Precision Farming: Wie smarte Prozesse die Landwirtschaft verändern

Digitales Business

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Datum 29.08.2022
Lesezeit 7 Min.

Precision Farming: Wie smarte Prozesse die Landwirtschaft verändern

Beim Thema Industrie 4.0 wird viel über Fabrikhallen mit Industrierobotern oder Drohnen in der Logistik gesprochen. Doch auch andere Branchen entdecken zunehmend das gewaltige Potenzial der Digitalisierung: Mit Precision Farming gewinnt die Landwirtschaft an Effizienz und spart zugleich Ressourcen. Das nutzt auch dem Klima und der Umwelt.

Längst haben auch auf dem Acker und im Stall moderne Produktionsmethoden und -technologien Einzug gehalten. Innovative Familienbetriebe organisieren sich heute nach den Prinzipien des Precision Farming. Sie setzen auf Agilität und komplexe Datenmodelle, um auch in einem herausfordernden wirtschaftlichen Umfeld gegenüber größeren Anbietern wettbewerbsfähig zu bleiben und geschickt Marktlücken zu besetzen.

Die immer strengeren Grenzwerte des Gesetzgebers  für Düngemitteleinsatz, Lärm und andere Emissionen treiben Modernisierung und Digitalisierung zusätzlich voran. Der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften bringt ein zusätzliches Momentum in diese Entwicklung.

Weitere externe Effekte wie der jährliche Rückgang der weltweiten Agrarflachen um zehn Millionen Hektar bei gleichzeitigem Anwachsen der Weltbevölkerung und steigende Energiepreise kommen hinzu. Entsprechend technisiert sind viele Betriebe und Arbeitsmittel in der Landwirtschaft daher schon heute.

Exemplarisch belegt dies ein Vergleich mit der Autoindustrie: Bereits im Jahr 2015 wurden rund 30 Prozent der Wertschöpfung bei Landmaschinen mit Software, Elektronik und Sensorik erwirtschaftet. Zur selben Zeit lag der Anteil in der Automobilindustrie bei gerade einmal einem Drittel dieses Wertes. So arbeiten viele Erntemaschinen heute GPS-gestützt und funktionieren teilautonom. Der Schritt zum vollautonomen Einsatz auf der Ackerfläche ist nicht mehr weit, sobald der Gesetzgeber hier den entsprechenden Rahmen schafft.

Analog zum Begriff Industrie 4.0, der seinen Namen von der aktuell vierten industriellen Revolution ableitet und die Digitalisierung der Industrie beschreibt, ist daher auch immer häufiger von der Landwirtschaft 4.0 die Rede, wenn es um die Digitalisierung im Agrarsektor geht.

 

Precision Farming: Das Wichtigste im Überblick

Was ist Precision Farming?

Precision Farming oder Precision Agriculture (auf Englisch: Präzise Landwirtschaft) ist ein Konzept der modernen Landwirtschaft. Es arbeitet datengestützt und nutzt digitale Technologien, Prozesse und Managementmethoden, um Maschinenstunden und Arbeitskraft, aber auch andere Ressourcen wie Wasser oder Dünge- und Pflanzenschutzmittel möglichst sparsam und schonend einzusetzen.

Werkzeuge des Precision Farming sind beispielsweise GPS-geführte Erntemaschinen und Drohnen, die Nutzflächen aus der Luft abfilmen, um das Pflanzenwachstum zu kontrollieren oder die Böden genauer zu kartieren. Aber auch die automatisierte Tierbeobachtung auf der Weide ist Teil des Precision Farming.

Die GPS- und sensorgestützte Automatisierung von Arbeitsschritten entlastet Mitarbeitende bei monotonen oder besonders anstrengenden Arbeiten. Gleichzeitig erhöht sich die Präzision allgemein – etwa bei der punktgenauen Gabe von Dünge- oder Pflanzenschutzmitteln.

 

Video: Youtube / Die Elektro- und Digitalindustrie

 

So unterscheidet sich Precision Farming von Smart Farming und Digital Farming

Eng mit dem Precision Farming verbunden ist das Smart Farming oder e-Farming (auf Englisch: intelligente, elektronisch gestützte Landwirtschaft). Smart Farming beschreibt das vernetzte Sammeln von möglichst vielen Informationen sowie deren anschließende Auswertung und Nutzung im landwirtschaftlichen Betrieb. Hierfür werden Sensoren und Aktoren im landwirtschaftlichen Betrieb über das Internet of Things miteinander vernetzt und deren erfasste Daten zentral innerhalb des Betriebes gesammelt und ausgewertet.

