Zahlen zur Wirtschaftskraft der Landwirtschaft
In 2022 betrug die Landwirtschaft in der EU nur noch 1,4 Prozent des gesamten Bruttoinlandsproduktes. Von 2005 bis 2020 ist die landwirtschaftlich genutzte Fläche in der EU um 37 Prozent zurück gegangen. Über 5 Millionen Betriebe haben die Agrarproduktion aufgegeben. Fast 4 Millionen Menschen arbeiten in der EU in der Landwirtschaft. Im Zuge der landwirtschaftlichen Industrialisierung sind der Großteil der landwirtschaftlichen Betriebe Großbetrieben mit einer Fläche von über 100 ha. Nur noch knapp 6 Prozent aller Landwirtschaftsbetriebe betreiben einen Bauernhof mit unter 5 ha Fläche.
Insgesamt betrachtet ist die Landwirtschaft eine Branche voller Risiken. Abhängig von der Witterung und Umwelteinflüssen sowie Wetterkatastrophen lassen sich nur schwierig eindeutige Prognosen und vorausschauende Planung für landwirtschaftliche Prozesse und Ernteerträge voraussagen. Subventionen des Agrarsektors sollen diese Herausforderung abfedern.
Smarte Landwirtschaft in der Europäischen Union (EU)
Die landwirtschaftlich genutzte Fläche der EU beträgt rund 40 Prozent der Landfläche. Der Wert der Bruttoproduktion des landwirtschaftlichen Wirtschaftssektors beläuft sich im Jahr 2021 auf 449,5 Milliarden Euro. Darin enthalten sind die pflanzliche Erzeugung (55,3 Prozent des Gesamtwertes), die tierische Erzeugung (36,3 Prozent), landwirtschaftliche Dienstleistungen (4,8 Prozent) sowie nicht landwirtschaftliche Güter und Dienstleistungen (3,6 Prozent).
Der durchschnittliche Anteil der Bruttowertschöpfung der Landwirtschaft am Bruttoinlandsprodukt der EU betrug insgesamt nur bei rund 3,10 Prozent. Die hohe Bedeutung der landwirtschaftlichen Betriebe als Zulieferer für die Ernährungsindustrie wird durch diese Zahlen nur unzureichend abgebildet. Des weiteren werden auch die Bemühungen um die Qualitätsabsicherung der landwirtschaftlichen Erzeugung und die Förderung der gesunden Ernährung nicht deutlich.
Prognosen zum IoT-Wachstum in der Landwirtschaft
Laut dem OECD-FAO Agricultural Outlook 2023-2032 wird die Weltbevölkerung von 7,9 Milliarden im Jahr 2022 auf 8,6 Milliarden im Jahr 2032 ansteigen. Bis 2032 wird erwartet, dass der sich ändernde Energie- und Nahrungsmittelbedarf einer wachsenden und wohlhabenderen Weltbevölkerung die Nachfrage nach Agrarrohstoffen ankurbeln wird.
Einem Bericht von Precedence Research zufolge wird der globale Markt für das Internet der Dinge (IoT) in der Landwirtschaft 2022 ein Volumen von 13,61 Mrd. USD erreichen und bis 2032 voraussichtlich auf rund 33,57 Mrd. USD anwachsen. Zwischen 2023 und 2032 wird ein Wachstum von 9,50 Prozent prognostiziert. Bis 2032 wird erwartet, dass das IoT-basierte Überwachungssegment weltweit 8 Mrd. USD überschreiten wird, während das Segment der intelligenten Sensorsysteme voraussichtlich 3,2 Mrd. USD erreichen wird. Darüber hinaus wird prognostiziert, dass der globale Markt für landwirtschaftliche Drohnen bis 2032 ein Volumen von 2,21 Mrd. USD übersteigen wird.
Im Jahr 2022 wird der asiatisch-pazifische Raum mit rund 44 Prozent den größten Umsatzanteil am globalen IoT-Markt für die Landwirtschaft haben. Laut einem Bericht von ‚Allied Market Research‘ hat sich das Segment der Präzisionslandwirtschaft im Jahr 2021 als die dominierende Kraft auf dem IoT-Markt für die Landwirtschaft erwiesen. Das Softwaresegment ist 2021 ein wichtiger Akteur auf dem globalen IoT-Markt für die Landwirtschaft und bietet eine breite Palette an Hardware-Steuerungswerkzeugen, einschließlich Ertragsmonitoren, Bodensensoren, Wassersensoren und Klimasensoren, die in der Präzisionslandwirtschaft, in intelligenten Gewächshäusern und in der Fischzucht eingesetzt werden.
