Branche

Digitale Kennzeichnung und Datenmanagement für die Landwirtschaft

EU-Vorschriften schreiben maschinenlesbare digitale Kennzeichnungen für Pflanzenschutzmittel vor. Statische PDFs erfüllen die Anforderungen nicht mehr. Data Graphs ist die gewählte Technologie für die AgriGuide-Initiative von CropLife Europe und liefert konforme, GS1-kompatible, maschinenlesbare Kennzeichnungen in grossem Massstab über 27 EU-Mitgliedstaaten und 25 Sprachen hinweg.

Vertrauen führender AgriTech-Organisationen
SyngentaCropLife EuropeCortevaAgriGuide
Die Kontextebene

Die fehlende Ebene in Ihrem Ökosystem für landwirtschaftliche Produktdaten

Hersteller von Pflanzenschutzmitteln bewegen sich in einem der komplexesten regulatorischen Umfelder der Welt. Ein einziges Pflanzenschutzmittel kann in verschiedenen EU-Mitgliedstaaten unterschiedliche zugelassene Anwendungen haben, unterschiedliche Aufwandmengen für unterschiedliche Kulturen, unterschiedliche Sicherheitsanforderungen für unterschiedliche Anwenderkategorien und unterschiedliche Kennzeichnungsformate, die von unterschiedlichen nationalen Behörden vorgeschrieben werden. Diese Daten liegen verteilt über Registrierungsdatenbanken, F&E-Systeme, regulatorische Einreichungen und veraltete PDF-Dokumente, in manchen Fällen über Jahrzehnte angesammelter Produkthistorie hinweg. Diese Daten manuell zu verwalten ist der Status quo. Es ist auch der Grund, warum Probleme mit der Genauigkeit digitaler Kennzeichnungen fortbestehen, warum Aktualisierungen von Kennzeichnungen Wochen statt Stunden dauern und warum Compliance-Teams unverhältnismässig viel Zeit mit dem Abgleich von Daten verbringen.

Data Graphs liefert das Rückgrat für Referenzdaten, das all dies verbindet. Formulierungsdaten aus der F&E, registrierte Anwendungen aus nationalen Zulassungsdatenbanken, Tabellen zur guten landwirtschaftlichen Praxis, Anwendersicherheitsanforderungen und Kennzeichnungsinhalte sind alle in einem einzigen verwalteten Wissensgraphen verbunden. Wenn sich die Zulassung eines Produkts in einem Markt ändert, aktualisiert sich der Kennzeichnungsinhalt automatisch. Wenn eine neue Kulturregistrierung hinzugefügt wird, wird sie ohne manuelle Neueingabe in die Kennzeichnung übernommen. KI-gestützte Arbeitsabläufe helfen Teams, strukturierte Daten aus veralteten PDFs zu extrahieren, und verwandeln so jahrzehntelange unstrukturierte Dokumentation in eine maschinenlesbare, abfragbare Produktwissensbasis. Das Ergebnis ist eine maschinenlesbare, regulierungskonforme Kennzeichnungsausgabe in einem Massstab und mit einer Geschwindigkeit, die kein manueller Prozess erreichen kann.

So hilft Data Graphs dabei
Erstellung digitaler Kennzeichnungen
Erstellen Sie maschinenlesbare Kennzeichnungen, die dem komplexen Datenmodell von AgriGuide entsprechen und direkt in die zentrale Plattform veröffentlicht werden können.
Vorgelagerte F&E-Integration
Verbinden Sie Formulierungsdaten, GAP-Tabellen und regulatorische Zulassungen zu einer einzigen Datenlieferkette von der F&E bis zum Markt.
KI-gestützte Arbeitsabläufe
Der integrierte KI-Chatbot ist ein Experte für das AgriGuide-Datenmodell und hilft Teams, komplexe Kennzeichnungsstrukturen in natürlicher Sprache zu navigieren.
Portfolio-Analysen
Echtzeit-Transparenz über die Qualität der Kennzeichnungsdaten, Abdeckungslücken und regulatorische Übereinstimmung über Ihr gesamtes Produktportfolio hinweg.
AgriGuide-Direktveröffentlichung
Veröffentlichen Sie Kennzeichnungen direkt aus Data Graphs in AgriGuide. Keine manuelle Neueingabe, keine Export-/Importzyklen.
Mehrere Länder, mehrere Sprachen
Unterstützung für 27 EU-Mitgliedstaaten und 25 Sprachen innerhalb eines einheitlichen, FAIR-konformen Datenmodells.
In Aktion erleben
01

