Connected Nutrient Management – Agritechnica 2015 aranyérem

Forrás: www.agritechnica.com

Smart Farming az Agritechnica kiállításon

Az idei Agritechnica (Link) kiállítás egyik központi témája a Smart Farming, így csöppet sem meglepő, hogy a díjazott újdonságok között is találunk erről a területről példákat. Az egyik ilyen újdonság a John Deere GmbH & Co. KG, a LAND-DATA Eurosoft, (AO Agrár-Office és JD-Office) a Vista GmbH (Talking Fields térképek), valamint a RAUCH GmbH és a SULKY közös fejlesztése, mely a precíziós tápanyag-utánpótlást emeli egy új szintre.

Tervezés, kijuttatatás, dokumentálás

A tápanyagmérleg kiszámítása aratástól aratásig a legtöbb gazdálkodó számára még mindig komoly időráfordítással járó folyamat, melyet gyakran kézzel végeznek. A Connected Nutrient Management egy olyan felhasználóbarát megoldás, mely a tápanyagszükséglet kiszámításán túl gondoskodik a nitrogén és foszfor optimalizált, helyspecifikus (precíziós) kijuttatásáról is, mind műtrágya, mind szerves trágya használatakor. A rendszer nemcsak a tervezést és az optimalizálást teszi lehetővé, hanem a pontos kijuttatást biztosító technológiákat is integrálja.

Szoftverfejlesztők
és gépgyártók együttműködése

A John Deere, a Land Data Eurosoft, a Vista, a Rauch és a Sulky mint innovációs partnerek, nemcsak az adatokat, a tudást és a technikát osztották meg egymással, hanem azokat intelligensen összekapcsolva lehetővé tették, hogy agronómiai szempontokból optimális, a jogszabályi előírásokkal konform, helyspecifikus, táblán belül változó mennyiségű tápanyag-kijuttatási terv készülhessen. Így a nagy pontosságú, precíz kijuttatásnak köszönhetően, a költségcsökkentés mellett javulnak a termés mennyiségi és minőségi mutatói is, valamint a munkafolyamat dokumentálása is biztosított a táblatörzskönyvben. Először válik lehetővé olyan tápanyagok, mint a nitrogén és a foszfor szükségletének helyspecifikus, táblán belüli meghatározása, kijuttatása és dokumentálása úgy, hogy az függetlenül attól, hogy műtrágyát vagy szerves trágyát használunk. Egy ehhez hasonló, integrált megoldás eddig nem létezett.
https://www.agritechnica.com/en/innovations/innovations-2015/

A Smart Farming átalakítja a gazdaság vezetését is

mage courtesy of KROMKRATHOG at FreeDigitalPhotos.net

Munkaszervezés régen és ma

A GPS jelekkel irányított munkagép, az SMS-t küldő tehén, a táblán lévő biomassza mennyiségét meghatározó műhold, vagy a növényállományt fényképező drón és még hosszasan folytathatnánk a technikai eszközök felsorolását, nemcsak új lehetőségeket nyit a munkavégzésben, hanem alapvetően módosítja a munkaszervezést is. A számítógép, a táblagép, és az okostelefon használata már évek óta szerves része a gazdálkodók mindennapjainak. Reggel az időjárásadatokat és -előrejelzéseket megnézni, az e-mail fiókot ellenőrizni, az aktuális gabonapiaci híreket áttekinteni, olyan tevékenységek, melyek a napi rutin részei. Már a mobiltelefonok elterjedése is nagymértékben átalakította a munkaszervezést, hiszen míg korábban a reggeli munkakezdéskor az egész napi feladatot úgy kellett kiosztani, hogy annak módosítása adott esetben jelentős erőfeszítést igényel, addig ma egy telefonhívással újra lehet osztani a munkát, ha a megváltozott helyzet ezt úgy kívánja. Így a technika támogatásával a gondos tervezés és az ad-hoc döntés jól kiegészítheti egymást.

Az adatdömping és a munkaszervezés

A precíziós gazdálkodás nemcsak adatokon alapul, hanem komoly mennyiségű új adatot is generál, melynek összegyűjtése, feldolgozása és kiértékelése a Smart Farming központi eleme. Ezek az adatok felhasználhatók a termelés optimalizálásához pl. applikációs térképek létrehozásával, de ennek a nagy mennyiségű adatnak a kezelése (Big Data) a gazdálkodót teljesen új lehetőségek elé is állítja. Az adatok folyamatos követésével az egész termelési folyamat és annak pillanatnyi állapota pontosan ellenőrizhető. Ezáltal a munkaműveletek és a kijuttatott anyagok térben és időben optimális pontban kerülhetnek alkalmazásra.

