Tijdens de meest recente editie van Indoor Ag-Con in de Verenigde Staten stond dataverzameling in de commerciële cannabisteelt centraal. Jeremy Shechter betoogde daar dat data niet slechts ondersteunend is, maar een operationeel stuurmiddel moet vormen binnen teeltbedrijven.
Jeremy, oprichter van Open Source Horticulture, begon zijn presentatie met het ter discussie stellen van een veelvoorkomende aanname binnen teeltteams. "We zijn niet zo goed als we denken," stelde hij, doelend op de kloof tussen vermeende prestaties en wat daadwerkelijk met cijfers onderbouwd kan worden. Zonder data vertrouwen telers volgens hem te vaak op aannames in plaats van op bewijs.
Volgens Jeremy kunnen genetica niet los worden beoordeeld van de teeltomstandigheden. "Genetica ontstaat niet in een vacuüm," aldus zijn toelichting. Dataverzameling is daarmee de enige betrouwbare manier om inzicht te krijgen in hoe rassen presteren onder verschillende klimaatomstandigheden, in diverse teeltruimtes en binnen uiteenlopende bedrijfsopzetten.
Ook opbrengstcijfers op zichzelf geven zelden een volledig beeld. Teams kunnen vaak wel een productiecijfer noemen, maar hebben moeite om te verklaren hoe dat resultaat tot stand is gekomen. "Laat mij het dashboard zien," zei Jeremy, verwijzend naar situaties waarin prestatieclaims niet onderbouwd kunnen worden doordat historische data ontbreekt of niet toegankelijk is. In zulke gevallen neemt het geheugen het over, terwijl, zoals hij het formuleerde: "ons geheugen is zo slecht."
© Eelkje Pulley | GroentenNieuws.nl
Het belang van doelstellingen
Jeremy positioneerde data als het instrument waarmee teams gericht kunnen sturen op vooraf bepaalde doelen. "Een van de belangrijkste drijfveren voor mensen is het toewerken naar een doel," stelde hij. Vooruitgang wordt pas zichtbaar wanneer deze consequent wordt gemeten. Zonder robuuste data blijven doelstellingen abstract.
Een terugkerend thema in zijn presentatie was terughoudendheid in dataverzameling. Hij citeerde Leonardo da Vinci met de woorden: "Simpliciteit is de ultieme vorm van verfijning." Daarmee illustreerde hij de neiging om datasystemen onnodig complex te maken. Niet alle data is volgens hem even waardevol; overmatige metingen leiden eerder tot ruis dan tot inzicht.
De keuze van relevante kerngetallen moet daarom bewust gebeuren. "Data is niet allemaal gelijkwaardig," zei hij. "Teams kunnen gemakkelijk tijd besteden aan het verzamelen van informatie die geen invloed heeft op het resultaat." De selectie van KPI's moet volgens hem worden aangestuurd door het management, direct gekoppeld zijn aan de bedrijfsresultaten en helder worden gecommuniceerd naar de teeltverantwoordelijken.
Daarbij is actiegerichtheid cruciaal. "Als een datapunt niet bijdraagt aan een beslissing, hoeft het niet met dezelfde nauwkeurigheid te worden behandeld." Als voorbeeld noemde hij de luchtdruk in een teeltruimte. Afwijkingen van de ingestelde waarde kunnen wijzen op een probleem, maar zijn niet per definitie geschikt voor langetermijnanalyse van prestaties. Trends zijn belangrijker dan losse meetwaarden.
Inrichting van datasystemen
Jeremy ging ook in op de opbouw van effectieve datasystemen. "Het moet van begin tot eind kloppen," zei hij, doelend op het registreren van elke stap in het proces, van teelt tot en met verpakking. Volgens hem moeten deze systemen op maat worden ontwikkeld voor elke locatie.
Eenvoud is daarbij een voorwaarde. "Als je iets wilt blijven doen, maak het dan eenvoudig," aldus Jeremy. Elke extra stap in een proces verhoogt de drempel en verkleint de naleving, zowel in de teelt als bij data-invoer.
Papieren registraties noemde hij een hardnekkig knelpunt. In sommige bedrijven worden gegevens eerst op papier genoteerd en later in een computersysteem ingevoerd. Dat is inefficiënt en vergroot de kans op fouten. Volledig gedigitaliseerde systemen, met gebruik van tablets of mobiele apparaten, beschouwt hij als basisvoorwaarde voor betrouwbare dataverzameling.
Tot slot benadrukte hij dat data ook invloed heeft op beslissingen buiten de directe teeltcijfers. Sommige rassen leveren hoge opbrengsten, maar presteren na het drogen minder goed doordat het product broos wordt of lastig te verwerken is. Wanneer deze eigenschappen niet worden vastgelegd, bestaat het risico dat wordt gestuurd op cijfers die niet overeenkomen met de kwaliteit van het eindproduct.
Voor meer informatie:
Indoor Ag-Con
www.indoor.ag
