.png)
Conserve Italia, Avrupa’nın en büyük tarım-gıda kooperatiflerinden biridir. Meyve tedarik zinciri, özellikle Emilia-Romagna bölgesinde yer alan üye çiftlikler tarafından yetiştirilen dört tür meyveye — şeftali, armut, kayısı ve elma — odaklanmaktadır; ayrıca Puglia, Veneto ve Molise bölgelerinde de faaliyet göstermektedir.
Zorluk: Veriler aracılığıyla meyve ve sebze tedarik zincirini mevsim mevsim incelemek
Bir meyve ve sebze tedarik zincirini yönetmek, her yıl hiçbir şirketin kontrol edemediği bir değişkenle yüzleşmek anlamına gelir: iklim. Giderek daha elverişsiz hale gelen mevsimler — geç donlar, sel felaketleri, kurak geçen yazlar — verimi, su tüketimini ve olumsuz koşulların etkisini etkiler; bu da üretim ve maliyetler üzerinde doğrudan etkiler yaratır.
Bu değişkenliğin üstesinden gelmek için, doğrudan tarlada toplanmış, güvenilir ve karşılaştırılabilir tarımsal verilere ihtiyaç vardı.
• Her bir kültür bitkisi ve tarla parçasının gerçek sulama ihtiyacını ölçmek;
• Bitki sağlığı riskini haftada bir değil, her gün değerlendirmek;
• Hasat ve işleme planlaması için verimi önceden tahmin etmek;
• Tedarik zinciri boyunca tarımsal ve çevresel sonuçları raporlamak.
xFarm Technologies ile ortak hedefimiz netti: Tedarik zincirini, meyve bahçelerinde yaşananları karar almada faydalı bilgilere dönüştürebilen bir altyapıyla donatmak.
Çözüm: Tek bir entegre proje içinde üç ana kol
Conserve Italia ile xFarm Technologies arasındaki işbirliği 2024 yılında başlamış ve Bologna Üniversitesi ile birlikte geliştirilmiştir. Bugün üçüncü sezonuna giren bu işbirliği, birbirini tamamlayan üç çalışma kolundan oluşmaktadır. 1. Dijitalleştirme ve izleme ağı: Tarlalarda yer alan yaygın bir hava istasyonları ve sensör ağı, xFarm platformuna gerçek zamanlı tarımsal veriler sağlamaktadır; bu ağ, bugün İtalya’da faal olan en geniş tarımsal izleme ağlarından biridir. Her tarım işletmesine donanım sağlanmış ve işletme sahipleri, hem çevrimiçi hem de yüz yüze eğitimler aracılığıyla platformun kullanımı konusunda eğitilmiştir.
2. Deneysel tarım projesi: Bir grup pilot çiftlikte, sensör verileri ve modellere dayalı stratejiler geleneksel yönetim yöntemleriyle karşılaştırılarak, sulama, haşere mücadelesi ve izleme üzerindeki gerçek etkileri ölçülmektedir. 3. FarmView, meyve tanıma ve sayma: Bologna Üniversitesi’nin katkılarıyla geliştirilen bir bilgisayar görme sistemini içeren pilot proje; bu sistem, tarlada toplanan görüntülerden meyveleri sayar ve sezon boyunca verimi tahmin eder.
Haftalık bültenlerden 24 saatte bir hesaplanan riske
2025 sezonunda, DSS modelleri xFarm , Emilia-Romagna Bölgesi’nin bültenleriyle sistematik bir şekilde karşılaştırılmıştır: Mayıs’tan Ağustos’a kadar dört farklı ürün üzerinde, 6 model xFarm ile 16 bölgesel bülten ve 79 bölge karşılaştırılmıştır. Belirleyici fark, zamansal çözünürlüktür: Bölgesel bülten haftada bir kez yayınlanır ve bir yayının bir sonraki yayına kadar geçen altı gün içinde bir enfeksiyon olayı ortaya çıkabilir, zirveye ulaşabilir ve azalmaya başlayabilir. DSS xFarm , riski her 24 saatte bir günceller ve bir enfeksiyon olayının sinyalini ilk resmi açıklamaya kıyasla ortalama 4 gün önceden haber verir.
Karşılaştırmanın metodolojik olarak doğru olduğu durumlarda, yani epidemiyolojik modellerle modellerin karşılaştırılmasında, uyum oranı %94’e ulaşmaktadır (16 karşılaştırmanın 15’inde tam veya kısmi uyum). Ayrıca, yönetmelik tarafından “yüksek riskli” olarak sınıflandırılan dönemler içinde enfeksiyon baskısının düşük olduğu aralıkları belirleyerek, DSS tarafından yönlendirilen bir operatör, Mayıs ve Temmuz ayları arasında her bir kültür için 2–3 mantar ilacı uygulamasından kaçınmış olurdu; bu da armut ve şeftali için bitki koruma ürünleri harcamalarında potansiyel bir tasarruf ve çevresel yükte potansiyel bir azalma anlamına gelir. DSS’nin amacı bölgesel bülteni değiştirmek değil, ona destek olmaktır: xFarm günlük operasyonel kılavuz olarak, bülten ise entegre üretim için yasal referans olarak kullanılmalıdır.