A digitalizáció következő lépései

A termelés során keletkező, illetve a termelési folyamatokkal összefüggő, és azokat befolyásoló adatok gyűjtése, feldolgozása eddig is döntően számítógépen történt. A piac és a különböző jogszabályok által megkívánt dokumentációs követelményeknek (Gazdálkodási Napló, Permetezési napló, Nitrátjelentés stb,) sokkal könnyebb megfelelni akkor, ha nem csupán egy tetszőleges számítógépes programmal dolgozunk, hanem eleve olyan szoftvert választunk, mely a bordcomputerek adatait közvetlenül használni tudja, így nincs szükség ezeknek az adatoknak az ismételt kézi rögzítésére. Egy permetezés, vagy műtrágya kijuttatás így az összes releváns információval együtt egyenesen a táblatörzskönyvbe kerül, ahonnan gombnyomásra elkészíthetők a megkövetelt dokumentációk. A fejlesztés következő állomása az, hogy a termelés és a tárolás során használt szenzorok önállóan, a dolgok internete (IoT) technológiát használva folyamatosan szállítják szoftverünkbe az adataikat, ezzel is segítve a termelés és tárolás szabályozását és ellenőrzését. A digitalizáció kiteljesedésével pedig mind több eszköz és szenzor kapcsolódik egymáshoz és a központi szoftverhez, ahonnan végső soron az egész termelést irányíthatjuk és dokumentálhatjuk.

A távérzékelés és a szenzortechnika kombinációja

AO Greenseeker ISOBUS

A precíziós gazdálkodás és a Smart Farming

A Smart Farming egy evolúciós folyamat része, azaz bevezetése egy üzemben nem ugrásszerűen történik, hanem lépésről-lépésre. Ebben a folyamatban egy megkerülhetetlen fokozat a precíziós gazdálkodás megléte, hiszen ez adja a gépi oldalról azt az alapfeltételt, ami az intelligens mezőgazdasághoz szükséges, valamint a másik oldalról ez biztosítja azt a szoftver hátteret, mely a keletkező adatokat feldolgozza és kiértékeli, valamint a gazdaság számára jogszabályokban meghatározott dokumentációkat (pl. Gazdálkodási Napló, permetezési napló stb.) elkészíti. A precíziós gazdálkodás esetében a helyspecifikus anyagkijuttatás, azon belül is elsősorban a műtrágya és vetőmag mennyiségének a szabályozása az, mely a már korábban összegyűjtött adatok kiértékelésén és feldolgozásán alapul. Ezek az adatok lehetnek saját felvételezések, pl. hozamtérkép, lehetnek távérzékelési adatok, pl. Talking Fields térképek és lehetnek laboradatok is, pl. talajvizsgálati eredmények. Az így összeállított adatok lehetnek ugyan nagyon pontosak, de tagadhatatlanul egy vagy több korábbi aratási év eredményeit adják vissza, az aktuális állapotra nem reflektálnak. A múltbeli tényadatokból kényelmesen tudunk a számítógépünkön változtatható anyagkijuttatást vezérlő applikációs térképeket készíteni. Amennyiben valós idejű, az aktuális növényállomány állapotát is figyelembe vevő anyagkijuttatást szeretnénk végezni, akkor már szenzorokra is szükségünk van a vezérléshez.

N-szenzorok

Az utóbbi időben rohamosan terjed a nitrogénszenzorok használata, melyekkel a tápanyag-utánpótlást lehet optimalizálni. A különböző gyártmányú szenzorok nagyon hasonló elven működnek és a növényállomány fejlettségéről és nitrogénellátottságáról az úgynevezett NVDI érték (Wikipédia Link) formájában adnak tájékoztatást. Az NDVI érték közvetlenül felhasználható a műtrágyaszóró vezérlésére. A nitrogénszenzor kizárólagos használatának ugyanaz az előnye, ami egyben a legnagyobb hátránya is: A szenzor csak a valós idejű értékeket veszi figyelembe, így a múltbeli tapasztalatok nélkül, automatikusan az aktuális állapot alapján vezérel, ami nem feltétlenül jelenti az optimális kijuttatást. Az igazi előrelépést az jelenti, ha a múltbeli adatokat (hozamtérkép, Talking Fields, talajvizsgálat) és a valós idejű adatokat (N-szenzor) egymással kombináljuk és így alapozzuk meg a gazdaságilag optimális tápanyag kijuttatást.