Dabei arbeitet das Smart Farming mit sehr großen, verknüpften Datenmengen. Die Bandbreite der Quellen reicht von Satellitendaten und hochauflösenden, dreidimensionalen Bodenkarten bis hin zu wissenschaftliche Datenbanken von Forschungsinstituten, etwa über das Wachstumsverhalten bestimmter Pflanzenarten auf bestimmten Böden.

Aber auch langjährige Ertragskarten oder mittels künstlicher Intelligenz (KI) erstellte Projektionen für die optimale Nutzung landwirtschaftlicher Flächen bis hinunter zur einzelnen Pflanze kommen hier zum Einsatz. Dabei werden häufig Karten unterschiedlicher Herkunft übereinandergelegt („Map-Overlay-Verfahren“), um neue Informationen für den Einsatz im Precision Farming zu gewinnen.

Digital Farming als weitere Entwicklungsstufe

Digital Farming bezeichnet eine konzeptionelle Weiterentwicklung des Smart Farmings. Hier steht das Teilen alle relevanten Daten entlang der gesamten Produktionskette mit Lieferanten und Auftragnehmern im Fokus, um Abläufe besser zu vernetzen und für alle Beteiligten Ressourcen zu sparen. Gibt es beispielsweise in einer Region witterungsbedingte Verzögerungen im Reifeprozess, werden Mähdrescher und andere Erntemaschinen frühzeitig an andere Einsatzorte dirigiert.

So kann ein Lohnunternehmen beispielsweise seine Maschinen und sein Personal zielgenauer allokieren oder Meiereien und Mühlen Aufträge schneller und verzögerungsfrei abarbeiten. Das datengestützte Digital Farming wird daher auch mit Big Data Analytics in der Industrie verglichen.

Die Überschneidungen zwischen den drei Begriffen sind fließend. Daher werden sie häufig verwechselt oder auch irrtümlich gleichgesetzt.

 

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Vorteile und Nachteile von Precision Farming

Landwirtschaftliche Betriebe profitieren sehr unterschiedlich vom Precision Farming. Nicht für jedes Einsatzgebiet und jeden Betrieb gibt es bereits die passenden Technologien. Viele sind noch in der Entwicklung. Außerdem ist die Migration mit Kosten verbunden. Daher ist die individuelle Abwägung von Vor- und Nachteilen besonders wichtig.

Die Vorteile von Precision Farming

  • Einsparungen bei Ressourcen durch den sehr zielgenauen Einsatz von Arbeitskraft, Maschinen, Betriebsstoffen sowie Düngemitteln und Pflanzenschutzmitteln
  • Geringere Standzeiten für Maschinen und bessere Auslastung von Maschinenringen
  • Weniger Emissionen und weniger Einträge in die Umwelt durch effizientere und schonendere Landwirtschaft
  • Höhere Qualität vieler Lebensmittel, zum Beispiel durch geringere
  • Höhere Erlöse für landwirtschaftliche Betriebe durch Ertragssteigerungen und Einsparungen beim Ressourceneinsatz
  • Bessere Planbarkeit von wirtschaftlichen Entscheidungen über Betriebserweiterungen oder Erntefolgen dank besserer Sicht auf die dafür notwendigen Daten
  • Höhere Resilienz der Betriebe gegenüber äußeren Effekten wie Kostensteigerungen bei Betriebsstoffen, Arbeitskräftemangel oder schwankenden Abnahmepreisen seitens des Groß- und Einzelhandels
  • Entwicklung neuer Nischen und Geschäftsfelder, die besonders für innovative Kleinbetriebe interessante Marktchancen bieten

Nachteile des Precision Farming

  • Hohe Anfangsinvestitionen in Maschinen und Geräte sowie laufenden Kosten für Wartung und Reparaturen
  • Kosten für den Erwerb der notwendigen fachlichen Qualifikationen oder für den Zukauf externen Fachwissens
  • Bindung der Betriebe an einzelne Technologie-Anbieter
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Voraussetzungen für die Landwirtschaft 4.0

