Prof. Dr. Hans W. Griepentrog

Institut für Agrartechnik, StuttgartVerfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion

Grundlagen, Chancen und Hürden autonomer FahrzeugeSmart Farming und Nachhaltigkeit – Chancen und Herausforderungen 4. Agroscope-Nachhaltigkeitstagung, Agroscope in Tänikon

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Wie sieht die Zukunft aus?

Source: thechinainvestors.com

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zukünftig

heute

GRUNDLAGEN –Agrartechnische Systeme, Definitionen

■ Mechanisierungist die Anwendung von Arbeitsmitteln (Werkzeug) zur Steigerung der Produktivität und Qualität(Steigerung der Produktivität)

■ Automatisierung (Automation)ist die mit Hilfe von Maschinen realisierte Übertragung von Arbeit vom Menschen auf Automaten(Reduzierung der Arbeitskosten)

■ Roboter und autonome Maschinen (Autonomik)sind komplexe, intelligente und flexible Systeme(Künstliche Helfer)

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GRUNDLAGEN –Warum Roboter?

■ Arbeitserleichterung in den Produktionsverfahren■ Steigerung der Ressourceneffizienz (Precision-Farming-Prinzip)■ Ertragssteigerung durch Optimierung der Wachstumsbedingungen■ Lebensmittelsicherheit (Food Safety)■ Mechanisierung passt sich der Natur an, nicht umgekehrt■ Geringere Investitionskosten durch skalierbare kleine Maschinen■ Vorteile für Ökonomie und Umwelt durch Minimierung von Betriebsmitteln

(Dünger & Pestizide)

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GRUNDLAGEN –Prozessparameter

■ Mechanisierung

■ Automatisierung

■ Robotik

Kapazität

Investition

Service-kosten

AufwandMittel

Arbeits-kosten

Flexibilität

Komplexität

Produkt-qualität

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GRUNDLAGEN –Robotik, Einteilung nach Einsatzbereiche

Umwelt

Strukturiert Unstrukturiert

Objekte

Strukturiert Industriefertigung Militär, Raumfahrt, Bergbau

Unstrukturiert Medizin Agrarbereich(Freiland)

Source: Bechar & Vigneault 2016

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GRUNDLAGEN –Produktionsbedingungen

■ Industrie 4.0□ Hochkomplex, aber Produktionsbedingungen konstant und steuerbar

(deterministisch)■ Landwirtschaft

□ Hochkomplex, aber Produktionsbedingungen nicht konstant und z.T. schwer vorhersehbar (nur teilweise deterministisch & hoher Anteil stochastisch)

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GRUNDLAGEN –Robotik, Niveau der Autonomie

ManuellFernsteuerung

100 %

HumanInteraction

Autonomy

100 %

0 % 0 %Autonom

deterministischAutonomreaktiv

Maschinensystem

50 % 50 %

Source: Granot 2001, modified

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GRUNDLAGEN –Sensorik, Systemevolution von Sensorsystemen

■ Data mining / big data / algorithmSource: Becker 2006

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CHANCEN –Potenziale, Precision Farming■ Konventionelle oder

traditionelle Verfahren

■ Precision Farming□ kartenbasiert

□ sensorbasiert

■ Einzelpflanzen-behandlung

SchlagEinheitliche Dosiermenge

Offline / TeilschlagVariable Dosierung

EinzelpflanzeIndividuelle Behandlung

Echtzeit / SpotVariable Dosierung

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CHANCEN –ROBOTIK, 3D-Rahmen Kartierung & Applikationen

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CHANCEN –Sensorik in Mais - LIDAR

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CHANCEN –ROBOTIK – Indiviuelle Pflanzenbehandlungen

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CHANCEN –Einzelpflanzenbehandlung, Effizienz, Micro-Sprayer

Source: Soegaard & Lund, 2006

Dosierung 1 [µg] pro UK-Pflanze UK-Dichte 100 [pro m2] =

1 [g/ha]

- Solanum nigrum- Two-leaf stage

Array matrixca. 10 x 10 cm

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Automatisiert

Automationsniveau

Manuell

CHANCEN –Welche Hürde bleibt?

Source: Parasuraman et al. 2000, modified

Smart Farming

Datenerfassung(Sensoren)

Information-Analyse

(Algorithmen)

Entscheidungs-unterschützung

(Human Support)

Ausführung(Applikation)

Automatisierte Funktion

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HÜRDEN –Vernetzung

■ Intern:□ Betrieb□ Prozesse□ Maschinen

■ Extern:□ Betrieb□ Geschäftspartner□ Internet

■ Bedingung:Gute Tele-Kommunikations-strukturen

Betrieb

KommerzielleDaten-Plattformern(z.B. Cloud)

Sensoren Schlagdaten-erfassung

Echtzeit-beurteilung

Betriebs-Datenbank

(FMIS)

EinhaltungStandards

Lohnunternehmer/Berater

Landwirtschafts-ministerium

Source: FutureFarm

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HÜRDEN –Vernetzung, zukünftiger Betrieb

Source: VDMA 2016 Landwirtschaft 4.0

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HÜRDEN –Datenschutz, Beispiel Ertragskartierung

■ Lohnunternehmer drischt für Landwirt Piepenbrink. Maschine ist mobil vernetzt mit Herstellerserver. Schlag- und Ertragsdaten werden erfasst.

■ Wem gehören die (Ertrags-)Daten?□ Dem Landmaschinenhersteller,

Betriebsdaten von Maschinen werden genutzt für Diagnose und Wartung.□ Dem Mähdrescherfahrer,

da personenbezogene Daten (‚Recht auf informationelle Selbstbestimmung‘)

□ Dem Landwirt,sein Betriebsgeheimnis, seine Betriebs- und Geschäftsdaten

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Alt

Wann?

FAZIT –Robotik, Systeme und Automationsniveau

Manuell Steuerung Adaptiv EntscheidungRegelung Assoziativ Planung

Betrieb

Produktions-prozess

Maschine

2017 2037?

Komplexität

Automationsniveau

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FAZIT –Autonome Fahrzeuge in der Landwirtschaft

■ Steigerung der Effizienz der Ressourcennutzung□ Effekte auf Umwelt, Ökonomie und Produktqualität (Food Safety)

■ Robotik wird kommen□ … zunächst insbesondere in Kombination mit den Sonderkulturen und

dem Ökolandbau

■ Der Landwirt bleibt trotz der Automation ein wichtiger Teil des Managementsystems□ … durch Automatisierung mehr Zeit für das Wesentliche

■ Hürden der Daten- & Informationsvernetzung□ Datensicherheit muss gegeben sein□ Datenschutz evtl. vom Gesetzgeber nachgebessert