http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/23176 2026-07-22T22:11:09Z 2026-07-22T22:11:09Z http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/23113 2019-05-28T11:35:45Z 2019-01-01T00:00:00Z

Ressourcenadaptives mobiles Assistenzsystem für komplexe Landmaschinen Meyer-Aurich, Andreas; Gandorfer, Markus; Barta, Norbert; Gronauer, Andreas; Kantelhardt, Jochen; Floto, Helga Auf der Basis von Edge- und Fog Computing Technologien wird von einem interdisziplinären Entwicklerteam im Rahmen des Forschungsprojekts INVIA ein neuartiges, cloudbasiertes Assistenzsystem für Training, Diagnose und Service an High-Tech Landmaschinen erforscht, konzipiert und prototypisch umgesetzt. Die Basis bilden verbreitete, möglichst offene Standards, Entwicklungs- und Systemumgebungen. Dabei soll das Assistenzsystem in Bereichen mit sehr unterschiedlicher Mobilfunkbandabdeckung und verschiedenen Endgeräten betrieben werden. Somit muss es derart adaptiv gestaltet sein, dass Fahrer und Servicetechniker den größtmöglichen Nutzen daraus ziehen können. Die Architektur des realisierten Systems und die ersten Ergebnisse der Einsatzerprobungen bei einem der beteiligten Landmaschinenhersteller werden im Folgenden beschrieben.

2019-01-01T00:00:00Z Griepentrog, Hans W. Weis, Martin Weber, Hansjörg Schneider, Wolfgang http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/23114 2019-05-28T11:35:45Z 2019-01-01T00:00:00Z

Maschinenring Digital (MR digital) Griepentrog, Hans W.; Weis, Martin; Weber, Hansjörg; Schneider, Wolfgang Meyer-Aurich, Andreas; Gandorfer, Markus; Barta, Norbert; Gronauer, Andreas; Kantelhardt, Jochen; Floto, Helga Die kleinteilige und vielfach überbetrieblich mechanisierte Landwirtschaft in Baden-Württemberg stellt besondere organisatorische und wirtschaftliche Herausforderungen an die Betriebsleiter. Insbesondere, wenn im Pflanzenbau eine Effizienzsteigerung durch eine präzise Erfassung und Fusion mehrerer relevanter Daten angestrebt wird. Das Projekt schafft die Grundlagen für eine Digitalisierung von Prozessen in der Landwirtschaft, indem überbetriebliche Kooperationen durch den Austausch, die Kombination und die Wiederverwendung von Datensätzen und Precision-Farming-Techniken ermöglicht werden. Es werden dadurch gezieltere Maßnahmen der Applikation möglich.

2019-01-01T00:00:00Z Fiege, Franziska Hund, Bettina Ellebrecht, Alexander Boelhauve, Marc http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/23112 2019-05-28T11:35:44Z 2019-01-01T00:00:00Z

Entwicklung und Implementierung des FlexScreen-Tools zur besseren Datenerfassung in schweinehaltenden Betrieben und zum Monitoring von Tierbeständen unter besonderer Berücksichtigung der mikrobiellen Belastung Fiege, Franziska; Hund, Bettina; Ellebrecht, Alexander; Boelhauve, Marc Meyer-Aurich, Andreas; Gandorfer, Markus; Barta, Norbert; Gronauer, Andreas; Kantelhardt, Jochen; Floto, Helga In Zeiten der Digitalisierung und Automatisierung verändert sich auch das Aufgabenfeld der Landwirte. Das Datenmanagement erfolgt nicht mehr nur in den einzelnen Betrieben, sondern soll systemübergreifend vernetzt sein. Auch wenn der Begriff Precision Farming nicht mehr neu ist, sind nach wie vor zumeist noch Insellösungen am Markt und es fehlt an Vernetzungen entlang der kompletten Wertschöpfungskette [Ra05]. Daher soll im Rahmen des FlexScreen-Projektes die Datenerfassung auf den schweinehaltenden Betrieben optimiert und die Vernetzung über Schnittstellen geschaffen werden. Ziel ist es, durch eine bessere und tagesaktuelle Datenerfassung Veränderungen in den Tierbeständen schneller zu detektieren und somit die Überwachung der Tiergesundheit zu verbessern. Zusätzlich soll im Rahmen des Projektes ein mikrobiologischer Schnelltest entwickelt werden, welcher direkt vor Ort Ergebnisse liefert. Ergebnisse dieser und anderer Sensoren bzw. Schnelltests erfasst das Flexscreen-Tool mittels API (Application Programming Interface). Die Grundlagen für den Schnelltest und der Datenerfassung in den Betrieben konnten bereits realisiert werden.

2019-01-01T00:00:00Z Eicke, Chris Schirmer, Daniel Iezzi, Marco Daum, Andreas Krause, Manfred http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/23111 2019-05-28T11:35:44Z 2019-01-01T00:00:00Z

Automatisierte Steuerung von virtuellen Biogas-Kraftwerksverbünden für den netzorientierten Betrieb Eicke, Chris; Schirmer, Daniel; Iezzi, Marco; Daum, Andreas; Krause, Manfred Meyer-Aurich, Andreas; Gandorfer, Markus; Barta, Norbert; Gronauer, Andreas; Kantelhardt, Jochen; Floto, Helga Das Steuerungssystem VKV Netz ermöglicht den auf die Erbringung regionaler Systemdienstleistungen ausgerichteten Betrieb virtueller Biogas-Kraftwerksverbünde. Damit leistet es sowohl einen Beitrag zum zukünftig gesteigerten Bedarf an Regelenergie durch regenerative Kraftwerke als es auch alternative, zukunftsfähige Erlöspotenziale für die zumeist landwirtschaftlichen bzw. landwirtschaftsnahen Biogas-Anlagenbetreiber abseits des EEG aufzeigt. Das Steuerungssystem wurde im Rahmen des BMWi-Verbundforschungsvorhabens VKV Netz (Förderkennzeichen 0325943A) durch die Hochschule Hannover, die SLT-Technologies GmbH & Co. KG sowie die Überlandwerk Leinetal GmbH in Kooperation mit assoziierten Biogasanlagen im Zeitraum 01.01.2016 bis 31.12.2018 entwickelt und pilotiert.

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