Auflistung nach Autor:in "Reckleben, Yves"
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- KonferenzbeitragBetriebsleitung und Stoffstrommanagement – Vernetzte Agrarwirtschaft in Schleswig-Holstein (BeSt-SH)(40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, 2020) Reckleben, Yves; Ferdinand, Jan-Henrik; Hartung, Eberhard; Irps, Bernd; Drescher, Klaus; Henze, CarstenDas Ziel des Experimentierfelds besteht in der Befähigung landwirtschaftlicher Betriebe für eine Identifikation individueller praktischer Fragestellungen und der darauf aufbauenden ökonomischen und ökologischen Bewertungen angebotener digitaler Lösungen. Durch den Wissenstransfer zwischen Wissenschaft, Aus- und Weiterbildung sowie der Politik und Praxis in arbeitsteiliger Zusammenarbeit mit der Wirtschaft soll die digitale Transformation in der Agrarwirtschaft durch ein nachhaltiges Kompetenzmanagement etabliert und – darauf aufbauend – Innovationsimpulse für Forschung und Unternehmen geschaffen werden. Entgegen den gängigen Geschäftsmodellen, in denen sich die Betriebsleitung mit technischen Lösungen einzelner Anbieter konfrontiert sieht, die nach Anwendungsfeldern suchen (produktorientiert), verfolgt das Experimentierfeld den Ansatz, durch eine interdisziplinäre Zusammenarbeit die landwirtschaftliche Problemstellung in eine technische Lösung zu überführen (benutzerorientiert).
- KonferenzbeitragBetriebsleitung und Stoffstrommanagement – Vernetzte Agrarwirtschaft in Schleswig-Holstein (BeSt-SH)(41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Reckleben, Yves; Ferdinand, Jan HenrikIn den Arbeitsschritten des ersten Projektjahres wurden auf den digitalen Feldern und in den digitalen Ställen der landwirtschaftlichen Testbetriebe jeweils ein Sensornetzwerk (u. a. Wetterstationen, Datenrouter, NIR-Sensoren) etabliert/aufgebaut. Mithilfe einer entwickelten Datenstruktur und zugrundeliegenden Datenbank wurden anschließend in Echtzeit die Prozessdaten innerhalb der landwirtschaftlichen Nährstoff-, Arbeits- und Energiekreisläufe erhoben und ausgewertet. Der Aufbau einer einheitlichen Wissenstransferstruktur mit mehreren Digitalisierungsstufen für einzelne Betriebssegmente dient anschließend im zweiten Projektjahr als zentrales Instrument für den Kompetenzaufbau in der Aus-, Weiter- und Fortbildung der Projektpartner auf Basis der Projektergebnisse. Das virtuelle Stoffstrommodell als digitaler Zwilling dient dabei als interaktive Anwendungsebene zur Darstellung von Praxisleitfäden und zur Implementierung von digitalen Technologien in landwirtschaftliche Betriebe.
- KonferenzbeitragBlockchain in der Verfahrensdokumentation von landwirtschaftlichen Betrieben(40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, 2020) Ferdinand, Jan Henrik; Reckleben, YvesDas Thema Blockchain geht heutzutage weit über die Kryptowährung Bitcoin hinaus. Besonders Software-basierte IT-Ansätze zur transparenten Darstellung von Lieferketten etablieren sich in der Land- und Ernährungswirtschaft. Obwohl Internet-der-Dinge-Netzwerke großes Potenzial für Blockchain-Ansätze bieten, zeigen Markt- und Literaturanalysen, dass Hardware-basierte IT-Ansätze für die Verfahrensdokumentation selten angewandt werden. Durch die Erstellung eines Blockchain-Nutzer Interaktions-Modells werden die Anwendungsfälle einzelner Blockchain-Plattformen spezifiziert und die Grundlage für technische Blockchain-Router-Konzepte geschaffen.
