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Prof. Dr. Hans W. Griepentrog

Institut für Agrartechnik, StuttgartMax-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

Vom Precision zum Smart Farming –Die Potenziale und Herausforderungen für eine zukunftsorientierte Landwirtschaft26. Februar 2015BLT-Fachtagung „Innovative Agrartechnik“

© Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 2 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

EinführungKomplexe Produktion


Gliederung

■ Einführung■ Stand der Technik■ Precision Farming■ Smart Farming■ Robotik■ Ausblick Automation


zukünftig

heute

EinführungAgrartechnische Systeme

■ 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 Maschinensind komplexe, intelligente und flexible Systeme(Künstliche Helfer)


EinführungAgrartechnische Systeme

■ Mechanization

■ Automation

■ Robotic

Capacity Invest-ment

Servicecosts

InputsLaborcosts

Flexibility ComplexityProductquality

Ziel: Nachhaltige Landwirtschaft (sozial, ökologisch und ökonomisch)


EinführungPrecision Farming / Definition

■ ‚Precision Farming‘ oder ‚Precision Agriculture‘ oder ‚Präzisionslandbau‘ ist ein landwirtschaftliches Konzept aufbauend auf existierender Variabilität innerhalb eines Schlages.

■ PF ist das Richtige zu tun, am richtigen Ort, in der richtigen Weise und zur richtigen Zeit.

■ PF nutzt neue Technologien wie Global Navigation Satellite System (GNSS), Sensoren, Satelliten- und Luftbilder und die Informations-verarbeitung über Geographic Information System (GIS) um Variabilität beschreiben, verstehen und ansprechen zu können.

■ PF analysiert und nutzt relevante Informationen um Saatstärken, Düngermengen und andere Maßnahmen zu optimieren und um den Ertrag genauer zu schätzen.

■ PF vermeidet die Anwendung unflexibler Maßnahmen, die nicht den lokalen Boden- und Klimabedingungen angepasst sind.

Source: Wikipedia


EinführungPrecision Farming / Komponenten

Source: Auernhammer / Griepentrog

Ackerschlag-kartei / Abrechnung

Basisdaten fürPrecision Farming

Feldversuche

Verwaltung

Qualitäts-management

AutomatischeDaten-

erfassung

Betriebsführung

Teilschlag-technik

Bodenbearbeitung

Bestellen

Düngung

Pflanzenschutz

Ernte

Bewässerung

Bestandesführung

Flotten-management

Einsatzort-bestimmung

Zentrale Maschinen-Überwachung und Kontrolle

Zentrale und lokale reaktive Routenplanung

Teleservice

Machinen-einsatz

AutonomeFahrzeuge

Steuerung Anbaugerät/automatische Lenkung

’Master slave’ Systeme

Automatische Fahrzeuge und Roboter

Arbeits-wirtschaft

Rückverfolgbarkeit / Dokumentation


EinführungStand der Technik / Precision Farming

■ Precision Farming ermöglichte …

□ … grundlegend neue Verfahren (Lenksysteme, Teilbreiten etc.)

□ … Pflanzeneigenschaften und deren Wachstumsbedingungen besser beschreiben und damit verstehen zu können

□ … zuverlässige Informationen über den räumlich als auch zeitlich heterogenen Produktionsprozess zu bekommen

□ … präzise und variable Applikationstechniken


Stand der TechnikAutomation Lenkung / Maschinenkoordination

Source: Foto Fa. CLAAS

Kamera 1: Erkennt SchwadRegler: Automatische Lenkung

Kamera 2: Erkennt Wagen + FüllstandRegler: Position Krümmer + Klappe

NEU: Maschinenkoordination

Fahrerentlastung & Verlustminimierung


Betrieb

Welt

ExterneDaten-Banken(z.B. Cloud)

Sensoren Schlagdaten-erfassung

Echtzeit-beurteilung

Betriebs-Datenbank

(FMIS)

EinhaltungStandards

Lohnunternehmer/Berater

Landwirtschafts-ministerium

Source: FutureFarm

Informationsintensive Technologie

Ansatz bisher …


Ansatz bisher ...

Was soll ich tun?



Ansatz neu ...

Wissensintegrierte Technologie

‚Smart Farming‘


Neue technische Verfahren müssen den Landwirt entlasten und einen klaren Nutzen aufweisen!


Smart Farming

Source: Parasuraman et al. 2000, modified

Smart Farming

Data Acquisition(Sensors)

InformationAnalysis

(Algorithms)

Decision Support(Human Support)

Execution(Application)

Type of automated function

Manuel

Automated


Maschine

Smart FarmingManuelles System

Status(Vor)

Status(Nach)

Prozess

Bearbeitung


Maschine

Smart FarmingAutonome Maschine

Status(Vor)

Status(Nach)

Prozess

Messen Messen

AnalyseSupervision

Autonome Maschine

Bearbeitung

Regelung&

Telemetrie

WLAN, GSM etc.