A kulcs a Map Overlay

A Map Overlay használatával egyszerűen lehet kombinálni a múltbeli, térkép alapú és a valós idejű adatokat és így a nitrogénkijuttatást még pontosabban lehet szabályozni. A Map Overlay lényege, hogy egy applikációs térkép segítségével korrigáljuk az NDVI adatok alapján kijuttatandó tápanyagmennyiséget. Így roppant egyszerűen lehet az általunk kiválasztott helyekre minimális vagy maximális értéket megadni, függetlenül attól, hogy az NDVI érték szerint az adott pontra kevesebb vagy több lenne a tápanyag-kijuttatás. Természetesen ez csak akkor működik, ha a rendszerünk összes eleme, hardver és szoftver egyaránt, támogatja ezt megoldást.

Egy gyakorlati példa

A valóságban a Map Overlay felhasználása a következő példában részletezett módon zajlik. Első lépésként feldolgozzuk az érintett táblák Talking Fields alaptérképeit az AO Agrár-Office programcsomag segítségével, majd adott esetben a talajvizsgálati eredményeket is figyelembe véve, elkészítjük a programmal a Map Overlay applikációs térképet. Az applikációs térkép alapján elkészített feladatot (előírást) a szokásos módon feltöltjük egy John Deere Greenstar 2630 (GS3) monitorra. Ezután a traktorunkra felszerelt AO Greenseeker ISOBUS nitrogénszenzorunkkal úgy vezérelhetjük a GS 2630 monitoron keresztül az ISOBUS (Wikipédia Link) műtrágyaszórónkat, hogy az aktuális NDVI érték alapján meghatározott szórási mennyiség a Map Overlay applikációs térképpel korrigálásra kerül. Miután az AO Greenseeker ISOBUS eszköz esetében tetszőlegesen határozhatjuk meg az adott NDVI tartományhoz tartozó kijuttatási értékeket a Greenstar monitoron, így a teljes kijuttatási stratégia a kezünkben marad. Ez egyben ennek, az itt felvázolt rendszernek a legfontosabb jellemzője is. Az összegyűjtött és feldolgozott adatok, továbbá a valós idejű szenzoradatok összehangolásával és együttes alkalmazásával pontosan az a stratégia kerül megvalósításra (adott helyen, adott mennyiségű műtrágya kijuttatása), amit szakmailag a legjobbnak tartunk.

A digitalizáció jogi kockázatai

Image courtesy of renjith krishnan at FreeDigitalPhotos.net

Új jogi kérdések

A termelés digitalizálásával nemcsak új esélyek nyílnak meg, hanem új kockázatok is napvilágra kerülnek. Ezek közül az egyik lényeges elem azoknak a jogi kérdéseknek a feltérképezése, melyek a az új technológiák és a digitalizáció elterjedésével törvényszerűen megjelennek. A robotok és automaták, az autonóm módon (önállóan) közlekedő eszközök (traktorok, kombájnok, drónok, autók stb.), de még a dolgok internete (IoT) is, nagyon komolyan feszegeti a termékfelelősség kérdésének jelenleg használatos határait. Ki a felelős, ha egy robot balesetet okoz? Ki tartozik kártérítéssel? A gyártó? Az üzemeltető? A jogászoknak azonban nemcsak a klasszikus jogi kérdéseket kell tisztázniuk, hanem komplex technikai, technológiai összefüggéseket is meg kell érteniük. Ebben a szituációban a nagy multinacionális konszernek természetesen nagy előnnyel rendelkeznek a technológiai és infokommunikációs szektorban nagy számmal jelenlévő és az innováció egyik fő hajtóerejeként működő startup (Wikipédia link) cégekkel szemben.

Termékfelelősség

A termékfelelősség speciális esetét képezik a szoftverekkel kapcsolatos jogi kérdések, hiszen különösen a felhő alapú (cloud) szolgáltatások esetében nem léteznek sem országhatárok, sem egyéb területi kötöttségek, mint például a cég falain belüli vagy azon kívüli programhasználat.
A termelés digitalizációjával együtt jár, hogy egy esetlegesen fellépő hiba esetén sokkal nehezebb lesz beazonosítani, hogy a folyamat mely részében keletkezett a hiba, és ki az aki ezért felelős.