Ähnlich wie die smarte Fabrik in der Industrie 4.0 lebt auch die digitale Landwirtschaft 4.0 von der elektronischen Vernetzung aller ihrer Prozesse, Geräte und Maschinen sowie der permanenten Gewinnung und Weiterverarbeitung von betriebsbezogenen Informationen. Voraussetzungen für Landwirtschaft 4.0 sind daher:

Leistungsfähige Datennetze

Schnelle Breitbandanschlüsse vernetzen den einzelnen Betrieb mit seinen Dienstleister:inen, Lieferant:innen und Kund:innen. Leistungsfähige IoT-Datennetze integrieren innerbetrieblich alle nicht ortsfesten Maschinen, beispielsweise per 5G-Mobilfunk oder ein eigenes 5G-Campusnetz. Im Nahbereich ergänzen Funktechnologien wie beispielsweise WLAN, NFC oder Bluetooth die Verknüpfung und schließen Lücken. Precision Farming vernetzt nicht nur die betriebliche Infrastruktur, sondern koppelt sie zusätzlich auch mit externen Datenquellen. Über Cloud-Speicher stehen die Daten auch anderen Nutzer:innen zur Verfügung. Beispielsweise Forschungsinstitute, die die Ergebnisse nutzen, um neues Saatgut oder effizientere Düngemethoden zu erforschen. Oder es erheben Betriebe innerhalb einer Region automatisiert Wetterinformationen und stellen sich diese gegenseitig über die Cloud in Echtzeit zur Verfügung.

Automatisierte Abstimmungsprozesse

Sowohl betriebsintern als auch in der Kommunikation mit Dienstleister:innen und Kund:innen sind Prozesse aufeinander abgestimmt. Per Machine-to-Machine-Kommunikation organisiert sich beispielsweise der Mähdrescher im Ernteeinsatz Transportkapazitäten für die Leerung seines Korntanks. Genauso kommuniziert ein Feuchte- oder Temperatursensor im Gewächshaus direkt mit der automatischen Bewässerungsanlage oder den Stellmotoren der Dachfenster und sorgt so für ein optimales Mikroklima.

Digitale Modellierung

Umfassende Datenmodelle des gesamten Betriebes und seiner Abläufe werden zur Basis des betriebswirtschaftlichen Handelns. Hierzu gehören retrospektive Informationen wie langfristige und möglichst fein granulierte Ernteergebnisse der einzelnen Felder, Weinberge oder sogar Teile von Anbauflächen. Ebenso sammelt Precision Farming prospektive Informationen, etwa zur erwarteten Entwicklung der Erträge unter Berücksichtigung klimatischer Veränderungen. So entsteht ein digitaler Zwilling des gesamten Betriebes einschließlich aller dort ablaufenden Prozesse. Diesen digitalen Zwilling kann der Betrieb auch für Simulationen nutzen, um etwa Verfahren zu optimieren oder Entscheidungen über den Kauf zusätzlicher Maschinen faktenbasiert zu treffen.

 

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Anwendungsfälle: Precision Farming – Beispiele aus der Praxis

Von der Milchviehhaltung über den Getreideanbau bis hin zu Gemüsekultur und Weinbau: Schon in vielen Sektoren der Landwirtschaft gibt es marktreife Lösungen für das Precision Farming. Bei einigen fehlen noch die gesetzlichen Normen als letzter Schritt vor dem Markstart, andere sind schon länger im Einsatz. Hier einige Beispiele:

Smartes Düngen in der Präzisionslandwirtschaft

Seit 2017 schreibt der Gesetzgeber in Deutschland die sogenannte Düngebedarfsermittlung für landwirtschaftliche Nutzflächen vor. Hierbei müssen die Betriebe für jeden einzelne Anbaufläche –   – oder jede Bewirtschaftungseinheit den Bedarf an Phosphat und Stickstoff ermitteln und alle Düngungen des Jahres hierauf abstimmen. Die erlaubten Düngemittelmengen hängen hier ab von:

  • dem aktuellen Stickstoffvorrat des Bodens
  • den Erträgen aus dem Vorjahr
  • den dort bisher angebauten Vorfrüchten
  • der im vergangenen Jahr eingesetzten Düngermenge.

