Digitalisierung, Landwirtschaft 4.0 und Big Data in der ...€¦ · Starke Anlehnung an den Begriff...

ATH-Seminar WS 2016/2017

Digitalisierung, Landwirtschaft 4.0 und Big Data

in der Landwirtschaft

Dr. Martin Kunisch

Hohenheim, 30. Januar 2017



● Einführung

● Digitalisierung im gesellschaftlichen Kontext

● Digitalisierung in der Landwirtschaft

● Landwirtschaft 4.0

● Big Data

● Fazit und Denkanstöße

● Beitrag des KTBL

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Gliederung

3

Einführung



● Einführung




● Big Data



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Gliederung

6

Digitalisierung in unserer Gesellschaft

Frank Walter Steinmeier, FAZ, 4. November 2016

Eine tödliche Gefahr für unsere Gesellschaft

Einleitend nennt er drei große Trends als Grund für die

postfaktische Gesellschaft:

● Ein Gefühl des Überwältigtseins angesichts der

schieren Komplexität unserer vernetzten Welt.

● Die Schwierigkeit, die Zusammenhänge und Abwägungsprozesse

dieser zusammengerückten und dadurch noch widersprüchlicher

scheinenden Welt zu vermitteln.

● Die dramatisch veränderte Aneignung von Information und Wissen in

unserer digitalisierten Welt.

…und zum Schluss

● Demokratien brauchen aufgeklärte und streitbare Demokraten.

Bildung, gerade auch politische Bildung ist die beste Versicherung

gegen Manipulation und Manipulierbarkeit. 7


8


Aral Balkan, Zeit online, Wir sind alle Cyborgs

● Konzerne wie Google, Facebook besitzen unsere persönlichen Daten.

● Shoshana Zuboff (Harvard) nennt dies Überwachungskapitalismus.

● Technologien, die unsere mentalen Fähigkeiten erweitern, müssen als

Bestandteil unserer Persönlichkeit betrachtet werden.

● Dann wird Überwachung zu einer Verletzung der Menschenrechte.

● Edward Snowden hat gezeigt, dass auch Regierungen an unserer

Persönlichkeit interessiert sind.

● Technologische Lösungen sind Zero-Knowledge-Anwendungen, die ein

Minimum an Informationen an Dritte übermitteln.

● Für die Realisierung brauchen wir stärkere, bessere Demokratien.

Darüber hinaus lesenswert: Frank Schirrmacher, Jaron Lanier,

Juli Zeh, Ilija Trojanow, Martin Schulz 9




● Einführung




● Big Data



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Gliederung

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Digitalisierung in der Landwirtschaft

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16


Positionspapiere

● Bitkom Positionspapier Digitalisierung in der Landwirtschaft

vom 8. April 2016

● VDMA Position 15/2016 (Mai 2016) Landwirtschaft 4.0 – Verständnis,

Ziele und Handlungsbedarf aus Sicht der Landtechnikindustrie

● VDMA Position 16/2016: Überbetriebliches Datenmanagement

– Empfehlungen zu Datenschutz und -sicherheit

● Positionspapier der Innovationsinitiative des Leibniz-Forschungsver-

bundes „Nachhaltige Lebensmittelproduktion & gesunde Ernährung“

● Positionspapier des Präsidiums des DBV vom 13. September 2016

zu Landwirtschaft 4.0 – Chancen und Handlungsbedarf

20


Positionspapier VDMA

● Bekenntnis zur Vielfalt der Technologien

● Wahlfreiheit des Landwirts zur Nutzung und Auswahl der Technologien

BitKom

● Netzabdeckung

● Open Data, Verfügbarkeit und Infrastruktur

● Start-ups und Innovationsförderung

● Datensicherheit, Datenschutz und Transparenz

DBV

● Konkrete Forderungen21


22


Kooperationspartner und Mitveranstalter

Vortrag Kunisch, KTBL-Tage 2007



● Einführung




● Big Data



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Gliederung

Starke Anlehnung an den Begriff Industrie 4.0

● Ergebnis der High-Tech-Strategie 2020 der Bundesregierung aus 2010

● Start auf der Hannover-Messe 2013

● Zusammenschluss der Branchenverbände

Bitkom (Bundesverband Informationswirtschaft,

Telekomunikation und neue Medien)