Gibt es Die spezifische eine Landwirtschaft?
Die eine spezifische Landwirtschaft gibt es nicht. Die Landwirtschaft ist eine Industrie, in der Nahrungs- und Futtermittel sowie landwirtschaftliche Produkte hergestellt werden. Schnell wird klar, dass die Landwirtschaftsbranche aus zahlreichen Teilbereichen besteht. Zu den Teilbereichen gehören der Ackerbau, Winzerbetriebe, die Viehzucht, die Forstwirtschaft, die Fischerei und Aquakultur, der Gartenanbau mit dem Schwerpunkt Gemüseanbau, die Agrartechnik, Dünge-und Pflanzenschutzmittelhersteller, die Lebensmittelindustrie, die Getränkeindustrie, die Logistik, Forschungsinstitute sowie politische Institutionen.
Fest steht, dass die Integration von Digitalisierung für Unternehmen und Wireless IoT Technologie mit der Zielsetzung IoT Plattformen und Automatisierung zu realisieren, hängt stark von dem jeweiligen Teilbereich des Agrarsektors ab. Möglichkeiten der Digitalisierung, wie z.B. die landwirtschaftliche Lieferkette oder der Einsatz von Asset Tracking, sind vorhanden.
Das digitale Agrarbüro
Landwirte sind verpflichtet, eine Vielzahl von Berichten zu erstellen. Dazu gehören die Dokumentation der ausgebrachten Pestizide und Düngemittel, der Gesundheitszustand der Tiere, die Verabreichung von Medikamenten und die Ernteprozesse. Beratungsunternehmen haben sich darauf spezialisiert, Landwirte auf dem Weg zum digitalen Agrarbüro zu begleiten. E-Learning-Kurse zeigen die ersten Schritte auf dem Weg zum papierlosen Büro.
An diesem Beispiel wird deutlich, dass die Landwirtschaft noch nicht im Zeitalter von Industrie 4.0 angekommen ist. Die Betriebsführung verläuft weitestgehend noch papierbasiert. Wirtschaftsprognosen gehen jedoch davon aus, dass der Agrarsektor in Zukunft ein Wachstumsmarkt für Digitalisierungslösungen und drahtlose IoT-Technologie sein wird. Ohne sensorbasierte Lösungen werden gezielte Bewässerung, kostenoptimierte Ausbringung von Pestiziden, Umweltauflagen sowie die Messung der Bodenqualität nicht möglich sein. Smart Farming IoT steht für innovative Digitalisierungslösungen mit Telematik, Cloud Computing und dem Internet der Dinge.
Wireless IoT in der Landwirtschaft Mangelware?
Bisher sind innovative drahtlose IoT-Lösungen eher Ausnahmen, die viel Aufmerksamkeit auf sich ziehen, weil ihre Ziele so einleuchtend sind: Weniger Wasser verbrauchen, weniger Pestizide auf die Felder bringen, die Qualität im Ertrag steigern, das Tierwohl fördern. Insgesamt ist die Integration von drahtloser IoT-Technologie in die produzierende Landwirtschaft eine herausfordernde Aufgabe. Das werden die nächsten Abschnitte zeigen.
Ganz anders stellt sich die Situation in anderen Teilbereichen des Agribusiness dar, wie beispielsweise der Produktion von Landmaschinen, der Weiterverarbeitung von Agrarrohstoffen zu Lebensmitteln oder der Produktion von chemischen Hilfsstoffen für die Landwirtschaft. Diese Teilbereiche, die zwar in direktem Zusammenhang mit der Landwirtschaft stehen, gehören zu Industrien, in denen Wireless IOT Lösungen bereits deutlich stärker vertreten sind. Dies sind die Automobilindustrie, die chemische Industrie, die Logistik (Behältermanagement, Ladungsträgermanagement) und die Lebensmittelindustrie. Diese Industrien sind im Vergleich zur reinen Landwirtschaft stärker digitalisiert und automatisiert. Die Gesamtbetrachtung der Agrarwirtschaft in Bezug auf drahtlose IoT-Technologien, Digitalisierung und Automatisierung muss daher sehr differenziert erfolgen.
