AI-studenten aan de slag voor de Korte Keten

BUas-studenten Data Science & AI ontwikkelen drie innovatieve tools om korte voedselketens slimmer, efficiënter en duurzamer te maken.

Binnen het cluster Korte Keten van het onderzoeksproject Circulaire Stromen - Next Level Logistics, zijn drie studenten van de BUas-opleiding Data Science & AI aan de slag gegaan als student assistent. In een periode van 3 maanden werken zij elk aan een eigen digitale tool. Die tools moeten korte voedselketens beter beheersbaar, logistiek slimmer en commercieel sterker maken. De eerste werkende versies, de zogeheten Minimum Viable Products (MVP’s), worden op 18 juni gepresenteerd tijdens het Partner Event CS-NLL.

Drie tools, drie uitdagingen
Korte ketens - waarbij voedsel zo direct mogelijk van producent naar consument gaat - kampen met een gebrek aan digitale ondersteuning. Data ontbreekt, vraag en aanbod zijn lastig op elkaar af te stemmen, en het plannen van logistiek en verpakking verloopt vaak op gevoel. De drie student assistenten pakken elk een deel van dit vraagstuk aan:

1. Automatische logistieke data uit beeldmateriaal (Marin Chiosa)
Korte ketens beschikken nauwelijks over gestructureerde logistieke data, wat efficiënt beheer vrijwel onmogelijk maakt. Marin ontwikkelt een systeem dat foto’s van voedingsproducten, opslag of transport automatisch omzet naar bruikbare logistieke gegevens - zonder dat gebruikers handmatig iets hoeven in te voeren. Het doel is een werkende tool die een afbeelding als invoer accepteert en automatisch logistieke data (producttype, hoeveelheid, conditie, locatie) uitvoert.

2. Een proactieve AI-chatbot voor vraag-aanbodkoppeling (Daniil Sysenko)
Daniil bouwt een AI-systeem dat aanbod van producenten automatisch koppelt aan vraag en beschikbare transport- of opslagcapaciteit, en daarbij namens de leverancier onderhandelt over prijs, timing en logistiek. Het systeem sluit aan op de principes van de deeleconomie: gedeeld transport, gedeelde opslag en naadloze betaling. In het kort maakt Daniil een werkende chatbot die op basis van aanbod passende vraag- en transportcapaciteit identificeert, een match voorstelt en namens de leverancier de voorwaarden onderhandelt.

3. Voorspellende tool voor ordervolumes (Leon Kušić)
Leon ontwikkelt een AI-model dat op basis van historische orderdata uit de korte keten en de cateringsector toekomstige ordervolumes voorspelt. Daarmee kunnen producenten en logistieke partners beter plannen: minder verspilling, efficiëntere verpakking en slimmere aanvoer. Leon werkt aan een voorspellingsmodel dat op basis van historische orders toekomstige volumes per product of productcombinatie berekent, met een toegankelijk dashboard voor gebruikers.

Ook: afstudeeronderzoek vanuit TU Eindhoven door Jasmijn van Heck
Parallel aan de drie BUas-projecten voert Jasmijn een afstudeeronderzoek uit bij LCB, als onderdeel van haar bachelor-thesis aan de Technische Universiteit Eindhoven. Zij analyseert historische orders uit de Korte Keten en kwantificeert relevante variabelen als input voor AI-modellen. Haar werk draagt direct bij aan beter inzicht in verwachte volumes en kansen voor logistieke optimalisatie - en vormt daarmee een waardevolle wetenschappelijke onderbouwing onder de lopende tool-ontwikkeling.

Vliegende start met een Experience Day in de regio
Om de studenten direct te laten zien waarvoor ze werken, organiseerde projectcoördinator Alexander van Weelden op maandag 11 mei een ‘Experience Day’ in de regio. De groep bracht bezoeken aan:

De Walhoeve in Goirle: een boerderij met vleesstieren en een eigen boerderijwinkel.
De Dobbelhoeve in Udenhout: een biologische melkveehouderij waar de melk van ruim 100 koeien direct op de boerderij wordt verwerkt tot (barista)melk en yoghurt. 
De centrale hub van coöperatie Brabants Streekgoed en The Food Directors: het logistieke hart van de regionale korte keten. 

De bezoeken gaven de studenten direct praktisch inzicht in de uitdagingen van de korte keten: hoe werkt een producent in de praktijk, welke data is beschikbaar, en waar zitten de grootste logistieke knelpunten? Die kennis vormt een essentiële basis voor de tools die ze ontwikkelen.

Vervolg: doorontwikkeling vanaf september
Na de demonstratie in juni stopt het project niet. Vanaf september worden de drie tools verder doorontwikkeld. Daarvoor zijn verschillende trajecten in beeld zoals stages en/of afstudeeropdrachten voor studenten, inzet van interne en externe kennis vanuit de academie of via inhuur voor verdere technische verdieping en doorontwikkeling en een samenwerking dat gericht is op de koppeling en samenvoeging van de projecten met het DynaMatch-platform. De drie MVP’s die op 18 juni worden gepresenteerd zijn daarmee niet het eindpunt, maar het startschot van een bredere digitale transformatie van de Korte Keten.