Rekenkracht roept voedselverspilling een halt toe.

Zowat een derde van het wereldwijd geproduceerde voedsel wordt niet geconsumeerd. Zonde, en een nijpend probleem, als je weet dat de wereldbevolking gestaag groeit en de oppervlakte voor landbouw beperkt is.

Een deel van die verspilling heeft te maken met de afstemming tussen vraag en aanbod. ‘Hoeveel bloemkolen zal de supermarkt deze week verkopen?’ Aankopers schatten dat antwoord telkens naar best vermogen in. Start-up Foresightee bekommert zich om deze problematiek en maakt met behulp van Machine Learning glasheldere voorspellingen.
Voedsel

Tegemoetkomen aan kopzorgen van retailers

Voedselverspilling speelt zich af op verschillende fronten, van productie tot in de huiskamer: een tekort aan fruitplukkers, misvormde groenten en fruit die worden afgekeurd, je hebt te ijverig inkopen gedaan voor een fruitsla die er na enkele dagen niet meer zo smakelijk uitziet, of de aankoper van de supermarkt heeft zich misrekent.

Op dat laatste probleem pikt Foresightee nu in met de ontwikkeling van een machine learning technologie. CEO Judith Ketelslegers legt het potentieel van Machine Learning in deze problematiek uit: “Supermarkten plannen hun aankopen vaak op basis van hun ervaring of het gemiddelde van vorige weken. Maar als de aangekondigde hittegolf uitblijft, komt de extra lading watermeloenen ook niet op het aanrecht van de consument. Het probleem escaleert eveneens naar de leverancier, want die stemt zijn handel af op de vraag van de retailers. Om te vermijden dat de aankoper naar best vermogen een inschatting van de vraag van de consument moet maken, kan Machine Learning op basis van data een juistere voorspelling maken. ” 

Optimal Order Level

Anders dan in het ruimere afvaldebat, ligt de focus hier op preventie, en niet op afvalverwerking. Het is een technologie die ons veel verspilling kan besparen en retailers perspectief biedt op hogere marges.”

Machine Learning als manager van een complexe voedingsketen

Foresightee traint de algoritmes met historische verkoop- en promotiedata. “Door trends en patronen te herkennen, kan het algoritme verbazend goed voorspellen hoeveel producten er verkocht zullen worden”, vertelt Judith. “Ja, ook bij corona. De kracht van Machine Learning is dat de algoritmes automatisch leren. Ze controleren voortdurend de accuraatheid van hun dagelijkse voorspellingen en sturen bij waar nodig. Er zitten sowieso grotere schokken in dan voorheen en we kunnen zeker niet alles oplossen maar het is het beste alternatief. Geen andere technologie die automatisch leert”, aldus Judith. “Omwille van de korte houdbaarheid van verse voedingsproducten, is het managen van de hele ketencomplex. Een variabel aanbod afstemmen op een variabele vraag is niet eenvoudig. De toegevoegde waarde van nauwkeurige voorspellingen is dan ook erg groot.”

Portret Judith Ketelslegers
Door trends en patronen te herkennen, kan het algoritme verbazend goed voorspellen hoeveel producten er aangekocht moeten worden om aan de vraag van de consument te voldoen.
Judith Ketelslegers
CEO Foresightee

Groeiambities

Momenteel worden de algoritmes van Foresightee in pilootfase getest in België. Dankzij een Horizon 2020 project, waar Foresightee bij betrokken is, wordt er in de komende jaren bij retailers in drie verschillende Europese landen getest. “Het project lanceert ons meteen op grotere schaal”, zegt Judith, “De benaderde problematiek van voedselverspilling is wereldwijd relevant. Welk bereik Foresightee op de lange termijn kan hebben is nog moeilijk te zeggen. Momenteel ligt de focus op Europa.”

De eerste doelgroep zijn de retailers. “Voor hen zijn de winsten van deze oplossing het grootst en meteen zichtbaar in hun cijfers”, verklaart de CEO, “Ook van company catering en food suppliers kregen we recentelijk concrete vragen. COVID-19 zorgde daar namelijk voor een wijzigende en moeilijk te voorspellen vraag.”

Naast de directe spelers in de verse keten, richt Foresightee zich ook tot IT-integratoren. “De Machine Learning technologie van Foresightee kan eenvoudig in ERP-systemen geïntegreerd worden. Dat is een interessante piste omdat de gebruikers van die systemen liefst hun vertrouwde interfaces blijven hanteren”, aldus Judith.

De front-end is in de huidige pilootfase een eenvoudig portaal, waarop de belangrijkste zaken tastbaar gemaakt worden. De back-end of de ‘library’, waar alle algoritmes in staan, is de motor van de oplossing. En die draait al zoetjes. Met dit basisproduct verkent Foresightee de markt. Zo worden nieuwe inzichten en kennis verworven, waarmee de ontwikkelaars verder aan de slag kunnen om de juiste strategische keuzes te maken voor een ambitieuze groei.
 

Bouwen op een samenhangend netwerk

Via de community manager van Start it @KBC kwam Judith in contact met de bedrijfsadviseurs van VLAIO. Die contacten gaven de start-up een impuls: “De adviseurs waar we mee gesproken hebben, kennen hun vak, stellen telkens de juiste vragen en komen met goede suggesties. Het helpt ons vooruit denken, wat in de waan van de dag wel eens op de achtergrond verdwijnt. Met bedrijfsadviseurs Anke Albregts en Marc Tiri werden o.a. mogelijke subsidies en steun besproken zoals die van Vlaanderen Circulair. Dat bleek een perfecte match. Daarnaast verwezen ze ons door naar technologiepartners zoals Imec.istart.”

De adviseurs kennen hun vak. Ze weten telkens de juiste vragen te stellen en komen met goede suggesties. Het helpt ons vooruit denken, wat in de waan van de dag wel eens op de achtergrond verdwijnt.
Portret Judith Ketelslegers
Judith Ketelslegers
CEO Foresightee

Judith is bovendien erg lovend over het uitgebreide VLAIO netwerk: “Het VLAIO-netwerk is erg toegankelijk en zeer nauw verweven. Daardoor komen we steeds erg snel bij de juiste mensen terecht. Het feit dat we op de Corda Campus gevestigd zijn, maakt het contact met de VLAIO adviseurs heel informeel. Telkens ik Anke tegenkom in de cafetaria, komen de uitdagingen van de dag ter sprake. Er volgen dan altijd snel concrete suggesties.”

Deel uitmaken van een uitgebreid en toegankelijk netwerk is een grote troef voor start-ups zoals Foresightee. Het is niet evident om snel je weg te vinden in het kluwen van dienstverleners en technologiepartners. En laat snelheid nu precies een belangrijke voorwaarde zijn om de boot niet te missen als AI-bedrijf.