Revolutionierung der Landwirtschaft: Die Rolle von Robotik, KI und Big Data in der modernen Landwirtschaft

Die Landwirtschaft hat sich in Richtung innovativer Lösungen bewegt, die den Landwirten helfen, Kosten zu reduzieren und ihre Betriebsprozesse zu optimieren. Innovationen wie Robotik, Digitalisierung und Automatisierung haben in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht und adressieren den gestiegenen Bedarf an Nahrungsmitteln, den Mangel an Arbeitskräften und die Notwendigkeit nachhaltiger Prozesse in der Branche.

Das Hauptziel der Digitalisierung und Robotisierung in der Landwirtschaft ist die Steigerung von Produktivität und Rentabilität durch die Minimierung des Ressourcenverbrauchs, auch als Präzisionslandwirtschaft bezeichnet. Es löst auch das aktuelle Problem des Arbeitskräftemangels in der Landwirtschaft, verursacht durch wirtschaftliche Bedingungen, da der Einsatz dieser neuen Produktionsmethoden die Notwendigkeit von Arbeitskräften für bestimmte Aufgaben verringert.

"Die Präsenz und Nutzung von Technologie im Bereich Food & Ag ist bereits gut etabliert und wächst weiter. Es ist ein großer Sektor und wir bei DLL analysieren die Arten von Vermögenswerten und Kunden, auf die wir uns konzentrieren werden. Dies ist jedoch von wachsender Bedeutung", sagt der Leiter der Abteilung Neue Geschäftsentwicklung bei DLL, James Ferguson. Viele landwirtschaftliche Bedürfnisse werden durch Technologie adressiert und intelligente Systeme wie Präzisionssensoren, künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge bringen diesen Prozess auf eine höhere Ebene. "Ob es sich um GPS, künstliche Intelligenz, Daten, Drohnen oder Robotik handelt, es ist ein Bereich, der zunehmend ein integraler Bestandteil unseres täglichen Arbeits- und Privatlebens werden wird. Unsere Geschäftseinheit für Lebensmittel und Landwirtschaft möchte in der Nähe dieser Trends bleiben und heute identifizieren, was morgen die Chance sein könnte."

Revolutionierung der Landwirtschaft: Fortschritte und Vorteile von Robotisierung und künstlicher Intelligenz

Robotisierung und künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft umfasst Software-/Digitale Plattformen für datengesteuerte Unterstützung von Ernten, autonome Kultivierung, Drohnen und verschiedene Arten von Robotern für Ernte und Sortierung. Ein Roboter, der mit KI-Software ausgestattet ist, kann aus Fehlern lernen und somit die Leistung verbessern. Techniken, die in der Landwirtschaftsrobotik häufig anzutreffen sind, umfassen Ernteunterstützungssoftware, automatisch gesteuerte Fahrzeuge (AGV), Greifer sowie Vision- und Sensortechniken. Landwirte weltweit stehen vor ähnlichen Herausforderungen wie Optimierung der Ernten, Schwierigkeiten im Bereich der Nachhaltigkeit und Kostensenkung, für die Roboter und KI einen Teil der Lösung bieten können. Robotisierung hat in der Landwirtschaft bereits Einzug gehalten. Es hat viele Vorteile, wie z.B. eine leichtere und präzisere Bekämpfung von Schädlingen, schnellere und effizientere Ernte von Ernten als es Menschen tun können und Berücksichtigung vieler Variablen wie Marktnachfrage, die für Landwirte ohne den Einsatz von Technologie schwer simultan zu überwachen sind.

Hinsichtlich der Anschaffungskosten für Robotik und KI wird der Preis für einen Roboter je nach Aufgabe, die der Roboter ausführen wird, zwischen 150.000 und 500.000 Euro liegen. Die Arbeitskosten steigen jedoch weiterhin und die Ernte kann leicht mehr als 80.000 Euro pro Hektar betragen, was bedeutet, dass sich ein Ernteroboter innerhalb weniger Jahre selbst bezahlen wird. Wir haben dies bereits bei der Sortier- und Verpackungsprozess gesehen. Darüber hinaus sind Roboter und KI oft über Abonnements oder Gebühren pro Nutzung als "Software as a Service" (SaaS) bereits recht verbreitet.

Der Markt für Roboter und Künstliche Intelligenz bietet aus diesen Gründen ein enormes Wertpotenzial. Eine kürzlich durchgeführte Umfrage der Rabobank ergab, dass Unternehmen, die sich der Digitalisierung verschrieben haben, in den letzten drei Jahren eher Umsatzwachstum erzielt haben als Unternehmen, die dies nicht getan haben. Allerdings geht Innovation über den Erwerb und die Nutzung von Technologie hinaus. Kompetenzen wie analytische Fähigkeiten, Kreativität und die Neugestaltung von Geschäftsprozessen werden für Agrarunternehmen zunehmend wichtiger.

