Es geht nicht um Innovation, sondern um Disruption

Roboter, Bildmaterial und neue digitale Lieferketten sind nur drei Beispiele für die Entwicklungen, die den Markt im neuen Jahr bestimmen. Harrij Schmeitz vom Fresh Informationmanagement Center, das Forschungszentrum von GroentenFruit Huis, betont, das es nicht um Innovationen sondern um Disruption gehe. Die größte Herausforderung sei es nicht, die bereits bestehenden Prozesse zu erneuern, sondern neue Prozesse zu entwickeln. "Wir haben die Technik, also warum wenden wir sie nicht an?" Anhand von Beispielen führt er die Faktoren, die den Markt verändern werden, auf.

Anhand des Unterschieds zwischen Innovation und Disruption zeigt sich, wie sich der Markt verändert. Eine Innovation verbessert ein bestehendens Modell, bei der Disruption ergibt sich ein neuer Ansatz, ein neues Modell, erklärt Harrij. "Wir gehen hier mit einer neuen Realität um", sagt er. "Man muss das mit Uber in der Taxiwelt vergleichen. Es hat einen riesigen Einfluss, obwohl Uber selbst keine Taxis besitzt. Airbnb ist inzwischen das größte Hotel der Welt, es hat aber kein einziges, eigenes Zimmer. Und das niederländische Unternehmen Thuisbezorgt liefert die meisten Mahlzeiten zu den Leuten nach Hause, hat aber keine eigene Küche. "Supermärkte ohne Lager, wie beispielsweise Picnic, und die steigende Anzahl von Fertiggerichten sind gute Beispiele für disruptive Entwicklungen im Sektor.

Foto: ficenter.nl, shutterstock.com

Lauch in der Meal Box
"Eine Meal Box ist nicht nur ein neuer Verkaufskanal, sondern auch eine ganz andere Herangehensweise an die Lieferkette", sagt Harrij. Er gibt ein Beispiel: der Anbieter einer Meal Box möchte Lauch, der in einer bestimmten Woche gewisse Anforderungen erfüllt. Ein Lauch, der zu lang ist, passt nicht in die Box. Ein Lauch, der zu scwer ist, passt vom Verhältnis nicht zu den anderen Zustaten. "In der einen Woche kann man 50.000 Lauchs liefern, und dann wochenlang keinen, weil er nicht in der Meal Box benötigt wird. " Es braucht also einen anderen Ansatz seitens der Lieferkette.

Ein ähnliches Bild ergibt sich auf dem Onlinemarkt. "Die Onlinverkäufe wachsen immer weiter, aber wir müssen sichergehen, das wir den Markt nicht verlieren", warnt Harrij. Obwohl die Anzahl der Onlineverkäufe steigt, bedeutet das nicht, dass die Käufer sich für frische Produkte entscheiden, wenn sie online einkaufen. Außerdem muss die Verpackung für die Produkte, die über die Online Verkaufskanäle verkauft werden, angepasst werden. "Ich denke Erdbeeren in einer traditionellen Pappschale sind dafür das beste Beispiel: Man kann sie so nicht online verkaufen. Wenn die Verpackung keinen Deckel hat, würden die Erdbeeren bei der Lieferung überall in der Kiste herumkullern."

Geld mit Daten verdienen
"Wir müssen mit dem Trend gehen, und das erfordert eine gewisse Datenqualität", fährt er fort. "Es geht nicht nur um die Verfügbarkeit von Daten, sondern auch um die richtige Qualität". Ein weiteres Beispiel: die "Kies Ik Gezond" App (Am I Choosing Healthy), die Anfag des Monats vom Niederländischen Voedingscentrum (dem Nationalen Ernährungszentrum) herausgebracht wurde. "Es geht um die Datenqualität in der App: wenn dein Artikel nicht in der App aufgelistet ist, sagt sie "Artikel nicht gefunden." Den Supermärkten ist daher ihre Datenverfügbarkeit sehr wichtig. Der Sektor könnte Harrij zufolge mehr Wert darauf legen. "Noch ist sich der Sektor nicht wirklich darüber bewusst. Das Labeln der Produkt erfolgt oft im Lagerhaus, und sie drucken das auf, was der Kunde sich wünscht. Wenn das Label sagt "kühl lagern" und die App sagt "im Gefrierfach lagern" gibt es einen Unterschied in den Daten."

Er ruft die Unternehmen dazu auf, die Diskussion über den Datenbesitz und die Preisschilddaten aufzugeben, und stattdessen mehr Energie dahinein zu investieren, inwiefern man einen Mehrwert aus den Daten ziehen kann. "Wenn man sagt die Daten gehören mir, hat man eine komische Sicht. Denn andere Leute haben bereits Geld mit deinen Daten verdient", sagt Jarrij. "Der Zug ist lange abgefahren". Wichtiger ist es, zu entscheiden, welchen Mehrwert die Daten haben können. Aber diese Erfahrung muss man erstmal machen. Ein Beispiel sind die Produktionsdaten von bauern, die mit einer bestimmten Sorte arbeiten. Diese könnten für Agrarwissenschaftler von großem Interesse sein, aber auch für die Bauern. Daher bleibt die Frage, ob man diese Daten überhaupt mit einem Preisschild versehen kann. Ein weiteres Beispil sind die Daten, die von Sortierungsmaschinen gesammelt werden. "Ich bin mir sicher, dass kein Bauer oder Händler seine Daten eigenständig und vertraglich erworben hat. Die Daten werden oftmals von Maschinenbauern genutzt, um die Technik zu optiomieren, aber damit kann viel mehr gemacht werden. Es gibt einen Unterschied zwischen dem Datenbesitz und der Datenverfügbarkeit."

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Kameras and Roboter
Für die Produktion wird auch die Bilderkennung eine wichtige Rolle spielen, so Harrij. "Die Bilderkennung nimmt allmählich Farht auf. Die Entwicklung läuft wirklich schnell ab, wenn man sich beispielsweise Googles Gesichtserkennungsfunktion anschaut." Für Bauern aht eine ähnliche Technik fast einen genauso großen Einfluss. Was, wenn ein Kamerasystem verschiedene Dinge in einem Produkt erkennen kann? Was, wenn die Kamera den perfekten Zeitpunkt für die Ernte bestimmen könnte? Und wenn man einen Schritt weitergeht, könnte man sogar eine Kamera finden, die schädliche Fruchtfliegen von harmlosen Fruchtfliegen unterscheiden kann. So könnte sie jederzeit einen Alarm auslösen. "Die Frage ist, inwiefern wir die Möglichkeiten nutzen, die wir in diesem Bereich haben", fährt Harrij fort. "Wir wissen viel über die Produktion, aber wie nutzen wir dieses Wissen, wenn es um technologische Disruption geht?"

Eine weitere anhaltende Diskussion ist die Roboterisierung. Der Spargelroboter, der Apfelernte-Roboter, der Roboter für das Pflücken von Tomatenblättern und der Erdbeerenroboter werden vorausschtlich 2018 oder 2019 auf den markt kommen. "Es ist ein interessanter Gedanke, dass der Roboter die Arbeitskosten senken könnte, aber vielleicht kann ein Bauern auch eine bessere Ernteprognose abgeben, wenn er mit Robotern arbeitet." Die Frage ist, ob die derzeitigen Produktionsmethoden für die Roboter geeignet sind. "Die Denkweise über Roboter muss sich verändern. Die erste Frage, die Bauern immer über Roboter stellen ist, wie viel der Roboter pflücken kann. Ein Roboter kann nicht durch die Blätter hindurchsehen, aber es könnte dennoch interessant sein, wenn man dafür weniger Arbeitskräfte bräuchte. Wir müssen die Dinge völlig anders angehen, um neue Arten der Wertschöpfung zu entdecken", sagt Harrij. "Vielleicht muss man eine andere Sorte anbauen oder die Pflanzen weite voneinander entfernt anpflanzen."

Ein Roboter arbeitet anders und kann weitreichende Ergebnisse erzielen. Der Spargelroboter fährt beispielsweise dreimal täglich über das Feld, um Spargel zu stechen. "Es ist möglich, dass er einen Spargel übersieht, weil der Roboter weiß, dass er in vier Stunden den gleichen Weg fahren wird. Der Spargel ist dann ein wenig mehr gereift, bevor er geerntet wurde, aber er wird bis dahin keine grüne Spitze haben." Ein weiteres Beispiel sind Gurken. "Sie wachsen so schnell, dass sie in nur einem Tag von einer kleinen Größe auf eine große Größe heranwachsen können", erklärt Harrij. "Ein Roboter, der dreimal täglich erntet, kann sie genau dann ernten, wenn sie die perfekte Größe hat."

Ein kleiner Abstecher in den Anbau von Zierpflazen, verdeutlicht das noch mehr. Der Erntemoment muss mit viel Fingerspitzengefühl ausgewählt werden, und es kostet den Bauern viel Geld, seine Erntehelfer so zu schulen, dass sie den perfekten Zeitpunkt bestimmen können. Außerdem werden Rosen immer zu früh oder zu spät geerntet, wodurch es zu Verlusten kommt. Der Sektor experimentiert daher mit der Bilderkennung, die in Brillen eingebaut ist. Sie sagt den Erntehelfern genau, welche Rose geerntet werden kann und welche noch eine Weile am Busch bleiben muss. "Wir brauchen weniger grüne Daumen und mehr System. Die vertikale Farm ist ein weiteres Beispiel dafür."

Selbstfahrende Gabelstapler, warum nicht?
"Momentan sind selbstfahrende Gabelstapler noch nicht in unserem Sektor etabliert, aber warum nicht?" fragt sich Harrij. Die Techniken dafür werden bereits in anderen Sektoren angewendet, sie müssen nur auch in den Frischwaren Sektor gelangen. "Wir müssen mehr über den Tellerrand blicken, und die neuen Ansätze dann in unseren Sektor übertragen. Warum könnte ein Roboter keine Paletten aufeinander stapeln, wenn er bereits leere Kisten sortieren kann?" Harrij verweist auf Entwicklungen bei Google und Amazon, die Vorreiter bei der Entwicklung von selbstfahrenden Maschinen sind.

Auch dies erfordert eine Veränderung. "Mit automatischen Gabelstaplern braucht man keine Fahrer mehr, aber einen Betreiber", fährt Harrij fort. Er denkt, dass der Sektor sich bei der Einstellung von IT Arbeitern zu sehr zurückhält. "Diese Entwicklungen können nicht alle von Technologie Unternehmen übernommen werden, man muss selbst mehr Wissen haben. Die IT Abteilung liegt oft irgendwo hinter dem Kühlbereich, sie sollte aber im Aufgabenbereich des CEOs liegen."

Weitere Informationen:
Fresh Informationmanagement Center
Harrij Schmeitz