Resultaten workshop AgriFoodTech event

Activiteiten

Gepubliceerd op: 8 juni 2017

Op 18-5-2017 vond het AgriFoodTech event plaats in het DesignLab van de universiteit Twente. Dit document (Resultaten workshop AgriFoodTech event) geeft een overzicht van de opzet van de workshop, de cases die gedurende de workshop behandeld werden en de resultaten die de workshop opgeleverd heeft.

De workshop was opgezet volgens de Science2Design4Society (S2D4S) methode van het DesignLab. Binnen de S2D4S methode worden deelnemers met verschillende achtergronden en expertises samengebracht om in dit geval in een workshop van ongeveer 2 uur gezamenlijk tot een oplossing of oplossingsrichting voor een vooraf gedefinieerde casus te komen.

Doel van de workshop
Doel van de workshop tijdens het AgriFoodTech event was om deelnemers met verschillende achtergronden bij elkaar te brengen en samen te laten nadenken over de toekomst van robotica in de AgriFood sector. Daarnaast werden de deelnemers geïnspireerd door twee sprekers en was er de mogelijkheid om nieuwe contacten voor samenwerking te vinden.

Voor het AgriFoodTech event werden 5 cases gedefinieerd door 5 casushouders die elk ook deelnamen aan de workshop.

De cases zijn en de resultaten van de workshop:

1) Gripper voor geautomatiseerd verhandelen van groente en fruit
De groep die aan deze casus werkte, is gekomen tot een concreet idee voor een eindproduct. Zelfs tot de discussie of er nog patent aangevraagd kan worden, of dat het idee vrijgegeven is en dat dat dus niet meer kan. Het probleem is vanuit verschillende inzichten benaderd. Ten eerste kwam in de groepsdiscussies over de producteigenschappen van groente en fruit naar voren dat het product altijd zelf sterk genoeg is om zichzelf niet beurs te maken of te kwetsen. Daarnaast is de natuur inspiratiebron geweest voor het vinden van technieken voor het oppakken van dingen/vruchten. Een voorbeeld is hoe een olifant een product oppakt. Met de slurf maken olifanten gebruik van meerdere technieken, 1) deels vacuüm en 2) deels omsluiten. Met deze technieken als uitgangspunt is het uiteindelijke idee ontstaan. Een product/gripper die een vrucht omsluit, en daarbij varieert in maatvoering, en vervolgens de vrucht op zijn eigen gewicht optilt.

2) Uitdagingen gerobotiseerd groente en fruit plukken

Tafel 1:
De vraag is: “welke uitdagingen moeten er nog worden opgelost voordat groente en fruit gerobotiseerd geplukt kunnen worden?” De groep had in het begin de focus vooral op de technische aspecten van de uitdaging. Hierin zijn een aantal oplossingsrichtingen die een belangrijke rol kunnen spelen. Dit zijn: 1) een multifunctioneel platform waarop een soort van tractor kan werken binnen de kassen, waar verschillende stukken technologie aan toegevoegd kunnen worden die nodig zijn voor de specifieke taak; 2) er kan tele-operated geplukt worden; 3) het cultivatiesysteem kan worden aangepast, zodat het makkelijk wordt om te plukken. Dit laatste kan door middel van genetica, maar ook door clippers te gebruiken, zodat de gewassen willen draaien. Hieruit blijkt dat een technische oplossing wel mogelijk is, maar de echte uitdaging is te vinden in de markt mobilisatie en het bij elkaar krijgen van funding. Dit heeft geleid tot een reframing van de vraagstelling tot: “Hoe kan de markt worden gemobiliseerd en funding verkregen worden om een proof of concept mogelijk te maken?”

Tafel 2:
Ook dit is een oplossing voor het oogsten van groente en fruit door robots. De grootste uitdagingen op dit moment binnen het automatisch oogsten van groente en fruit zijn 1) de snelheid van handelen en 2) de snelheid van waarnemen. De snelheid van het oogsten hangt af van weten waar de komkommers of tomaten hangen en ze daarna te plukken, daarom is het goed om deze twee processen los van elkaar te beschouwen. Voor het waarnemen zou het een goed begin zijn om meneer Ten Have uit te nodigen om mee te denken over mogelijkheden om een 3D camera constant door de kas heen te sturen. Deze kan dan door middel van een soort cloud omgeving te gebruiken, bepalen waar de vruchten hangen. Door deze data te verzamelen en elke dag weer door de kas te gaan, worden de posities van de vruchten bepaald. Op die manier kan een platform, wat er dan ook voor platforms al zijn die er door de kas heen rijden, dienen als basis voor de oogstmachine. Het belangrijkste is de positionering van de vrucht te kennen en dus daarop in te zetten in de verdere studies. Binnen deze groep zaten partijen die daaraan mee willen werken.

 
3) Welke rol kunnen robots spelen bij diversificatie van onze landbouw?

De oorspronkelijke vraag was “welke rol kunnen robots spelen bij diversificatie van onze landbouw?” De conclusie van de groep is dat robots een rol kunnen spelen voor de diversificatie in het veld, maar het bleek dat er twee typen problemen zijn. Aan de ene kant is dat dat er allerlei handelingen gedaan moeten worden. Deze handelingen zijn waarschijnlijk met kleine robots heel gemakkelijk te doen, omdat het niet gaat om het verplaatsen van veel materiaal. Aan de andere kant is een veel moeilijker probleem, namelijk het verplaatsen van allerlei te oogsten producten; uiteindelijk moeten die aardappels of die bieten van het land af. De sector komt wel met een mogelijke oplossingsrichting, bijvoorbeeld het gebruiken van center pivot systemen; dat zijn enorme armen die water op het veld brengen. De uitdaging hierbij is de vraag of het water dat er weer afgehaald moet worden (dat is 85% water), via hetzelfde systeem weer opgenomen kan worden? Aan deze tafel zaten een aantal mensen die hier nog verder over na willen denken.