Adatbiztonság és tulajdon

Egy további központi téma az adatbiztonság, hiszen egy cég összes adata, dokumentuma, digitális formában megszerezhető úgy, hogy adott esetben nincs is szükség a fizikai hozzáférésre. Nemcsak a belső hálózatokat, számítógépeket kell megfeleően védeni a külső támadások, kémkedések ellen, de a munkatársaknak is tisztában kell lenniük azzal, hogy egy titkosítás nélküli pendrive, vagy egy jelszó nélküli smartphone milyen következményekkel járhat. Arról nem is beszélve, hogy hány esetben hordozzák egy cég szinte minden adatát egy olyan laptopon, melynek merevlemeze sem titkosítva nincs, sem távolról nem törölhető.
Az adatokkal kapcsolatban is várhatók új jogi felvetések, hiszen gyakran nem egyértelmű, hogy az adott információ, fájl, vagy adat kinek a tulajdona. Mikor van egy adat “céges” tulajdonban és mikor számít az köztulajdonnak. A jövő adatkezelését a Big Data (Wikipédia link) és a kiértékeléseket, analíziseket végző adatbankok fogják meghatározni. Az ezekkel kapcsolatos jogi szabályozások is meglehetősen hézagosak, különösen nemzetközi viszonylatban.

Külön App Store a gépek számára?

Image courtesy of maen_cg at FreeDigitalPhotos.net

A Smart Farming központi eleme a szoftver, pontosabban a szoftverek és appok. Nem igazán lehet abból kiindulni, hogy egyetlen univerzális megoldás fogja a termelés teljes vertikumát lefedni. Különböző szoftverek és appok lesznek használatban. Egy igen érdekes kérdés, hogy a gépek, eszközök, robotok, drónok stb. honnan jutnak azokhoz a szoftverekhez, melyek a működésükhöz nélkülözhetetlenek. Lesz egy általános App Store a mezőgazdasági gépek számára? Minden gyártó saját plattformot fog üzemeltetni? Esetrleg tevékenységi körönként, géptípusonkként, vagy gyártónként külön-külön kell az alaklmazásokat összegyűjteni?
A kérdés azért igen lényeges, mert minél nagyobb fokú az automatizálás, annál nagyobb veszélyt jelentenek az esetlegesen manipulált szoftverek, az egyéb kártevőkről nem is beszélve. A Smart Farming kulcstechnológiája a cloud computing, azaz a felhőalapú számítástechnika. A gépek, eszközök is a felhőből fogják az új applikációkat és szoftverfrissítéseket letölteni, emiatt a “szoftverboltok” megbízhatósága és biztonsága kiemelt fontosságú. Ma még nem lehet megjósolni, hogy lesznek-e olyan domináns platformok, mint amilyenek a mobil eszközök (IOS, Android, Windows) esetében kialakultak, vagy számtalan kisebb platform lesz az applikációk vásártere.

Károk feltérképezése autonóm drónokkal

Image courtesy of Victor Habbick at FreeDigitalPhotos.net

A drónok elterjedése, ma már teljesen kézzelfogható folyamat, gyakorlatilag mindenki látott már ilyen eszközt, a mezőgazdaságban dolgozók egy része pedig üzemeltet is drónt, vagy olyan szolgáltatásokat vesz igénybe, melyeket drónokkal végeznek. Természetesen drón és drón között is óriási különbség van, mely nem pusztán a méretre vonatkozik, hanem az automatizáltság fokára is. Bár még inkább csak kézi vezérlésű egyszerűbb drónokkal találkozunk, a technológiai fejlettség ennél sokkal többet is lehetővé tesz. Így például vannak önállóan repülni képes drónok is, egy ilyenről számol be a proplanta.de portál:
Az amerikai Archer Daniels Midland (ADM) élelmiszerkonszern „Crop Risk Services“ (CRS) részlege engedélyt kapott arra, hogy a terméskiesés becslésére illetve okai feltárására drónokat használjon. A robotrepülőgépekkel fel lehet térképezni mind az állomány sűrűségét, mind a jég- és szélkárokat, valamint a tarfoltokat.
A drónok magas szinten automatizáltak, így teljesen autonóm módon repülnek, azaz mind a start, mind a leszállás, valamint a feltérképezés önállóan, emberi beavatkozás nélkül történik. A drónok a gyűjtött adatokat már a levegőben feldolgozzák, melyhez külön szoftver áll rendelkezésre.