Wireless IoT Technologie in der Landwirtschaft
Radio-Frequency Identification (RFID) ermöglicht die Identifizierung und Verfolgung von Tieren und Gegenständen durch Funkwellen. Zum Beispiel zur Überwachung des Tierbestands oder der Lieferkette von Produkten.
Sensoren werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, beispielsweise für Condition Monitoring. Bodenfeuchtigkeit, Luftfeuchtigkeit, Temperatur, pH-Wert und anderen Umweltbedingungen werden gemessen, um Entscheidungen in Bezug auf Bewässerung, Düngung und andere landwirtschaftliche Praktiken zu unterstützen.
Wie funktioniert 5G in der Landwirtschaft? 5G kann in der Landwirtschaft für schnelle und zuverlässige Datenübertragung in Echtzeit eingesetzt werden. Beispielsweise für die Fernsteuerung von Maschinen, die Überwachung von Feldern oder für den Einsatz von Drohnen.
Wireless Local Area Network (WLAN) wird in landwirtschaftlichen Betrieben für die drahtlose Vernetzung von Geräten und Systemen in begrenzten Bereichen wie Gebäuden oder Gewächshäusern eingesetzt.
Near Field Communication (NFC)-Technologie kann auch in der Landwirtschaft eingesetzt werden. NFC-Tags können an Tieren angebracht werden, um Informationen wie Tiergesundheit, Impfungen, Fütterungshistorie und andere relevante Daten zu speichern.
Produkte für die Landwirtschaft
Wichtige Wireless-IoT-Lösungen und Produkte in der Landwirtschaft betreffen auch das Thema Cloud Computing, IoT und Big-Data-Lösungen in der Landwirtschaft. Auf der Basis von Sensordaten, Big Data und IoT kann das Asset Management in der Landwirtschaft, das Behältermanagement, das Ladungsträgermanagement sowie die Cold Chain enorm optimiert werden. Das Ergebnis ist IoT-Smart Farming der nächsten Generation. Sofern 5G verfügbar ist, kann auch die Übertragung von größeren Datenmengen im Umfeld der landwirtschaftlich bewirtschafteten Flächen gewährleistet werden.
Eine Auswahl an drahtlosen IoT-Produkten
Bedeutung der Landwirtschaft gestern und heute
Die Landwirtschaft gehört zu den ältesten produzierenden Industrien der Menschheitsgeschichte. Während des größten Teils dieser Menschheitsgeschichte war die Landwirtschaft der Motor des Fortschritts und der Entwicklung der Infrastruktur. Logistik und Handel dienten vor allem dem Transport und Austausch von Gütern, Produkten des Ackerbaus und der Viehzucht.
Im Zuge der industriellen Revolution verlor die Landwirtschaft als Wirtschaftszweig jedoch an Bedeutung. Andere Industriezweige und der Dienstleistungssektor wurden für die Gesellschaft immer wichtiger. Mit dem ökologischen Landbau gewinnt die Landwirtschaft und die Produktion von hochwertigen Lebensmitteln wieder an Bedeutung und damit auch der Stellenwert in der Bevölkerung.
Agribots für flächenspezifisches Precision Farming
Landwirte streben nach Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen durch die intelligente Vernetzung von Mensch, Tier und Maschine. Die Agrartechnik spielt dabei eine entscheidende Rolle, indem sie Qualität und Effizienz steigert und Ressourcen schont. Die Digitalisierung der Landwirtschaft wird durch den verstärkten Einsatz von Agribots für Precision Farming und bodenüberwachte Bewässerung vorangetrieben.
Die Kombination von Boden- und Wetterüberwachung mit automatisierten Bewässerungssystemen ermöglicht ein effizientes Wassermanagement mit erheblichen Einsparungen von 30 bis 50 Prozent. Agribots wie unbemannte Traktoren, Roboter, Unkrautvernichter und Drohnen reduzieren Kosten und Arbeitsaufwand erheblich. Unkrautvernichter erkennen per Kamera Unkraut und setzen gezielt Herbizide oder Elektroschocks ein, während Drohnen Daten über Pflanzen und Tiere sammeln.
