Industrielle Digitalisierung und IoT in der Landwirtschaft

Die Landwirtschaft in Deutschland bzw. Europa gehört zu den am tiefsten durchdrungenen Branchen in Sachen Optimierung und Effizienz: in wenigen Jahrzehnten konnten dank optimiertem Saatgut, Anbaumethoden und größeren Maschinen Erträge vervielfacht werden.
Die gängigen Methoden kommen jedoch an ihre Grenzen; insbesondere der Einsatz von chemischen Lösungen zur Ertragssteigerung wird in der bisherigen Form von Politik und Bürgern überwiegend nicht mehr akzeptiert.
Es ergeben sich aber enorme Potentiale in Sachen Prozesse, Erträge und Optimierungen, die über eine Digitalisierung erreicht werden können – egal ob für kleinere oder größere Höfe und Lohnunternehmer.

Benjamin Abt, Principal Consultant Development/ IoT bei Devoteam Alegri GmbH, erläutert in folgendem Fachartikel Szenarien.

Smart Farming


Die Digitalisierung der Landwirtschaft – auch Smart Farming oder Smart Agriculture genannt – steigert die Effizienz und verringert die Risiken. Smart Farming basiert auf Daten rund um den Hof, die Maschinen, Partnerunternehmen („Lohner“), Lieferanten, Versicherer und öffentlich zugängliche Informationen wie z.B. die Wettervorhersage. Grundziel ist auch hier: Kosten zu senken, Ertrag und Qualität erhöhen.

Use Case: Vernetzung von landwirtschaftlichen Flächen


Seit einigen Jahren gibt es immer mehr Hersteller von speziellen Geräten für die Vernetzung von landschaftlichen Flächen.
So bietet die Firmen allMeteo, Smart Elements, Pycno und weitere entsprechend Sensoren an, um die Vernetzung von Feldern, Äckern oder spezifisch einzelnen Pflanzen zu ermöglichen.
Diese Sensoren werden über die landwirtschaftlichen Anbauflächen verteilt, durch entsprechende Kommunikationskanäle wie LTE bzw. Wifi/Bluetooth mit Servern verbunden und liefern kontinuierlich und zuverlässig Daten wie die Bodenqualität, Wind, Feuchtigkeit, Temperatur und Sonneneinstrahlung.
Anhand dieser Informationen können zusammen mit individuellen Bodenproben die klimatischen Bedingungen dokumentiert werden, um anschließend das passende Saatgut für die digitalisierten Anbauflächen zu evaluieren bzw. die Fruchtfolge zu optimieren.
Sobald das Saatgut angebaut ist, liefern die entsprechenden Sensoren weiterhin Informationen, um auf den Wuchs des Saatgutes positiv einwirken zu können:

  • Optimierte Bewässerung, um Ausfall zu vermeiden und Ertrag zu erhöhen.
  • Spezifische Düngung, um Kosten zu vermeiden und Überdüngung auszuschließen.

Anhand von Wetterinformationen, die sich mit den gesammelten Daten verdichten lassen, können anschließend optimierte Erntezeitpunkte errechnet werden, sodass auch die Risiken von Sommergewittern verringert werden können. So lassen sich auch Ernteausfälle reduzieren.
Mit Hilfe von Drohnen, die sowohl ein Live-Streaming wie auch das Aufnehmen von Videos und Fotos unterstützen, ist es durch eine Video- bzw. Bildanalyse möglich, Ackerflächen zu überwachen, das Wachstum zu dokumentieren und zu steuern sowie Schäden z.B. durch Wild zu erkennen – auch autonom.

Use Case: Vernetzung von Gewächshäusern


Anders als auf freien Ackerflächen gibt es in Gewächshäusern in der Regel die Möglichkeit, die Umgebungseigenschaften wie Feuchtigkeit und Temperatur selbst regulieren zu können.
Doch auch hier gibt es für den Bedarf spezielle Geräte, die Luftqualität, Luftfeuchtigkeit, die Lichtintensität und vor allem auch das Lichtspektrum automatisch so steuern, dass sowohl für Blumen wie auch für Nutzpflanzen das Maximum an Blüte bzw. Ernte auf natürliche Art und Weise erreichen werden kann.
Anhand von Kamerabildern und künstlicher Intelligenz lassen sich hierbei auch die Wachstumsphasen dokumentieren und bei entsprechenden Phasenwechseln Empfehlungen für die Aufzucht erzeugen bzw. diese automatisiert umsetzen.

