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Vom Einzelprodukt zum Managementsystem

Daten als Innovationstreiber in der Landtechnik

Die digital unterstützte Landtechnik ist bereits im Ackerbau angekommen: Selbstlenkende Traktoren, Applikationstechniken mit variabler Dosierung für Dünge- und Pflanzenschutzmittel sowie automatische Ertragskartierungen beim Mähdrescher sind Beispiele hierfür. Auch in der Tierproduktion unterstützen schon längst Melkroboter, Sensoren, Datenbanken und diverse digitale Hilfsgeräte den Landwirt.

Die nächste Entwicklungsstufe der Digitalisierung der Landwirtschaft ist das „Digital Farming“ oder auch „Farming 4.0“. Kennzeichnend ist deren durchgängige interne und externe informationstechnische Vernetzung bisher isolierter Einzelsysteme des landwirtschaftlichen Betriebes. In der zunehmenden Vernetzung geht die Interaktion zwischen Maschinen weit über die Datenermittlung über den ISOBUS-Standard hinaus, es entstehen sehr komplexe Produktionssysteme. Mobile Telekommunikation und internetbasierte Portale ermöglichen die Vernetzung von Maschinen und sind die Voraussetzung dafür, Digital Farming im Betrieb nutzen zu können.

Digital Farming bedeutet allerdings nicht, dass mit den digitalen Möglichkeiten alle Prozesse vollautomatisch wie in einer Fabrikhalle ablaufen, denn Landwirtschaft ist nicht gleich Industrie. Das liegt daran, dass in der industriellen Produktion in Gebäuden und Hallen an jedem Tag des Jahres dieselben Produktionsbedingungen herrschen. Die Landwirte hingegen arbeiten unter Freilandbedingungen mit einer großen Abhängigkeit vom Wetter. Wechselnde, sich gegenseitig beeinflussende und zufällige Variablen prägen den landwirtschaftlichen Produktionsprozess. Deshalb wird auch in Zukunft der Landwirt mit seiner Erfahrung unverzichtbar sein. Er muss korrigierend eingreifen oder zwischen Varianten entscheiden, die eventuell ein digitales System ihm anbietet.

Instrumente des Digital Farming: Cloudcomputing, Big Data und Maschine-Maschine Kommunikation

Bei Digital Farming stehen wir am Anfang der Entwicklungen. Neue Komponenten wie die Maschine-Maschine-Kommunikation (Internet of Things), die einfache Datenspeicherung (Cloudcomputing), die umfangreiche Datenanalyse (Big-Data) und die autonomen Maschinen (Roboter) sind die Instrumente des Digital Farming um neue Optimierungspotenziale zu erschließen, sei es hinsichtlich des Betriebsmitteleinsatzes, des Maschineneinsatzes oder hinsichtlich der Dokumentation.

So kann Digital Farming Techniken des Precision Farming verbessern: Die Teilschlagtechnik scheitert heute häufig daran, dass sich bei den bisher verfügbaren Verfahren des Precision Farming die Informationsmenge nicht mehr manuell bewältigen lässt. Hinzu kommt, dass beispielsweise die Dosiermenge des Düngers, basierend nur auf einem Parameter, verändert wird, obwohl häufig mehrere Parameter berücksichtigt werden müssten. Diese Defizite lassen sich aber zukünftig beheben, wenn karten- und sensorbasierte Systeme stärker verschmelzen und automatisiert in Echtzeit arbeiten. Dann werden immer mehrere relevante Parameter - kartiert oder aktuell gemessen - berücksichtigt. Dies könnte eine neue Lösung sein, der Teilschlagtechnik des Precision Farming zum Durchbruch zu verhelfen.

