Conserve Italia: Das agronomische Netzwerk, das Risiken in der Obstversorgungskette frühzeitig erkennt

Conserve Italia ist eine der größten europäischen Genossenschaften im Agrar- und Lebensmittelbereich. Ihre Obstproduktionskette umfasst vier Kulturen – Pfirsich, Birne, Aprikose und Apfel –, die von Mitgliedsbetrieben angebaut werden, die vor allem in der Emilia-Romagna ansässig sind, aber auch in Apulien, Venetien und Molise vertreten sind.

Die Herausforderung: Eine Obst- und Gemüsekette anhand von Daten zu analysieren – Saison für Saison

Die Bewirtschaftung einer Obst- und Gemüsekette bedeutet, sich jedes Jahr mit einer Variablen auseinanderzusetzen, die kein Unternehmen kontrollieren kann: dem Klima. Immer extremer werdende Wetterbedingungen – Spätfröste, Überschwemmungen, Dürreperioden im Sommer – beeinflussen Erträge, Wasserverbrauch und den Druck durch Schädlinge und Krankheiten, was sich direkt auf die Produktion und die Kosten auswirkt.

Um dieser Variabilität gerecht zu werden, waren zuverlässige und vergleichbare agronomische Daten erforderlich, die direkt auf dem Feld erhoben wurden.

Das gemeinsame Ziel mit „ xFarm Technologies“ war klar: die Lieferkette mit einer Infrastruktur auszustatten, die es ermöglicht, die Vorgänge in den Obstgärten in Informationen umzuwandeln, die als Entscheidungsgrundlage dienen.

Die Lösung: drei Bereiche in einem einzigen integrierten Projekt

Die Zusammenarbeit zwischen Conserve Italia und „ xFarm “ Technologies begann im Jahr 2024 und wurde gemeinsam mit der Universität Bologna weiterentwickelt. Heute befindet sie sich in der dritten Saison und gliedert sich in drei sich ergänzende Arbeitsbereiche. 1. Netzwerk zur Digitalisierung und Überwachung: Ein flächendeckendes Netzwerk aus Wetterstationen und Sensoren vor Ort, das die Plattform xFarm mit agronomischen Echtzeitdaten versorgt und heute zu den umfangreichsten aktiven agronomischen Überwachungsnetzen in Italien zählt; jeder landwirtschaftliche Betrieb wurde mit Hardware ausgestattet und im Rahmen von Online- und Präsenzschulungen in der Nutzung der Plattform geschult.

2. Agrarwissenschaftliches Pilotprojekt: An einer Gruppe von Pilotbetrieben werden Strategien, die auf Sensordaten und Modellen basieren, mit der traditionellen Bewirtschaftung verglichen, wobei die tatsächlichen Auswirkungen auf Bewässerung, Pflanzenschutz und Insektenüberwachung gemessen werden. 3. FarmView, Erkennung und Zählung von Früchten: Ein Pilotprojekt, das ein in Zusammenarbeit mit der Universität Bologna entwickeltes Computer-Vision-System vorsieht, das die Früchte anhand der vor Ort aufgenommenen Bilder zählt und den Ertrag im Laufe der Saison schätzt.

Vom wöchentlichen Bericht zum alle 24 Stunden berechneten Risiko

In der Saison 2025 wurden die DSS-Modelle xFarm systematisch mit den Berichten der Region Emilia-Romagna verglichen: 6 Modelle xFarm standen 16 regionalen Berichten und 79 Gebieten gegenüber, und zwar für vier Kulturpflanzen von Mai bis August. Der entscheidende Unterschied liegt in der zeitlichen Auflösung: Der regionale Bericht wird einmal pro Woche veröffentlicht, und in den sechs Tagen, die zwischen zwei Veröffentlichungen liegen, kann ein Infektionsereignis entstehen, seinen Höhepunkt erreichen und bereits wieder abklingen. Das DSS xFarm aktualisiert das Risiko alle 24 Stunden und signalisiert ein Infektionsereignis im Durchschnitt vier Tage früher als die erste offizielle Meldung.

