Lexikon des Agrarraums

Automatisierung in der Landwirtschaft

Automatisierung in der Landwirtschaft umfasst den Einsatz von Maschinen und Geräten in der Landwirtschaft zur Verbesserung der Diagnose, der Entscheidungsfindung oder der Ausführung, um die mühsame Arbeit in der Landwirtschaft zu erleichtern und/oder die Zeitplanung und möglicherweise auch die Präzision der landwirtschaftlichen Arbeiten zu verbessern. Die Automatisierung der Landwirtschaft umfasst auch Technologien für die Präzisionslandwirtschaft (precision farming). Beispiele für Maschinen und Geräte, die in der landwirtschaftlichen Automatisierung eingesetzt werden, sind:

• Traktoren, die eine Reihe von Geräten, Ausrüstungen und Werkzeugen, die landwirtschaftliche Arbeiten ausführen, ziehen, schieben oder in Betrieb nehmen (d. h. Automatisierung der ausführenden Funktion);
• Sensoren, Maschinen, Drohnen und Satelliten sowie Geräte wie Smartphones, Tablets oder Softwaretools (z. B. Beratungs-Apps und Online-Betriebsmanagement) und Plattformen zur Überwachung von Tieren, Böden, Wasser und Pflanzen, um Menschen bei der Entscheidungsfindung für landwirtschaftliche Aufgaben zu unterstützen1 (d. h. Automatisierung der Diagnosefunktion);
• fortschrittlichere Optionen wie Unkrautbekämpfungsroboter, die Herbizide präzise und nur dort ausbringen, wo sie benötigt werden, oder Drohnen, die die Bedingungen aus der Ferne überwachen und Düngemittel, Pestizide und andere Präparate von oben ausbringen (d. h. Automatisierung der drei Funktionen: Diagnose, Entscheidungsfindung und Ausführung).

Automatisierte Geräte sind in diesem Kontext Systeme, bei denen einige (teilautomatisierte) oder alle (vollautomatisierte) Funktionen, eine bestimmte Tätigkeit oder ein bestimmtes Verhalten einer Maschine oder eines Maschinensystems so automatisiert wurden, dass sie ohne menschliches Eingreifen funktionieren.

Zentrale Botschaften der FAO zur Automatisierung in der Landwirtschaft

1. Die Automatisierung der Landwirtschaft kann eine wichtige Rolle bei der Verwirklichung der Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) spielen, nicht zuletzt bei SDG 1 (keine Armut) und SDG 2 (kein Hunger) und den Zielen in Bezug auf ökologische Nachhaltigkeit und Klimawandel, indem sie die Widerstandsfähigkeit stärkt, die Produktivität und die Ressourceneffizienz erhöht und die Lebensmittelqualität und -sicherheit verbessert.
2. Die Automatisierung der Landwirtschaft kann Ungleichheiten vertiefen, wenn sie für Kleinerzeuger und andere Randgruppen wie Jugendliche und Frauen unzugänglich bleibt. Bestimmte Technologien - große motorisierte Maschinen - können sich auch negativ auf die Umwelt auswirken, da sie beispielsweise zu Monokulturen und Bodenerosion beitragen.
3. Vor der digitalen Revolution war die motorisierte Mechanisierung (z. B. Traktoren) der Schlüssel zur weltweiten Umgestaltung der Landwirtschaft. Allerdings gab es große Unterschiede bei der Einführung zwischen und innerhalb von Ländern, wobei die Einführung in den meisten afrikanischen Ländern südlich der Sahara besonders begrenzt war.
4. Wenn sie auf die lokalen Bedürfnisse zugeschnitten ist und durch digitale Werkzeuge unterstützt wird, hat die motorisierte Mechanisierung immer noch das Potenzial, die landwirtschaftliche Produktivität zu verbessern, was zu einer Verringerung der Armut und einer verbesserten Ernährungssicherheit führt, mit positiven Spillover-Effekten auf die Wirtschaft insgesamt.
5. Der Einsatz digitaler Automatisierungstechnologien nimmt zu, allerdings hauptsächlich in Ländern mit hohem Einkommen. Einige Technologien befinden sich noch in der Prototyp-Phase, während bei anderen eine begrenzte ländliche Infrastruktur - wie Konnektivität und Elektrizität - ihre Verbreitung behindert, insbesondere in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen.
6. Investitionen in die grundlegende Infrastruktur und die Verbesserung des Zugangs zu ländlichen Dienstleistungen (z. B. Finanzen, Versicherungen, Bildung) sind der Schlüssel, um den Zugang zu diesen Technologien zu gewährleisten, insbesondere für marginalisierte Gruppen wie landwirtschaftliche Kleinerzeuger und Frauen.
   
