Vollgas in die Zukunft: KI-Unterstützung statt Papierkram
Die Umstellung der IPS-Bestandskontrolle von Papier zu KI in der Praxis
Die Bestandskontrolle beim integrierten Pflanzenschutz (IPS) ist immer noch stark von Begehungen und handschriftlichen Notizen geprägt. Die meisten der verwendeten Formulare – wie die, die wir geprüft haben – enthalten Tabellen mit Überschriften wie:
- Wachstumsstadium
- Beobachteter Schädling/Krankheit
- Anzahl pro Pflanze oder Falle
- Standort oder Block
- Wurde der Aktionsschwellenwert erreicht?
- Notizen und Empfehlungen
Dieses System ist bekannt und funktioniert, aber es kostet Zeit, ist schwer skalierbar, und die Daten werden selten weiter verwendet.
Praxis-Beispiel: So geht moderne Bestandskontrolle
Situation: Eine Fachkraft prüft Zitrusbäume auf Befall durch die Rote Schildlaus.
Block | Wachstumsstadium | Schädlinge pro Blatt | Schwellenwert erreicht | Ergriffene Maßnahmen |
|---|---|---|---|---|
A3 | Ganzes Blatt | 7 | Ja | Öl gespritzt |
Das alles wird von Hand notiert, oft auf verwitterten Klemmbrettern, und der Papierbericht wird dann entweder eingescannt, in eine Tabelle am PC abgetippt oder in einem Ordner abgeheftet.
So funktioniert das (realistischerweise) mit KI und einer Farm Management Software
Egal, ob du einen Kleinbetrieb auf dem Land hast, mit schlechter Netzabdeckung, oder einen großen kommerziellen Betrieb mit Zugang zu Präzisionsgeräten, der Weg zur KI-gestützten Bestandskontrolle für den Integrierten Pflanzenschutz kann an deine Bedürfnisse und Ressourcen angepasst werden.
Für kleine bis mittelgroße Erzeugerbetriebe in ländlichen Gebieten:
- Nimm mit einem handelsüblichen Smartphone Fotos von Schädlingen und Symptomen im Schlag auf und lade die Daten später hoch, wenn du wieder Empfang hast.
- Greife auf lokale Wetterdaten von öffentlichen Stellen zu, die in die Plattform integriert sind.
- Nutze die KI-gesteuerten Vorschläge, die sich auf Basis der wiederholten Einträge aus dem Schlag immer weiterentwickeln – ganz ohne teure Hardware.
Für kommerzielle Erzeugerbetriebe mit digitaler Infrastruktur:
- Integriere IoT-Sensoren, Drohnen und vernetzte Wetterstationen direkt in die Farm Management Software.
- Automatisiere die Datenerfassung in großen Schlägen und Zonen, damit die KI zonenspezifische Erkenntnisse und Behandlungsstrategien liefern kann.
- Nutze Datensätze aus Vorjahren, um Voraussagen und Analysen über mehrere Jahreszeiten und Kulturen hinweg zu ermöglichen.
In beiden Fällen gelten die gleichen Prinzipien: Die Nutzung von praktischen Werkzeugen, um Routineaufgaben nach und nach zu ersetzen, eine bessere Entscheidungslogik zu entwickeln und die Lücke zwischen dem, was man vor Ort sieht, und dem, wie man darauf reagiert, zu schließen.
Lies hier, wie Farmable diese Entwicklung unter realen Bedingungen unterstützt:
- Erzeuger oder Fachkräfte nutzen ihre Smartphones, um Beobachtungen zu protokollieren, Fotos zu machen und das Auftreten von Schädlingen oder Krankheiten direkt im Schlag zu erfassen.
- GPS-Tagging über das Handy ist integriert, sodass auch ohne Drohne der Standort des Schlags automatisch ergänzt wird.
- Es werden Wetterdaten von regionalen Wetterdiensten abgerufen, damit das System kontextbezogene Hinweise geben kann (z. B. „Hohe Luftfeuchtigkeit diese Woche – Vorsicht vor Mehltau“).
- Die KI-Funktionen fangen klein an: automatische Vorschläge basierend auf der Art der Kultur, dem Schädlingsbefall und dem Zeitpunkt.
- Mit der Zeit kann die Bilderkennung mit normalen Smartphone-Kameras eingeführt werden – ganz ohne Drohnen. Ein einfaches Foto des Blattes kann helfen, das Schädlingsstadium oder Anzeichen von Krankheitsstress zu erkennen.
