Vom Precision zum Smart Farming Die Potenziale und Herausforderungen für eine zukunftsorientierte Landwirtschaft

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1 Vom Precision zum Smart Farming Die Potenziale und Herausforderungen für eine zukunftsorientierte Landwirtschaft 26. Februar 2015 BLT-Fachtagung Innovative Agrartechnik Prof. Dr. Hans W. Griepentrog Institut für Agrartechnik, Stuttgart Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

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

3 Gliederung Einführung Stand der Technik Precision Farming Smart Farming Robotik Ausblick Automation Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 3 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

4 Einführung Agrartechnische Systeme Mechanisierung ist die Anwendung von Arbeitsmitteln (Werkzeug) zur Steigerung der Produktivität und Qualität (Steigerung der Produktivität) heute Automatisierung (Automation) ist die mit Hilfe von Maschinen realisierte Übertragung von Arbeit vom Menschen auf Automaten (Reduzierung der Arbeitskosten) Roboter und autonome Maschinen sind komplexe, intelligente und flexible Systeme (Künstliche Helfer) zukünftig Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 4 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

5 Einführung Agrartechnische Systeme Mechanization Labor costs Inputs Automation Robotic Capacity Flexibility Product quality Investment Service costs Complexity Ziel: Nachhaltige Landwirtschaft (sozial, ökologisch und ökonomisch) Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 5 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

6 Einführung Precision 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 Informationsverarbeitung 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 Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 6 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

7 Einführung Precision Farming / Komponenten Automatische Datenerfassung Teilschlagtechnik Flottenmanagement Autonome Fahrzeuge Ackerschlagkartei / Abrechnung Basisdaten für Precision Farming Bodenbearbeitung Bestellen Düngung Pflanzenschutz Einsatzortbestimmung Zentrale Maschinen- Überwachung und Kontrolle Steuerung Anbaugerät/ automatische Lenkung Master slave Systeme Feldversuche Verwaltung Ernte Bewässerung Zentrale und lokale reaktive Routenplanung Automatische Fahrzeuge und Roboter Qualitätsmanagement Betriebsführung Bestandesführung Teleservice Machineneinsatz Arbeitswirtschaft Rückverfolgbarkeit / Dokumentation Source: Auernhammer / Griepentrog Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 7 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

8 Einführung Stand 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 Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 8 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

9 Stand der Technik Automation Lenkung / Maschinenkoordination Kamera 2: Erkennt Wagen + Füllstand Regler: Position Krümmer + Klappe Fahrerentlastung & Verlustminimierung NEU: Maschinenkoordination Kamera 1: Erkennt Schwad Regler: Automatische Lenkung Source: Foto Fa. CLAAS Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 9 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

10 Ansatz bisher Betrieb Informationsintensive Technologie Externe Daten- Banken (z.b. Cloud) Sensoren Echtzeitbeurteilung Betriebs- Datenbank (FMIS) Schlagdatenerfassung Einhaltung Standards Lohnunternehmer/ Berater Welt Landwirtschaftsministerium Source: FutureFarm Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 10 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

11 Ansatz bisher... Informationsintensive Technologie Was soll ich tun? Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 11 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

12 Ansatz neu... Informationsintensive Technologie Wissensintegrierte Technologie Smart Farming Neue technische Verfahren müssen den Landwirt entlasten und einen klaren Nutzen aufweisen! Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 12 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

13 Type of automated function Data Acquisition (Sensors) Information Analysis (Algorithms) Decision Support (Human Support) Execution (Application) Automated Smart Farming Manuel Source: Parasuraman et al. 2000, modified Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 13 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

14 Manuelles System Prozess Maschine Status (Vor) Bearbeitung Status (Nach) Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 14 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

15 Autonome Maschine Prozess Maschine Status (Vor) Bearbeitung Status (Nach) Messen Autonome Maschine WLAN, GSM etc. Regelung & Telemetrie Messen Mensch bleibt im System! Analyse Supervision Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 15 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

16 Anforderungen 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 Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 16 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

17 Erweiterte Automation Automation Maschinensteuerung Automatische Lenkungen, Vorgewendemanagement, adaptive Mähdrescherreinigung Automation Prozesssteuerung Erfassung mehrerer relevanter Eigenschaften, Modellbildung, Marktpreise, Fruchtfolge, Internet (Prognosen wetterbedingt ) Maschine Prozess Betrieb Automation Betriebsebene (Entscheidungsunterstützung) Datenspeicherung und analyse, Modellbildung, Expertenwissen, Marktpreise, Einhaltung Standards (Zertifizierung), Internet Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 17 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

18 Prozessoptimierung / Maschinenproduktivität Source: T. Steckel, CLAAS Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 18 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

19 Prozessoptimierung / Maschinenproduktivität Communication GSM, WWW, Data Cloud etc. FMIS Global Navigation Satellite System (GNSS) Field description Field Size Heap location Operation Start Route 1 Sequence. Location. Fields. Time Harvester n. Location. Fields. Time. Yield / Amount Route n Sequence.. Loader 1 Sequence. Location. Amount. Fields. Time Position Loader n Sequence.. Position Unload time Impurities % Factory / Processing Position Operation Areas Harvest Logistics Transport Logistics Source: Auernhammer, modified Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 19 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

20 Prozessoptimierung / Sensorbasierte Applikation Datenerfassung (Sensor) Datenanalyse & Steuerung Ausbringung (Aktor) - Echtzeitsystem (reaktiv) - Einfache Kalibrierung - Gute Dokumentation - Bedienerfreundlich Source: Yara Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 20 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

21 Prozessoptimierung / Kalibrierung max Stickstoffmenge min low Biomasse-Index (REIP) high Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 21 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

22 Wechselwirkungen zwischen Parametern Wechselwirkungen N = W= W = N!/2(N-2)! Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 22 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

23 Wechselwirkung mehrerer Prozessparameter N in kg ha -1 Stickstoffdüngung = f (Biomasse, SEC) SEC: Soil Electric conductivity Andere Parameter: Triebdichte, Wachstumsstadien, ph-wert, UK-Verteilung etc. Source: Berntsen et al Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 23 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

24 Systemevolution von Sensorsystemen Data mining / big data / algorithm Source: Becker 2006 Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 24 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

25 Robotik Quelle: Gausemeier, 2012 Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 25 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

26 Robotik / Dreischichtenmodell IT Komplexität Dreischichtenmodell aus der Kognitionsforschung Quelle: Gausemeier 2012 & Strube 1998 Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 26 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

27 Robotik Quelle: Gausemeier, 2012 Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 27 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

28 Robotik / Adaptiv & Assoziativ / Mode Changer Quelle: Griepentrog et al., 2006 Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 28 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

29 Robotik Vernetzte Systeme Quelle: Gausemeier, 2012 Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 29 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

30 Erweiterte Automation Automation Maschinensteuerung Automatische Lenkungen, Vorgewendemanagement, adaptive Mähdrescherreinigung Automation Prozesssteuerung Erfassung mehrerer relevanter Eigenschaften, Modellbildung, Marktpreise, Fruchtfolge, Internet (Prognosen wetterbedingt ) Maschine Prozess Betrieb Automation Betriebsebene (Entscheidungsunterstützung) Datenspeicherung und analyse, Modellbildung, Expertenwissen, Marktpreise, Einhaltung Standards (Zertifizierung), Internet Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 30 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik

31 Robotik Systeme und Automationsniveau Komplexität Betrieb ? Wann? Produktionsprozess Maschine Manuell Steuerung Adaptiv Entscheidung Regelung Assoziativ Planung Automationsniveau Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 31 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik