Vernetzung in der Landtechnik – Teil 1

20.05.2014

© Klaus Meyer

Die hochtechnisierte Getreideernte bietet sich für Online-Datenübertragung und Automatisierung an.

Der letzte Strohballen fällt aus der Presse, und schon hat der Landwirt die Rechnung inklusive Anzahl, Gewicht und Feuchtigkeit vom Lohnunternehmer auf seinem Tablet-Computer, besser noch, der Betrag ist gleich abgebucht. Der Landwirt hat dem Strohaufkäufer Zugriff auf seine Daten im Internet erteilt, und darauf weiß der, wo die Ballen liegen und ob das Getreide mit Fungiziden behandelt wurde. Im Stall frisst eine Bucht voller Schweine nicht, und zehn Minunten später steht der Tierarzt auf der Desinfektionsmatte. Solche und noch ganz andere Szenarien könnte das „Internet der Dinge“ bzw. die vernetzte Landwirtschaft ermöglichen.

Mit dem Thema befassten sich die KTBL-Tage 2014 in Potsdam Anfang April. Das Motto lautete „Vernetzte Landtechnik – Nutzen für die Betriebsführung“. Von den aktuellen Entwicklungen in der Informations- und Kommunikationstechnik sowie in der Robotik erwarten sich die Beteiligten tiefgreifende Impulse für die Landtechnik, die sich durch die zunehmende Vernetzung landtechnischer Komponenten abzeichnen. Bereits heute sind autonome Komponenten in der Landtechnik verbaut, die den Landwirt entlasten wie zum Beispiel Lenksysteme, Überladehilfen bei Häckslern und Mähdreschern oder Melkroboter. Weitere Fortschritte wird es geben bei der Optimierung der Mensch-Maschine-Interaktion durch intuitive Bedienung, selbstlernende Systeme sowie der Selbstschulung der Landwirte bis hin zum autonomen Roboter.

Am Computer dreschen lernen

Der erste Vortragsblock stand unter dem Motto: „Intuitive Maschinennutzung in der Außenwirtschaft“. Dr. Hartmut Matthes von Class stellte die Möglichkeiten und Chancen der Selbstschulung an modernen landwirtschaftlichen Maschinen und IT-Systemen vor. Erntetechnik wird meistens nur eine kurze Zeit des Jahres eingesetzt. Dann soll sie aber volle Leistung bringen. Je näher der Erntetermin rückt, desto höher ist die Lernnotwendigkeit, die Maschine perfekt zu bedienen, doch die Lernbereitschaft sinkt aus Zeitmangel, und das Wissen von der Winterschulung ist auch nicht mehr komplett abrufbar. Hier bieten sich laut Matthes Selbstlernprogramme am PC an. Dazu hat das Unternehmen z. B. die Module „Mähdrescher Gutfluss“, „Cebis – Selbstfahrende Erntemaschinen“ und den auf der Agritechnica vorgestellten Onlinesimulator für die Bedienung von Erntemaschinen und Traktoren entwickelt. Das Verhalten des Simulators am PC entspricht nach Aussage von Matthes dem eines realen Maschineneinsatzes. Das System unterstützt alle Maschinenfunktionen, die auch vom Steuerungssystem Cebis auf der Maschine unterstützt wird, und die Simulationsdaten sind das Ergebnis von realen Erntesituationen und funktionalen Zusammenhängen. Die Software des Simulators ist identisch und aktuell mit der installierten Maschinensoftware. Der Simulator ist online verfügbar. Das soll die Aktualität und die Datensicherheit gewährleisten. Mit diesen Selbstlernprogrammen können u. a. die Maschinenführer lernen, die installierte Maschinenleistung besser auszunutzen, und das Servicepersonal kann lernen, die Maschine und den Druschprozess besser zu verstehen.

