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Plattform­ökonomie

Ein digitales Logbuch optimiert die Kartoffelernte

Demnächst gilt: Die digitalsten Bauern haben die dicksten Kartoffeln. Dazu haben Wirtschaftsinformatiker der Universität des Saarlandes ein Big-Data-Verfahren entwickelt, das die Abläufe optimiert, von der Ernte bis zu den gesalzenen Chips.

19.04.2018
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(Foto: BMWi/Weiss, v.l.n.r.: Lennart Mielke, Benedikt Moser, Prof. Wolfgang Maaß, Matthias Heerde)

Für die Kartoffel ist die Ernte schon eine harte Sache. Heutige Vollernter befördern sie über Rüttelbänder, zwischen Steinen und werfen sie auf Förderbänder. Die Folge: Druckstellen und blaue Flecken – und entsprechend viel Ausschuss. „Wenn der Landwirt weiß, dass die Kartoffeln zu viele Schläge einstecken, kann er reagieren. Er kann etwa die Geschwindigkeit der Erntemaschine anpassen oder mehr Erde mit aufs Förderband nehmen“, erklärt Dr. Sabine Janzen , wissenschaftliche Mitarbeiterin im Team von Prof. Wolfgang Maaß . Abhilfe kann der Bauer also schaffen, indem er solche Informationen bekommt – und zwar rechtzeitig: beim Erntevorgang.

Das Forscherteam mit dem Schwerpunkt Smart Farming , wozu auch das Kartoffelprojekt gehört, sammelt „Kartoffeldaten“ vom Feld bis in die Fabrik. Es umfasst alle Verarbeitungsschritte vom Bauern über Lieferanten und Produzenten bis hin zum Rohstoffinvestor. Mit der Verknüpfung weiterer Daten, etwa zum Wassergehalt, zu Preis- und Finanzprognosen, erntelogistischen Prozessen aus den Vorjahren, Wettervorhersagen und landwirtschaftlichem Expertenwissen werde eine Serviceplattform geschaffen für alle, „die mit der Knolle zu tun haben“, zeigt sich Prof. Maaß überzeugt. So wären die positiven Auswirkungen einer Geschwindigkeitsreduzierung des Erntefahrzeuges direkt in einem geldwerten Ertrag darstellbar.

Die Wirtschaftsinformatiker legen dazu eine „digitale Verwaltungsschale“ an, eine Art Logbuch, das möglichst viele Informationen über die Kartoffel-Charge enthält. Um beispielsweise festzustellen, wie viele Schläge die Knollen bei der Ernte abbekommen, setzen die Forscher eine künstliche, mit Sensor ausgestattete nPotato ein. „Um physische und virtuelle Gegenstände zu vernetzen, die Stöße zu klassifizieren und Schlussfolgerungen zu ziehen, kombinieren wir Methoden des maschinellen Lernens, sogenannte Deep-Learning-Verfahren, mit Informations- und Kommunikationstechnologien“, erklärt Sabine Janzen. Gezeigt wird die digitale Kartoffelernte in Hannover am saarländischen Forschungsstand 42 in Halle 2 .

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