Use Case: Vernetzung von Viehbestand


Das Dokumentieren von tierbezogenen Informationen ist das A und O in der Viehhaltung.
Begonnen bei den Stammdaten jedes Tieres über die Aktionen am Tier selbst bis hin zur Überwachung jedes einzelnen Tieres: dank IoT ist dies kein Problem mehr.
Spezielle Geräte, die jedes einzelne Tier bei sich trägt, dokumentieren den spezifisch „tierischen Alltag“. Diese Daten ermöglichen es, das Verhalten zu analysieren und so Auffälligkeiten schneller zu entdecken, um evtl. Krankheiten oder andere Beschwerden schneller, effizienter und gesünder lindern zu können.

Use Case: Vernetzung von Maschinen


Seit Jahren erleichtern die vielen elektronisch gesammelten Informationen eines Fahrzeugs oder eines Anhängers bzw. einer Landmaschine die tägliche Arbeit: sie helfen dabei, die Spur der Maschine zu halten, die Route auf dem Acker zu optimieren, die Telemetrie der Maschine zu erfassen oder auch Schlagdaten zu erstellen.
Durch intelligente, individuelle Kombination ergeben sich neue Potentiale, um den Betrieb zu optimieren, die Effizienz zu steigern und Echtzeitdaten wie auch historische Daten für die Analyse zu erzeugen.

Azure IoT
Azure bietet mit der integrierten IoT-Cloud-Plattform eine hochflexible und leistungsstarke Kommunikationsplattform, um jegliche kommunikationsfähige Geräte, Sensoren und Informationen zu digitalisieren und für Analytics verfügbar zu machen – egal ob im Maschinenbau, im Energiesektor oder in der Landwirtschaft.
Zusätzlich bietet Azure mit dem Azure IoT Edge eine Möglichkeit, dass Informationen und Daten bereits auf der Nutzerseite verarbeitet werden können, bevor diese in die Cloud übertragen werden.
Der Azure IoT Edge agiert dabei als sogenannter Cloud-Gateway und stellt dabei eine Software-Plattform zur Verfügung, die sowohl auf Linux- wie auch auf Windows-Geräten funktioniert und dabei höchst erweiterbar ist.
Die Erweiterbarkeit basiert dabei auf sogenannten Modulen: jedes Modul (z.B. Modul „Wetter“ ) hat dabei eine spezifische Aufgabe, um so die maximale Flexibilität und Wiederverwendbarkeit zu erreichen.
Die Sensoren und Aktoren müssen auf diese Art und Weise nicht direkt mit der Cloud verbunden werden, sondern kommunizieren mit dem lokal installierten Cloud-Gateway: dem Azure IoT Edge.
Dieser Gateway sammelt also Informationen aller Sensoren, komprimiert, filtert und selektiert dabei die Datenpakete, die anschließend in die Cloud übertragen werden sollen.
Auf diese Art und Weise spart man eine Vielzahl von Kosten, da nicht jeder Sensor mit einer teuren Kommunikationseinheit wie einer SIM-Karte ausgestattet werden muss, sondern auf kostengünstigere Übertragungswege gesetzt werden kann.
Zusätzlich werden nicht alle Daten in die Cloud übertragen, was insbesondere dem spezifischen Datenschutz entgegen kommt, Übertragungsmenge einspart und die Latenz der Datenübertragung verringert.

Digitalisierung
Die Digitalisierung ist also in allen Bereichen der Landwirtschaft möglich, egal ob Kleinbauer, Lohnunternehmer oder Großunternehmer – egal ob Viehhaltung, Ackerbau, Stromerzeugung durch Biogas oder Weinanbau.
Die Landwirtschaft hat in allen Bereichen und in allen Größen enorme Potentiale, die sich dank der Digitalisierung realisieren lassen.

Falls Sie mehr über IoT, Azure und Digitalisierung erfahren möchten, kontaktieren Sie uns gerne!

Zum Autor: Benjamin Abt ist Principal Consultant Development/ IoT bei Devoteam Alegri GmbH und MVP für Developer Technologies sowie Microsoft Azure. Er ist immer up to date bei Software Trends, engagiert in Communities sowie als Speaker auf Konferenzen und fokussiert sich auf C#, ASP.NET, .NET, Container, Serverless und die Azure Plattform, auch auf Angular on TypeScript.

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