28. Januar 2026 – IUNU und Priva haben heute eine Partnerschaft bekannt gegeben, die Klimadurchführungsdaten der Priva-One-Plattform mit kontinuierlichen, pflanzenbezogenen Erkenntnissen aus dem LUNA-AI-System von IUNU kombiniert. Ziel ist es, kommerziellen Gewächshausbetrieben weltweit verlässliche Ertragsprognosen und Vorhersagen zu liefern. Die Integration ist ab sofort für gemeinsame Kunden verfügbar und adressiert eine der größten operativen Herausforderungen der Branche: verlässliche wöchentliche Ertragsprognosen.
Was wirklich Schaden verursacht
„Was die Rentabilität tatsächlich beeinträchtigt, ist nicht eine kleine prozentuale Abweichung in der Prognose. Kleine Abweichungen lassen sich steuern“, sagt Adam Greenberg, CEO von IUNU. „Der eigentliche Schaden entsteht durch große Schwankungen. Unerwartete Erntespitzen oder -lücken werden oft zu spät erkannt, um Arbeitskräfte, Logistik oder kommerzielle Verpflichtungen noch anzupassen. Diese Partnerschaft liefert faktenbasierte Prognosen, die sich kontinuierlich an die reale Reaktion der Pflanzen anpassen.“
Nachweisliche Ergebnisse im kommerziellen Betrieb
Der Ansatz zeigt bereits messbare Ergebnisse in der Praxis. In einem mehr Hektar großen Hochdrahtbetrieb ging der Erzeuger zu Saisonbeginn von einer stabilen Klimastrategie und bewährten historischen Ertragsmodellen aus. Früh im Kulturverlauf zeigte sich jedoch eine subtile Beschleunigung des Fruchtansatzes in bestimmten Bereichen. Da das System kontinuierlich pflanzenbezogene Daten erfasst und direkt mit den tatsächlich umgesetzten Klimabedingungen verknüpft, wurde eine zukünftige Erntespitze fast drei Wochen früher erkannt als dies anhand von Erntedaten möglich gewesen wäre. So konnte das Betriebsteam frühzeitig Personalplanung, Absatzmengen und Logistik anpassen.
„Der Mehrwert lag nicht darin, die Endzahl früher zu kennen“, so der Erzeuger. „Der Mehrwert lag darin, Zeit zu gewinnen, um vor der Spitze reagieren zu können.“
Warum Ertragsprognosen mehrere Datenquellen benötigen
Zuverlässige Ertragsprognosen lassen sich nicht aus einer einzelnen Datenquelle ableiten. Ertragsergebnisse entstehen aus einem dynamischen Zusammenspiel von Klimadurchführung, Pflanzenverhalten, Arbeitsentscheidungen und Timing. Schwankungen der Außenstrahlung beeinflussen die Pflanzenentwicklung. Im Gewächshaus arbeitet die Klimaregelung dynamisch, während Erzeuger Sollwerte je nach Energiepreisen, Wetterprognosen und Kulturstadium anpassen. Auf Pflanzenebene wachsen einzelne Pflanzen unterschiedlich schnell, und verschiedene Bereiche reagieren unterschiedlich auf identische Bedingungen.
So liefert die Partnerschaft faktenbasierte Prognosen
Die Priva-One-Plattform bietet tiefe Einblicke in die tatsächliche Klimadurchführung – nicht in das Geplante, sondern in das, was im Gewächshaus wirklich passiert ist. Das LUNA-AI-System von IUNU ergänzt dies durch kontinuierliche pflanzenbezogene Erkenntnisse im großen Maßstab und erfasst reale Variabilität zwischen Pflanzen, Zonen und Bedingungen. Da dieser Lernprozess automatisiert und fortlaufend ist, lässt er sich über gesamte kommerzielle Betriebe skalieren, ohne zusätzlichen Arbeitsaufwand oder manuelle Kulturerfassung. Im Gegensatz zu Prognosesystemen, die auf historischen Sortenleistungen, Durchschnittswerten oder manuell erhobenen Daten basieren, lernt dieser Ansatz kontinuierlich aus der spezifischen Anlage, Genetik und umgesetzten Klimastrategie.
„Wenn Klimadurchführungsdaten und pflanzenbezogenes Lernen zusammengeführt werden, wird Prognose von erfahrungsbasiert zu faktenbasiert“, sagt Meiny Prins, CEO von Priva. „Das Modell passt sich an, sobald sich das Pflanzenverhalten ändert. Beschleunigt oder verlangsamt sich die Entwicklung, ändern sich Klimastrategien oder beeinflussen Arbeitseingriffe das Pflanzengleichgewicht, werden diese Effekte berücksichtigt, bevor sie zu kostspieligen Ertragsschwankungen führen.“
Rollierende Prognosen ermöglichen sichere Entscheidungen
Das integrierte System ermöglicht rollierende Ertragsprognosen für einen Zeitraum von ein bis acht Wochen, die sich kontinuierlich an veränderte Bedingungen anpassen. Dadurch wird Unsicherheit reduziert und Betrieben bleibt Zeit zum Handeln. Entscheidungen zu Klimastrategie, Personalplanung und Erntezeitpunkt können vorausschauend und fundiert getroffen werden. Die Ertragsprognose entwickelt sich so von einem rückblickenden Bericht zu einem Entscheidungswerkzeug, das hilft, kritische Situationen von vornherein zu vermeiden.
