Project
Nieuwe technologie voor minder na-oogst verliezen in de Europese groenten & fruitketen
Er treden nog aanzienlijke productverliezen op in de Europese groenten en fruitketen. Deze kunnen worden verminderd met nieuwe technologische oplossingen.
Na-oogst verliezen
De uitval in de Europese groenten en fruitketen is niet eenvoudig te kwantificeren. Gegevens worden niet gemakkelijk gedeeld of lopen erg uiteen. Uit onze analyse blijkt dat o.a. appels, bananen, steenvruchten en aardbei behoren tot de producten met de meeste verliezen. Daarbij zijn rijping, rot en koude-schade belangrijke oorzaken. Meer informatie staat vermeld in de onderstaande tabel.
| Product | Belangrijkste oorzaken van verliezen tijdens bewaring, verpakken en winkelfase |
| Appel en peer | Rijping (hardheidsverlies), scald, rot, inwendig bruin |
| Banaan | Koude-schade, rijping (veroudering) |
| Perzik, nectarine, pruim, abrikoos | Rot, uitdroging, handlingschade, inwendig bruin, rijping |
| Avocado | Ongelijke rijping, overrijp, inwendige afwijkingen, koude-schade |
| Aardbei | Rot en veroudering |
| Kiwifruit | Inwendige kwaliteitsproblemen, rijpheid, gevoeligheid voor ethyleen |
In individuele gevallen kan het % verlies hoog oplopen, met claims of verlies van afzetmarkten als gevolg. Behalve uitval van het gehele product, is ook kwaliteitsverlies (prijsdaling) typisch voor de na-oogstketen. Ook voedselverspilling in de consumentenfase kan het gevolg zijn van voorafgaande problemen in de keten. Dit draagt allemaal bij aan de behoefte om te investeren in nieuwe oplossingen voor het verminderen van na-oogst verliezen.
Oplossingen
In dit project wordt een overzicht gegeven van de bestaande na-oogst behandelingen, technologieën en diensten die bijdragen aan minder voedselverliezen. Vervolgens is vastgesteld waar nog hiaten in de markt zijn, en worden potentieel nieuwe oplossingen voorgesteld. Hieronder vallen niet-destructieve kwaliteitsmetingen, nieuwe sensoren voor vluchtige stoffen, na-oogst behandelingen, en beter gebruik van ketendata in beslismodellen.
Beslismodellen
De inzet van ketendata in beslismodellen biedt een marktkans die verder uitgewerkt is.
Op verschillende momenten in de keten vindt er al een routinematige kwaliteitsmeting plaats. Ook bewaar- en transportcondities worden vaak gemonitord. Echter, bij de interpretatie van deze gegevens en het omzetten naar acties is nog veel verbetering mogelijk. Bedrijven in de keten hebben inderdaad interesse in een intelligente interpretatie van gegevens ter ondersteuning van hun dagelijkse beslissingen over de goederenstroom.
Wetenschappelijke kennis is beschikbaar voor de ontwikkeling van modellen die kwaliteitsverlies voorspellen (denk bijvoorbeeld aan houdbaarheidsdatum) en modellen voor kwaliteitsgestuurde logistiek. Deze modellen kunnen worden gecombineerd in een Decision Support System voor de praktische toepassing.