Konstruktion von Maschinensystemen

Offene smarte Komponenten für die digitale Nahrungsmittelwirtschaft

Im Zuge der zunehmenden Digitalisierung in der Landwirtschaft fallen große Datenmengen an, zum Beispiel Maschinendaten von Landmaschinen oder von am Feld installierten Sensoren. Insbesondere die Entwicklungen im Bereich künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) ermöglichen die Auswertung dieser Daten sowie die Bereitstellung verschiedener Funktionen für den Anwender. Anwendungsbereiche liegen unter anderem in der Optimierung von landwirtschaftlichen Prozessen oder der Erfüllung von Dokumentationspflichten.

Für das Aufzeichnen und Verarbeiten der Daten wird eine entsprechend aufeinander abgestimmte Hard- und Softwarearchitektur benötigt. Ziel des Projektes OsKoNa ist die Entwicklung eines Stacks aus smarten Komponenten, die untereinander vernetzt sind und dezentralisiert betrieben werden können. Die Anwendung erstreckt sich hierbei von auf Landmaschinen installierten Datenloggern (Edge) bis zum in der Cloud laufenden Farm Management Systemen.

Das Fachgebiet Konstruktion von Maschinensystemen bearbeitet das Projekt gemeinsam mit den Partnern von Logic Way, AgriCon und der Technischen Universität Dresden. Im Zuge verschiedener Vorprojekte (u.a. LaSeKo, BiDaLap I und BiDaLap II) konnte bereits eine Infrastruktur mit auf Landmaschinen installierten Datenloggern aufgebaut werden. Die Datenlogger zeichnen neben Positions- und Geschwindigkeitsdaten auch Maschinendaten (z.B. Motordrehzahl oder Momentanverbrauch) über den CAN-Bus der Landmaschine auf. In den letzten Jahren konnten auf drei Testbetrieben in Sachsen bereits große Datenmengen von verschiedenen Landmaschinen (u.a. Traktoren, Mähdrescher, …) und unterschiedlichen landwirtschaftlichen Prozessen (u. a. Pflügen, Düngen, Ernten, …) gesammelt werden, die im Projekt zum Testen und Entwickeln neuer Funktionen zur Verfügung stehen.

Am Fachgebiet befassen wir uns hierbei unter anderem mit der Entwicklung, Testung und Implementierung von KI-Algorithmen für verschiedene Anwendungsfälle und Überwachung des Testbetriebes sowie der Definition und Implementierung geeigneter Schnittstellen. Im Rahmen des Projektes wird zum Beispiel ein KI-Algorithmus entwickelt, der allein anhand der aufgezeichneten Daten die Dauer und Art der durchgeführten landwirtschaftlichen Maßnahme erkennt und direkt auf dem Datenlogger ausgeführt werden kann. Hierbei wird keine mobile Datenverbindung benötigt, wobei insbesondere im ländlichen Raum noch größere Lücken bei der Netzabdeckung bestehen.

Im Rahmen des Projektes werden für Studierende Projekt- und Abschlussarbeiten angeboten. Aktuell ausgeschriebene Themen finden Sie auf der Abschlussbörse des Fachgebietes. Alternativ wenden Sie sich bitte direkt an den Ansprechpartner für das Projekt.

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