Agribots für flächenspezifisches Precision Farming
Landwirte streben nach Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen durch die intelligente Vernetzung von Mensch, Tier und Maschine. Die Agrartechnik spielt dabei eine entscheidende Rolle, indem sie Qualität und Effizienz steigert und Ressourcen schont. Die Digitalisierung der Landwirtschaft wird durch den verstärkten Einsatz von Agribots für Precision Farming und bodenüberwachte Bewässerung vorangetrieben.
Die Kombination von Boden- und Wetterüberwachung mit automatisierten Bewässerungssystemen ermöglicht ein effizientes Wassermanagement mit erheblichen Einsparungen von 30 bis 50 Prozent. Agribots wie unbemannte Traktoren, Roboter, Unkrautvernichter und Drohnen reduzieren Kosten und Arbeitsaufwand erheblich. Unkrautvernichter erkennen per Kamera Unkraut und setzen gezielt Herbizide oder Elektroschocks ein, während Drohnen Daten über Pflanzen und Tiere sammeln.
Spektralanalye und Pflanzenstoffwechsel
Das Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF forscht an modernen Sensorlösungen für die Landwirtschaft. Ziel ist es, die ökologische Nachhaltigkeit und Effizienz zu steigern. Dabei steht das Ökosystem im Mittelpunkt.
Als Ergebnis präsentieren die Forscherinnen und Forscher die Technologie „HawkSpex“, eine adaptive intelligente Sensorik. Diese erfasst den Zustand von Pflanzen ohne Laboranalysen. Die Technologie wurde im Projekt „BigGrape“ im Weinbau getestet. Im Zentrum der Lösung stehen Softsensoren, auch virtuelle Sensoren genannt. Diese entstehen aus der Kombination von Hardwaresensoren und Softwareauswertungen mit Methoden des maschinellen Lernens. Sie erfassen nicht nur das sichtbare Licht, sondern auch infrarote und ultraviolette Strahlung. Intelligente Spektralanalysen erfassen den Gesundheitszustand der Pflanzen.
Das Ergebnis ist ein „spektraler Fingerabdruck“. Daraus errechnet ein mathematischer Algorithmus die stoffliche Zusammensetzung der Pflanzen. Je nach Gesundheitszustand bilden sie unterschiedliche Substanzen, die mit Hilfe der Spektralanalyse sichtbar werden. Weitere Parameter wie Wassermangel oder Schädlingsbefall werden durch die nicht-invasive Messung des Pflanzenstoffwechsels ebenfalls erkannt.
Spektralanalye und Pflanzenstoffwechsel
Das Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF forscht an modernen Sensorlösungen für die Landwirtschaft. Ziel ist es, die ökologische Nachhaltigkeit und Effizienz zu steigern. Dabei steht das Ökosystem im Mittelpunkt.
Als Ergebnis präsentieren die Forscherinnen und Forscher die Technologie „HawkSpex“, eine adaptive intelligente Sensorik. Diese erfasst den Zustand von Pflanzen ohne Laboranalysen. Die Technologie wurde im Projekt „BigGrape“ im Weinbau getestet. Im Zentrum der Lösung stehen Softsensoren, auch virtuelle Sensoren genannt. Diese entstehen aus der Kombination von Hardwaresensoren und Softwareauswertungen mit Methoden des maschinellen Lernens. Sie erfassen nicht nur das sichtbare Licht, sondern auch infrarote und ultraviolette Strahlung. Intelligente Spektralanalysen erfassen den Gesundheitszustand der Pflanzen.
Das Ergebnis ist ein „spektraler Fingerabdruck“. Daraus errechnet ein mathematischer Algorithmus die stoffliche Zusammensetzung der Pflanzen. Je nach Gesundheitszustand bilden sie unterschiedliche Substanzen, die mit Hilfe der Spektralanalyse sichtbar werden. Weitere Parameter wie Wassermangel oder Schädlingsbefall werden durch die nicht-invasive Messung des Pflanzenstoffwechsels ebenfalls erkannt.