7. Digitale Automatisierungstechnologien haben ein großes Potenzial für mehr Effizienz, Produktivität, Nachhaltigkeit und Widerstandsfähigkeit. Dennoch sind integrative Investitionen erforderlich - unter Einbeziehung von Erzeugern, Herstellern und Dienstleistern, mit besonderem Augenmerk auf Frauen und Jugendliche -, um Technologien weiterzuentwickeln und auf die Bedürfnisse der Endnutzer zuzuschneiden.
8. Die Auswirkungen der Automatisierung der Landwirtschaft auf die Beschäftigung sind je nach Kontext unterschiedlich. Bei steigenden Löhnen und Arbeitskräftemangel kann die Automatisierung sowohl den Arbeitgebern als auch den Arbeitnehmern in der Landwirtschaft und im Lebensmittelsektor im weiteren Sinne zugute kommen und Möglichkeiten für qualifizierte junge Arbeitnehmer schaffen.
9. Wo ländliche Arbeitskräfte im Überfluss vorhanden sind und die Löhne niedrig sind, kann die Automatisierung der Landwirtschaft zu Arbeitslosigkeit führen. Dies kann der Fall sein, wenn Subventionen die Automatisierung künstlich verbilligen oder plötzliche technologische Durchbrüche die Automatisierungskosten sehr schnell sinken lassen.
   
10. In Gegenden, in denen es viele Arbeitskräfte gibt, sollten die politischen Entscheidungsträger es vermeiden, die Automatisierung zu subventionieren, sondern sich vielmehr darauf konzentrieren, ein günstiges Umfeld für ihre Einführung zu schaffen - insbesondere für landwirtschaftliche Kleinerzeuger, Frauen und Jugendliche - und gleichzeitig den am wenigsten qualifizierten Arbeitnehmern, die während des Übergangs eher ihren Arbeitsplatz verlieren werden, sozialen Schutz zu bieten.
11. Die Schaffung eines förderlichen Umfelds erfordert vielfältige, aufeinander abgestimmte Maßnahmen, u. a. in den Bereichen Gesetzgebung und Regulierung, Infrastruktur, institutionelle Regelungen, Bildung und Ausbildung, Forschung und Entwicklung sowie Unterstützung privater Innovationsprozesse.
12. Investitionen und andere politische Maßnahmen zur Förderung einer verantwortungsvollen Automatisierung in der Landwirtschaft sollten auf kontextspezifischen Bedingungen beruhen, wie z. B. dem Stand der Netzanbindung, den Herausforderungen in Bezug auf Wissen und Fähigkeiten, der Angemessenheit der Infrastruktur und der Ungleichheit beim Zugang. (FAO, SOFA 2022)

Die Evolution von Mechanisierung und Automatisierung

Die heutige Automatisierung der Landwirtschaft steht am Ende einer langen Entwicklung der Mechanisierung in der Geschichte der Landwirtschaft. Die Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAO) definiert Mechanisierung als den Einsatz aller Arten von Maschinen und Geräten, von einfachen und grundlegenden Handwerkzeugen bis hin zu anspruchsvolleren und motorisierten Maschinen, bei landwirtschaftlichen Arbeiten. Bei der Mechanisierung wird also nur der ausführende Teil der landwirtschaftlichen Arbeit automatisiert, und der Grad der Automatisierung nimmt zu, je weiter man von einfachen Handwerkzeugen zu motorisierten Maschinen kommt.