Precision Farming verknüpft diese Daten per Software, ermittelt hieraus die optimale Düngermenge und sendet das Ergebnis anschließend per Funk an den Düngestreuer hinter dem Traktor. Beim Einsatz auf der Fläche erhält das Gerät zusätzlich GPS- und Bewegungsdaten vom Traktor. Hersteller wie John Deere bieten mit dem Starfire 3000 GPS-Dome entsprechende Lösungen an.

Über eine sogenannte Real-Time-Kinematik erreichen die Empfänger eine Positionierungsgenauigkeit von 0,2 bis 0,75m in der Bewegung. Fährt das Fahrzeug beim Wenden über eine bereits als gedüngt markierte Teilfläche oder über einen benachbarten Feldweg, schaltet sich der Düngerstreuer ab. Diese Technik nennt sich Geofencing mit virtuellen GPS-Zäunen.

Während des Düngens misst der Streuer permanent die Fließfähigkeit des Düngegranulats. Verändert sich dieser Wert, justiert das System die Streueinheit entsprechend nach, sodass in Summe immer die geplante Gramm-Menge an Stickstoff oder Phosphat auf dem Schlag landet.

 

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Narrowband-IoT und LTE-M: Konnektivität im IoT-Umfeld

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Smart Farming: Beispiele aus der Robotik bereits im Einsatz

Viele Tätigkeiten in der Landwirtschaft, bei denen es auf Erfahrung und Fingerspitzengefühl ankommt, galten lange Zeit als nicht automatisierbar.

Inzwischen haben Sensorik, Mustererkennung und Mechanik in der Robotik große Fortschritte gemacht. So hat die Firma Harvest CROO Robotics aus Florida 2022 einen selbstfahrenden, sechzehnarmigen Roboter vorgestellt, der Erdbeeren schonend ernten kann. Seine Optik ist mit einer künstlichen Intelligenz verknüpft, sodass die Maschine im laufenden Betrieb ihre Erkennungsalgorithmen für reife Erdbeeren stetig verbessert.

Bereits seit einigen Jahren ist der ECO Shuttle von Hersteller Wasserbauer in der Viehhaltung im Einsatz. Der selbstfahrende Fütterroboter fräst das Tierfutter von einem befahrbaren Silo ab, wo es in den Transporttank des Roboters eingeblasen wird. Anschließend bringt dieser es direkt in die Stallung, wo er es verteilt. Rund 200 Großvieheinheiten kann die Anlage versorgen. Damit wenden sich diese und vergleichbare Geräte anderer Hersteller vor allem an kleine und mittlere landwirtschaftliche Betriebe, die sich durch entsprechende Robotik von zeitraubenden, täglich anstehenden Tätigkeiten entlasten wollen.

Noch mehr Automatisierung bieten Systeme wie die Misch- und Futterroboter des niederländischen Herstellers Lely. Die Robotik bereitet für jede Tiergruppe die passende Futtermischung aus mehreren Futterdepots und verbringt diese anschließend per Induktionsschleife geführt zum jeweiligen Futtertisch.

Durch den Einsatz von Fütterungsrobotern können Betriebe die Fütterungsintervalle herabsetzen. Die Elektronik erkennt, wann neues Futter benötigt wird. Wo in der manuellen Tierfütterung zwei tägliche Fütterungen realisierbar sind, schafft der Roboter bis zu elf Touren. Ergebnis: Die Tiere nehmen kleinere Mengen pro Fütterung auf, haben dadurch weniger Fütterungsstress. Krankheiten wie subklinische Pansenazidose durch den schnellen Verzehr großer Futtermengen sind rückläufig. Zugleich gibt es seltener Rangkämpfe unter den Rindern aufgrund von Fressneid.

Das britische Agritech-Startup Small Robot Company (SRC) arbeitet im Feldversuch mit einem Gespann aus mehreren Agrarrobotern. Ein Fahrzeug untersucht per Kamera den kompletten Schlag auf Unkräuter, eine zweite Maschine nutzt diese Daten, um das Unkraut anschließend per Stromstoß zu vernichten. Ein dritter Roboter, der bisher noch in der Entwicklung ist, soll auf diesen Flächen anschließend neue Sämereien setzen.