Digitales Herdenmanagement mit Sensoren und KI
Im Projekt „DigiMilch“ der Bayerischen Landesanstalt für Landwirtschaft werden Sensoren eingesetzt, um den Gesundheitszustand von Nutztieren zu erfassen. Die Produktivität des Viehbestandes und damit der wirtschaftliche Erfolg hängen von der Gesundheit der Tiere ab. Durch die Überwachung des Tierbestandes in Echtzeit können kranke Tiere frühzeitig erkannt werden.
Nutztiere werden mit Sensorsystemen ausgestattet. Diese sind meist im Ohr, am Hals oder am Fuß der Tiere angebracht. Gemessen werden Parameter wie Anzahl der Schritte, Liegezeit, Stehzeit, Kauzeit, Fresszeit, Körpertemperatur und Anzahl der Tränkezyklen. Die gesammelten Daten werden in Echtzeit auf ein Smartphone oder einen Computer übertragen. KI-Assistenzsysteme werten die Daten aus. Stellt das System Unregelmäßigkeiten wie längere Liegezeiten, verminderte Bewegung oder ein Absinken der Körpertemperatur fest, wird ein Alarm ausgelöst. Die Landwirte können alle erfassten Daten entweder vor Ort auf Hofcomputern oder in überbetrieblich vernetzten Systemen speichern. Überbetrieblich vernetzte Systeme erleichtern den Zugriff auf die Daten durch autorisierte Dritte wie externe Zuchtorganisationen oder Berater.
Künstliche Intelligenz spielt eine wichtige Rolle bei der Auswertung der wachsenden Datennetzwerke, um Rückschlüsse auf Veränderungen bei allen Tieren zu ziehen. Gesundheitliche Probleme wie Fütterungsprobleme oder verminderte Fruchtbarkeit können mit Hilfe der KI frühzeitig erkannt werden.
Digitales Herdenmanagement mit Sensoren und KI
Im Projekt „DigiMilch“ der Bayerischen Landesanstalt für Landwirtschaft werden Sensoren eingesetzt, um den Gesundheitszustand von Nutztieren zu erfassen. Die Produktivität des Viehbestandes und damit der wirtschaftliche Erfolg hängen von der Gesundheit der Tiere ab. Durch die Überwachung des Tierbestandes in Echtzeit können kranke Tiere frühzeitig erkannt werden.
Nutztiere werden mit Sensorsystemen ausgestattet. Diese sind meist im Ohr, am Hals oder am Fuß der Tiere angebracht. Gemessen werden Parameter wie Anzahl der Schritte, Liegezeit, Stehzeit, Kauzeit, Fresszeit, Körpertemperatur und Anzahl der Tränkezyklen. Die gesammelten Daten werden in Echtzeit auf ein Smartphone oder einen Computer übertragen. KI-Assistenzsysteme werten die Daten aus. Stellt das System Unregelmäßigkeiten wie längere Liegezeiten, verminderte Bewegung oder ein Absinken der Körpertemperatur fest, wird ein Alarm ausgelöst. Die Landwirte können alle erfassten Daten entweder vor Ort auf Hofcomputern oder in überbetrieblich vernetzten Systemen speichern. Überbetrieblich vernetzte Systeme erleichtern den Zugriff auf die Daten durch autorisierte Dritte wie externe Zuchtorganisationen oder Berater.
Künstliche Intelligenz spielt eine wichtige Rolle bei der Auswertung der wachsenden Datennetzwerke, um Rückschlüsse auf Veränderungen bei allen Tieren zu ziehen. Gesundheitliche Probleme wie Fütterungsprobleme oder verminderte Fruchtbarkeit können mit Hilfe der KI frühzeitig erkannt werden.
Insektenüberwachung mit RFID
Im Verbundforschungsprojekt Sens4Bee des Berliner Fraunhofer-Instituts für Zuverlässigkeit und Mikrointegration (IZM) werden Bienen mit einem winzigen Datenrucksack ausgestattet, der eine 2 x 2 Millimeter große Mikrobatterie, einen RFID-Tag, einen Datenlogger und integrierte Sensoren enthält. Der Rucksack wiegt insgesamt 10 Milligramm und wird mit einem biokompatiblen Klebstoff an der Biene befestigt. Die Batterie wird über eine Solarzelle und durch Energiegewinnung aufgeladen.