Das macht die digitale IPS nicht nur zugänglich, sondern auch praktisch für Betriebe, die unter realen Herausforderungen arbeiten. Dabei geht es nicht darum, von heute auf morgen auf Hightech umzusteigen, sondern darum, mehr aus jeder einzelnen Begehung herauszuholen, auch bei knappen Budgets und minimaler Infrastruktur.
Die Zukunft der KI im IPS-Scouting verspricht nicht nur mehr Komfort, sondern auch mehr Struktur und Details. Die aktuell verwendeten Begehungs-Formulare, wie sie in unserer internen Dokumentation beschrieben sind, erfassen unglaublich viel Kontext:
- Umweltbedingungen: Wetter, Bodenfeuchtigkeit, Temperatur
- Gesundheit der Kulturen: Wachstumsstadium, Symptome (Chlorose, Nekrose, Verkümmerung, etc.)>
- Schädlingsvorkommen: Typ, Anzahl, Entwicklungsstadium, Verteilung
- Nützlinge: beobachtete natürliche Feinde oder Bestäuber
- Aktionslogik: erreichte Schwellenwerte, Art der Maßnahme, Nachverfolgung.
Diese Felder werden auch nicht verschwinden, sondern sie sind die Grundlage, auf der die KI aufbaut. Aber statt manueller Notizen wird die KI:
- Wetter- und Bodendaten automatisch von Sensoren erhalten
- Computervision nutzen, um Symptome wie Chlorose oder Entlaubung zu erkennen
- Lebenszyklusmuster der Schädlinge anhand von Fallendaten und Bildern dokumentieren
- Beobachtungen mit wirtschaftlichen Schwellenwerten abgleichen
- biologische oder chemische Maßnahmen vorschlagen, die direkt mit den Beobachtungen verknüpft sind
KI wird die agronomische Logik also nicht ersetzen, sondern verbessern, und aus den bisher isolierten Feldnotizen in Echtzeit schlagweite Erkenntnisse liefern, die Zeit sparen, Konsistenz gewährleisten und die Entscheidungsfindung verbessern.
Schauen wir uns an, wie jedes Element des Formulars im Laufe der Zeit in drei Phasen ersetzt oder weiterentwickelt wird:
Zellbezeichnung | Papierbasierter Prozess | Aktuelle digitale Werkzeuge | Zukünftige KI-Integration |
|---|---|---|---|
Wachstumsstadium | Manuell in das Formular eintragen | Dropdown in der mobilen App | Automatische Erkennung durch Satellitenbilder oder Wachstumsmodell |
Anzahl der Schädlinge | Manuell zählen und eintragen | Anzahl in das App-Feld eingegeben | Foto aufnehmen — die KI zählt automatisch die Schädlinge auf dem Bild |
Standort | Von Hand geschrieben oder gezeichnet | Beim Absenden mit GPS markiert | Automatisch erstellte Heatmaps basierend auf Drohnen- oder Sensorsignalen |
Schwellenwertentscheidung | Visueller Abgleich mit Erinnerungen oder Diagrammen | Schwellenlinien werden in der App angezeigt | KI meldet, basierend auf Fruchtfolge- und Schädlings-Kombination, wenn ein Schwellenwert erreicht ist |
Handlungsempfehlung | Vom Begeher oder Berater aufgeschrieben | manuelle Notizen | KI schlägt eine Maßnahme vor (z. B. Präparat, Zeitpunkt, Methode) |
Ein ganz normaler Tag: Zukünftiger, realistischer Ablauf einer Begehung
- Das Teammitglied öffnet die App und startet einen neuen Bestandskontrolleintrag. GPS protokolliert automatisch den Standort.
- Die KI schlägt vor, was zu prüfen ist, je nach Erntestadium und prognostiziertem Schädlingsrisiko.
- Der Mitarbeiter macht ein Foto von der Unterseite eines Blattes. Die App erkennt Schädlinge und zählt sie.
- Das System vergleicht die Anzahl mit einem stadienbezogenen Schwellenwert und zeigt eine Entscheidung an.
- Wenn Maßnahmen erforderlich sind, klickt der Begeher, um sie zu protokollieren, oder legt eine Spritzaufgabe im Modul „Aufgaben“ an.
- Alle Daten werden gespeichert, mit Zeitstempel versehen und tragen zur Weiterentwicklung zukünftiger Modelle bei.