Agrometeo projesi, deneysel çalışmaları giderek daha güvenilir ve işlevsel teknolojik araçlara dönüştürmek amacıyla hayata geçirilmiştir. Bu proje, veriler, araştırma ve işbirliği arasındaki bağı güçlendirerek, tedarik zincirimizdeki ortaklarımızı dijitalleşmeye doğru yönlendirmek ve tarladaki kararların daha bilinçli ve zamanında alınmasını sağlamak amacıyla tasarlanmıştır.
Sonuçlar: kendini değerlendiren bir tedarik zinciri
2025 sezonunun sonunda proje, dijitalleştirilmiş, donanımla donatılmış ve platformun kullanımı konusunda eğitilmiş 187 tarım işletmesini; 80 meteoroloji istasyonu ve 500 sensörden oluşan geniş bir sensör ağını; deneysel tezler kapsamında izlenen 4 mahsulü ve geleneksel yönetim yöntemlerine kıyasla ölçülen su tasarruflarını; ayrıca Agrometeo ağı tarafından izlenen 700 hektardan fazla alanı kapsamaktadır. FarmView pilot projesi, 2024 ile 2025 yılları arasında önemli bir kalite sıçraması kaydetmiştir: meyve tanıma doğruluğu %56–66’dan %76–81’e yükseldi; sahada yaklaşık 40.000 görüntü toplandı ve üç yıllık tarihsel veriler entegre edilerek hesaplanan verim tahminindeki hata, armut ağacında %2,5, şeftali ağacında ise %4,3 olarak belirlendi. Kayısı ağaçlarında ise aşırı iklim olaylarının etkisiyle değişkenlik daha yüksek kalmaya devam ederken, 2026 yol haritası, modeli güçlendirmek için meteorolojik verilerin ve bitki örtüsü endekslerinin entegre edilmesini öngörmektedir.
DSS’nin bir bulaşıcı olay hakkında ilk resmi bildirime kıyasla yaptığı ortalama önceden bildirim süresi.
16 karşılaştırmanın 15'inde tam veya kısmi uyum görülmüştür; bu karşılaştırmalar model ile model arasında yapılmıştır.
Mayıs ile Temmuz ayları arasında, enfeksiyon baskısının düşük olduğu dönemleri belirleyerek mantar ilacı uygulamaları yapılmalıdır.
Önümüzdeki sezonlara doğru
Analiz, meyve ve sebze tedarik zincirinin tamamı için geçerli olan bir ilkeyi ortaya koydu: Aynı bilgiye sahip olunduğunda, bilgiyi daha önce alan taraf daha iyi karar verir. Uyarı sinyalinden dört gün önce haber almak, daha etkili müdahaleler, daha az israf ve bir önceki haftanın durumuna değil, güncel verilere dayalı kararlar anlamına gelir. Projenin üçüncü sezonu, deneme sonuçlarını pekiştirmeyi, meteorolojik verileri ve bitki örtüsü endekslerini entegre ederek verim tahmin modelini mükemmelleştirmeyi ve tedarik zinciri raporlama araçlarını güçlendirmeyi hedefliyor. Conserve Italia’nın xFarm Technologies ile birlikte kurduğu sistem, sadece bir sensör ağı değildir: Meyve bahçelerinden doğrudan veri toplayan, riskleri 24 saatte bir değerlendiren, tarımsal stratejileri karşılaştıran ve zaman içinde sonuçları ölçen dijital bir altyapıdır.
En iyi kararlar anlık olarak alınmaz. Değerlendirilir.
«Tarımda, bir kararın kalitesi, o kararın dayandığı bilginin zamanında elde edilmesine bağlıdır. Conserve Italia ve Bologna Üniversitesi ile birlikte geliştirilen proje, bu ilkeyi bir meyve-sebze tedarik zincirine uyguluyor: meyve bahçelerinin durumunu günlük olarak değerlendirmek için entegre edilmiş bir izleme ağı, tahmin modelleri ve bilimsel uzmanlık. Dijitalleşmenin gıda-tarım tedarik zincirine katkısı işte budur: iklimsel belirsizlikten başlayarak belirsizliği azaltmak ve tarımsal kararları ölçülebilir kanıtlara dayandırmak.»
.svg)
