In einer Machbarkeitsstudie haben wir ein System aus Kameras, Mikrofonen und anderen Sensoren entwickelt und diese in einem Stall installiert. Mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens wurden Daten erfasst, Muster erkannt und Berichte erstellt. So kann die KI beispielsweise prüfen, ob der Landwirt oder die Landwirtin alle gesetzlichen Bestimmungen erfüllt. Daten sind die einzige Möglichkeit, um nachzuweisen, dass die vorgeschriebene Tageslichtintensität eingehalten wird – um nur ein Beispiel zu nennen, wie datenbasierte Erkenntnisse sicherstellen können, dass erkannte Verstöße gegen das Tierwohl nachverfolgt und Landwirt*innen entsprechend verständigt werden.
Beim Übergang zur digitalisierten Landwirtschaft übernimmt KI Routineaufgaben im Stall
Im Stall müssen Landwirt*innen sich die Tiere ansehen, ihr Gewicht beurteilen, die Umgebungstemperatur messen, das Stresslevel der Tiere erfassen und sie füttern und tränken. Diese Kontrollgänge könnten durch Kameras, Bilderkennung, Mikrofone sowie CO2-, Feuchtigkeits- und Temperatursensoren ersetzt werden, die die Messwerte präzise aufzeichnen und überprüfen. Die Haltungsbedingungen der Tiere könnten dadurch effizient verbessert werden – was wiederum zur Nachhaltigkeit beiträgt.
Den optimalen Schlachttermin ermitteln
Neben den Haltungsbedingungen kann die Technologie auch Daten über die Nutztiere erfassen. Beispiel: Die KI zeichnet Größe und Gewicht der einzelnen Schweine auf und kann die Landwirt*innen im Voraus über den idealen Schlachttermin informieren. Ziel ist es, bei möglichst effizientem Futtereinsatz das bestmögliche Fleisch zum bestmöglichen Preis zu erhalten. Durch diese Daten können außerdem auch Transporte vom Stall zum Schlachthof optimieren werden. Wenn das Gewicht der Schweine ermittelt wird, können Lkw-Ladungen optimiert werden, ohne gegen gesetzliche Bestimmungen zu verstoßen.
Planung im SAP-System
Mithilfe der digitalen Zwillinge von Ställen und Tieren können auch Simulationen durchgeführt und Prognosen erstellt werden, die den Betrieben bei der Ausarbeitung künftiger Szenarien unterstützen. Werden die Daten künftig in das SAP-System des Kunden übertragen, können wir den Betrieben zusätzlich dabei helfen, ihre Planung zu optimieren.
Da die Daten schon zu einem frühen Zeitpunkt und nicht nur bei der Schlachtung erfasst werden, können Angebot und Nachfrage auf dem Markt beispielsweise mithilfe einer Big Data-Lösung und Datenanalysen bereits im Vorfeld angepasst werden. Durch die Entwicklung eines SAP Backbone für den Kunden – den digitalen Kern – werden optimale Bedingungen für Innovationen im Betrieb geschaffen.