De casus-houder vond erg leuk aan het AgriFoodTech event in het DesignLab dat hij ondanks zijn netwerk met mensen aan tafel zat waar hij eerder niet mee aan tafel was gekomen. Dat heeft interessante contacten opgeleverd en daar is hij dankbaar voor.
4) Uitdagingen robotics in Agro-food

Tafel 1:
De vraag waar binnen deze casus aan gewerkt werd was: “wat zijn de uitdagingen voor robotics in de Agro-food sector?” De groep heeft ervoor gekozen om de focus op glastuinbouw te leggen, omdat over het algemeen 50% van de kosten in de glastuinbouw zijn gebaseerd op de arbeid, dus daar zit de grootste uitdaging. Een belangrijke vraag binnen deze casus is: hoe de productiviteit verhoogt kan worden zonder negatieve effecten op grondstoffen, water, en het milieu -dus de bodemvruchtbaarheid ook intact houden- en dierenwelzijn. Als dit lukt, zijn de voordelen voor de gebruiker de continuïteit, voor de keten de marktpositie en een verbeterde economische positie voor de maatschappij. Als de tuinbouwsector de uitdagingen niet aangaat, dan zal er binnen 5 jaar een tekort aan mensen ontstaan, met als gevolg dat heel die sector tegen een muur aan zal lopen, en moeite zal hebben om te overleven. Beperkingen voor deze uitdaging zijn het binnen het budget te blijven, maar ook ethiek, wet- en regelgeving, en data governance -wie is de eigenaar van de data- en acceptatie van robots door de maatschappij. Om vooruit te komen binnen deze uitdaging, zullen de volgende stappen doorlopen moeten worden; allereerst moet worden vastgesteld de essentie van het probleem is, en wat de belemmeringen nu zijn, dan moeten de juiste partijen bij elkaar komen, en misschien is een nieuw soort technologie, zoals AI nu al een grote rol speelt, nodig, en hoe kun je dat toepassen? Dus al met al kwam deze groep tot de conclusie dat het erg lastig is in Nederland om deze uitdaging op te lossen, omdat het anders allang gedaan zou zijn, dus er is nog veel werk te doen.

Tafel 2:
De groep werkte aan dezelfde casus als de vorige groep; “Waar staat afro-food, wat voor problemen hebben ze nou over vijf jaar?” De groep kwam tot de conclusie dat de ecologie de grootste uitdaging is binnen de Agro-food sector. Beperking binnen de Agro-food sector is de inzet van mensen, bijvoorbeeld met betrekking tot de hygiëne, en ook de capaciteit, en dat het een geld gedreven sector is. De oplossing die deze groep voor de uitdaging gevonden heeft zijn precisie landbouw, robots die mensen kunnen vervangen, en just-in-time en just-on-demand systemen, waardoor vraag en aanbod goed op elkaar kan worden afgestemd. Het beoogde effect van deze oplossing is het vergroten van de productiviteit en de efficiency, maar ook een gezonder leefklimaat, en een betere kosten en baten verhouding. Randvoorwaarden hiervoor zijn acceptatie van de maatschappij, de wetgeving die moet worden aangepast, en de technologie die het mogelijk moet maken. Beperkingen komen gedeeltelijk overeen met de randvoorwaarden, omdat op dit moment de wetgeving een beperking is en de weerstand van de consumenten om bepaalde technologieën te accepteren ook. Daarom heeft de groep een overgangsprobleem vastgesteld voor de uitdagingen die er zijn, namelijk dat er te weinig hoogopgeleide mensen zijn om de benodigde technologie te kunnen waarborgen. Maar als de omschakeling gedaan is, dan kan door middel van robotisering en just-in-time en just-on-demand systemen de Agro-food sector een stap maken.

 
5) Vernieuwing in mestverwerkingstechnieken

De vragen waaraan gewerkt werd waren: “Hoe kan een mestverwerkingssysteem de verschillende grondstoffen uit mest halen? En wat kan robotisering daarin betekenen? Als uitgegaan wordt van wat er nu al is, dan ontstaat er een proces waar op een gegeven moment niets meer aan geoptimaliseerd kan worden. Daarom is het goed om vanaf het begin opnieuw naar de uitdaging te kijken. Wanneer bijvoorbeeld door middel van vision techniek de ontlasting direct opgehaald kan worden bij de koe of het varken, resulteert dat in gescheiden vloeistoffen en vaste stoffen. De voordelen hiervan zijn dat componenten direct weer her te gebruiken zijn op de boerderij, en dat er metingen kunnen worden uitgevoerd op de mest zodat de gesteldheid van het dier bekend wordt. Voordelen voor de maatschappij zijn dat componenten hergebruikt worden, dat er minder uitstoot is, maar ook is er minder transport nodig, en wordt er minder aanspraak gedaan op andere grondstoffen die nodig zijn om kunstmest te maken. De grootste beperking binnen deze casus blijft het kostenaspect. Er is nog geen businessmodel en daarvoor zou de hele keten bij elkaar moeten komen -de eindgebruiker, de akkerbouwer, etc.- om gezamenlijk het voordeel van deze aanpak te gaan zien en uit te werken.

Videokanaal

Het AgriFoodTech Platform heeft de nieuwste technologische ontwikkelingen binnen de voedselproductie in beeld gebracht.