{"id":49019,"date":"2022-11-22T08:32:00","date_gmt":"2022-11-22T08:32:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ft.proditech.in\/?p=49019"},"modified":"2023-02-18T05:44:52","modified_gmt":"2023-02-18T05:44:52","slug":"agtech-konzentriert-sich-auf-die-falschen-dinge","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/farmable.tech\/de\/agtech-konzentriert-sich-auf-die-falschen-dinge\/","title":{"rendered":"AgTech konzentriert sich auf die falschen Dinge"},"content":{"rendered":"\t\t
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Ich bin erst mit 37 Landwirt, bzw. Obstbauer geworden. Und ich muss zugeben, dass ich mich bis dahin nicht einmal sehr daf\u00fcr interessiert habe. Am Anfang meiner Karriere wollte ich die Spitze der Karriereleiter erreichen. Ich habe es nicht bis ganz nach oben geschafft, und mittlerweile will ich es auch nicht mehr. Auf dem Weg habe ich aber ein paar Dinge gelernt \u2013 ein paar Dinge, die mich Landwirtschaft und\u00a0AgTech<\/strong>\u00a0ein wenig anders sehen lassen als andere, wie es scheint.<\/p>

Viele Jahre habe ich mich mit der Digitalisierung der \u00d6l- und Gasindustrie, erneuerbaren Energien und der Schifffahrt besch\u00e4ftigt. Ab etwa 2010 haben wir kleine Schritte in den Bereichen Big Data Analytics, Machine Learning, Internet der Dinge, Datenplattformen und API-Economy gemacht. Wie es mit neuen Technologie-Hypes so geht, war nicht alles so einfach zu implementieren, wie es als Idee erschien. Und jetzt, da ich beobachte, dass dieselben Themen im AgTech-Bereich immer beliebter werden, kann ich mich dem Ge\u00fchl eines D\u00e9j\u00e0-vu nicht entziehen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Digitalisierung in anderen Branchen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Wie die Grafik zeigt, haben die meisten anderen Branchen einen h\u00f6heren Digitalisierungsgrad erreicht, und nat\u00fcrlich l\u00e4sst sich die Landwirtschaft davon inspirieren. Die Inspiration ist jedoch fehlgeleitet.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Digitalisierung kann viele verschiedene Dinge bedeuten, aber das meiste, was ich aktuell im Bereich AgTech sehe, ist von anderen Industriesektoren geerbt – es geht um Sensoren, Satelliten, Drohnen und Kameras, die Datenstr\u00f6me erzeugen, die analysiert und f\u00fcr die Entscheidungsfindung verwendet werden k\u00f6nnen. Es geht noch nicht so sehr um clevere neue Gesch\u00e4ftsmodelle, was nur bedeutet, dass der AgTech-Bereich noch nicht sehr ausgereift ist.<\/p>

Wir befinden uns also in der gleichen Phase wie damals, als ich anfing, mit denselben Themen in diesen anderen Branchen zu arbeiten. Abgesehen davon, dass damals zumindest das Ziel ziemlich einfach war: Wir wollten Probleme vorhersagen und beheben, bevor sie auftreten, und dadurch Ausfallzeiten vermeiden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u00d6l & Gas setzt auf maschinelles Lernen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Stelle dir ein gro\u00dfes Bohrschiff vor, das Tausende von Metern unter dem Meeresboden L\u00f6cher bohrt, damit \u00d6l und Gas gef\u00f6rdert werden k\u00f6nnen. Es kostet etwa 250 000 Dollar pro Tag, und jede Ausfallzeit bedeutet direkt zus\u00e4tzliche Kosten und Verz\u00f6gerungen. Der Mehrwert der fr\u00fchzeitigen Vorhersage eines Problems ist extrem gro\u00df.<\/p>

