Digital Farming
Die Digitalisierung der Landwirtschaft umfasst zwei verschiedene Entwicklungsstufen. Im Rahmen der ersten Stufe, dem Precision Farming, werden Informationen digital aufbereitet, beispielsweise in Form von Wetter-Apps, und dienen somit dem Landwirt zur Entscheidungsunterstützung. Beim Precision Farming handelt es sich damit um einen informationsbasierten Ansatz. Die zweite Entwicklungsstufe des Digital Farming stellt das Smart Farming dar. Wie bei Industrie 4.0 bildet auch beim Smart Farming der erfolgreiche Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) die Grundlage dafür, Menschen, Dienste und Ressourcen simultan in Echtzeit zu vernetzen. Smart Farming bedeutet bspw., dass Cyber-physische Systeme (CPS) weltweit der Vernetzung von Betriebsmitteln, Maschinen und Lagersystemen dienen können. Der Gesamtprozess der Landwirtschaft inklusive der zugehörigen Wertschöpfungsnetzwerke kann durch Smart Farming optimiert werden, indem der Landwirt durch Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) in seinen Entscheidungen während des Produktionsprozesses unterstützt wird.
Kennzeichnend für Smart Farming ist, dass Maschinen und Geräte Informationen selbstständig verarbeiten und teilweise autonome Entscheidungen treffen, sodass dem Landwirt selbst immer mehr eine überwachende und kontrollierende Funktion zukommt. Damit folgt das Smart Farming als zweite Entwicklungsstufe des Digital Farming einem wissensbasierten Ansatz. Als außenwirtschaftliche Beispiele sind autonom fahrende Erntemaschinen, Bodenanalysen in Echtzeit oder drohnenbasierte Online-Analysen zu Schädlingsbeständen zu nennen. Im Bereich der Tierhaltung kommen beispielsweise Sensoren zum Einsatz, die in der Lage sind, Daten zu physiologischen Parametern des Tieres zu erfassen und zu bewerten. Falls es zu Abweichungen der Gesundwerte kommt, kann der Landwirt über verschiedene Mensch-Maschine-Schnittstellen informiert werden.
Dienstbarkeit
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