VDMA (Verband deutscher Maschinen- und Anlagenbau)

ZVEI (Zentralverband Elektrotechnik und Elektroindustrie)

28

Landwirtschaft 4.0

Treiber von Landwirtschaft 4.0

● Zusammenschluss der Branchenverbände

Bitkom (Bundesverband Informationswirtschaft,

Telekomunikation und neue Medien)

VDMA (Verband deutscher Maschinen- und Anlagenbau)

DBV (Deutscher Bauernverband)

● BMEL-Gesprächsplattform Digitalisierung in der Landwirtschaft

(BMVI, BMWi, Bitkom, VDMA, DBV, DLG, DRV, TI, ATB, KTBL)

● BM Schmidt schafft eine Abteilung Ländlicher Raum im BMEL mit

einem Digitalisierungsbeauftragten für Landwirtschaft 4.0

Komponenten von Landwirtschaft 4.0

● Smart Farming

● Automatisierung und Robotik

● Fernerkundung 29

Landwirtschaft 4.0

Precision Farming, Smart Farming

● Sensoren am Tier (Verhalten, Körperfunktionen)

● Tieridentifikation, Einzeltiererkennung und -beobachtung

● Sortierschleusen

● Parallelfahrsysteme

● Ertragskartierung und N-Sensor

● Strip Till und Unterfußdüngung

● Unkrauterkennung

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Landwirtschaft 4.0

Automatisierung und Robotik

● Automatische Melksysteme (AMS)

● Fütterungsroboter

● Parallelfahrsysteme, Assistenten

● Elektronische Deichsel, Autonomes Fahren

● Telemetrie-Systeme

● Logistikkonzepte

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Landwirtschaft 4.0

Fernerkundung

Copernicus – Ein europäisches Erdbeobachtungssystem.

● Für die Landwirtschaft haben die 6 Sentinel-Satelliten besondere

Bedeutung, die von 2014 bis 2020 in Umlauf gebracht werden.

Sentinel 2a wurde am 23. Juni 2015 in Umlauf gebracht.

Sentinel 2b wurde am 25. April 2016 in den Orbit gebracht und

wird derzeit in Betrieb genommen.

● Sie liefern kontinuierlich Bilder

alle 5 Stunden, unabhängig von

Bewölkung und atmosphärischen

Störungen.

● Die Daten stehen Open Source

zur Verfügung.

32

Landwirtschaft 4.0

Precision Farming, Smart Farming

Automatisierung und Robotik

Fernerkundung

sind einzeln betrachtet eher Komponenten von Landwirtschaft 3.0.

Wenn diese Technologien auf der Datenebene

vernetzt werden, entsteht Landwirtschaft 4.0.

33

Landwirtschaft 4.0

Landwirtschaft 4.0

4.0 Ein System von Systemen

Anwendung der Wetterkarten

Bodenprobenanalyse

Wettervorhersage

Sensoren für Niederschlag, Luftfeuchtigkeit, Temperatur, Wind

Saatgutdatenbank

Pflanzenanalyse

Pflanzenschutztechnik mit Teilbreitenschaltung

Mähdrescher mit Ertragserfassung

Sämaschinen mit Mikronährstoffgabe

Wetterkarten

© F

oto

lia

-C

hristian S

chw

ier

Gesellschafts-system

§

Land-maschinen-

system

Bodendatenbank

Düngeranalyse

Rechtliche Rahmenbedingungen, QualitätssicherungRückverfolgbarkeit

Wetterdaten-system

Farm-management-

system

Labor-system

Düngeroptimierungs-anwendung

Pflanzensortenversuche

Saatgutoptimierungsanwendung

Düngetechnik mit Stickstoffsensor und Mengensteuerung

planen

ausführen

dokumen-tieren

erfassen

analysieren



● Einführung




● Big Data



37

Gliederung

Volume

● Einzelbetriebliche Aufzeichnungen aus dem ISOBUS oder aus dem

Stall liegen volumenmäßig noch nicht im Bereich von Big Data.

