Smarte Bauern

Das Internet der Dinge auf dem flachen Land

Landwirte sind fortschrittlich und experimentieren mit IoT-Technologien, Robotern und Drohnen.

In Zukunft hat die dicksten Kartoffeln nur noch der smarte Landwirt, der seinen Betrieb mit Sensorik, Cloud und IoT-Technik aufrüstet. Denn interessanterweise ist das Internet der Dinge in der Landtechnik schon recht weit fortgeschritten. Das beste Beispiel dafür ist das 1913 gegründete Traditionsunternehmen Claas. Es ist bekannt für seine Mähdrescher, bietet aber inzwischen ein ganzes Portfolio an landwirtschaftlicher Technologie an.

Vernetzte Traktoren, Kühe und Spargelfelder

„Claas hat sehr früh angefangen, seine Traktoren zu Smart Products auszubauen,“ sagt Digitalberater Bernhard Steimel. Dazu gehören etwa mit dem Internet verbundene Bordcomputer, die Fahrdaten, Angaben über die bearbeiteten Flächen und ähnliches nutzen. Dadurch können einerseits alle Erntemengen vom Landwirt jederzeit kontrolliert werden, andererseits ist eine präzise Steuerung der Fahrzeuge möglich. So werden Ladewagen genau dann zu den Mähdreschern geleitet, wenn der entsprechende Füllstand erreicht ist. Die Entwicklung geht bis hin zu GPS-gesteuerten Assistenzsystemen, mit deren Hilfe mehrere Mähdrescher zentimetergenau nebeneinander fahren und mit höchster Effizienz ernten.

Diese Entwicklung ist für Bernhard Steimel die konsequente Umsetzung des Konzepts der Smart Services und beispielhaft für die deutsche Wirtschaft: „Class war in dieser Hinsicht ein Vorreiter und hat schon ganz zu Anfang der Diskussion über Industrie 4.0 gehandelt und komplett auf Vernetzung und das Internet der Dinge gesetzt.“ Der gesamte Komplex der cloud-basierten Landwirtschafts-IT ganze läuft unter dem Stichwort „Precision Farming“ und erstreckt sich nicht nur auf den ohnehin schon extrem Anbau von Getreide.

Microsoft hat eine Anwendung entwickelt, die Kühe mit IoT-Halsbändern ausstattet. Die Kleingeräte zeichnen das Verhalten der Tiere mit Bewegungssensoren und Mikrofonen auf und senden ihre Daten an eine Cloud-Anwendung, die auf Azure läuft. Mit diesen Daten können die Landwirte eine ganze Reihe von Daten zur Gesundheit der Tiere ermitteln. Besonders wichtig für Landwirte mit Zuchtvieh ist der genaue Beginn der Brunst, der bei Kühen nur gut zwölf Stunden dauert. Auch Daten zum Wiederkäuen, der Länge der Geburt eines Kalbes und vieles mehr können die Überwachungs-Halsbänder ermitteln. Angezeigt wird dem Landwirt das Ergebnis der Datenanalyse auf einer Smartphone-App, sodass er auch unterwegs immer genau informiert ist.

Was bei Kühen geht, geht auch bei Pflanzen, beispielsweise Spargel und Erdbeeren. Hier ist es für die Landwirte wichtig, die genaue Temperatur und Luftfeuchtigkeit auf dem Acker feststellen zu können. Beide Pflanzenarten sind empfindlich, stimmen die Werte nicht, so drohen Ernteausfälle. Das Bosch-Startup Deepfield Robotics hat sich dieses Problems angenommen und für jede Feldfrucht eine eigene Monitoring-Lösung vorgestellt. Das Prinzip ist einfach: Überall auf dem Feld werden akkubetriebene Sensoren verteilt, die Bodendaten ermitteln und an ein Gateway übertragen. Anschließend landen die Daten in der Bosch-Cloud und werden auf einer Smartphone-App grafisch dargestellt.

Gurkenernte und was Roboter sonst noch können

Diese Anwendungen für Farming 4.0 sind typische IoT-Lösungen: Sie nutzen Sensorik, um Daten zu ermitteln, verarbeiten sie in der Cloud und machen sie so zur Grundlage von Entscheidungen. So können die Landwirte im ersten Fall sehr präzise die Besamung ihrer Kühe planen und im zweiten Beispiel wissen Spargelbauern genau, wann sie die Folie zur Temperaturregelung auf dem Spargeldamm umdrehen müssen. Diese Kombination aus Sensorik und Analytik ist relativ leicht zu implementieren sind und bereits heute verfügbar.

Ein weiteres großes Ziel der Landwirtschaftstechnologie ist der Ernteroboter für „schwierige“ Feldfrüchte, beispielsweise Gurken. Das ist bisher ein Knochenjob für Saisonarbeiter, die im Erntewagen über das Feld geschoben werden und in Bauchlage pflücken. Doch Roboter müssen die Früchte erst einmal sehen können, ein Fall für die KI-Disziplin Computer Vision. Das Problem dabei: Gurken sind grün und können leicht mit den Blättern verwechselt werden. Außerdem ist ein großer Teil nicht auf den ersten Blick sichtbar, da sie vom Grünzeug abgedeckt werden. Und der Roboter muss die Gurke natürlich auch zielgenau greifen, ohne Matsch zu produzieren. Menschen kommen mit diesen Anforderungen sofort zurecht, der Roboter des Fraunhofer Instituts für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK ist noch längst nicht so weit und noch im Experimentierstadium.

Auch andere Roboter sind oft nur Pilotprojekte und keine funktionsfähigen landwirtschaftlichen Geräte. Beispielsweise gibt es Roboter für die Aussaat, das Beschneiden von Weinreben, das Bekämpfen von Schadinsekten, das Mähen von Heu und das Aufbereiten von Wiesen. In anderen Bereichen dagegen ist die Technik heute bereits alltäglich: Drohnen für die Kontrolle und Überwachung von größeren landwirtschaftlichen Anbaugebieten. Sie werden bereits in großer Zahl auf dem Markt angeboten, erfordern aber noch menschliche Drohnenpiloten. Der nächste Schritt sind dann autonome Drohnenschwärme, die Felder beobachten, Unkraut und Schädlinge identifizieren oder Daten ermitteln. Damit kann der smarte Landwirt gigantische Felder analysieren, ohne stundenlang über Land fahren zu müssen.

Bildquelle: Thinkstock

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