Universität von Amsterdam

Übersicht

Bei Palmyra glauben wir, dass Technologie Lieferketten transformieren kann, während sie lokale Gemeinschaften stärkt. Dieser Glaube steht im Mittelpunkt unserer Arbeit mit Nature’s Nectar in Sambia, einer nachhaltigen Imkerei-Initiative, die sich auf Transparenz, regulatorische Compliance und messbare soziale Auswirkungen konzentriert.

Unterstützt von Palmyra Pro, unserer Plattform für Rückverfolgbarkeit und Compliance, erfasst das Projekt, wer Honig produziert, erntet und verarbeitet—und sorgt so für Authentizität, Transparenz und Vertrauen, während es wirtschaftliche Chancen für lokale Imker fördert.

Im Jahr 2025 haben wir diese Initiative durch eine formelle Zusammenarbeit mit BSc Business Analytics-Studierenden der Universität von Amsterdam weitergeführt, indem wir eine reale Datenherausforderung auf Basis der Rückverfolgbarkeitsdaten von Palmyra Pro gestartet haben.

Von Rückverfolgbarkeit zu Intelligenz

Diese Zusammenarbeit ging über akademische Forschung hinaus. Sie wurde als realweltliche Analyse-Initiative konzipiert, um tiefere Einblicke aus lebendigen Lieferkettendaten zu gewinnen und das nachhaltige Waldmanagement sowie die Honigproduktion zu stärken.

Mit einem Reverse-Mentoring-Ansatz wendeten die Studierenden fortgeschrittene Analysemethoden auf die Datensätze von Palmyra Pro an—und gingen über traditionelle ESG-Berichterstattung hinaus, um sich auf Risikovorhersage, Optimierung und Entscheidungsunterstützungsintelligenz zu konzentrieren.

Ihrem frischen Blickwinkel half, neue Möglichkeiten zur Optimierung der Abläufe, zur Vergrößerung der Wirkung und zur Verbesserung der Resilienz in der Lieferkette zu entdecken.

Analytische Methoden & Erkenntnisse

Das Projekt wendete eine breite Palette fortgeschrittener Analysetechniken an, darunter:

• Räumliche und Korrelationsanalysen, die Daten zum Waldverlust mit der Platzierung von Bienenstöcken kombinieren, um die Beziehung zwischen Walddegradation und Imkerei-Aktivitäten zu bewerten.

• Zufallswaldregression mit SHAP (Shapley Additive Explanations), um die wichtigsten Variablen zu identifizieren, die den Honigertrag beeinflussen.

• Rasterbasierte räumliche Analyse, um unerforschte Zonen, die sich für die Erweiterung von Bienenstöcken und die Integration neuer Landwirte eignen, herauszustellen.

• SARIMAX-Zeitsereienmodelle, um die Klimaauswirkungen auf die Honigproduktion vorherzusagen, mit einer Genauigkeit von 73–90 %.

• Regulierte Regressionsmodelle (Ridge & Lasso), um signifikante Klimavariablen und Frühwarnsignale für ein adaptives Management zu identifizieren (≈90 % Genauigkeit).

• Spline-Regression und Cluster-Modelle, angewendet auf demografische und transaktionale Daten, die Erträge mit ~60 % Testgenauigkeit vorhersagen und Landwirte in vier klare Produzentenprofile segmentieren.

Auswirkungen & Ergebnisse

• Verbessertes Verständnis dafür, wie Klima, Waldbedingungen und die Platzierung von Bienenstöcken den Honigertrag beeinflussen

• Datengetriebene Anleitung für nachhaltige Bienenstock-Erweiterungen und die Integration von Landwirten

• Verbesserte Entscheidungsinstrumente für ein adaptives Wald- und Produktionsmanagement

• Die Leistungsfähigkeit der Palmyra Pro-Daten über die Compliance hinaus demonstriert—in prädiktive und Optimierungsintelligenz

Am wichtigsten ist, dass die Zusammenarbeit den Wert der Arbeit mit motivierten, qualifizierten Studierenden bekräftigte:
Die Ergebnisse waren so stark, dass Palmyra letztendlich einen der Projektteilnehmer eingestellt hat.

Projektdetails

• Kooperationspartner: Palmyra

• Akademischer Partner: Universität von Amsterdam

• Programm: BSc Business Analytics

• Jahr: 2025

• Projektmitglieder:
  Deniz Cayci · Gergana Ivanova · My Ngoc Nguyen · Abhinav Bharat Prem