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Merqato, Niederlande:

Volumen und Preis durch AI genau vorhersagen

Volumen und Preise für Obst und Gemüse mittels Künstlicher Intelligenz (AI) vorhersagen, das ist das Ziel des Start-ups Merqato aus Amsterdam. "Wir nutzen Daten von Obst- und Gemüseunternehmen in Kombination mit externen Daten - wie Wetter, Energiepreise und Handelsdaten - um genauere Vorhersagen zu treffen und so eine bessere Abstimmung zwischen Angebot und Nachfrage zu erzielen", erklärt Jan-Willem Snoeker, der das Unternehmen 2023 mit Claire Bénard und Thomas Beelaerts gründete.

Inzwischen arbeiten sie mit zwei niederländischen, einem spanischen und einem deutschen Obst- und Gemüseunternehmen zusammen. Merqato unterstützt diese Kunden, indem es zuverlässige und langfristige Vorhersagen von Angebot und Nachfrage generiert. Dabei erhalten Nutzer durch ein Abonnement Einblick in sowohl Volumen als auch Preis. Dies bedeutet, dass durch die Anwendung der Technologie ein Unternehmen beispielsweise ein bis vier Wochen früher weiß, was der erwartete Verkaufspreis sein wird, und dadurch eine bessere Entscheidung treffen kann.



20 Prozent genauer
Zudem bedeuten die Prognosen für das erwartete Volumen von Angebot und Nachfrage eine bessere Abstimmung innerhalb der Kette, was zu niedrigeren Betriebskosten und weniger Verschwendung führt. "Dieses Vorhersagemodell ist sogar 20 Prozent genauer als die eigenen Prognosen der Unternehmen." Dies gibt den Nutzern die Möglichkeit, auf eine kosteneffiziente Weise datenbasierte Entscheidungen zu treffen, was auch zu weniger Wertverlust der Produkte führt. "Diese Verschwendung wird auf dem Markt nicht immer so anerkannt, aber wenn ein Produkt zu einem niedrigeren Wert verkauft wird, ist das auch eine Form der Verschwendung", so Jan-Willem.

Merqato hat mit einem Modell für die Produkte Erdbeeren, Tomaten, Trauben und grüne Bohnen begonnen. "Jede Produktgruppe hat ihre eigene Dynamik, ob sie nun im Gewächshaus, im Freiland, in Westeuropa oder Nordafrika angebaut wird. Dies sind alles Produkte, die innerhalb weniger Wochen nach der Ernte verkauft werden. Letztendlich wollen wir auch auf andere Produktgruppen ausweiten, aber wir möchten zuerst unser Modell für diese Produkte weiterentwickeln."

Lebensmittelverschwendung reduzieren
"Wir sehen, dass der Obst- und Gemüsemarkt derzeit sehr produktionsgetrieben ist, und das führt per Definition schnell zu Überschüssen. Dank unserer Datentechnologie geben wir den Unternehmen einen genaueren Einblick in die Mengen, die sie in einer bestimmten Woche erwarten können, wobei wir auch die Kosten für die Beschaffung vorhersagen. Wenn man sechs Wochen im Voraus weiß, dass man einen Überschuss erwarten kann, dann kann man jetzt früher nach alternativen Verkaufsmöglichkeiten suchen. Damit reduzieren wir die Lebensmittelverschwendung auf dem Markt und helfen Genossenschaften und Großhändlern, die mit geringen Margen operieren, ihre Rentabilität zu verbessern."

Zunächst konzentriert sich Merqato auf den vorhersagenden Algorithmus für Volumen und Preise. In einer späteren Phase möchte das Start-up seine Datentechnologie auch bei der Anbauplanung einsetzen. "Wir haben mit den Preisvorhersagen begonnen, aber später stellte sich heraus, dass die Volumenvorhersagen noch wichtiger für unsere Kunden waren. "Wenn man ein klares Bild von der erwarteten Produktverfügbarkeit hat, weiß man schließlich, was der potenzielle Absatz ist."

Wie funktioniert das?
"Wir haben festgestellt, dass es wichtig ist, den Wert unseres Produkts schnell zu demonstrieren. Deshalb haben wir eine Plattform entwickelt, die sich wie eine intelligente Schicht auf die bestehenden IT-Systeme legt und über ein Online-Dashboard innerhalb von nur einer Woche bessere Vorhersagen liefert. Wir werden oft gefragt, welche Datenquellen wir verwenden, oder die Leute zögern, Daten zu teilen. Die Datenquellen, die wir verwenden, variieren je nach Produkt. Unsere Plattform ordnet automatisch ein, welche Faktoren am relevantesten sind. Dadurch haben unsere Kunden schnellen Zugriff auf eine riesige Datenbank mit Vorhersagefaktoren. Die Kundendaten werden nie weitergegeben und nur dazu verwendet, unsere Vorhersagen so genau wie möglich zu machen."

Großhändler und Genossenschaften unterstützen
Merqato möchte sich vor allem auf Großhändler und Genossenschaften konzentrieren. "Es gibt sicher Gründe dafür, unsere Modelle auch Einzelhändlern anzubieten, aber die sind mit ihren Daten schon viel weiter. Wir denken, das Großartige ist gerade, dass wir Großhändlern und Genossenschaften helfen können, ihre Verhandlungsposition durch Daten zu stärken. Dank der Algorithmen können die Genossenschaften und Großhändler ihre Betriebskosten senken und mehr Wert schaffen."

Auf die Frage nach den größten Herausforderungen antwortet Jan-Willem: "Eine Herausforderung besteht darin, mehr Talente für uns zu gewinnen und Investoren mit dem richtigen Wissen und Know-how an Bord zu holen, um uns voranzubringen. Wir haben bereits ein Darlehen in Höhe von 350.000 EUR vom Innovatiefonds Noord-Holland erhalten. Das war eine großartige Unterstützung, um gemeinsam daran zu arbeiten, den Obst- und Gemüsesektor mithilfe von Daten effektiver und nachhaltiger zu machen."

"Die größte Herausforderung besteht jedoch darin, weitere Partner an Bord zu holen, die mit uns zusammenarbeiten wollen, um das Modell weiter auszubauen und zu verbessern. Wir befinden uns erst in der Anfangsphase unseres Geschäfts und das schließt Kinderkrankheiten ein. Das Feedback, das wir von unseren Kunden erhalten, ist enorm wertvoll. Man ist nie ganz ausgereift, aber ich gehe davon aus, dass wir in einigen Jahren ein europäischer Akteur sein werden. Unser Start in den Niederlanden, Deutschland und Spanien ist ein guter Einstieg dafür. Wir stellen fest, dass einige Unternehmen zurückhaltend sind, wenn es um die gemeinsame Nutzung von Daten geht, aber wir fordern sie gerne dazu auf, ein Pilotprojekt durchzuführen. Dann können sie selbst erleben, welche großartigen Einblicke unser Modell bieten kann!"

Weitere Informationen:
Jan-Willem Snoeker
Merqato
Mobil: +31614486078
[email protected]
www.merqato.eu

Erscheinungsdatum: