Abgeschlossene Innovationsprojekte 2012-2017

Optimale Ernteergebnisse

Innovationsprojekt: Intelligente Anpassung und Vernetzung von Landmaschinen

Die Anschaffung von Landmaschinen ist mit hohen Investitionen verbunden. Viele Maschinen werden dabei nur in einem kurzen Zeitraum im Jahr eingesetzt. Ein Mähdrescher beispielsweise kommt durchschnittlich nur 22 Tage im Jahr zum Einsatz. Daher kommt es darauf an, schnell und effizient ein optimales Ernteergebnis zu erreichen. Dazu müssen die Maschinenführer die jeweiligen Bedingungen des Feldes, wie beispielsweise den Reifegrad der Pflanzen und die Bodenbeschaffenheit berücksichtigen. Gleichzeitig müssen die einzelnen Prozesse, wie das Ernten, der Transport und die Einlagerung, optimal aufeinander abgestimmt werden. Dies erfolgt bisher überwiegend manuell und erfahrungsbasiert. Um die Qualität und die Effizienz des gesamten Erntevorgangs zu erhöhen, müssen sich die Landmaschinen eigenständig an die individuellen Bedingungen des Feldes anpassen. Ein weiterer Aspekt ist die optimale Abstimmung der einzelnen Prozesse. Dazu müssen alle Akteure im Ernteprozess wie Hersteller, Lohnunternehmer und Landwirte einbezogen werden.

Ziel des Forschungsprojekts ist die Entwicklung einer Software, mit der sich unterschiedliche Landmaschinen selbständig an die jeweiligen Erntebedingungen anpassen können und die einzelnen Prozesse und Akteure intelligent vernetzt werden.

Dazu werden die unterschiedlichen Eigenschaften eines Feldes, wie Reifegrad und Bodenbeschaffenheit sowie der Ablauf der einzelnen Prozesse, wie Mähen, Transportieren und Lagern analysiert. Daraufhin werden die Anforderungen an einen optimalen Einsatz der Landmaschinen und die intelligente Vernetzung der o. g. Akteure definiert. Auf dieser Grundlage wird für unterschiedliche Maschinen und Situationen die Erfassung und Analyse der Eigenschaften des Feldes sowie die eigenständige Anpassung der Maschine konzipiert und erarbeitet. Dabei wird die Hardware der beteiligten Akteure, wie beispielsweise Datenbanken der Hersteller und der Lohnunternehmer integriert. In dem Projekt wird auf Ergebnisse der Querschnittsprojekte Selbstoptimierung, Intelligente Vernetzung und Systems Engineering zurückgegriffen. Die intelligente Software wird um Simulationstechniken ergänzt, exemplarisch in der Ernte von Grünfutterpflanzen erprobt und beispielhaft in Landmaschinen implementiert.

Es wird erwartet, dass die Auslastung der Landmaschinen um mindestens 10% gesteigert werden kann. Damit werden Ressourcen effizienter genutzt und die Qualität der Ernteprozesse verbessert. Die eigenständige Anpassung entlastet zudem den Maschinenführer, da er Änderungen im Ernteprozess nicht mehr manuell umsetzen muss. Die Software kann auf weitere Anwendungen übertragen werden, wie beispielsweise für Winterdienste, den Betrieb von Baustellen und die Transportlogistik.

Projektlaufzeit
01. Oktober 2012 - 30. September 2014


Publikationen
Abschlussbericht: Wilhelm Nüßer/Thilo Steckel: Performance gaps of machines (2018)