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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
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Gliederung
■ Einführung■ Stand der Technik■ Precision Farming■ Smart Farming■ Robotik■ Ausblick Automation
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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)
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EinführungAgrartechnische Systeme
■ Mechanization
■ Automation
■ Robotic
Capacity Invest-ment
Servicecosts
InputsLaborcosts
Flexibility ComplexityProductquality
Ziel: Nachhaltige Landwirtschaft (sozial, ökologisch und ökonomisch)
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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
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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
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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
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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
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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 …
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Ansatz bisher ...
Was soll ich tun?
Informationsintensive Technologie
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Ansatz neu ...
Wissensintegrierte Technologie
‚Smart Farming‘
Informationsintensive Technologie
Neue technische Verfahren müssen den Landwirt entlasten und einen klaren Nutzen aufweisen!
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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
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Maschine
Smart FarmingManuelles System
Status(Vor)
Status(Nach)
Prozess
Bearbeitung
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Maschine
Smart FarmingAutonome Maschine
Status(Vor)
Status(Nach)
Prozess
Messen Messen
AnalyseSupervision
Autonome Maschine
Bearbeitung
Regelung&
Telemetrie
WLAN, GSM etc.
Mensch bleibt im System!
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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
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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
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Smart FarmingProzessoptimierung / Maschinenproduktivität
Source: T. Steckel, CLAAS
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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
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Smart FarmingProzessoptimierung / Sensorbasierte Applikation
Source: Yara
Datenerfassung(Sensor)
Ausbringung(Aktor)
Datenanalyse& Steuerung
- Echtzeitsystem (reaktiv)- Einfache Kalibrierung- Gute Dokumentation- Bedienerfreundlich
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Smart FarmingProzessoptimierung / Kalibrierung
Biomasse-Index(REIP)
Stickstoff-menge
max
min
highlow
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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
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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.
© Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 24 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik
Smart FarmingSystemevolution von Sensorsystemen
Source: Becker 2006
Data mining / big data / algorithm
© Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 25 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik
Smart FarmingRobotik
Quelle: Gausemeier, 2012
© Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 26 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik
Smart FarmingRobotik / Dreischichtenmodell IT
Quelle: Gausemeier 2012 & Strube 1998
Dreischichtenmodellaus derKognitionsforschung
Komplexität
© Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 27 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik
Smart FarmingRobotik
Quelle: Gausemeier, 2012
© Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 28 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik
Smart FarmingRobotik / Adaptiv & Assoziativ / ‚Mode Changer‘
Quelle: Griepentrog et al., 2006
© Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 29 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik
RobotikVernetzte Systeme
Quelle: Gausemeier, 2012
© Hans W. Griepentrog / 27-Feb-15 / Folie 30 Max-Eyth-Stiftungsprofessur Mess- & Prüftechnik
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