Je hebt pas iets aan data als het leidt tot een keuze in het perceel
Veel telers en ketenpartners werken al met kaarten, metingen en pilots. Toch blijft de praktische vraag vaak liggen: wat moet ik hier morgen mee doen, en wat merkt de keten daarvan. Variatie tussen bomen stapelt zich ongemerkt op en werkt later door in sortering, kwaliteit en planning. Binnen Boomgaard tot Bord wordt daarom gekeken waar data niet alleen inzicht geeft, maar ook leidt tot een gerichte handeling. Datagedreven wortelsnoei is zo’n stap van kijken naar doen.
Je ziet het effect zodra je dezelfde boomgaard op twee manieren aanstuurt
Vogelaar Fruitcultures in Krabbendijke doet binnen Boomgaard tot Bord een proef in een perenboomgaard met het ras Xenia. De helft van het perceel wordt op de traditionele manier behandeld, de andere helft wordt gestuurd op data. Daarmee ontstaat een vergelijking die in de praktijk telt: dezelfde omstandigheden, maar een andere manier van beslissen en uitvoeren. Het doel is begrijpen of gerichte ingrepen zorgen voor meer balans en beter voorspelbare groei.
Uniformiteit ontstaat als je verschillen niet meer wegwerkt met één standaardingreep
In een boomgaard is niet elke boom gelijk, ook al lijkt het perceel op papier homogeen. Juist daardoor kan dezelfde behandeling overal toepassen onbedoeld het verschil vergroten in plaats van verkleinen. Dat maakt groei minder voorspelbaar en verhoogt de spreiding richting oogst en partijvorming. Door per boom te bepalen waar groeikracht te hoog of juist te laag is, wordt uniformiteit een stuurbaar resultaat.
Alleen ingrijpen waar groeikracht uit balans raakt maakt het effect toetsbaar
Voor de datagestuurde helft worden kaarten gemaakt van bloesem, groeikracht en vruchtdracht met TreeScout van Aurea Imaging. Voor wortelsnoei is een groeikrachtkaart gebruikt om te bepalen waar ingrijpen het meest bijdraagt aan balans. Die groeikracht is in klassen verdeeld, zodat de keuze in de uitvoering eenduidig blijft. Alleen bomen in de hoogste groeikrachtklasse worden gesneden.
Vooraf vastleggen wat je per boom doet maakt uitvoering herhaalbaar
Het wortelsnijden wordt uitgevoerd met een wortelsnijder van Munckhof Fruit Tech Innovators, aangestuurd op basis van de vooraf gemaakte kaart. De praktische winst is dat het besluit niet op het moment zelf hoeft te worden geïnterpreteerd, maar vooraf is vastgelegd en daarna consistent wordt uitgevoerd. Zo wordt sturen onderdeel van het werkproces en minder afhankelijk van persoonlijke inschatting. Tegelijk ontstaat vastlegging die later helpt om effect terug te koppelen aan de gekozen ingreep.
Ook zwakke groei neem je mee als je wilt leren wat bijstuurt
In het perceel zijn ook delen waar bomen te zwak groeien. Daar is de vraag omgekeerd: hoe verhoog je groeikracht zonder het probleem te verplaatsen naar het volgende seizoen. In de aansturing zit daarom een kleine test waarbij twintig zwakgroeiende bomen op halve diepte worden gesneden, met het idee het wortelstelsel te prikkelen voor nieuwe groei. Juist dit gecontroleerde verschil maakt zichtbaar welke ingreep in welke situatie werkt, en welke niet.
Ketensturing begint bij een teelt die minder verrast
Uniformiteit is niet alleen een teeltdoel, maar ook een ketenvraag. Minder spreiding in groei en ontwikkeling vergroot de kans op partijen die beter te plannen en te positioneren zijn. Daarmee wordt informatie uit de boomgaard relevanter voor keuzes verderop in het seizoen, zoals oogsttiming, partijvorming en afzet. Boomgaard tot Bord onderzoekt precies dat verband: welke data en welke ingrepen leveren stuurinformatie op die doorwerkt in kwaliteit en planning.
Handsfree Agrifood helpt om kennis, uitvoering en data sneller één werkproces te maken
Datagedreven wortelsnoei laat zien wat er gebeurt als data wordt gebruikt om een herhaalbare ingreep per boom te sturen. Binnen het Handsfree Agrifood ecosysteem gaat het erom dat kwalitatieve partners dit soort toepassingen samen verder brengen, zodat het niet bij een losse proef blijft maar doorontwikkelt tot een werkbare aanpak. NXTGEN Hightech Agrifood ondersteunt die beweging door dit soort praktijkcases te versnellen en kennis te delen. De volgende stap is het structureel koppelen van de ingreep aan de effecten in het seizoen, zodat je steeds beter kunt voorspellen welke keuzes uniformiteit verbeteren en welke stuurinformatie dat oplevert voor de keten.