Ziel des Projekts ist es, Daten darüber zu sammeln, wie sich Klimawandel und intensive Landwirtschaft auf Bienen auswirken und welche Faktoren zum Bienensterben beitragen.
Insektenüberwachung mit RFID
Im Verbundforschungsprojekt Sens4Bee des Berliner Fraunhofer-Instituts für Zuverlässigkeit und Mikrointegration (IZM) werden Bienen mit einem winzigen Datenrucksack ausgestattet, der eine 2 x 2 Millimeter große Mikrobatterie, einen RFID-Tag, einen Datenlogger und integrierte Sensoren enthält. Der Rucksack wiegt insgesamt 10 Milligramm und wird mit einem biokompatiblen Klebstoff an der Biene befestigt. Die Batterie wird über eine Solarzelle und durch Energiegewinnung aufgeladen.
Ziel des Projekts ist es, Daten darüber zu sammeln, wie sich Klimawandel und intensive Landwirtschaft auf Bienen auswirken und welche Faktoren zum Bienensterben beitragen.
„Im Projekt Sens4Bee Projekt werden Bienen mit einem Datenrucksack ausgestattet, der neben einem RFID-Tag auch Sensoren und unsere Batterie enthält. Auf ihrem Flug generieren die Bienen Daten, die Rückschlüsse auf die Auswirkungen des Klimawandels und der intensiven Bienenhaltung zulassen und uns helfen, das Bienensterben zu verstehen und letztlich zu verhindern.“
Dr. Robert Hahn
Group Leader Microenergy Systems, Fraunhofer IZM

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Bewertung IoT in der Landwirtschaft
Obwohl die Industrialisierung der Landwirtschaft weiter voranschreitet und die landwirtschaftlichen Flächen der einzelnen Betriebe immer größer werden, werden innovative Digitalisierungslösungen nur punktuell integriert. Die Landwirtschaft sieht sich derzeit mit Herausforderungen in anderen Bereichen konfrontiert, insbesondere mit der Unsicherheit der Ernteerträge, der Kostenexplosion und der zunehmenden Konkurrenz durch industriell hergestellte Ersatzprodukte. Aktuell kämpfen die Landwirte mit Preissteigerungen, Veränderungen im Subventionssektor, der Nachfolgeproblematik und nicht zuletzt mit dem Netzausbau.
Lösungen auf Basis von Telematik, Smart Farming, Agriculture Metaversum, Robotik, künstlicher Intelligenz, Agriculture Payment, RFID in der Landwirtschaft Digital Twin oder Edge Computing in Agriculture sind Ausnahmen. Zahlreiche Anwendungsfelder von der Temperaturüberwachung in der Lebensmittellogistik über das Behältermanagement, die Wartung und Instandhaltung von Maschinen bis hin zu KI-Lösungen zur Reduzierung von Ernterisiken gehören zu den innovativen Zielen für Forschung und Entwicklung.
Beispiele zeigen, dass drahtlose IoT-Technologien punktuell bereits realisiert werden. Am häufigsten sind diese Lösungen im Logistikbereich, im Maschinenbau und in der Lebensmittelproduktion anzutreffen. Sensorbasierte Lösungen im Pflanzenbau oder in der Tierhaltung sind vielversprechend, aber auch aufwändig in der Installation in Bezug auf Hard- und Software. Insgesamt ist die Landwirtschaft ein Sektor, in dem viele drahtlose IoT-Lösungen möglich sind.
Smart Farming mit 5G, KI und Big Data?
Laut Forschung werden vor allem drahtlosen Sensornetzwerke und IoT-Sensoren, die Umgebungsparameter wie beispielsweise Wetterdaten (Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Regenwahrscheinlichkeit), Bodentrockenheit messen. Es gibt auch Sensoren, die Gesundheitsdaten von Tieren überwachen. Neueste Forschungsansätze fokussieren auf eingebettete Systeme, die Parameter wie beispielsweise Enzyme oder Nukleinsäuren messen.
Daten die diese Sensoren ermitteln werden nach der Messung an sogenannte Nodes oder auch Sensorknoten weitergeleitet. Die Übertragung findet mit Wireless Wide Area Network (WWAN), WLAN, Bluetooth LE, Zigbee oder LoRaWAN statt. Forscher sehen die LPWAN Technologie und 5G als Treiber der IoT Zukunft in der Landwirtschaft.
