Hier setzt das Forschungsprojekt prospective.HARVEST an, für das CLAAS durch das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) mit 266.700 Euro gefördert wird. Peter Bleser, Parlamentarischer Staatssekretär im BMEL, reiste für die Übergabe der Zuwendungsbescheide nach Harsewinkel und besuchte das CLAAS Werk.
Gelebte Praxis ist es heute, dass Landwirte und Lohnunternehmer für die Planung und Durchführung ihrer Arbeiten Annahmen treffen, die bisher weniger auf Kennzahlen und vielmehr auf Erfahrungen basieren. „Das Forschungsvorhaben prospective.HARVEST leistet einen substanziellen Beitrag auf dem Weg zu Farming 4.0. und wir freuen uns, dieses Projekt zu leiten“, so Thomas Böck, Geschäftsführer Technologie und Systeme bei CLAAS. Die Bearbeitung des Projekts erfolgt zusammen mit zwei weiteren Unternehmen aus der Agrarwirtschaft und drei Forschungseinrichtungen.
Ziel des Forschungsprojektes prospective.HARVEST ist die Entwicklung und Erprobung eines Prototyps zur Optimierung der Verfahrenskette „Silomaisernte“ durch vorausschauendes Verhalten mit Hilfe von satellitengestützten Prognosedaten. Dies sind z.B. örtlich aufgelöste Abreife-, Ertrags- und Befahrbarkeitsinformationen.
Auf Basis von Abreifedaten wird die Erntekampagne (teil-) automatisiert in einem Farm-Management-System geplant, um für den Landwirt die optimale Abarbeitungsreihenfolge und eine angepasste Ressourcenausstattung zu erzielen. Der Logistikprozess zwischen Erntemaschine, Transportfahrzeugen und Verdichterfahrzeug wird basierend auf Ertragsprognosedaten vorausschauend gesteuert und die Fahrrouten der Maschinen aufeinander abgestimmt. Dadurch werden Leerfahrten und Stillstandzeiten minimiert und Fahrtstrecken optimiert. Die satellitengestützten Prognosedaten werden auch dazu genutzt, den Feldhäcksler vorausschauend optimal einzustellen und mit Betriebsmitteln auszustatten. Durch den produktiveren Maschineneinsatz kann der Kraftstoffverbrauch und damit der CO2-Ausstoß reduziert werden. Weiterhin lassen sich Bodenverdichtungen verringern, weil im Vorfeld die Befahrbarkeit bekannt ist und Fahrstrecken auf dem Feld reduziert werden.
„Zur Bereitstellung der entwickelten Lösungen wird eine offene, service-orientierte Softwarearchitektur spezifiziert und implementiert, damit diese auch für weitere landwirtschaftliche Prozesse herangezogen werden können“, sagt Gesamtprojektleiter Dr. Max Reinecke von CLAAS E-Systems.
Das Forschungsprojekt prospective.HARVEST startet am 1. August 2016 und endet mit der Silomaisernte 2019. Zur Übergabe der Zuwendungsbescheide trafen sich bei CLAAS in Harsewinkel die Projektpartner CLAAS Selbstfahrende Erntemaschinen GmbH, Harsewinkel, CLAAS E-Systems KGaA mbH & Co KG, Gütersloh, 365FarmNet GmbH, Berlin, green spin GmbH, Würzburg, Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI), Hochschule Bochum und 52°North GmbH, Münster.
Die Förderung des Vorhabens erfolgt aus Mitteln des BMEL aufgrund eines Beschlusses des deutschen Bundestages. Die Projektträgerschaft erfolgt über die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) im Rahmen des Programms zur Innovationsförderung. „Die entwickelten innovativen Lösungen sollen im ersten Schritt der deutschen Agrarwirtschaft zur Verfügung stehen und von dort ausgehend in weiteren Ländern verfügbar gemacht werden“, stellt Peter Bleser, Parlamentarischer Staatssekretär des BMEL, abschließend in Aussicht.