Der Durchführung einer landwirtschaftlichen Tätigkeit gehen immer zwei Phasen voraus: Diagnose (diagnosis) und Entscheidungsfindung (decision making). Die folgende Abbildung zeigt die drei Phasen als einen zyklischen Prozess mit ständiger Rückkopplung zwischen ihnen.

Quelle: FAO 2022

Die Durchführung jeder landwirtschaftlichen Maßnahme - von der Ernte über die Krankheitsbekämpfung bis hin zur Bewässerung - beginnt in der Regel mit einer Diagnose des jeweiligen Sachverhalts, um festzustellen, ob und welche Maßnahmen erforderlich sind. Zur Veranschaulichung: Vor der Bewässerung müssen die Erzeuger wissen, ob die Pflanzen Wasser benötigen. In ähnlicher Weise müssen die Viehzüchter den Gesundheitszustand der Tiere kennen, bevor sie Antibiotika verschreiben. Eine Diagnose kann auf der Grundlage der Erfahrung der Erzeuger erstellt werden, sie kann aber auch durch Sensoren, die von den Erzeugern überwacht werden, automatisiert werden. Sobald eine Diagnose gestellt ist, entscheiden die Erzeuger, was wann getan werden muss (z. B. wie viel Bewässerung oder Antibiotika erforderlich sind). Die Entscheidungen können dann von den landwirtschaftlichen Erzeugern auf der Grundlage ihrer Erfahrung und ihres Wissens getroffen werden, oder sie können durch Steuerungen automatisiert werden, die Signale auf der Grundlage der von den Sensoren in der Diagnosephase erhaltenen Informationen senden. In der dritten und letzten Phase, der Ausführung (performing) können die Landwirte die landwirtschaftlichen Arbeiten entweder direkt mit Handgeräten oder Tieren durchführen oder verschiedene Maschinen bedienen.

Mit den fortschrittlichsten Automatisierungstechnologien können die drei Phasen vollständig automatisiert werden. Ein Beispiel dafür sind Obsternte-Roboter. Diese Roboter führen alle drei Phasen nacheinander und automatisch aus, während die Landwirte lediglich die Sensoren überwachen und die Geräte warten. Jede Technologie, die mindestens eine der drei Phasen automatisiert, kann als Automatisierungstechnologie eingestuft werden.

In einigen Fällen kann die Durchführungsphase auch die Erfassung von Daten beinhalten (z. B. die Erstellung von Ertragskarten während der Ernte), die dann in die Diagnosephase einfließen, daher die zyklische Darstellung in obiger Abbildung.

Mit dem Aufkommen digitaler Technologien und automatisierter Geräte wie Sensoren und Roboter, die sich auf maschinelles Lernen und KI stützen, wird die Automatisierung von Diagnose und Entscheidungsfindung möglich. Motorisierte Maschinen werden zunehmend durch neue digitale Geräte ergänzt oder sogar ersetzt, die die Diagnose und Entscheidungsfindung automatisieren. So kann beispielsweise ein herkömmlicher Traktor in ein automatisiertes Fahrzeug umgewandelt werden, das in der Lage ist, ein Feld selbstständig zu säen. Während also die Mechanisierung harte und sich wiederholende Arbeiten erleichtert und reduziert und den Arbeitskräftemangel behebt, sorgen digitale Automatisierungstechnologien für eine weitere Produktivitätssteigerung, indem sie eine präzisere Durchführung landwirtschaftlicher Arbeiten und eine effizientere Nutzung von Ressourcen und Betriebsmitteln ermöglichen. Infolgedessen kann die digitale Automatisierung zu mehr ökologischer Nachhaltigkeit und größerer Widerstandsfähigkeit gegenüber Klimaschocks und -stress führen. Die möglichen Auswirkungen auf die Arbeitskräfte müssen jedoch sorgfältig geprüft werden.

