Eine globale Handelsplattform für die Blumenzucht, angetrieben durch intelligente Datenanwendungen

2017 startete Royal FloraHolland das Digital Greenhouse, eine globale Handelsplattform für die Blumenzucht. Neben der Digitalisierung ihrer bestehenden Dienstleistungen arbeitete sie auch mit Xebia zusammen, um neue und innovative Lösungen zu entwickeln, die es Züchtern und Käufern erleichtern, sich gegenseitig zu finden. Zu diesen Lösungen gehören Deep-Learning-Anwendungen, aktuelle Berichte, Vorhersagen und intelligente Empfehlungsfunktionen.

Das digitale Gewächshaus

Royal FloraHolland bietet ein komplettes Angebot an Dienstleistungen, um sicherzustellen, dass der Blumenhandel effizient abläuft, einschließlich einer weltberühmten Auktion. Vor kurzem hat das Unternehmen das Programm Digital Greenhouse ins Leben gerufen, um zukünftige Züchter zu unterstützen und den globalen Blumenhandel weiter zu fördern. Im Rahmen dieses Programms hat das Unternehmen eine Abteilung für Daten und Data Science mit einem agilen Team eingerichtet.

Das Data Science Team entwickelt intelligente Modelle und datengesteuerte Lösungen. Sie digitalisieren und verbessern bestehende Prozesse und entwickeln auch neue, innovative Produkte. - Remco Wilting, Leiter der Abteilung Daten und Datenwissenschaft.

Royal FloraHolland hat eine beeindruckende Geschichte, sagte Wilting. Wir haben den Prozess vom Züchter bis zum Käufer an allen Fronten optimiert. Jetzt ist es an der Zeit, dieses einzigartige Know-how in digitale Anwendungen zu übersetzen. Da Datenanwendungen eine so wichtige Rolle spielen, haben wir uns für die Zusammenarbeit mit Xebia entschieden, den besten Spezialisten in diesem Bereich, erklärt er.

Floriday ist ein Beispiel für eine digitale Anwendung. Es handelt sich um eine Handelsplattform, die Angebot und Nachfrage für Blumenzucht weltweit zusammenbringt. Es handelt sich um eine offene Plattform, die es Royal FloraHolland sowie Dritten ermöglicht, Dienstleistungen und Kanäle hinzuzufügen. Die Priorität von Royal FloraHolland liegt bei den Züchtern, so Wilting. Die größte Stärke der Floriday-Plattform ist, dass sie Käufern von Blumenprodukten Zugang zum globalen Markt bietet.

Gespräche mit Kollegen, Züchtern und Käufern führen oft zu neuen Projekten. Wir lernen, dass wir bestehende Prozesse verbessern können, indem wir sie genauer oder weniger zeitaufwändig machen, erklärt er. Diese Gespräche führen oft auch zu neuen Anwendungen.

Eine weitere Quelle für Projekte kommt vom Data Science Team, da es eine andere Perspektive auf das Geschäft hat. Die Bilderkennung für Produktfotos ist ein Beispiel dafür. In Zusammenarbeit mit Xebia nutzen sie ihre umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von Anwendungen für andere Unternehmen, um neue Ideen für Royal FloraHolland zu entwickeln.

Entwicklung von datengesteuerten Anwendungen

Das Digitale Gewächshaus hat eine Reihe von Kernprojekten in der Entwicklung. Dazu gehören neben einer Big-Data-Plattform auch Deep-Learning-Anwendungen zur Verbesserung der Fotoqualität, aktuelle Berichte, die einen Einblick in die optimale und stabile Preisgestaltung geben, sowie Empfehlungsprogramme auf der Floriday-Plattform.

Foto-Qualitätsprüfung

Royal FloraHolland verwendet Produktfotos in seinem Floriday-Katalog und zunehmend auch für seine Blumenauktionen. Aus diesem Grund sind qualitativ hochwertige Produktfotos auf dem Markt immer wichtiger geworden. Um die Qualität eines Fotos automatisch zu bestimmen und den Züchtern Verbesserungsvorschläge zu machen, hat Xebia eine Deep-Learning-Anwendung entwickelt, die verschiedene Merkmale zur Bewertung von Fotos in Echtzeit verwendet.

Die Merkmale, die ein Foto hochwertig machen, sind je nach Produktkategorie unterschiedlich. Manchmal ist ein weißer Hintergrund unerlässlich. In anderen Fällen muss ein Größenmaßstab auf dem Foto zu sehen sein. Die Bilderkennungssoftware identifiziert diese verschiedenen Elemente und empfiehlt dem Züchter mögliche Verbesserungen.