Individuell das Training gestalten

Matthes, dass die Teilnehmer von Selbstlernprogrammen zeit- und ortsunabhängig sind. Sie können das Lerntempo individuell steuern und sich auf eigene Lernschwerpunkte fokussieren. Der Zeitaufwand sei gegenüber Präsenzveranstaltungen ebenfalls geringer. Es gebe aber auch Nachteile. So ist der Austausch über Lernprozesse und -erfahrungen schwieriger für die Teilnehmer, und es ist eine Selbstlerndisziplin erforderlich. Außerdem sei Lernen am Arbeitsplatz nicht immer optimal.

Daten aus der Umgebung nutzen

An drei Beispielen hat Maximilian Birle von der CNH Deutschland GmbH die Möglichkeiten und zukünftigen Anforderungen an kontextsensitive Systeme zur Maschinensteuerung vorgestellt. Das Problem ist, dass die Maschinen und deren Automatisierungsgrad immer komplexer werden und die Anwender sich einer zunehmenden Reizüberflutung ausgesetzt sehen. Kontextsensitive Systeme benutzen Informationen aus ihrer Umgebung, um ihr Verhalten auf die Umgebung abzustimmen. Die Informationen kommen aus unterschiedlichsten Quellen oder von Sensoren.

Mit der Überladeautomatik Intellifill von New Holland kann sich der Häckslerfahrer während des Überladens auf einem nebenher fahrenden Wagen optimal auf den Gutfluss und den Arbeitsablauf konzentrieren. Das System mit 3D-Kameras erfasst automatisch die Bordwandkante und überwacht den Füllvorgang. Dabei spielt es keine Rolle, welche Größe oder Form der Wagen hat. Das System steuert die Bewegung des Auswurfkrümmers automatisch, sodass die Lademulde exakt bis zum Rand gefüllt wird, ohne dass dabei Häckselgut verloren geht.

Vehicle Sync von Trimble ermöglicht den drahtlosen Datenaustausch in Echtzeit zwischen mehreren Maschinen, die sich gleichzeitig auf einem Acker befinden. Dabei werden Leitlinien, Flächenmerkmale und Karten bereits bearbeiteter Flächen ausgetauscht. Dadurch werden bei Feldarbeiten Überlappungen und Fehlstellen vermieden. In absätzigen Anbauverfahren sind Folgearbeiten möglich, die exakt in der Spur des vorhergehenden Arbeitsganges verlaufen. Es können beispielsweise während der Aussaat und der Ernte die Spurführungslinien eines Traktors oder Mähdreschers auf weitere Maschinen sowie auf Transportfahrzeuge übertragen werden.

Standort und Füllstände austauschen

Die zurzeit noch nicht erhältliche Agricultural Logistic Coordination (ALC)-Flottensteuerung von Case IH soll die Auslastung von Mähdrescherflotten um bis zu 15 % erhöhen. Beim ALC werden Sensordaten per Bluetooth und Mobilfunknetz zwischen den Maschinen ausgetauscht. Den Fahrern der Abfahrgespanne werden die Füllstände der Korntanks von Mähdreschern auf den Feldern mitgeteilt. Der Transportfahrer kann daraufhin den Mähdrescher mit dem höchsten Korntankfüllstand ansteuern oder gezielt von einem bestimmten Mähdrescher, der abbunkern möchte, angefordert werden. Zum Abbunkern übernimmt der Fahrer des Mähdreschers per Knopfdruck die Kontrolle über die Fahrgeschwindigkeit, Position und Lenkung des Abfahrgespanns. Das ermöglicht einen reibungslosen Entladungsprozess während der Fahrt bei konstanter Geschwindigkeit.

Die Beispiele zeigen, wie die Systeme ihre Aktivitäten durch spezifische Sensorik dem Kontext anpassen, um die Effizienz der Maschinen zu erhöhen und gleichzeitig den Bediener zu entlasten.

•    Teil 2: Schwierigkeiten und Herausforderungen
•    Teil 3: Ausmaß und Chancen der Vernetzung
•    Teil 4: Beispiele aus der Praxis

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