HortiCube: Linked Data voor de voedsel- en sierteeltindustrie

Bedrijven in de voedselindustrie willen graag weten waar hun producten terecht komen en welke wensen lokale klanten hebben. Met deze kennis kunnen ze hun productie en omzet verbeteren. Telers en handelaren spelen graag in op trends om hun aanbod af te stemmen op de vraag.

Aan elkaar verbinden

In de voedselketen en sierteeltketen werken veel verschillende partijen wereldwijd om producten te telen, produceren, distribueren, verkopen en consumeren. Iedere partij houdt zijn eigen informatie bij die maar beperkt zichtbaar is voor andere partijen in de keten.

De HortiCube pakt dit probleem aan door toegang te geven tot een combinatie van databronnen in de voedselketen en de sierteeltketen. Horticube verenigt data van de ketenpartijen zoals productiedata, voorraden, import- en export-transacties, en koppelt deze met openbare data zoals weerinformatie

Zo verbindt de HortiCube data van de World Apple and Pear Association (WAPA) over productie, productievoorspelling en voorraden van landen in Europa en enkele daarbuiten tussen 2010 en 2018. Ook koppelt de HortiCube de statistieken van de Food and Agriculture Association (FAO) van de Verenigde Naties met productiegegevens van alle voedselproducten van alle landen in de wereld vanaf jaren 70 tot en met 2016.

Linked Data

Linked Data speelt een belangrijke rol in het combineren van deze verspreide gegevenscollecties. De HortiCube gebruikt OWL om een Common Horticultural Model (ontologie) te beschrijven met daarin de termen uit de voedselen sierteeltketens zoals ‘import’, ‘export’, ‘productie’, ‘voorraad’, ‘omzet’ en ‘afzet’. De WAPA- en FAO-databronnen zijn met RDF gepresenteerd als Linked Databronnen die ontsloten worden via een SPARQL-endpoint.

De CHM combineert deze databronnen en vertaalt tussen de productnamen en productcodes van de verschillende databronnen. Een rule-reasoner in de

Gebruik

HortiCube maakt het mogelijk om een gebruikers vraag op te splitsen in deelvragen die aan de individuele databronnen worden gesteld en die de deelantwoorden weer combineert in een totaalantwoord. De rule-reasoner bevraagt ook gegevensbronnen die niet als Linked Data beschikbaar zijn. Een voorbeeld is de Comtrade-database van de Verenigde Naties die als REST-API bevraagd kan worden. De rule-reasoner kan gebruik maken van ‘forward-ruling’ en ‘backward-ruling’ om de vragen te beantwoorden en data te combineren.

De HortiCube is ontwikkeld als prototype binnen het kennisproject BigTU. De Horticube is als prototype live sinds 2017 en wordt naar verwachting in 2019 in productie genomen. TNO en Wageningen UR werken nu samen met sectorpartijen zoals GroenteFruitHuis, FrugiCom en Q-ray om HortiCube klaar te maken voor productie.

Het nut

De belangrijkste ervaring met de HortiCube is dat een ontologie helpt om de gebruiker af te schermen van de complexiteit van verspreide gegevensverzamelingen.

Het opstellen van de CHM-ontologie en de vertaling van productclassificaties is intensief werk dat veel tijd kost. Dit moet vanaf het begin met de juiste domeinexperts worden aangepakt.

De HortiCube laat zien dat Linked Data een oplossing biedt waar het samenbrengen van verspreide databronnen in één centrale data store geen optie is. Een Linked Data-oplossing vereist wel een goede samenwerking tussen domeinexperts, ontologie-engineers en software-engineers.