De Amerikaanse akkerbouwer Steve Pitstick verzamelt sinds 1996 opbrengstgegevens en andere data. Die zet hij in om beter te presteren en meer te verdienen dan collega akkerbouwers.

Binnen het project Nationale Proeftuin Precisie Landbouw (NPPL) en zeker tijdens bijeenkomsten zoals de recente praktijkbijeenkomst, is data en met name het eigenaarschap daarvan een onderwerp dat gegarandeerd op tafel komt. Om te illustreren wat er op dat vlak in de Verenigde Staten speelt, gaf akkerbouwer Steve Pitstick er een presentatie. Samen met zijn zoon runt hij akkerbouwbedrijf Pitstick Farms in de plaats Maple Park, niet ver van Chicago (Illinois). Op 2.023 hectare kleigrond verbouwen ze 50/50 verdeeld korrelmais en sojabonen. Het gros van de grond wordt gehuurd via lange termijnhuurcontracten. Steve is tevens voorzitter van de Illinois Soybean Association en adviseert ook startups in de agrarische sector.

Eerst een sprint, dan een marathon

Pitstick omschrijft het zaaien op zijn bedrijf en in zijn regio als een sprint: “Wij zaaien zonder grondbewerking te doen om arbeid en kosten te besparen en om erosie zoveel mogelijk te voorkomen. We starten met zaaien zodra de vorst uit de grond is voor een zo lang mogelijk groeiseizoen. Ik wil zoveel mogelijk gewasgroei zien vóór de langste dag.” Gewasbeschermingsmiddelen worden zoveel mogelijk tijdens het zaaien toegediend. “De oogst zie ik als een marathon om uiteindelijk de hoogst mogelijke opbrengst te behalen.”

Om uit te vinden of die oogst in de buurt kwam van het opbrengstpotentieel van de gehuurde percelen, startte het bedrijf al in 1996 met het maken van opbrengstkaarten van korrelmais. “Dat was nog lang niet zo geavanceerd als nu maar het gaf ons tenminste een idee van de variatie in opbrengst. Voorheen hadden we daarvan werkelijk geen idee! Tegelijkertijd heb je aan alleen een opbrengstkaart niets. Daarom zijn we sinds 1996 zoveel mogelijk data gaan verzamelen. Inclusief gegevens over bodemverdichting en van de routing, de afgelegde weg, van de overlaadwagens. Dat was aanvankelijk erg tijdrovend want we analyseerden de data de eerste 10 jaar allemaal handmatig!” Vooral nadat het bedrijf in 2004-’05 investeerde in gps-stuurautomaten voor trekkers, nam de hoeveelheid gegenereerde data toe.

‘Data aan het werk zetten’

Rond het jaar 2000 deed Pitstick de eerste analyses van gewasopbrengsten met behulp van Premier Crop Systems. Dat is een nog altijd actief landbouwadviesbedrijf dat naar eigen zeggen telers wil helpen te excelleren door data bruikbaar te maken. Dat hadden net zo goed Pitsticks woorden kunnen zijn want dat is precies wat hij nastreeft op zijn bedrijf. “Ik wil alle beschikbare data voor mij laten werken om te kunnen beoordelen of en zo ja hoeveel geld ik verdien met gehuurd land. Zo kan ik die data ook echt te gelde maken.”

Een echte vogelvlucht nam de dataverzameling en -analyse nadat die zich tussen 2012 en 2015 verplaatste van de trekkers en machines naar de cloud. “Tot die tijd waren wij een groot boerenbedrijf met nog altijd ‘kleine’ data. Data die we vooral verzamelden en nog niet volledig tot waarde konden brengen.”

Pitstick Farms gebruikt sindsdien het Operations Centre van John Deere als centrale verzamel- en analyseplaats voor alle data. Over de mogelijke risico’s en privacyaspecten daarvan is hij zich ter dege bewust: “Daar moet je niet naïef over doen, we zijn er wel voorzichtig mee.”

Datacoöperatie Farmers Business Network

Op dezelfde wijze betracht Steve Pitstick het Amerikaanse Farmers Business Network (FBN, zie kader) waarvan Pitstick Farms sinds 2014 lid is. Dat is wellicht het beste te omschrijven als een private datacoöperatie voor maar niet eigendom van boeren. Het laatste half jaar was FBN veel in het nieuws omdat het mede dankzij die data zo waardevol was geworden dat een beursgang werd overwogen. Eind vorig jaar werd de waarde ervan geschat op $4 miljard ofwel omgerekend $100,000 per deelnemend boerenbedrijf!

Pitstick: “Door de groei en schaalgrootte kreeg FBN dankzij de hoeveelheid relevante data een informatievoorsprong op grote toeleveranciers en afnemers zoals BASF, Bayer, Bunge, Corteva en Cargill. De kwaliteit en kwantiteit van de data geeft ons als leden, als boeren, echt macht. Zo zijn we ook interessant voor fabrikanten om op grote schaal proeven te doen en nieuwe ontwikkelingen te testen waarvan we de resultaten kunnen onderbouwen met data. Mijn data wordt automatisch alleen maar nauwkeuriger doordat de machines die we gebruiken ook steeds nauwkeuriger en preciezer worden.”

Van gemiddelde boer naar één van de beste

Hij geeft aan veel beslissingen genomen te hebben op basis van de data binnen het FBN-platform. Als voorbeeld noemt hij rassenkeuze: “Op basis van informatie over bodemsoorten heb ik de meest geschikte hydride mais- en sojarassen kunnen selecteren. Dat heeft geresulteerd in hogere opbrengsten. Zowel qua product als financieel. Onze gemiddelde korrelmaisopbrengst steeg van 11 ton/ha in 1996 naar 15,5 ton/ha afgelopen jaar (+40%). En onze gemiddelde opbrengst van sojabonen steeg in die jaren van 3 ton/ha naar 4,6 ton/ha (+51%).” In de staat Illinois werd in 2022 volgens de Universiteit van Illinois gemiddeld 14,5 ton korrelmais (het hoogste ooit) en 4,3 ton sojabonen per hectare geoogst.

“Voorheen was ik een gemiddeld presterende akkerbouwer. Dankzij data ben ik uitgegroeid tot één van de beste. Tegelijkertijd zie ik dat de data verwaterd raken door het groeiende aantal FBN leden. Door de plannen voor een beursgang ben ik ook voorzichtiger geworden. Zorgen erover maak ik me daarentegen niet.”

Lees ook: Data-boer met eigen kluis zelf aan het roer