 

Noch arbeitet der Prototyp mit einer Relaisstation in einem Begleitfahrzeug, wo leistungsfähige Computer für die KI-Berechnungen an Bord sind. Mittelfristig soll das System autonom agieren und nur noch aus Drohne und Feldroboter bestehen.

 

Digitaler Weinberg: Lückenlose Überwachung für bessere Ernten

Auch im Weinberg hat die Digitalisierung Einzug gehalten, etwa im Markgräfischen Badischen Weinhaus. Das Unternehmen hat zusammen mit SAP und der sine qua non GmbH einen Weinberg elektronisch vernetzt und mit eigener Sensorik ausgestattet. Die Technik ermittelt an mehreren Punkten im Weinberg Parameter zu Vegetation, Umgebungsdaten und klimatischen Unterschieden zwischen Sonnen- und Schattenseite oder der Höhenlage. Der Betrieb erhält diese Daten über eine App und kann auf dieser Basis alle Entscheidungen zu Düngungen, Pflanzenschutzmitteleinsatz oder dem besten Zeitpunkt für die Lese treffen.

Auch im digitalen Weinberg ist das Ziel, alle Sensoren und Maschinen per Funk zu verbinden, zum Beispiel per Narrowband-IoT.

 

Fazit: Was bringt Smart Agriculture?

Der Nutzen, den Precision Farming und Smart Agriculture für die Betriebe, aber auch für den Schutz von Ressourcen bringt, ist enorm. Ein hoher Kosten- und Wettbewerbsdruck, verschärfte Umwelt- und Emissionsauflagen, steigende Energiepreise und der allgemeine Arbeitskräftemangel stellen landwirtschaftliche Betriebe vor wachsende Herausforderungen.

Gerade Kleinbetriebe sind hiervon überproportional betroffen, weil sie häufig unterhalb der Rentabilitätsschwelle arbeiten. Oft fehlen auch Jungbäuerinnen und Jungbauern, die diese Betriebe übernehmen könnten und über die Mittel für oft anstehende Modernisierungen verfügen.

Hinzu kommt ein allgemein wachsender administrativer Aufwand, der gerade in Kleinbetrieben viel Zeit in Anspruch nimmt, etwa für die lückenlose Erfassung ausgebrachter Düngermengen. Auch muss heute bei allen Lebens- und Futtermitteln die Rückverfolgbarkeit auf allen Ebenen durch durchgehende Protokollierung gewährleistet sein. Dazu betrifft Produktion, Ernte, Transport, sowie Ein- und Auslagerung bis hin zum Verkauf der erzeugten Waren.

Genau hier setzt die Digitalisierung der Landwirtschaft an, indem sie hilft, Kosten zu senken, Dokumentation und Protokollierung zu automatisieren, viele Tätigkeiten zu mechanisieren und zugleich die die Auswirkungen auf die Umwelt und das ökologische Gleichgewicht zu verringern. Die Landesgesellschaft BIOPRO Baden-Württemberg sieht daher in der Digitalisierung die Chance „Ökologie und Ökonomie zu versöhnen.”

 

Beispielsweise das Bundesministerium für Landwirtschaft und Ernährung will deshalb mit seinem Bundesprogramm Digitalisierung in der Landwirtschaft Entwicklungen vorantreiben, um so „die Chancen einer Landwirtschaft 4.0 konsequent zu nutzen.”

 

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Precision Farming in der Übersicht

  • Precision Farming setzt auf ressourcenschonende, vernetzte Technologien in der Landwirtschaft.
  • Der besonders präzise Einsatz von Düngemitteln, Arbeitszeit und Betriebsstoffen schont Ressourcen.
  • Viele Hersteller bieten bereits fertige Systeme an, beispielsweise Fütterungs- und Agrarroboter.
  • Die digitale Vernetzung per IoT und Narrowband-IoT schafft die notwendige Funk-Infrastruktur für die Landwirtschaft 4.0.

 

Wie denken Sie über Precision Farming und welche Chancen sehen Sie darin für die Landwirtschaft? Schreiben Sie uns Ihre Meinung dazu oder berichten Sie uns von Ihren eigenen Erfahrungen in den Kommentaren.

 


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