Big Data in der Landwirtschaft: Transformation von landwirtschaftlichen Betrieben durch datengestützte Entscheidungsfindung

Big Data bezieht sich auf die große Menge an Informationen, die durch Sensoren oder andere Aufzeichnungsgeräte gesammelt werden, die je nach Branche, in der ein Unternehmen tätig ist, variieren können. Der Hauptzweck der Datensammlung und -analyse besteht darin, dass Landwirte fundiertere Entscheidungen treffen können, die zu einer Steigerung der Produktivität und einer Optimierung ihrer Ressourcen führen. Big Data gewinnt bereits an Popularität im Agrarsektor, da viele innovative Tools und Software entwickelt werden, um den Bedarf an besseren Managemententscheidungen zu decken. Landwirte können heutzutage Sensoren, Drohnen und andere Tools nutzen, um Echtzeitdaten zu erfassen, die dann gemessen und gespeichert werden und die passendsten Empfehlungen und Handlungspläne bieten. Einige der neuesten Entwicklungen in diesem Bereich umfassen die Überwachung von Bodenfeuchtigkeit, Stickstoffanwendung, Tierwohl, Gerätemanagement und sogar CO2-Fußabdrücken. Je mehr und besser Daten gesammelt werden, desto besser werden Entscheidungen getroffen, wodurch der Ressourceneinsatz für Versuch und Irrtum minimiert wird.

Big Data hat in Kombination mit anderen Technologien wie IoT-Geräten zur Datensammlung oder künstlicher Intelligenz ein enormes Potenzial, um die Gewinne und die Qualität der produzierten Güter zu verbessern. In der Zukunft besteht auch die große Möglichkeit, diese Daten mithilfe von Blockchain-Anwendungen zu speichern und darauf zuzugreifen. Diese Informationen können von jedem Ort und zu jeder Zeit abgerufen werden, was bedeutet, dass Landwirte nicht einmal im Büro sein müssen und informierte Entscheidungen beispielsweise über ihre Smartphones treffen können.

Überwindung von Adoptionshindernissen: Die Zukunft der intelligenten Landwirtschaft im digitalen Zeitalter

Die Adoption solcher Technologien nimmt zu und die globale Marktgröße für Smart Agriculture wird voraussichtlich bis 2030 auf 43,37 Milliarden US-Dollar bei einem jährlichen Wachstum von 10,2% steigen. Trotz der vielen Vorteile, die es der Branche bietet, hindern einige Faktoren die Landwirte immer noch daran, sie zu übernehmen. Dazu gehören ein allgemeiner Mangel an Wissen über Technologie und deren Nutzung und Implementierung sowie die Wahrnehmung unter Landwirten, dass diese Technologien die Arbeitsplätze im Bereich einschränken würden. Die Wahrheit ist, dass Technologie die Arbeit nicht ersetzt, sondern Möglichkeiten schafft, die Arbeit interessanter und leichter zu gestalten. Landwirte tendieren dazu, KI, IoT und Big Data als Konzept der digitalen Welt wahrzunehmen, und ihre Ablehnung wird nicht durch Konservatismus oder Angst vor dem Unbekannten verursacht, sondern durch mangelndes Verständnis für die praktische Anwendung solcher Werkzeuge. Die Hauptbedenken liegen immer noch in den anfänglichen Investitionen, der Wartung und der finanziellen Fähigkeit der Landwirte, solche Technologien zu bezahlen. Der derzeitige wirtschaftliche Zustand und die Volatilität des Marktes verlangsamen die optimale Annahmerate.

Um diese Probleme anzugehen, sollte die Industrie darauf hinarbeiten, die Vorteile der digitalen Transformation in den Vordergrund zu bringen. Technologieanbieter sollten angemessenes Training anbieten, um den Landwirten bei der Umsetzung zu helfen. Und vor allem sollten die richtigen finanziellen Rahmenbedingungen gewährleistet sein.

DLL: Innovative Finanzierung von Ausrüstung für die Landwirtschafts- und Lebensmittelindustrie

DLL, das die Bedeutung von Innovation als treibende Kraft für Unternehmen versteht, ist ein führender Anbieter von Finanzierungen für Ausrüstung und Technologie in der Landwirtschafts- und Lebensmittelindustrie. Wir arbeiten ständig daran, innovative Lösungen zu schaffen und unser Portfolio zu diversifizieren, um diese Digitalisierung für Landwirte möglich zu machen. Die wichtigsten Hindernisse für die Adoption sind weiterhin die Technologiekosten, die wir hart daran arbeiten zu eliminieren und die Finanzierung von neuen und gebrauchten Ausrüstungen erschwinglich zu machen.

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