Datenernte treibt Agriculture 4.0 an

Landwirte wandeln Sensordaten in ein strategisches Asset um, bewegen sich von präventiver zu prädiktiver Landwirtschaft.

Seit der Industriellen Revolution hat Automatisierung Produktion angetrieben. Heute hat Industry 4.0 die meisten Prozesse datenzentrisch gemacht, folgend einem Fünf-Schritte-Zyklus: Sammeln, Übertragen, Speichern, Analysieren und Präsentieren. Der letzte Schritt hält Menschen in Kontrolle, doch Daten können auch an Aktuatoren zurückgespeist werden, was robotische Automatisierung ermöglicht.

Landwirtschaft hat die Industrialisierung der letzten zwei Jahrhunderte gespiegelt, und Agriculture 4.0 beschleunigt nun. Genau wie Fertigung Datamanagement adoptierte, umarmen Farmer ähnliche datenzentrische Lösungen. Industrieunternehmen expandieren in Ag-Tech, und Equipment-Hersteller verzweigen in industrielle Produktion. Trotz seiner unstrukturierten Umgebung richtet die Anpassungsfähigkeit neuer Datentechnologien die Landwirtschaft an Automotive und Aerospace aus und wandelt Farmer in moderne Ingenieure.

Es begann in den 1990ern mit der ersten Automatisierung für den hochwertigen Milchsektor – Melkmaschinen von Schwedens DeLaval und Niederlande's Lely. Gleichzeitig entstanden optische Sorters für Getreide, besonders Reis, von Japans Satake und der Schweiz's Bühler. Einige dieser Sortiertechnologien fanden neues Leben in High-End-Landwirtschaft, wie Weinbergtrauben, wo Frankreichs Pellenc roboter Equipment entwickelte, das Farmer zu Data Scientists machte.

Einmal war Automatisierung etabliert, konnten Farmer über passive Beobachtung von Erträgen hinausgehen zu proaktiver Verbesserung von Qualität und Quantität. Kleinbetriebe verließen sich einst auf das Auge und die Intuition des Farmers; heutige massive Operationen können nicht allein auf menschliche Sinne vertrauen. Datentechnologie ist zentral geworden, um den Hof in die richtige Richtung zu lenken – ob für Herdenmanagement, Pflanzenproduktion oder Premiumprodukte wie Wein.

Kamera-Nutzung in der Landwirtschaft

Drohnenbasiertes Feldmonitoring ist ein Prime Example für landwirtschaftliches Datamanagement. Paris-basiertes Parrot, durch seine US-Tochter MicaSense, pionierte eine Kamera, die mehrere Wellenlängen einfängt, um Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Maps zu berechnen – jetzt der Industriestandard für Überwachung von Pflanzengesundheit und Identifikation von Problemzonen. Im Januar kündigte Parrot den Verkauf von MicaSense an US-Aerial-Imaging-Firma AgEagle Aerial für 23 Mio. US$ an. NDVI Maps werden nun auf Traktoren heruntergeladen, was Echtzeit-Düngeranpassungen erlaubt.

Die US Federal Aviation Administration (FAA) berichtet, dass 7 % der 1,6 Mio. registrierten Drohnen in den USA landwirtschaftlichen Zwecken dienen – über 100.000 aktive Agrardrohnen. Während ein kleiner Anteil des kommerziellen Drohnenmarkts, ist das Agrarsegment ein signifikanter Revenue-Generator. Datenerfassung wird zunehmend zur Domäne von Robotern, ob autonome Ställe, Drohnen oder Traktoren – Daten sind nicht mehr das neue Öl; sie sind die neue Ernte.

IMU-Nutzung in der Landwirtschaft

Smart-Agriculture-Roboter fallen in zwei Hauptkategorien: Aerial (Drohnen) und Land-based (Traktoren, Erntemaschinen). In beiden Fällen verlässt sich Funktionalität auf diverse Sensoren, wobei das Inertialsystem für Navigation und Stabilisierung paramount ist. Es muss hohe Performance, Zuverlässigkeit, niedrigen Bias-Drift, niedrige Bias-Instabilität und stabiles Temperaturverhalten liefern – alles zu einem erschwinglichen Preis, um Investitionen zu rechtfertigen.

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(Quelle: Yole Développement)

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(Quelle: Yole Développement)

Drohnen überwachen Pflanzengesundheit via Kameras und werden oft für Düngung kleiner bis mittlerer Felder (<20 ha) als günstigere Alternative zu Flugzeuglösungen genutzt. Präzise Navigation und Stabilisierung sind kritisch, wenn eine Kamera auf den Boden gerichtet wird; auf 10 m Höhe übersetzt sich ein 5°-Fehler in einen 80-cm-Positionsfehler. Während GPS für viele Applikationen ausreichende Genauigkeit liefern kann, sind robuste Inertial Measurement Units (IMUs) essenziell für Kamerastabilisierung.

Landbasierte Roboterfahrzeuge navigieren Pflanzenreihen mit Zentimeter-Präzision, um Pflanzenschäden zu vermeiden. Die meisten verlassen sich auf präzises GPS, um Doppel-Düngung oder Lücken zu verhindern. GPS-Signale können jedoch verloren gehen – unter Bäumen zum Beispiel – was IMU- oder Attitude-Heading-Reference-System (AHRS) Lösungen notwendig macht. MEMS-basierte IMUs erfüllen die High-Performance, Low-Size, Weight, Power und Cost (SWAP-C) Anforderungen landbasierter Applikationen.