Spezialisierte Partner für landwirtschaftliche Lösungen
Herausforderungen für die Landwirtschaft 2024
Analysten sagen für 2024 ein weiteres schwieriges Jahr für die Landwirtschaft voraus. Der Druck, Nahrungsmittel effizienter zu produzieren, nimmt zu, während die Unsicherheit über ausreichende Niederschläge während der Vegetationsperiode bestehen bleibt. Eine der größten Herausforderungen der kommenden Jahrzehnte ist das Wachstum der Weltbevölkerung. Heute leben 8 Milliarden Menschen auf der Erde. Die Vereinten Nationen prognostizieren für 2030 8,5 Milliarden und für 2050 9,7 Milliarden Menschen. Obwohl sich das Bevölkerungswachstum in jüngster Zeit verlangsamt hat, ist eine Steigerung der landwirtschaftlichen Produktivität notwendig, um die Ernährung aller zu sichern.
Seit 2014 werden jedes Jahr Rekordtemperaturen gemessen. 2022 war eines der wärmsten Jahre seit Beginn der Wetteraufzeichnungen, die globale Durchschnittstemperatur lag um 1,15 Grad über dem vorindustriellen Niveau.Die Klimaerwärmung verlängert die Vegetationsperiode, was positiv erscheint. Allerdings steigt auch die Wahrscheinlichkeit von Hitzewellen und Dürren. Im Jahr 2022 war der Frühling in weiten Teilen Europas zu trocken, was sich im Sommer fortsetzte.
Im Jahr 2023 sind die Landwirte mit steigenden Produktionskosten und sinkenden Preisen konfrontiert. Die Preise für Pflanzenschutzmittel stiegen um 24 Prozent, die für Fungizide um knapp 10 Prozent. Auch die Preise für Öl (bis zu 9 Prozent) und Gas (bis zu 47 Prozent) sind deutlich gestiegen. Die Spekulation mit Agrarrohstoffen und die Produktion von Agrotreibstoffen tragen zu den Preisschwankungen bei. Steigende Preise führen zu einem drastischen Rückgang der Nachfrage, insbesondere bei den Milchbauern.
In der modernen Landwirtschaft verändern neue Technologien die traditionellen Praktiken. Während Konzepte wie Farming Metaverse, Computer Vision, Digital Twin und Machine Learning Agriculture vielversprechend sind, ist ihre Integration in die landwirtschaftliche Praxis noch begrenzt. Herausforderungen wie hohe Kosten, technische Komplexität und die Notwendigkeit einer maßgeschneiderten Anpassung behindern eine breite Einführung. Trotz dieser Hindernisse erkennt die landwirtschaftliche Gemeinschaft das transformative Potenzial dieser Technologien. Durch weitere Forschung, Entwicklung und Zusammenarbeit wird der Weg zu ihrer breiteren Anwendung klarer und verspricht eine Zukunft, in der landwirtschaftliche Betriebe effizienter, präziser und nachhaltiger arbeiten.
Ausblick und Vision
Smart Farming revolutioniert die Landwirtschaft, indem es fortschrittliche Technologien einsetzt, um die Effizienz, Produktivität und Nachhaltigkeit landwirtschaftlicher Betriebe zu verbessern. Eine Schlüsselkomponente in diesem Bereich ist das Recycling in der Landwirtschaft, das darauf abzielt, Ressourcen effizient zu nutzen und Abfall zu reduzieren. Durch den Einsatz von RFID-Technologie in der Agrarwirtschaft können Betriebe ihre Ressourcen besser verwalten und nachverfolgen, von Saatgut bis hin zu Erntemaschinen und somit auch Recycling Prozesse steuern.
Im Rahmen des Smart Farming werden zukünftig spezielle Landwirtschaftssoftware und Telematiksysteme zum Einsatz kommen, die helfen, Daten präzise zu erfassen und zu analysieren, um die Bodenbeschaffenheit, das Pflanzenwachstum und den Viehbestand optimal zu managen. Diese Technologien ermöglichen ein effektives Farming Tracking, bei dem die Bewegungen und die Gesundheit der Tiere sowie der Zustand des Bodens, der Vegetation und der Wetterdaten in Echtzeit überwacht werden können.
