partij gebruikt zijn eigen systeem, taal en systematiek. “Daardoor kunnen partijen niet real time soepel gebruik maken van elkaars data. FoodInsights legt daar een leidingwerk onder, zodat dit wel kan.”

Variatie en kleine marges uitdaging voor digitalisering
Naast de complexiteit van de keten ziet Hilkens nog andere uitdagingen: “Je hebt te maken met levend materiaal dat sterk varieert. Soms groeien tomaten hard, of zijn de peren eerder rijp.” Dat geeft onzekerheden, pieken en dalen, waarop het datasysteem ingericht moet zijn. “Zaken als houdbaarheid en voedselveiligheid komen daar nog bovenop. Bovendien zijn de marges in de voedselketen heel klein. De speelruimte om data op elkaar af te stemmen is beperkt.”

De grootste uitdaging is daarom volgens Hilkens het geautomatiseerd en met beperkte inspanning verkrijgen en koppelen van relevante data uit de systemen, om zo die transparantie op een persoonlijk niveau voor consumenten te faciliteren. “Dat is waanzinnig waardevol. Gecombineerd met de variatie leidt de kleine marge ertoe dat je window of opportunity heel beperkt is. Je moet goed weten wat je aan het doen bent.”

Minder chemie
Met behulp van digitalisering kunnen ondernemers zich onderscheiden bijvoorbeeld op het gebruik van minder chemie. Daarnaast kan digitalisering boeren ook direct helpen minder gewasbeschermingsmiddelen te gebruiken. “We hebben een traject lopen waarin we percelen transparant maken. We maken de eigenschappen van de bodem inzichtelijk, zoals vochtgehalte in de wortelzone, mineraleninhoud, bemesting en neerslag(tekort). Deze bepalen sterk de groeipotentie van gewassen. Dankzij diepgaander inzicht in de bodem kan je je voorstellen dat een boer veel gerichter middelen kan inzetten en beter geïnformeerde keuzes kan maken, ook over bemesting en beregening.”

Bron: Foodlog

Fotocredits: ‘DARPA Big Data’, Defense Advanced Research Projects Agency, via Wikimedia Commons