- KonferenzbeitragEntwicklung eines digitalen Zertifikatsystems zur Dokumentation landwirtschaftlicher Klima- und Umweltschutzmaßnahmen am Beispiel der Kartoffel-Wertschöpfungskette(44. GIL - Jahrestagung, Biodiversität fördern durch digitale Landwirtschaft, 2024) Peters, Marie Sophie; Rahn, Torben; Fock, Steffi; Reckleben, Yves; Schulze, HolgerDie Herausforderungen in der Landwirtschaft sind zahlreich und fordernd. Neben dem Klimawandel und den damit einhergehenden Extremwetterereignissen steigen die Anforderungen an die Landwirte, Prozessqualitäten nachzuweisen, stetig (z. B. die Einhaltung von Umweltschutzmaßnahmen). Dabei steigt die Komplexität und Vielschichtigkeit mit jeder Stufe der Wertschöpfungskette. Digitale bzw. automatisierte Zertifikatsysteme haben das Potenzial, die Transparenz entlang der Wertschöpfungskette zu erhöhen und gleichzeitig den administrativen Dokumentationsaufwand der Stakeholder in der Wertschöpfungskette zu verringern. Im Rahmen der Studie wurden Experteninterviews entlang einer ausgewählten Wertschöpfungskette (Kartoffel) durchgeführt, um Herausforderungen der Digitalisierung sowohl im Bereich des Anbaus und der Produktion als auch in der Vermarktung zu analysieren. Darüber hinaus wurden die Potenziale einer automatisierten Erfassung einer Klima- und Umweltschutzmaßnahme am Beispiel des CO2-Fußabdruckes analysiert. Dazu wurden systematisch CO2-Berechnungs-Tools miteinander verglichen und automatisierte Erfassungsmöglichkeiten im landwirtschaftlichen Bereich aufgezeigt und durchleuchtet, um eine mögliche Grundlage für ein neues Zertifizierungssystem zu schaffen.
- KonferenzbeitragExploring AI for interpolation of combine harvester yield data(44. GIL - Jahrestagung, Biodiversität fördern durch digitale Landwirtschaft, 2024) Johannsen, Lucas; Ramm, Sebastian; Reckleben, Yves; Doerfel, StephanIn the wake of eco-schemes introduced by the EU's Common Agricultural Policy, this study evaluates AI-based interpolation methods for generating yield maps as one component of a decision support system, aiding farmers in eco-scheme implementation. The research contrasts ordinary Kriging (OK) with AI techniques – Random Forest (RF) enhanced with spatial fea-tures (RFsp), covariates (RFspco) and DeepKriging (DK), utilizing combine harvester yield data. Performance metrics show AI, especially RF variants, surpassing OK. For a 0.7 split, R² were 0.6 (OK), 0.77 (RF), 0.81 (RFsp), 0.78 (DK); MSE were 0.6 (OK), 0.34 (RF), 0.28 (RFsp), 0.32 (DK). Spatial features boosted accuracy, while incorporating Terrain Models had no rele-vant impact on the results. These findings are crucial for an automated, accurate decision support system, facilitating eco-scheme adoption for farmers. The efficiency of AI methods underscores their potential in promoting sustainable, informed agricultural practices.
- KonferenzbeitragFarmWissen(42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, 2022) Kraus, Maren; Menne, Jannis; Eberz-Eder, Daniel; Schaffner, Svea Lynn; Ferdinand, Jan-Henrik; Reckleben, YvesDie Digitalisierung von landwirtschaftlichen Betrieben wird von vielen Einflussfaktoren beeinträchtigt – dies reicht von ungenauen Anforderungen an Daten und Schnittstellen komplexer, digitaler Technologien bis hin zur exakten Einschätzung des Investitionsvolumens neuer Technik. Um den von Betrieb zu Betrieb sehr individuellen Hürden der Digitalisierung zu begegnen, haben sich die Experimentierfelder BeSt-SH und Südwest zusammengeschlossen und die gemeinsame Wissenstransfer-Strategie „FarmWissen“ (www.farmwissen.de) entwickelt.
- KonferenzbeitragSmart-Farming-Technologien auf Ackerbaubetrieben – wie beurteilen Landwirte den Weg zur „Landwirtschaft 4.0“(41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Kühl, Jorrit; Reckleben, Yves; Schulze, HolgerDigitalisierung verändert zunehmend auch die Landwirtschaft. Der Status quo der Ausgestaltung dieses Umbruchs in landwirtschaftlichen Unternehmen mit dem Betriebsschwerpunkt Ackerbau beinhaltet u.a. den Einsatz von Satellitentechnologie zur exakten Spurführung oder Pflanzenschutzmittelapplikation und einer digitalen Dokumentation. Mit dem Ziel, Hemmnisse und Hinderungsgründe an umfassenden Investitionen in Smart-Farming-Technologien darzustellen, wurden Auswertungsergebnisse von 30 (n = 30) qualitativen Tiefeninterviews mit Betriebsleitern*innen von Unternehmen mit dem Betriebsschwerpunkt Marktfruchtanbau verwendet. Die Ergebnisse sollen in Blickrichtung der Landtechnikentwicklung und -vermarktung Handlungsempfehlungen geben, wie künftig eine Adoption von Smart-Farming-Technologien erfolgreicher gestaltet werden kann.