Landwirtschaft 4.0, Smart Farming und Digitalisierung – über diese Begriffe wird momentan viel gesprochen, referiert und geschrieben. Bei Smart Farming geht es primär darum, sämtliche relevanten Daten in der Landwirtschaft zu erfassen und diese Informationen «smart», also «schlau», zu nutzen. Daher ist auch oft von der Digitalisierung der Landwirtschaft die Rede. Prozesse sollen vereinfacht werden, Arbeiten automatisiert und die Produktion insgesamt ressourceneffizienter vonstattengehen. Zudem kann die Transparenz entlang der Wertschöpfungskette gefördert werden.
Präzisionslandwirtschaft?
Es gibt einige Technologien und Anwendungen im Bereich Smart Farming, die heute bereits auf den landwirtschaftlichen Betrieben zum Einsatz kommen. Im Bereich der Tierhaltung ist beispielsweise der Melkroboter ein verbreitetes Element von Smart Farming. Ein weiteres Beispiel für die Digitalisierung ist die kürzlich lancierte Anicom-App. Diese vereinfacht Arbeitsabläufe wie die Anmeldung und Bestellung von Tieren, sie enthält Informationen zu den einzelnen Tieren und Schlachtdaten können abgerufen werden. Im Bereich Pflanzenbau werden seit mehreren Jahren Techniken zur präzisen Bewirtschaftung (Precision Farming) angewendet, so zum Beispiel der Einsatz von Sensoren zur teilflächenspezifischen Bewirtschaftung oder GPS basierte automatische Lenksysteme.
Andere Techniken sind zwar noch nicht in der Praxis verbreitet, haben aber in jüngster Zeit einen grossen Sprung in ihrer Entwicklung gemacht, wie Roboter zur Unkrautbekämpfung. Smart Farming geht jedoch weit über die Präzisionslandwirtschaft hinaus, indem die Daten des gesamten Betriebes verknüpft und genutzt werden. Viele Informationen können auch für die ganze Wertschöpfungskette genutzt werden. Derzeit gibt es Bestrebungen, den gesamten Prozess der Getreideproduktion durch Smart Farming zu optimieren. Wie dieser Produktionsprozess aussehen könnte, wird im Folgenden aufgezeigt.
Entlang der Wertschöpfungskette
Auf einem Betrieb fallen viele Daten an. Auf dem Feld können Sensoren das Wachstum und den Ernährungszustand der Pflanzen erfassen; bei der Ernte können der Ertrag und weitere Parameter wie Feuchtigkeitsgehalt registriert werden. Wird das Getreide an eine Sammelstelle abgeliefert, erfasst diese Qualitätsmerkmale wie den Proteingehalt. Die Erntelogistik und der Datentransfer zwischen Produzent und Abnehmer werden effizienter, wenn die Daten elektronisch über kompatible Software ausgetauscht werden. Die Datenhoheit obliegt dabei dem Landwirt. Zusammen mit weiteren verfügbaren Daten wie die Wetteraufzeichnungen lassen sich Rückschlüsse ziehen, wie das Zusammenspiel von Sorte, Düngung, Pflanzenschutz, Bodenverhältnissen, Wetter, etc. die Ertragshöhe und Qualität beeinflussen. Auf dieser Basis können für den Landwirt Anbauempfehlungen abgeleitet werden, um seine Produktion zu optimieren.