Basis des Fortschrittes ist die Erfassung von Bewirtschaftungs- und Maschinendaten über das „Internet of Things“ und das Nutzen von Auswertungsroutinen. Umfangreiche Datenmengen in Kombination mit daraus generierten Informationen werden automatisiert gesammelt: Maschinenposition und –status, zusätzlich berechnete Prozesskennzahlen, die die Maschinenüberwachung ermöglichen, unbegrenzte Speicherung der Datenhistorie als Basis für die Optimierung von Bestandesführung, automatische Dokumentation der durchgeführten Maßnahmen etc. Die erfassten Daten ermöglichen die Analysen der Maschineneinsatzzeiten, Wende- und Wegezeiten etc. und ermöglichen die Optimierung der Prozesse. Der Nutzen für Hersteller liegt bspw. in der Erstellung von Maschineneinsatzprofilen und Lastkollektiven für die Wartung und Diagnose und in der Unterstützung von Service und Vertrieb. Vorteile für Landwirte bestehen darin, mit Maschinen-Einsatzprofilen die Arbeitswirtschaft zu verbessern und Produktionsmaßnahmen in der elektronischen Ackerschlagkartei zu dokumentieren.

Big Data – Hoffnungsträger für die Prozessoptimierung

Big Data bringt neue Analysemöglichkeiten durch betriebseigene und betriebsübergreifende Nutzung erfasster Daten. Dabei erlauben regionale Datenpools die Analyse regional geprägter Informationen wie etwa der Bestandesführung, des Sortenverhaltens, des Wirkstoffeinsatzes oder des Anwendungszeitpunktes. Diese Analyse könnte dem einzelnen Betriebsleiter enorm helfen, da unmittelbar nicht nur die Erfahrung des Einzelnen verfügbar ist, sondern die Erfahrungen vieler Kollegen mit ähnlichen Problemen derselben Region. Landwirte aus derselben Region könnten für bestimmte Kulturen Informationen gemeinsam auf einer Plattform freigeben und nutzen. Dabei könnten auch andere Dienstleister auf Wunsch der Landwirte die Daten zusammenfassend analysieren und die optimierten Maßnahmen daraus schlag- und sogar teilschlagspezifisch empfehlen.

Digitale Landwirtschaft spielt auch im Ökolandbau eine zunehmend wichtige Rolle, da hier die aktuelle Kenntnis über Bestandesentwicklung und Feldbedingungen zu besseren Produktionsergebnissen führt. Es wäre auch eine enge Kombination aus Ökolandbau und Robotik vorstellbar, da autonome Maschinen neue Möglichkeiten eröffnen, um insgesamt die Biologisierung mit erhöhter Ressourceneffizienz und Biodiversität zu fördern. Sie können mittels Sensorik den Boden nach Bedarf lockern, die Samen äußerst schonend und gleichmäßig in den Boden einbringen und die Kulturpflanzen während der Vegetation pflegen und ertrags- und qualitätsrelevante Vegetation entfernen. Die Teilschlagtechnik ist auch hier sinnvoll für Bodenbearbeitung, Sätechnik und Nährstoffapplikation. Betriebsmittel werden auf ein Minimum reduziert und sowohl hohe Erträge und Qualitäten, als auch eine hohe Nachhaltigkeit und Umweltschonung werden erreicht.

Datensicherheit und -schutz als auch Transparenz der Nutzung müssen integraler Bestandteil der Anwendungen des Digital Farming sein

Bei der Nutzung von digital vernetzten Systemen in der Landwirtschaft hat der Datenschutz eine hohe Priorität. Die standortspezifischen Betriebs- und Geschäftsdaten dürfen nur genutzt werden, wenn sie der Landwirt autorisiert. Denn die Daten aus der Landwirtschaft sind handelbare Wirtschaftsgüter geworden und weisen einen erheblichen kommerziellen Wert auf. Wenn Geschäftsmodelle genutzt werden, muss der Landwirt als Dateneigner ökonomisch beteiligt und die Geschäftsvorgänge müssen transparent dokumentiert werden.

Es gibt momentan eine wachsende Sensibilität bei politisch Verantwortlichen bezüglich Datenschutzregeln, da die Sicherheit der Lebensmittelproduktion in Zukunft stärker von digital vernetzten Systemen abhängig sein wird. Dies macht Hacker- und Cyberangriffe gefährlich. Dass die Landwirtschaft durch das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) zu den sogenannten ‘kritischen Infrastrukturen‘ gerechnet wird, unterstreicht die Relevanz des Themas.

Autor: Prof. Dr. Hans W. Griepentrog, Universität Hohenheim