● Remote-Sensing-Daten

(Satellitenbilder, regelmäßige Aufnahmen von Drohnen)

● Daten von Telemetrie-Systemen mit vielen Maschinen

Variety

● Daten in vielen verschiedenen Formaten mit unterschiedlichem

Strukturierungsgrad

● Daten, die voneinander abhängen, aber nicht unmittelbar ineinander

überführt werden können (Bilder, Videos, Tondokumente, Text, E-Mail,

Weblogs, etc.)

● Aktuell in Social Media relevant, Chancen in der Landwirtschaft

denkbar, da sehr vielseitige Branche

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Big Data

Velocity

● Erkennung von Unkräutern bei der Überfahrt und darauf aufbauend

automatische Steuerung der Spritze

● Telemetrie-Plattformen, die ständig sekundengenau Daten von vielen

Maschinen (> 100) empfangen und verarbeiten

● Steuerung autonomer Fahrzeuge

Veracity

● Notwendigkeit, Daten zu verarbeiten, deren

Qualität

Präzision

Wahrheitsgehalt

nicht gesichert ist.

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Big Data

Datenverarbeitung

● In-Memory-Datenspeicherung

Oracle TimesTen, IBM SolidDB, SAP Hana, etc.

alle bearbeiteten Daten befinden sich quasi im Arbeitsspeicher

Hochverfügbarkeit

schneller Zugriff

automatische Bereinigung

● Hadoop

Software-Framework zur einfachen Zerlegung komplexer

Computing-Aufgaben

Parallelisierung auf Server-Clustern

Top Level Projekt der Apache Software Foundation

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Big Data

Datenanalyse

● Predictive Analytics

in die Zukunft gerichteter Teil des Business Analytics oder Business

Intelligence

Einsatz zur kurzfristigen Vorhersage von Verhaltensweisen und

Ereignissen

Szenarien und Handlungsalternativen durchspielen

Last im Energienetz (Nutzerverhalten, Windenergie, PV etc.)

Wartungsprognose bei Telemetrie-Plattformen

● Data Mining

systematische Anwendung multivariater statistischer Methoden auf

große Datenbestände

Ziel ist, neue Muster und Zusammenhänge zu erkennen

systematische Fehler in der Datenerhebung werden offen gelegt

Webmining, Textmining

42

Big Data

Big Data-Methoden haben einige Eigenschaften, die für die

Landwirtschaft besonders relevant sein könnten.

● Klassische Methoden der Dateninterpretation scheitern in den

Agrarwissenschaften oft

an der Komplexität der untersuchten Systeme.

an sehr unterschiedlich strukturierten Daten.

an der Interdisziplinarität der Forschenden.

● Big Data ermöglicht die Simulation von Szenarien in sehr komplexen

Systemen: Virtuelles On-Farm-Research

● Mit Big Data-Analysen könnten neue Zusammenhänge offengelegt

und komplexe Phänomene erklärt werden.

Öffentliches Forschungsdatenmanagement,

Open Access

Neue Anreizsysteme für Wissenschaftler

43

Big Data



● Einführung




● Big Data



44

Gliederung

Die Digitalisierung (mit Landwirtschaft 4.0 und Big Data) bietet

mit vertretbarem Aufwand die technischen Grundlagen…

...nachhaltige Landwirtschaft umzusetzen

Es fehlt noch an einer entsprechenden Verknüpfung über die Daten

Datenmanagement

45

Fazit

Konkurrenzfähigkeit und Akzeptanz

● Digitalisierung, Landwirtschaft 4.0 und Big Data führen zu einer

deutlichen Kostensenkung und Effizienzsteigerung der

landwirtschaftlichen Produktion.

● Dadurch wird die Landwirtschaft konkurrenzfähiger und kann dem

Wettbewerbsdruck auch auf dem Weltmarkt besser standhalten.

● Sowohl landwirtschaftliche Familienbetriebe als auch mittelständische

und große Betriebe profitieren von der technischen Entwicklung und

können nebeneinander existieren.

● Die gesellschaftliche Akzeptanz der Landwirtschaft steigt durch

Transparenz und Dokumentation.

hohe Qualität und günstiges Preis-/Leistungsverhältnis der

Nahrungsmittel.

vielseitiges Angebot (konventionell, ökologisch, vegan, Paleo,

„Frei von…“, DiY-Food, etc.) an Lebensmitteln. 46

Fazit

Konkurrenzfähigkeit und Akzeptanz

● Digitalisierung, Landwirtschaft 4.0 und Big Data führen zu einer

deutlichen Kostensenkung und Effizienzsteigerung der

landwirtschaftlichen Produktion.

● Dadurch wird die Landwirtschaft konkurrenzfähiger und kann dem

Wettbewerbsdruck auch auf dem Weltmarkt besser standhalten.

● Sowohl landwirtschaftliche Familienbetriebe als auch mittelständische

und große Betriebe profitieren von der technischen Entwicklung und

können nebeneinander existieren.

● Die gesellschaftliche Akzeptanz der Landwirtschaft steigt durch

Transparenz und Dokumentation

Hohe Qualität und günstiges Preis-/Leistungsverhältnis der

Nahrungsmittel

Vielseitiges Angebot (konventionell, ökologisch, vegan, Paleo,

„Frei von …“, DiY-Food, etc.) an Lebensmitteln. 47

Fazit

● Bringt Landwirte aus der Kostensenkungsfalle

Honoriert Ökosystemleistungen (Landschaft, Klima, Biodiversität,

Gewässer…)

Qualität wird bezahlt, Export zu realen Preisen

● Ist wirklich nachhaltig

Gesellschaftlich (als Kulturgut) anerkannt

Ressourcen- und Energieeffizient

Silienz

● Beherzigt die fundamentalen Regeln von Ackerbau und Viehzucht

unter Einbeziehung aller Potentiale moderner Technologien

● Agiert wissenschaftlich fundiert

● Ist Teil der regionalen Infrastruktur

Eingebunden in die Energieversorgung

Teil der Bioökonomie

Liefert Sicherheit und Ressourcen im Ausnahmezustand

(Mindestmaß an Selbstversorgung)50

Die Landwirtschaft der Zukunft

● Fundamentale Ziele

Tierwohl, artgerechte Haltung

Vermeidung von Nahrungskonkurrenz, artgerechte Ernährung der

Nutztiere

Wirtschaftsdünger ist Wertstoff

Vielfältige und gesunde Fruchtfolgen

Moderater (bedarfsorientierter) Einsatz synthetischer

Pflanzenschutzmittel und Mineraldünger

Nutzung von Gegenspielern, Mykorrhiza etc.

Gezielte Förderung und Anbau von Leguminosen

Einsatz der Gentechnik

● Dafür müssen Landwirte

gut aus- und fortgebildet sein und dies auch nachweisen

Das Vertrauen der Gesellschaft wiedererlangen

sich ein hohes Maß an Kontrolle und Transparenz gefallen lassen

Eine soziale, intelligente Form der Digitalisierung

kann bei der Umsetzung helfen! 51

Die Landwirtschaft der Zukunft

52

14. August 2016

Bundesminister Schmidt

DLG

FAZ

Greenpeace

Farm & Food 4.0

53

Internationale Grüne Woche 2017

Bundesminister Schmidt

● Grünbuch Ernährung, Landwirtschaft, ländliche Räume

● Nutztierhaltungsstrategie

● Tierwohl-Label

● Digitalisierungsbeauftragter mit Arbeitsgruppe

● Ländlicher Raum

● Bundeszentrum für Ernährung

54

Internationale Grüne Woche 2017

Signale erkennen. Weichen stellen. Vertrauen gewinnen.

1. Wissen, Können und Wollen in Übereinstimmung bringen.

2. Nährstoffüberschüsse, Artenrückgang, Klimawandel und Tierwohl in

den Griff bekommen.

3. Innovationen ermöglichen.

4. Tierhaltung zukunftsfähig machen.

5. Pflanzenbau mit Umwelt- und Naturschutz in Einklang bringen.

6. Die revolutionären Potenziale der Digitalisierung konstruktiv nutzen.

7. „Faszination Landwirtschaft“ erklären.

8. EU-Agrarpolitik weiterentwickeln.

9. Internationalen Agrarhandel mit Zielen der Entwicklungspolitik in

Einklang bringen.

10. Die Wertschöpfungskette Lebensmittel und den ländlichen Raum

stärken. 55

10 Thesen DLG-Präsident Bartmer

56

FAZ 19.01.2017

Die Farm der Zukunft brauchtPhantasieJan Grossarth

57

Greenpeace, Januar 2017

Markwart von Pentz, President John Deere

● 40, 50, 90

Michael Horsch

● Die Lebensgewohnheiten ändern sich radikal

● Grenzen der Nachhaltigkeit sind überschritten

● Vielseitige Fruchtfolgen, weniger PSM, effizienter Düngereinsatz, keine

„Monstermaschinen“, Ertragsoptimierung

Simone Strey, PEAT

● App zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten, sammelt weltweit Bilder

und Standortdaten

● Für Nutzer kostenlos, Gebühr für Implementierer

Deepfield

● Internet der Pflanzen 58

Farm & Food 4.0, 23.01.2017, Berlin



● Einführung




● Big Data



59

Gliederung

Aktuelle Position des KTBL

● Das Gesamtkonzept ist äußerst zeitgemäß.

Plattformen und Daten sind das Erdöl des 21. Jahrhunderts.

● Die KTBL-Strategie 2014 trifft den Nerv der Zeit

Leitmedium Internet

Gesamtdatenmodell

Linked Open Data

● Kooperationen (Vernetzung)

national und international

Maschinenlesbarkeit (Automatisierung)

● Zeitschrift Landtechnik

Open Access

Teil einer öffentlichen Forschungsdateninfrastruktur

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Beitrag des KTBL

Aktuelle Projekte des KTBL

● Ausbau Linked Open Data als Plattform für Planungsdaten

● Mitarbeit an der Digitalisierungsstrategie des BMEL

● Mitarbeit an der Nutztierhaltungsstrategie des BMEL

● Dafa: Mitarbeit bei Digitalisierung und Forschungsdatenmanagement

● Agricultural Electronics Foundation: Protokoll für Telemetrie und

Prozessmanagement in Flotten mobiler Arbeitsgeräte.

● Mitglied in der Research Data Alliance der FAO und bei GODAN (Global

Open Data for Agriculture and Nutrition)

Ziel: Forschungsdaten aus dem Agrarbereich mit innovativen

Methoden international zugänglich machen.

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Beitrag des KTBL

Weiterentwicklung der Zeitschrift LANDTECHNIK als

wissenschaftliches Open-Access-Online-Medium

Weiterentwicklung der KTBL-Online-Anwendungen

KTBL-Open-Source-Plattform

für Daten, Modelle, Methoden

● Daten, Modelle, Methoden erstellen und Open Source bereitstellen

● Vernetzung mit Daten, Modellen, Methoden anderer Einrichtungen

● Qualitätssicherung

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Zukunftsperspektiven

Vielen Dank!

Ich freue mich auf eine angeregte Diskussion.

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