Die Anwendung sorgt für eine reibungslose Versorgung mit qualitativ hochwertigen Fotos, die sofort sowohl für die Auktion als auch für den Online-Produktkatalog verwendet werden können.

Unser Ziel ist es, diese Arten von Anwendungen aus dem Floriday-Ökosystem in Zukunft als APIs verfügbar zu machen. Dritte können dann ihre eigenen Anwendungen mit dieser Technologie entwickeln. Es ist wie eine virtuelle Fotokabine für die Erstellung hochwertiger Bilder von Blumenprodukten", erklärt Wilting.

Xebia nutzte TensorFlow, den Deep-Learning-Algorithmus von Google, um die Anwendung zu entwickeln, und die Fotobibliothek des Marktplatzes, um das restliche Training des Modells durchzuführen."

Optimale und stabile Preisgestaltung

Für Royal FloraHolland ist es wichtig, faire und stabile Preise für floristische Produkte festzulegen. Fair für die Züchter und Kunden und stabil, um eine realistische Preiserwartung zu gewährleisten. Die optimale und stabile Preisberichterstattung ist ein gutes Beispiel für ein Datenprojekt, das darauf abzielt, einen bereits bestehenden Prozess zu verbessern.

Nach einem internen Treffen mit verschiedenen Interessengruppen stellte sich heraus, dass es einige Verbesserungsmöglichkeiten für die Berichterstattung gab. Das Data Science Team hat die Anzahl der Datenpunkte drastisch erhöht und den statistischen Algorithmus neu entwickelt, so Wilting. Die neue Anwendung gibt nun automatisch Einblick in das aktuelle Preisniveau pro Tag und die Entwicklungen in allen Produktgruppen.

Es gibt detaillierte Informationen für jede Produktgruppe und alle Produkte, die darunter fallen. Neben den saisonalen Einflüssen und dem optimalen Preisniveau bietet die Anwendung auch einen Einblick in die Preisstabilität. Die Anwendung betrachtet die Abweichung über die letzten zwanzig Tage sowie den Trend. Der optimale Preis wird anhand der Abweichung von der Trendlinie auf der Grundlage einer Benchmark ermittelt.

Das Handelsministerium nutzt die Erkenntnisse, um seine Dienstleistungen zu verbessern. Zum Beispiel informieren sie den Markt über Preisentwicklungen oder erkennen veränderte Marktbedingungen in einem früheren Stadium, so dass Spezialisten die Ursache herausfinden können. Im Falle einer Preisinstabilität versucht die Handelsabteilung, die Ursache mithilfe ihrer Markterfahrung zu ermitteln. Es könnte z.B. sein, dass eine Versorgungsleitung vorübergehend nicht verfügbar ist oder dass die Qualität eines Produkts uneinheitlich ist.

Kluge Empfehlungen

Floriday nutzt moderne Technologien, um Käufern und Züchtern die Suche so einfach wie möglich zu machen. Die Plattform bietet zum Beispiel eine intelligente Suche auf der Basis von Elastic. Royal FloraHolland entwickelt derzeit auch einen Algorithmus auf einem Sparkcluster in AWS, der auf der Grundlage des Suchverhaltens des Benutzers Empfehlungen für andere interessante Produkte ausspricht.

Wolke

Die richtige Technologie ist die Grundlage für schnelle Ergebnisse.

Wir verwenden vorhandene Funktionen und Bausteine, wann immer es möglich ist", so Wilting. Es wäre eine Verschwendung von Zeit und Mühe, das Rad neu zu erfinden.

Royal FloraHolland macht ausgiebig Gebrauch von Cloud-Diensten. Neben dem bereits erwähnten TensorFlow von Google und dem Spark-Cluster auf AWS laufen auch die Self-Service-BI-Plattform und die Big Data-Plattform in der Cloud - auf Azure bzw. AWS.

Wir gehen davon aus, dass in Zukunft die gesamte IT innerhalb des Unternehmens in der Cloud sein wird, fügte Wilting hinzu. Nicht nur die Modelle, die wir in Produktion nehmen, sondern auch die Altsysteme.

Eine weitere Amazon-Kundengeschichte

Amazon Web Services (AWS) hat eine Kundengeschichte mit Royal FloraHolland und Xebia aufgezeichnet: Anwendungsfall Xebia nutzt maschinelles Lernen auf AWS, um die Praktiken von Royal FloraHolland weiterzuentwickeln