Stellapps machte die Milchsammelstelle zu einer Dateninfrastruktur für Landwirte

Indiens Milchwirtschaft ist riesig, aber fragmentiert: Viele Kleinbauern verkaufen über lokale Sammelstellen. Der IIT Madras Research Park beschreibt Stellapps, 2011 gegründet, als ein von IITM inkubiertes Startup, das die Milchlieferkette mit IoT, maschinellem Lernen und Datenanalyse durchgängig digitalisiert.

Der kluge Schachzug bestand darin, die Milchsammlung selbst zur Datenschicht zu machen. Stellapps zufolge erfasst die SmartMoo-Plattform Daten aus Melksystemen, am Tier getragenen Sensoren, Kühlgeräten und Peripheriegeräten der Milchannahme und übermittelt Analysen an die Beteiligten über einfache und intelligente Mobilgeräte. Das Produkt smartCC synchronisiert Daten von Milchanalysatoren, Waagen, Kühlung und Zahlungen an Sammel- und Kühlzentren.

Die Produktseite nennt 865 smartCC-Installationen, 59.000 registrierte Agenten in Sammelzentren, einen annualisierten Milchdurchfluss von 600 Millionen Litern und ermöglichte jährliche Agentenzahlungen in Höhe von 215 Millionen US-Dollar. Mathematica beschrieb separat eine Evaluierung der Gates Foundation zu Stellapps' Technologie, Beratungs- und Finanzdienstleistungen für Kleinbauern in Uttar Pradesh.

Die Sammelstelle mit Messinstrumenten ausstatten

Milchqualität, -menge und -zeitpunkt sind objektive Signale, die bereits heute das Einkommen der Landwirte bestimmen.

Sensoren an Sammelstellen funktionieren auch dann, wenn Landwirte kein Smartphone besitzen.

Echtzeit-Qualitätsdaten verringern Streitigkeiten zwischen Landwirten, Agenten und Molkereien.

Zahlungs- und Produktionshistorien werden zu Grundlagen für Kredite, Versicherungen und Beratungsdienste.

Um eine fragmentierte Lieferkette zu digitalisieren, sollte man nicht mit einer App für Landwirte beginnen, sondern den vertrauenswürdigen Transaktionspunkt mit Messinstrumenten ausstatten, an dem der Wert bereits gemessen wird.

Stellapps expandierte von der Milchannahme in Kühlkettenüberwachung, am Vieh getragene Sensoren, Beratung für landwirtschaftliche Betriebe sowie Zahlungs- und Fintech-Dienstleistungen. Das Projekt von Mathematica für 2020–2023 war darauf ausgelegt, zu testen, ob das Modell die Produktivität und die Lebensgrundlagen von Kleinbauern verbesserte, insbesondere für Bäuerinnen.