Laut Branchenverband Bitkom wendet heute jeder fünfte Landwirt digitale Anwendungen an und erwartet ein Wachstumspotential von 3 Milliarden Euro durch Digitalisierung in diesem Bereich. Die vernetzte Agrarwirtschaft kann an vielen Stellen von Datenbanken und Echtzeitüberwachung profitieren: Der Abgleich von Wetterdaten mit Daten zum Wachstum von Pflanzen, dem prognostizierten Bedarf und dem aktuellen Marktpreis ist ein komplexes Gefüge. Die Effekte von Automatisierung soweit wie möglich zu nutzen und die verfügbaren Daten zu verwerten, liegt deswegen mehr als nahe.
Big Data in der Landwirtschaft: Die Vernetzung von Feldern, Kühen und Maschinen
Das Internet der Dinge ergreift die gesamte Wertschöpfungskette der Landwirtschaft. Sensoren auf den Feldern können exakt den Feuchtigkeitsgehalt und die Zusammensetzung der Böden angeben. Das spart Zeit, Treibstoff sowie Wasser und lässt den logistischen Ablauf besser planen. Da es immer häufiger zu Trockenphasen kommt, stellt dies keinen unwesentlichen ökonomischen Faktor dar.
Auch Kühe, Kälber, Rinder oder Schweine werden in der digitalisierten Landwirtschaft via Sensoren überwacht. Anstatt einer Marke im Ohr werden Nutztiere künftig mit Chips und Sensoren am Halsband ausgestattet, die wertvolle Daten liefern. Um das Ziel, mehr Abläufe zu automatisieren, zu erreichen, sind zunächst Informationen nötig. Die Sensoren bringen nicht nur das, sondern fördern noch weit mehr Wissen über die Tiere zutage. Ob eine Kuh besamungsbereit ist, verrät ihre Körpertemperatur, die über integrierte Thermometer permanent gemessen wird. Automatisch erhält der Landwirt eine Benachrichtigung per SMS, welche Kuh als nächstes dran ist. Die Erfassung von Vitaldaten in Echtzeit erlaubt darüber hinaus, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und zu behandeln.
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Schließlich garantiert das Monitoring des gesamten Maschinenparks eines landwirtschaftlichen Betriebes so wenig Ausfallzeiten wie möglich. Bereits wenn es Anzeichen von Störungen im Ablauf gibt, könnten Sensoren in Maschinen auf Probleme hinweisen. Hier spielt Big Data seine Stärken aus: Die Analyse von Mustern und Abweichungen davon werden identifiziert. Standzeiten von Geräten und deren kompletter Ausfall wird damit verhindert.
Mit Datenbanken und Prognosen zu mehr Ökologie
Die Menge an Saatgut, Düngemittel und der Einsatz von Mitteln zur Schädlingsbekämpfung können durch den Einsatz von Datenbanken besser reguliert und reglementiert werden. Der Zugriff auf wissenschaftlich exakte Wetter- und Klimadatenbanken unterstützen bei Jahresplanung und dem täglichen Einsatz. Durch regionale und überregionale Zusammenschlüsse könnten Datenbanken zur Verbreitung bestimmter Schädlinge und auch Nützlinge entstehen. Dadurch würde ein intelligenterer Einsatz von Insektiziden oder Herbiziden möglich und die Landwirtschaft dadurch ökologischer werden. Doch auch die Kosten für Dünger und Saatgut sind ein entscheidender Faktor.
Ökonomische Vorteile durch die Digitalisierung der Landwirtschaft
Ob tagesaktuelle Getreidepreise oder bei der Einhaltung der Auflagen, die nötig sind, um Agrarsubventionen zu erhalten – auch hier verhilft die konsequente Vernetzung von landwirtschaftlichen Betrieben dabei, schnell handeln zu können. Das Berufsbild von Landwirten ist bereits heute dem von modernen Unternehmern ähnlich. Sie stehen technischen Innovationen landwirtschaftlicher Geräte ebenso aufgeschlossen gegenüber wie neuen Geschäftsmodellen.
[selectivetweet]Der vernetzte Hof ermöglicht ökonomischeres & ökologischeres Wirtschaften. #Digitalisierung #BigData[/selectivetweet]
Das enorme Wertschöpfungspotential und die Vorteile, die Big Data in der Landwirtschaft bringen, sprechen für sich. Oft sind es vielmehr technische Beschränkungen wie die fehlende Versorgung mit Breitbandinternet in den ländlichen Regionen, die der Digitalisierung entgegenstehen. Auch Vorbehalte gegenüber der Datensicherheit bremsen die Landwirtschaft 4.0 manchmal noch aus. Handlungsbedarf besteht also nicht unbedingt und ausschließlich auf der Seite der Landwirte, sondern bei Software-, Cloud- und Hardware-Anbietern.