Veröffentlichen Sie eine konforme digitale Kennzeichnung in Stunden, nicht in Wochen

Beim derzeitigen Verfahren der meisten Hersteller von Pflanzenschutzmitteln umfasst die Aktualisierung einer Kennzeichnung (das Hinzufügen einer neuen Kulturregistrierung, die Berücksichtigung einer geänderten Sicherheitsanforderung oder die Einarbeitung einer neuen Formulierung) das Abrufen von Daten aus mehreren Systemen, das Bearbeiten eines Dokuments, die Prüfung durch mehrere regulatorische und kommerzielle Stakeholder und die erneute Veröffentlichung in jedem betroffenen Markt. Für ein Portfolio mit Hunderten von Produkten über 27 EU-Mitgliedstaaten läuft dieser Prozess kontinuierlich und verbraucht erhebliche Ressourcen. Mit Data Graphs ist die Kennzeichnung kein Dokument. Sie ist ein Satz von Datenbeziehungen im Graphen. Wenn sich eine Registrierung ändert, aktualisiert sich der Graph. Die Kennzeichnungsausgabe, maschinenlesbar, GS1-konform, für die AgriGuide-Plattform formatiert, wird automatisch neu generiert. Was ein mehrwöchiger redaktioneller und Validierungsprozess war, wird zu einer verwalteten, prüfbaren Datenaktualisierung.

02

Geben Sie Ihrem Team einen KI-Assistenten, der das gesamte AgriGuide-Datenmodell kennt

Das AgriGuide-Datenmodell ist umfangreich und komplex: registrierte Formulierungen, Tabellen zur guten landwirtschaftlichen Praxis, kulturspezifische Aufwandmengen, Anwenderkategorien, Pufferzonen und Umweltrisikobewertungen wirken alle auf eine Weise zusammen, die für einen menschlichen Experten schwer im Kopf zu behalten ist. Data Graphs enthält einen integrierten KI-Assistenten, der ein Experte für das AgriGuide-Schema und die in Ihre Plattforminstanz geladenen Produktdaten ist. Teams für Regulatory Affairs können Fragen in natürlicher Sprache stellen, wie zum Beispiel "Welche unserer Produkte benötigen nach der jüngsten Zulassungsänderung eine Aktualisierung der Kennzeichnung in Frankreich?" oder "Was sind die aktuellen GAP-Anforderungen für diesen Wirkstoff auf Winterweizen in Deutschland?", und erhalten genaue, mit Quellen belegte Antworten aus dem verwalteten Produktwissensgraphen, ohne mehrere Datenbanken manuell durchsuchen zu müssen.

03

Verbinden Sie vorgelagerte Produktdaten mit der nachgelagerten Kennzeichnungsausgabe, ein einziges Mal

Die Datenlieferkette für eine digitale Kennzeichnung beginnt in der F&E, durchläuft Regulatory Affairs, wird von kommerziellen und Marketingteams angereichert und mündet in die Veröffentlichung auf der AgriGuide-Plattform. Bei den meisten Herstellern wird diese Kette durch eine Reihe von Übergaben zwischen Menschen, Systemen und Dateiformaten verwaltet. Data Graphs ersetzt diese Kette durch einen verbundenen Graphen: F&E-Formulierungsdaten, regulatorische Zulassungsdatensätze, GAP-Tabellen und Kennzeichnungsinhalte sind alle als Knoten und Beziehungen in einem einzigen Wissensmodell verbunden. Jedes Team arbeitet in seiner Fachdomäne; die Verbindungen zwischen den Fachdomänen werden automatisch vom Graphen gepflegt. Die nachgelagerte Kennzeichnungsausgabe wird immer aus dem aktuellen Stand der vorgelagerten Daten abgeleitet. Es gibt keinen manuellen Abgleichschritt, kein Risiko, dass eine Kennzeichnung einen veralteten Zulassungsstatus widerspiegelt, und keine Abhängigkeit von einem einzelnen Experten, der weiss, wo alle Daten liegen.

So greift alles ineinander

“Data Graphs hat massgeblich dazu beigetragen, AgriGuide zu einem Erfolg zu machen. Was heute flache elektronische Dokumente wie PDFs sind, wird nun in strukturierte Datenprodukte umgewandelt, die dazu beitragen können, ein sichereres, grüneres und widerstandsfähigeres Lebensmittelsystem in der gesamten EU zu ermöglichen.”

Ressourcen

Sehen Sie, wie Data Graphs die digitale Kennzeichnung für die europäische Landwirtschaft ermöglicht.

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