Am 1. August 2016 fiel der Startschuss für das neue Verbundvorhaben prospective.HARVEST, in dem das DFKI gemeinsam mit dem Konsortialführer CLAAS und weiteren Partnern Methoden und Technologien zur vorausschauenden Planung und Steuerung landwirtschaftlicher Prozesse am Beispiel der Silomaisernte erarbeitet – mit dem Ziel, Verfahrensabläufe zu optimieren und deutlich effizienter zu gestalten.
Dafür setzen die Projektpartner auf satellitengestützte und georeferenzierte Prognosedaten, wie örtlich aufgelöste Abreife-, Ertrags- und Befahrbarkeitsinformationen. Diese Daten sollen erschlossen und den landwirtschaftlichen Akteuren in Form von sich ergänzenden Diensten bereitgestellt werden. Auf Basis der Abreifedaten plant ein erster Dienst die Erntekampagne (teil-)automatisiert in einem Farm-Management-System, um für den Landwirt die optimale Abarbeitungsreihenfolge und eine angepasste Ressourcenausstattung zu erzielen. Ein zweiter Dienst steuert basierend auf Ertragsprognosedaten den Logistikprozess zwischen den am Ernteprozess beteiligten Maschinen und stimmt die Fahrrouten der einzelnen Fahrzeuge aufeinander ab. Auf diese Weise sollen Leerfahrten und Stillstandzeiten minimiert sowie Fahrtstrecken optimiert werden. Schließlich nutzt ein dritter Dienst die satellitengestützten Prognosedaten, um die Erntemaschinen optimal einzustellen und mit Betriebsmitteln auszustatten. Durch den produktiveren Maschineneinsatz kann der Kraftstoffverbrauch und damit der CO2-Ausstoß reduziert werden. Zudem lassen sich so Bodenverdichtungen verringern, weil im Vorfeld die Befahrbarkeit bekannt ist und Fahrstrecken auf dem Feld reduziert werden.
Am DFKI wird das Projekt im Rahmen des neuen Kompetenzzentrums Smart Agriculture Technologies (CC-SaAT) gemeinsam von den Forschungsbereichen Robotics Innovation Center sowie Agenten und Simulierte Realität bearbeitet. Aufgabe des Robotics Innovation Centers ist es dabei, ein Infield-Planungssystem für die Maisernte zu entwickeln, das die beteiligten Maschinen optimal koordiniert und Satellitendaten in dieser Planung berücksichtigt (Dienst 2). Der Bereich Agenten und Simulierte Realität ist demgegenüber für die Entwicklung eines agentenbasierten Planungssystems zur Koordinierung einer Erntekampagne zuständig (Dienst 1).
prospective.HARVEST wird aus Mitteln des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) aufgrund eines Beschlusses des deutschen Bundestages über eine Laufzeit von 3 Jahren und 4 Monaten gefördert. Die Projektträgerschaft erfolgt über die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) im Rahmen des Programms zur Innovationsförderung.
Projektpatner:
- CLAAS Selbstfahrende Erntemaschinen GmbH, Harsewinkel
- CLAAS E-Systems KGaA mbH & Co KG, Gütersloh
- 365FarmNet GmbH, Berlin
- green spin GmbH, Würzburg
- Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI), Bremen und Saarbrücken
- Hochschule Bochum
- 52°North GmbH, Münster
Kontakt:
Stefan Stiene
Robotics Innovation Center
Telefon: +49 (0)541 386050 2252
E-Mail: Stefan.Stiene@dfki.de
News
Verbundprojekt prospective.HARVEST gestartet – Technologien für eine vorausschauende Landwirtschaft
Freuen sich über den Projektstart (von links): Clemens Delatrée, green spin; Klaus-Herbert Rolf, 365 FarmNet; Cathrina Claas-Mühlhäuser, Aufsichtsratsvorsitzende der CLAAS Gruppe; Dr. Stefan Stiene, DFKI; Rainer Spiering, Mitglied des Bundestages; Peter Bleser, Parlamentarischer Staatssekretär im Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft; Bastian Kriebel, CSE; Dr. Max Reinecke, CES; Dr. Boris Kettelhoit, CSE. (Quelle: CLAAS)