Wo der Vergleich methodisch korrekt ist – also Modell gegen Modell –, liegt die Übereinstimmung bei 94 % (15 übereinstimmende oder teilweise übereinstimmende Vergleiche von 16). Durch die Identifizierung von Zeitfenstern mit geringer Infektionsgefahr innerhalb von Zeiträumen, die in den Richtlinien als „Hochrisiko“ eingestuft sind, hätte ein vom DSS geleiteter Landwirt zwischen Mai und Juli 2–3 Fungizidbehandlungen pro Kultur vermeiden können, was zu potenziellen Einsparungen bei den Ausgaben für Pflanzenschutzmittel für Birnen- und Pfirsichbäume sowie zu einer potenziellen Verringerung der Umweltbelastung geführt hätte. Der Wert des DSS besteht nicht darin, den regionalen Bericht zu ersetzen, sondern ihn zu ergänzen: xFarm als täglicher Leitfaden für die Praxis, der Bericht als normativer Bezugspunkt für den integrierten Anbau.

Die Ergebnisse: Eine Lieferkette, die sich selbst misst

Am Ende der Saison 2025 umfasst das Projekt 187 digitalisierte landwirtschaftliche Betriebe, die mit Hardware ausgestattet und in der Nutzung der Plattform geschult wurden; ein ausgedehntes Sensornetzwerk mit 80 Wetterstationen und 500 installierten Sensoren; 4 Kulturen, die im Rahmen von Versuchsreihen überwacht wurden, wobei die Wassereinsparungen im Vergleich zur herkömmlichen Bewirtschaftung gemessen wurden; sowie über 700 Hektar, die vom Agrometeo-Netzwerk überwacht werden. Das Pilotprojekt FarmView hat zwischen 2024 und 2025 einen Qualitätssprung vollzogen: Die Genauigkeit der Fruchterkennung stieg von 56–66 % auf 76–81 %, wobei etwa 40.000 Bilder vor Ort erfasst wurden, und die Fehlerquote bei der Ertragsschätzung betrug 2,5 % bei Birnbäumen und 4,3 % bei Pfirsichbäumen, berechnet auf der Grundlage von drei Jahren historischer Daten. Beim Aprikosenbaum bleibt die Variabilität aufgrund extremer Wetterereignisse höher, während die Roadmap für 2026 die Einbeziehung von Wetterdaten und Vegetationsindizes vorsieht, um das Modell zu verbessern.

Mit Blick auf die kommenden Spielzeiten

Die Analyse hat einen Grundsatz aufgezeigt, der für die gesamte Obst- und Gemüsekette gilt: Bei gleichen Informationen trifft derjenige, der sie früher erhält, bessere Entscheidungen. Vier Tage Vorlaufzeit bei der Warnmeldung bedeuten wirksamere Maßnahmen, weniger Verschwendung und Entscheidungen, die auf aktuellen Daten basieren und nicht auf Momentaufnahmen der Vorwoche. Die dritte Phase des Projekts zielt darauf ab, die Ergebnisse der Versuche zu konsolidieren, das Modell zur Ertragsschätzung durch die Einbeziehung von Wetterdaten und Vegetationsindizes zu verfeinern und die Instrumente zur Berichterstattung entlang der Lieferkette zu stärken. Was Conserve Italia gemeinsam mit „ xFarm “ Technologies aufgebaut hat, ist nicht nur ein Sensornetzwerk: Es ist eine digitale Infrastruktur, die Daten direkt aus den Obstgärten sammelt, alle 24 Stunden Risiken bewertet, agronomische Strategien vergleicht und die Ergebnisse im Zeitverlauf misst.

Die besten Entscheidungen lassen sich nicht aus dem Stegreif treffen. Man muss sie abwägen.