Mensch bleibt im System!


Smart FarmingAnforderungen an Komponenten

■ Wissensbasiert (‘embedded knowledge’)□ Algorithmen zur Datenanalyse und Modellierung der Wechselwirkungen

■ Interaktiv mit anderen Komponenten (integrierbar)□ Verschiedene Standards der Kommunikation (intern, extern)

■ Anpassbar□ Offen für Kalibrierungen & Interventionen des Bedieners

■ Transparent□ Keine Blackbox um Vertrauen und Akzeptanz zu fördern

■ Automatisch□ Mit Integration des Bedieners bei Problemen


Smart FarmingErweiterte Automation

■ Automation Maschinensteuerung□ Automatische Lenkungen,

Vorgewendemanagement,adaptive Mähdrescherreinigung …

■ Automation Prozesssteuerung□ Erfassung mehrerer relevanter Eigenschaften,

Modellbildung, Marktpreise, Fruchtfolge,Internet (Prognosen wetterbedingt …)

■ Automation Betriebsebene (Entscheidungsunterstützung)□ Datenspeicherung und –analyse, Modellbildung, Expertenwissen,

Marktpreise, Einhaltung Standards (Zertifizierung), Internet

Betrieb

Prozess

Maschine


Smart FarmingProzessoptimierung / Maschinenproduktivität

Source: T. Steckel, CLAAS


Smart FarmingProzessoptimierung / Maschinenproduktivität

Source: Auernhammer, modified

Position

Position

Global Navigation Satellite System(GNSS)Communication

GSM, WWW, Data Cloud etc.

Fielddescription

Field SizeHeaplocation

OperationStart

Sequence. Location. Fields. Time

Operation Areas Harvest Logistics Transport Logistics

Route 1

Route nSequence. .

FMIS

Factory /Processing

Impurities %

Harvester n. Location. Fields. Time. Yield / Amount

Loader n

Sequence. Location. Amount . Fields. Time

Loader 1

Sequence. .

PositionUnload time


Smart FarmingProzessoptimierung / Sensorbasierte Applikation

Source: Yara

Datenerfassung(Sensor)

Ausbringung(Aktor)

Datenanalyse& Steuerung

- Echtzeitsystem (reaktiv)- Einfache Kalibrierung- Gute Dokumentation- Bedienerfreundlich


Smart FarmingProzessoptimierung / Kalibrierung

Biomasse-Index(REIP)

Stickstoff-menge

max

min

highlow


Smart FarmingWechselwirkungen zwischen Parametern

1 2

WechselwirkungenN = 2 – 3 – 4 – 5 – 6 – 7 – 8 - …W= 1 – 3 – 6 – 10 – 15 – 21 – 28 - …

W = N!/2(N-2)!

1 2

3

1 2

3 4


Smart FarmingWechselwirkung mehrerer Prozessparameter

N in kg ha-1

Source: Berntsen et al. 2006

Stickstoffdüngung = f (Biomasse, SEC)SEC: Soil Electric conductivity

Andere Parameter: Triebdichte, Wachstumsstadien, pH-Wert, UK-Verteilung etc.


Smart FarmingSystemevolution von Sensorsystemen

Source: Becker 2006

Data mining / big data / algorithm


Smart FarmingRobotik

Quelle: Gausemeier, 2012


Smart FarmingRobotik / Dreischichtenmodell IT

Quelle: Gausemeier 2012 & Strube 1998

Dreischichtenmodellaus derKognitionsforschung

Komplexität


Smart FarmingRobotik



Smart FarmingRobotik / Adaptiv & Assoziativ / ‚Mode Changer‘

Quelle: Griepentrog et al., 2006


RobotikVernetzte Systeme



Smart FarmingErweiterte Automation

■ Automation Maschinensteuerung□ Automatische Lenkungen,

Vorgewendemanagement,adaptive Mähdrescherreinigung …

■ Automation Prozesssteuerung□ Erfassung mehrerer relevanter Eigenschaften,

Modellbildung, Marktpreise, Fruchtfolge,Internet (Prognosen wetterbedingt …)

■ Automation Betriebsebene (Entscheidungsunterstützung)□ Datenspeicherung und –analyse, Modellbildung, Expertenwissen,

Marktpreise, Einhaltung Standards (Zertifizierung), Internet

Betrieb

Prozess

Maschine


Wann?

RobotikSysteme und Automationsniveau

Manuell Steuerung Adaptiv EntscheidungRegelung Assoziativ Planung

Betrieb

Produktions-prozess

Maschine

2015 2035?

Komplexität

Automationsniveau

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