Ganz konkret bedeutet “Digitalisierung” bei diesem Bohrschiff Folgendes: Es gibt etwa 10 000 Sensoren an Bord, wobei Vibrationen, Temperatur und Druck die wichtigsten Sensortypen sind. Diese Sensoren bilden die Hauptdatenquelle f\u00fcr die Vorhersage von Ausf\u00e4llen, und ihre Analyse erfordert f\u00fcnf Schritte:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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  1. Alle Daten auf einen gemeinsamen Nenner bringen – das ist schwierig, denn es gibt Systeme von vielen Anbietern, und die Daten liegen in Silos.<\/li>\n \t
  2. Erstellen einer Korrelationsmatrix – dies ist schwierig, da die Analyse von 10 000 mal 10 000 Beziehungen eine hohe Verarbeitungskapazit\u00e4t erfordert.<\/li>\n \t
  3. Erkennbare Fehlerarten identifizieren – das ist einfach; es gibt bereits Datenbanken daf\u00fcr.<\/li>\n \t
  4. Verbinde Fehler mit Mustern in den Daten – das ist schwierig, weil dazu gro\u00dfe Mengen von Erfahrungsdaten erforderlich sind.<\/li>\n \t
  5. Suchen nach Mustern \u2013 das ist schwierig, weil es \u201eLive\u201c-Analysen auf der Ger\u00e4teseite (nicht in der Cloud) erfordert.<\/li>\n<\/ol>
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    Mit anderen Worten, es ist schwer, die gemachten Versprechungen zu realisieren – und deshalb erreicht man das Ziel auch nicht ann\u00e4hernd so schnell wie erwartet.<\/p>

    Dennoch l\u00e4sst sich AgTech von diesen anderen Industriesektoren inspirieren und scheint zu versuchen, die gleichen Dinge zu tun. In vielerlei Hinsicht ist es viel einfacher, diese 5 Schritte f\u00fcr einen Traktor oder eine andere Landmaschine durchzuf\u00fchren als f\u00fcr das besagte Bohrschiff. Es gibt nicht viele
    verschiedene Hersteller, die Korrelationsmatrix ist viel kleiner, es gibt weniger Fehlermodi, und die ger\u00e4teseitige Berechnung ist ein einfacheres Unterfangen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    Innewohnende Redundanz ist viel einfacher<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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    Ich wei\u00df, dass John Deere seine Traktoren gerne als gro\u00dfe Maschinen darstellt. Aber es ist wichtig zu beachten, dass sie logisch betrachtet klein sind. Damit meine ich, dass die meisten Landwirte mehrere Maschinen haben, die dieselbe Arbeit erledigen, und ihre Wahl der Gr\u00f6\u00dfe und Anzahl der Maschinen das Ergebnis der Optimierung der Arbeitskapazit\u00e4t, der Arbeitsflexibilit\u00e4t und der Redundanz ist. Wenn eine Maschine ausf\u00e4llt, f\u00fchrt dies selten direkt zu einer verringerten landwirtschaftlichen Produktivit\u00e4t.<\/p>

    Im Vergleich dazu k\u00f6nnen zwei kleine Bohrschiffe niemals die gleiche Arbeit leisten wie ein gro\u00dfes.<\/p>

    Ich bin Landwirt. Das bedeutet, dass ich mich haupts\u00e4chlich um die Produktivit\u00e4t meiner Schl\u00e4ge k\u00fcmmere – und nicht darum, ob mein Traktor funktioniert. Ich m\u00f6chte zum Beispiel wissen, warum eine Fl\u00e4che nur verstreut bl\u00fcht und wie ich das beheben kann, damit ich mehr \u00c4pfel produzieren kann. Die Vibrationswerte und der Zustand der Lager meiner Traktoren werden sich nie direkt darauf auswirken.<\/p>

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    An dieser Stelle schl\u00e4gt AgTech vor, dieselbe Logik auf die Obstanlagen selbst anzuwenden. Installieren wir einfach mehr Sensoren, machen wir mehr Bilder und analysieren wir sie. Dies wirft ein weiteres Problem auf. Wie k\u00f6nnen wir gen\u00fcgend Daten generieren, um Fehlermodi mit Datenmustern zu verkn\u00fcpfen? Wie erhalten wir gen\u00fcgend Erfahrungsdaten, aus denen wir lernen k\u00f6nnen?<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    Jede Sekunde lernen statt jedes Jahr<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Nehmen wir ein weiteres Beispiel von einem Bohrschiff. An Bord gibt es viele Ventile, deren Aufgabe es ist, Fl\u00fcssigkeit durchzulassen oder nicht. Sie \u00f6ffnen und schlie\u00dfen sich vielleicht jede Sekunde, jede Minute oder jeden Tag – und jedes Mal durchl\u00e4uft es einen vollst\u00e4ndigen Betriebszyklus, aus dem man lernen kann. Zur Vereinfachung: Ein bestimmtes Ventil \u00f6ffnet und schlie\u00dft sich 1000 Mal pro Jahr. Dieses Ventil hat hundert Schwesterventile, die anderswo installiert sind. Insgesamt ergeben sich so Erfahrungsdaten aus 100 000 Betriebszyklen pro Jahr. Dies ist die Art von Datensatz, die wir ben\u00f6tigen, um die Korrelationsmatrix zu erstellen und Datenmuster mit Fehlermodi zu verbinden.<\/p>