Warum dies für Entscheidungen im Bereich der Schädlingsbekämpfung wichtig ist (mit echten Auswirkungen)
- Weniger Fehler: Keine fehlenden Daten, unleserliche Handschrift oder ausgelassene Zeilen.
- Schnellere Erkenntnisse: Nicht mehr bis zum Ende der Woche warten, um den Druck im Schlag zu analysieren.
- Bessere Entscheidungen: KI schlägt aufgrund der Bedingungen und früheren Daten Schwellenwerte und Behandlungen vor.
- Bessere Nutzung der Zeit: Die Mitarbeiter verbringen mehr Zeit mit Beobachtungen und weniger Zeit mit dem Ausfüllen sich wiederholender Informationen.
Übergangszeitraum: Was passiert in der Zwischenzeit
- Eine frühzeitige Einführung bedeutet einfach, dass Papier durch die mobile App abgelöst wird.
- Dann ersetzen Fotos die Zellen für die Schädlingszahlen.
- Schrittweise fügt die KI sogenannte „Nudges“ („Anschubser“) hinzu – sie hebt Muster hervor und weist auf fehlende Einträge oder inkonsistente Daten hin.
- Am Ende steht die vollständige Automatisierung: KI-erstellte Aufgaben und vorausschauende Warnhinweise.
Übergangszeitraum: Was passiert in der Zwischenzeit
Um diesen Übergang zu veranschaulichen:
Heute: Ein Erzeuger begeht den Schlag mit einem Klemmbrett und trägt von Hand Angaben ein: Fruchtfolgestadium, beobachtete Schädlinge, Blattsymptome. Diese Notizen werden gespeichert, aber nur selten wiederverwendet – außer es gibt ein Problem.
Morgen: Der gleiche Erzeuger geht mit einem Smartphone durch den Schlag. Er macht ein Foto von Schädlingsbefall, erfassen mit einem Klick Anzeichen von Pflanzenstress, und das GPS protokolliert automatisch den Standort. Die KI hilft bei der Interpretation der Daten und gibt an, ob ein Schwellenwert überschritten wurde oder ob eine Nachuntersuchung empfohlen wird. Woche für Woche sammeln sich Daten an und ergeben ein zuverlässiges Bild von der Gesundheit des Schlags.
In Zukunft: Der Erzeuger erhält wöchentlich eine Benachrichtigung: „Schlag A überprüfen – Blattlausrisiko steigt.“ Er macht ein Foto und das System vergleicht es mit früheren Mustern. Bei Bedarf schlägt es Maßnahmen vor oder empfiehlt, abzuwarten. Der Erzeuger trifft fundierte Entscheidungen, statt aus dem Bauch heraus zu handeln.
Es geht nicht darum, Erfahrung zu ersetzen. Es geht darum, Erzeugerbetrieben ein nützliches Abbild ihrer Schläge zu liefern. Ein Abbild, das sich erinnert, vergleicht und berät – ohne dass dafür mehr Zeit nötig ist als ein Spaziergang und ein paar Klicke.
Das Ziel ist nicht Science-Fiction. Es wird:
- vorhandene Aufgaben einfacher machen.
- aus jeder Bestandskontrolle mehr Wert ziehen.
- unnötige Behandlungen verringern.
- Erzeugern ermöglichen, die gleichen Daten über ihre Kulturen zu sehen wie die Begeher — in Echtzeit auf ihrem Handy.
Das ist der realistische Weg in die Zukunft. Schritt für Schritt aufgebaut – von Notizen über Mustererkennung bis hin zur echten Entscheidungshilfe – damit jeder Erzeuger profitieren kann, unabhängig von der Ausgangssituation.
Die Landwirtschaft basiert seit Generationen auf Praktikabilität und Erfahrungen – Stift, Papier und Intuition bildeten das Rückgrat der landwirtschaftlichen Dokumentation und täglichen Abläufe. Erzeuger verließen sich auf Notizen, die schnell auf Klemmbrettern gekritzelt wurden, auf Daten, die in Aktenschränken vergraben waren, und Erkenntnisse, die mühsam von Hand aufgezeichnet wurden. Diese Methoden haben die landwirtschaftliche Tradition geprägt. Aber die sich rasant entwickelnde moderne Agrarlandschaft bietet Lösungen, die schneller, genauer und effizienter sind, als es die traditionellen Methoden je sein könnten.