Internet of food

Digitalisering en het delen van AI-data en -modellen kan organisaties veel opleveren;  van het verlagen van de milieuvoetafdruk, het voorkomen van verspilling en verbeteren van de voedselveiligheid tot en met het optimaliseren van processen en productkwaliteit, het verminderen van kosten en versnellen van innovatie.

Predictive modelling
Innovatie- en optimaliseringsuitdagingen worden nu nog vaak geval per geval aangepakt met behulp van geld- en tijdrovende trial-and-error-methoden. Dat kan efficiënter: met voorspellende modellen die essentiële wetenschappelijke kennis over de proces-productinteractie vastleggen. Om de ontwikkeling, kalibratie en toepassing van dergelijke modellen in de voedingsmiddelenindustrie te stroomlijnen en te versnellen, hebben PSE (Process Systems Enterprise Ltd.) en NIZO het ‘Centre of Excellence (CoE) for Food Product and Process Modelling’ opgericht.

Unilever zet sinds enige tijd ‘predictive modelling’ in bij allerlei ontwikkelingen, zoals productformuleringen en houdbaarheidsstabiliteit. Het project Dressings is daarvan een goed voorbeeld. Andre Pots, Product & Process Science R&D Director bij Unilever zegt daarover: “Voorspellende modellering heeft de receptuurtijd teruggebracht van maanden tot dagen, en het levert nauwkeurigheid en betrouwbaarheid op. De succesvolle introductie van Hellmann's veganistische mayo is een goed voorbeeld van deze technologie in actie.”

Think big!
Binnen de grote voedselverwerkende bedrijven lopen dus al wel initiatieven om met digitale technieken de bedrijfsvoering te verbeteren. Maar… digitalisering is duur, zeker voor kleine bedrijven. Daarbij komt dat digitalisering van alleen het ‘eigen stukje’ van de value chain, niet optimaal is. In het project ‘Internet of Food’ (INOF), opgezet door de Stichting Sustainable Food Initiative (SFI), werd daarom kennis en expertise uit allerlei hoeken samengebracht om de digitalisering van foodprocessen en innovatie te versnellen. SFI is een samenwerking tussen internationaal opererende bedrijven - van MKB tot multinational - en onderzoeksinstituten in Nederland.

Wetenschappers van TU/e Eindhoven (Mathematics & Computer Science) en onderzoekers van Wageningen University and Research (WUR) werkten in INOF samen met uiteenlopende bedrijven en instellingen, waaronder Unilever, Symrise en NIZO en ISPT, vanuit de stellige overtuiging: “If you think you can do it alone, you are not thinking big enough” (aldus Manfred Aben, Unilever). Zij wisselden voortdurend hun ervaringen uit. Daarnaast zetten ze wetenschappelijk onderwijs op - op het grensvlak van Agri&Food en Data Science/ICT - om de volgende generatie ‘digitale voedingsdeskundigen’ op te leiden.

Koppelen van systemen
John Harinck, leider van het Industry 4.0 innovatieprogramma bij ISPT en deelnemer aan het INOF project, zegt over de noodzaak van samenwerking en gezamenlijke kennisontwikkeling: “Allerlei relevante gegevens zijn nu vaak opgeslagen in heel veel verschillende databanken. Denk aan data over processing, productontwikkeling en -verwerking, consumentengedrag en -voorkeuren, resultaten uit wetenschappelijk onderzoek, enzovoort. Datzelfde geldt voor modellen van en over product- en proceseigenschappen. Die diverse systemen kunnen niet zomaar aan elkaar gekoppeld worden, omdat ze voor verschillende softwareplatforms zijn ontwikkeld. Mede daardoor zijn de gegevens vaak niet vindbaar, interoperabel, toegankelijk en/of herbruikbaar. Juist het kunnen en willen delen van gegevens en modellen tussen verschillende bedrijven is noodzakelijk voor vernieuwing en een succesvolle samenwerking in het voedselecosysteem; het voorkomt ook inefficiënt gebruik van grondstoffen en nutsvoorzieningen. Nu is iedereen steeds opnieuw het wiel aan het uitvinden.”

Binnen INOF is door onderzoekers van de TU/e en WUR een demo ontwikkeld die laat zien dat het mogelijk is om complexe data en modellen tussen bedrijven en organisaties te delen, terwijl toch de IP en unieke expertise kan worden beschermd. Dit is de ‘Models As A Service’ (MAAS) architectuur. Daarnaast is er door onderzoekers van WUR gewerkt aan het ontwerpen, verbeteren en valideren van ‘next generation’ sensoren, zoals NIR en optische meetmethoden. Die zijn nodig om de relevante data te leveren voor een duurzamer en efficiënter productieproces.

Meer onderzoek nodig
Het INOF project is eind 2021 afgerond. Hoe verder? “Met dit project hebben we een eerste concrete stap gezet op de lange weg die nog te gaan is”, zegt John Harinck. “Digital zet door, of we willen of niet. Alleen door samenwerking op basis van gemeenschappelijke doelen kunnen we de digitale technieken van de toekomst in context van de voedselindustrie ontwikkelen. Die zijn hard nodig: om de grote vraagstukken die voor ons liggen het hoofd bieden, én om de internationale concurrentie voor te blijven. SFI wil graag opvolging geven aan het INOF project, zodat verder kan worden ingezet op digitalisering binnen het voedselsysteem. Interesse om deel te nemen? Neem dan contact op met info@remove-this.sfifood.nl”

Dit artikel is geschreven door en verschenen in: Vakblad Voedingsindustrie.