Die folgende Abbildung stellt diese technologische Entwicklung dar und veranschaulicht die Entwicklung der landwirtschaftlichen Technologien - mit Beispielen für jede einzelne - von denjenigen, die ausschließlich die physische Durchführung von Vorgängen unterstützen, bis hin zu denjenigen, die Diagnose und Entscheidungsfindung unterstützen.

Quelle: FAO 2022

Die Abbildung ist eine Vereinfachung der historischen Realität der Entwicklung von Automatisierungstechnologien; es kann zu Überschneidungen und Grauzonen zwischen den Kategorien kommen. Dennoch hilft sie, die landwirtschaftliche Automatisierung zu definieren. Das Konzept der landwirtschaftlichen Automatisierung wird auf die drei blau schattierten Felder angewandt. Auf dieser Grundlage schlägt die FAO in ihrem Bericht eine Definition der Automatisierung in der Landwirtschaft vor:

"der Einsatz von Maschinen und Geräten in der Landwirtschaft zur Verbesserung der Diagnose, der Entscheidungsfindung oder der Ausführung, zur Verringerung der mühsamen Arbeit in der Landwirtschaft und/oder zur Verbesserung der Pünktlichkeit und möglicherweise der Präzision der landwirtschaftlichen Arbeiten."

Nach dieser Definition umfasst die Automatisierung in der Landwirtschaft auch die Präzisionslandwirtschaft, d.h. eine Managementstrategie, die Daten sammelt, verarbeitet und analysiert, um Managemententscheidungen zu verbessern.

Die technologische Entwicklung lässt sich anhand der folgenden Technologiekategorien zusammenfassen:

• Manuelle Werkzeuge, bei denen der Mensch die Diagnose stellt und die Entscheidungen trifft, während die Ausführung durch einfache Werkzeuge wie Äxte und Hacken unterstützt wird.
• Tierische Zugkraft, bei der der Mensch nach wie vor die Diagnose stellt und die Entscheidungen trifft, die physischen landwirtschaftlichen Arbeiten aber von Tieren ausgeführt oder erleichtert werden, die landwirtschaftliche Maschinen wie Pflüge bedienen.
• Motorisierte Mechanisierung, bei der der Mensch weiterhin die Diagnose stellt und die Entscheidungen trifft, aber motorisierte Maschinen und Geräte die Arbeiten ausführen. Bei dieser Kategorie verlagert sich die Energiequelle des landwirtschaftlichen Betriebs von der internen (z. B. menschliche Muskeln und Tiere) zur externen (z. B. fossile Brennstoffe und Elektrizität). Diese Verlagerung erfordert jedoch spezifische Infrastrukturen, um die ständige Verfügbarkeit dieser Energiequellen zu gewährleisten.
• Digitale Geräte, bei denen eine breite Palette digitaler Hilfsmittel den Menschen bei der Verbesserung der Diagnose und/oder der Entscheidungsfindung unterstützt, indem sie die geistige Arbeit automatisieren oder die Präzision motorisierter Maschinen erhöhen.
• Robotik mit KI, bei der sich der Mensch auf Agrarroboter verlässt, die KI für alle Funktionen der Diagnose, Entscheidungsfindung und Ausführung nutzen. Diese können statisch (z. B. Melkroboter) oder mobil (z. B. Obsternteroboter) sein. Menschen überwachen die Sensoren und warten die Roboter. Zu dieser Kategorie gehören die fortschrittlichsten Automatisierungstechnologien, von denen einige noch nicht in größerem Maßstab eingesetzt werden oder sich noch in der Entwicklung befinden.