Die Integration von Smart Farming in das Konzept der „Smart City“ ist neu und erweitert das Potenzial urbaner Landwirtschaft, indem es ermöglicht, Lebensmittelproduktion effizient und nachhaltig in städtische Strukturen zu integrieren. Die Landwirtschaft wird somit ein Teil der städtischen Versorgungsketten, was die Lieferwege verkürzt und die Frische der Produkte erhöht.
Insgesamt bildet Smart Farming eine Brücke zwischen traditioneller Landwirtschaft und modernen technologischen Lösungen, verbessert die Digitalisierung der Supply Chain in der Landwirtschaft und fördert nachhaltige Praktiken, die entscheidend sind, um den Herausforderungen des 21. Jahrhunderts zu begegnen.
Industrielle Trends für die Landwirtschaft
Die Bedeutung industrieller Trends für die Landwirtschaft hat in den letzten Jahren enorm zugenommen und prägt die Art und Weise, wie landwirtschaftliche Betriebe heute arbeiten. Ein zentraler Trend ist Big Data Farming, das es ermöglicht, riesige Mengen an landwirtschaftlichen Daten zu sammeln und zu analysieren. Durch die Nutzung dieser Daten können Landwirte fundierte Entscheidungen treffen, die Ernteerträge maximieren und Ressourcen effizienter einsetzen. Dies führt zu einer nachhaltigeren und profitableren Landwirtschaft.
Ein weiterer bedeutender Trend ist das Farming Metaverse, eine virtuelle Umgebung, die Landwirten ermöglicht, ihre Betriebe digital zu simulieren und zu optimieren. Mit der Technologie des Agriculture Digital Twin können Landwirte digitale Replikate ihrer Felder und Ausrüstung erstellen. Diese digitalen Zwillinge bieten wertvolle Einblicke und ermöglichen es, verschiedene Szenarien zu testen, bevor sie in der realen Welt umgesetzt werden. Dies verbessert die Planung und reduziert das Risiko von Fehlern.
Big Data im Agribusiness hat ebenfalls einen großen Einfluss auf die Landwirtschaft. Durch die Analyse von Marktdaten, Wettervorhersagen und Bodeninformationen können Agrarbetriebe ihre Strategien anpassen und wettbewerbsfähig bleiben. Agriculture IoT Solutions, also vernetzte Geräte und Sensoren, ermöglichen eine präzise Überwachung und Steuerung landwirtschaftlicher Prozesse. Diese Technologien tragen dazu bei, den Wasserverbrauch zu optimieren, die Bodengesundheit zu überwachen und den Einsatz von Düngemitteln und Pestiziden zu minimieren.
5G Smart Farming revolutioniert die Landwirtschaft durch die Bereitstellung von Hochgeschwindigkeits-Internetverbindungen, die die Kommunikation zwischen verschiedenen IoT-Geräten verbessern. Dies ermöglicht eine Echtzeitüberwachung und -steuerung landwirtschaftlicher Aktivitäten und fördert die Automatisierung und Effizienz.
Machine Learning in der Landwirtschaft ist ein weiterer wichtiger Trend. Durch den Einsatz von Algorithmen zur Analyse von Felddaten können Vorhersagen über Ernteerträge, Schädlingsbefall und Bodenfruchtbarkeit getroffen werden. Dies hilft Landwirten, proaktiv zu handeln und ihre Anbaumethoden kontinuierlich zu verbessern.
E-Learning in der Landwirtschaft spielt ebenfalls eine wichtige Rolle. Es bietet Landwirten Zugang zu Bildungsressourcen und Schulungen, die ihnen helfen, die neuesten Technologien und Best Practices zu verstehen und anzuwenden. Dies fördert die Verbreitung von Wissen und trägt zur Modernisierung der Landwirtschaft bei.
Schließlich revolutioniert Computer Vision Farming die Art und Weise, wie Landwirte ihre Felder überwachen. Durch den Einsatz von Kameras und Bildverarbeitungstechniken können Unkraut, Schädlinge und Pflanzenkrankheiten frühzeitig erkannt werden. Diese Technologien ermöglichen eine präzise und gezielte Behandlung, was zu gesünderen Pflanzen und höheren Erträgen führt.