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P268 - 37. GIL-Jahrestagung 2017 - Fokus: Digitale Transformation – Wege in eine zukunftsfähige Landwirtschaft

https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/31067
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Auflistung P268 - 37. GIL-Jahrestagung 2017 - Fokus: Digitale Transformation – Wege in eine zukunftsfähige Landwirtschaft nach Autor:in "Bernardi, Ansgar"

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  • Konferenzbeitrag
    Architektur einer offenen Software-Plattform für landwirtschaftliche Dienstleistungen
    (Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2017, 2017) Stiene, Stefan; Scheuren, Stephan; Günther, Martin; Lingemann, Kai; Lauer, 
Andreas; Bernardi, Ansgar; Hertzberg, Joachim
    Die Digitalisierung hat die Landwirtschaft verändert beim üblichen Betrieb von Höfen, bei der Steuerung von Maschinen der Stallund Landtechnik und bei der Erbringung von Dienstleistungen. Zur Verwaltung und Verarbeitung der Daten gibt es eine gewachsene Infrastruktur von Softwaresystemen diverser Anbieter, die jeweils Ausschnitte der Wertschöpfungskette behandeln. Diese Heterogenität erschwert derzeit den Aufbau optimaler Wertschöpfungsketten und Entwicklung, Angebot und Nachfrage neuer Dienstleistungen darin. Der Schutz der Hoheit an Betriebsdaten und der Schutz personenbezogener Daten im Prozess sind besonders am Übergang zwischen Teilsystemen aktuell nicht immer sichergestellt. Dieses Papier stellt die Architektur einer offenen Plattform zur integrierten, skalierbaren, vernetzten und sicheren Repräsentation, Kommunikation und Bearbeitung von Daten und Diensten im Umfeld von Landwirtschaftsbetrieben vor. Damit vernetzen sich Akteure der landwirtschaftlichen Wertschöpfungskette, um Dienste, Anforderungen und Daten gezielt und selektiv zu teilen und sicher auszutauschen. Dabei können sie ihre vorhandenen Maschinen und Informationssysteme weiter nutzen.
  • Konferenzbeitrag
    Verbesserung mobiler Arbeitsprozesse mit Methoden von Big Data und
Data Analytics
    (Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2017, 2017) Warkentin, Heinrich; Steckel, Thilo; Maier, Alexander; Bernardi, Ansgar
    Im Gegensatz zu industriellen Fertigungsprozessen werden landwirtschaftliche Prozesse immer noch vorwiegend erfahrungsbasiert geplant und gesteuert. Wesentliche Ursachen hierfür sind die erschwerte Vorhersagbarkeit von Umgebungsbedingungen durch die hohe Umweltexposition und der Mangel an quantitativen Informationen zur Bestimmung präzise beschriebener Handlungsvorschläge. Die sich schnell entwickelnde Fähigkeit zur Erfassung, Übertragung, Analyse und anwendergerechten Aufbereitung großer, maschinenbezogenen Datenmengen in kurzen Zeiträumen liefert zumindest in Teilbereichen Verbesserungsmöglichkeiten. Dieser Beitrag beschreibt die Vorgehensweise zum Aufbau einer geeigneten Infrastruktur und der Analyse von großen Datenmengen am Beispiel des Mähdreschers mit dem Ziel der Produktivitätsverbesserung.