    Meine Obstfl\u00e4chen, wie oben abgebildet, haben einen Betriebszyklus pro Jahr, so dass wir erst nach 100 000 Jahren den gleichen Datensatz wie f\u00fcr das Beispielventil haben werden.<\/p>

    Dies ist eindeutig ein fehlgeleiteter Ansatz. Die Saisonalit\u00e4t der Landwirtschaft ist ein Showstopper f\u00fcr die Digitalisierungsversuche, auf die andere Branchen setzen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    Wir m\u00fcssen einen besseren Weg finden, die Landwirtschaft zu digitalisieren<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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    Ich will damit nicht sagen, dass all diese neuen Technologien in der Landwirtschaft keine Rolle spielen, aber die Reihenfolge der Umsetzung muss anders sein. Die Technologieanbieter m\u00fcssen ihre Bem\u00fchungen st\u00e4rker auf die Probleme der Landwirte ausrichten, die sie l\u00f6sen m\u00fcssen. Und die Landwirte m\u00fcssen sich viel st\u00e4rker in den Dialog einbringen, um brauchbare L\u00f6sungen zu erhalten.<\/p>

    Ich m\u00f6chte eine Zukunft f\u00fcr die Landwirtschaft und den Obstbau sehen, in der Technologie dabei hilft, landwirtschaftliche Prozesse zu automatisieren und die Entscheidungsfindung zu unterst\u00fctzen. Ich sehe jedoch nicht, dass dies durch maschinelles Lernen von gro\u00dfen Datenstr\u00f6men und Fernerkundung passieren wird. Ich denke, wir m\u00fcssen Technologien entwickeln, die die Akteure der Branche n\u00e4her zusammenbringen und das Lernen in gr\u00f6\u00dferen Teilen der Branche erleichtern. Durch die Zusammenf\u00fchrung landwirtschaftlicher Arbeitsprozesse, Wissen, Beobachtungen und Datenpunkte kann die Technologie im Laufe der Zeit lernen, wie wir es tun, und uns dann leiten. Das ist vergleichbar mit der Entwicklung des Autopiloten von Tesla. Man l\u00e4sst die Technik beobachten, wie der Mensch f\u00e4hrt, dann versucht sie zu helfen, und erst am Ende steht die volle Autonomie. Und so weit sind wir noch nicht da, weder beim Autofahren noch in der Landwirtschaft.<\/p>

    \u00dcbrigens haben wir eine 7-teilige Blog-Serie dar\u00fcber geschrieben, worauf sich unserer Meinung nach Agtech und\u00a0Pr\u00e4zisionslandwirtschaft<\/strong>\u00a0konzentrieren sollten:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    1: Pr\u00e4zisionslandwirtschaft ist nicht das, was alle sagen<\/strong><\/a><\/em><\/p>

    2: Welche Probleme l\u00f6st Pr\u00e4zisionslandwirtschaft?<\/strong><\/em><\/a><\/p>

    3: Datenerfassung, Organisation und Nutzung neu denken<\/strong><\/em><\/a><\/p>

    4: Warum Ermittlung des Return on Investment (ROI) herausfordernd ist<\/strong><\/a><\/em><\/p>

    5: Was ist der gr\u00f6\u00dfte Kostenfaktor im Obstbau? Lohnkosten.<\/strong><\/a><\/em><\/p>

    6: Wie machst du deinen Obstbau fit f\u00fcr die Zukunft? Beginne mit der Automatisierung deiner Dokumentation<\/strong><\/em><\/a><\/p>

    7: Wie variable Zonierung Pr\u00e4zisionslandwirtschaft erm\u00f6glichtion in agriculture<\/strong><\/a><\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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