Ta tendencja jest widoczna również w rolnictwie, a szczególnie w technice rolniczej. Obecnie prawie żadna nowa maszyna, system czy produkt nie pojawia się na rynku bez elektroniki i bardziej lub mniej skomplikowanego oprogramowania. Im wyższa wartość produktu, tym większe znaczenie ma profesjonalny serwis i konserwacja. W przypadku maszyn o większej mocy podłączenie do internetu staje się standardem.
Rozwój w kierunku wyższego stopnia automatyzacji wymaga coraz bardziej inteligentnych systemów, takich jak zaawansowana technika sensoryczna, systemy sterowania i regulacji czy sztuczna inteligencja.
Inteligentne systemy dla rosnącej automatyzacji
Trendy te wynikają przede wszystkim z kilku czynników: w produkcji roślinnej rosną wymagania dotyczące jakości procesów. Precyzja w uprawie gleby, siewie, ochronie roślin, nawożeniu i zbiorach wymaga zaawansowanego sterowania oraz odpowiednich systemów sensorycznych i aktuatorów. Jednocześnie maszyny stają się coraz bardziej skomplikowane, a wykwalifikowanego personelu brakuje, dlatego dla inteligentnych i złożonych systemów konieczne jest proste i intuicyjne sterowanie.
Duża presja na zwiększenie efektywności pracy, oszczędność zasobów i czasu sprawia, że maszyny muszą być precyzyjnie dostosowane do warunków otoczenia, co wymaga zastosowania zaawansowanych czujników. Awarie, błędy i uszkodzenia komponentów są kosztowne i czasochłonne, dlatego konieczne jest ich wczesne wykrywanie, co ponownie wymaga nowoczesnej techniki sensorycznej.
Zmiany klimatyczne, takie jak okresy suszy czy intensywne opady, sprawiają, że systemy muszą rozpoznawać niespodziewane sytuacje i reagować elastycznie. Presja czasowa i kosztowa prowadzi do coraz wyższego poziomu automatyzacji, a w konsekwencji do autonomicznej pracy maszyn. W tym celu systemy muszą monitorować siebie, swoje otoczenie oraz przebieg procesów roboczych, integrując się z systemami zarządzania. Realizacja tego staje się możliwa dzięki szybkiemu rozwojowi technologii cyfrowych i sztucznej inteligencji, które pozwalają na modelowanie procesów i analizę danych w czasie rzeczywistym.
Innowacyjne rozwiązania
Rozwój w zakresie systemów cyfrowych i IT można podzielić na cztery kategorie: technika sensoryczna i systemy prognozowania, Computer Vision, systemy zarządzania, komponenty sprzętowe i programowe.
Technika sensoryczna i systemy prognozowania
Czujniki służą do pomiaru poszczególnych parametrów i dostarczania danych. W celu prawidłowej interpretacji sytuacji często stosuje się modele wstępnie wytrenowane metodami sztucznej inteligencji (AI). Przykładem jest monitorowanie drgań, np. Agrosentinels Kft. oferuje czujnik drgań z systemem diagnostycznym umożliwiający wykrywanie uszkodzeń komponentów maszyn w czasie rzeczywistym.
Inne przykłady obejmują: diagnostyczne systemy pomp opryskiwaczy (Comet), czujniki poziomu napełnienia mobilnych zbiorników (Emiliana Serbatoi), czujniki ciśnienia w oponach przesyłające dane do chmury (Nokian Heavy Tyres), liczniki przepływu dla systemów zbiornikowych podłączone do chmury (Tecalemit Flow), systemy zarządzania nawadnianiem oparte na czujnikach gleby i modelach roślin (Drought Analytics, Bauer), automatyczne pułapki na szkodniki z zasilaniem solarnym i AI (Efos).
Rozwój tanich kamer i analiza obrazów przy użyciu uczenia maszynowego umożliwia nowe zastosowania, np.: analiza zdjęć z dronów umożliwia wykrywanie chwastów, prognozowanie plonów, liczenie roślin, a także monitorowanie pogody i ewentualnych uszkodzeń, jak w rozwiązaniach Proofminder Services, Zoneye czy FH Kiel. Algorytmy sztucznej inteligencji można trenować na własnych zdjęciach, co oferuje Photoheyler. Systemy kamer przednich pozwalają na detekcję osób i pojazdów, jak w rozwiązaniach Brigade Electronics. Automatyczne dopasowanie aplikacji nawozowych możliwe jest dzięki analizie obrazów, stosowanej m.in. w EasyMatch od Amazonen Werke. Monitoring jakości pracy narzędzi polowych w trzech wymiarach zapewniają systemy Vision, Vision Pro i FieldBee od Hagedorn Software Engineering. Natomiast systemy rozpoznawania rzędów i prowadzenia narzędzi uprawowych są wdrażane przez Rau Serta Hydraulik i Claas.
Systemy zarządzania
Systemy zarządzania zyskują na znaczeniu wraz ze wzrostem kosztów i rosnącą złożonością maszyn. Obejmują między innymi monitorowanie stanu narzędzi, jak w systemie Lemken iQblue, oraz sieciowanie kombinacji maszyn z i bez ISOBUS, realizowane przez iQblue Machine Connect. Sztuczna inteligencja wspiera obsługę i konserwację maszyn, przykładowo poprzez chatbota Claas czy Green Yield Score. Analiza danych maszynowych i raportowanie realizowane jest w ramach Case IH Connected Operator Services. Automatyczna optymalizacja tras i zarządzanie flotą dostępne są w rozwiązaniach FarmBlick i AgXeed, a standaryzację trajektorii ruchu maszyn zapewnia Bernard Krone Sparta2. Platformy do zarządzania sprzętem i pracami polowymi oferują m.in. Syngenta Cropwise OperationsAI, AGMO SeamOS oraz PTx Panorama Passmaster.
Komponenty sprzętowe i programowe
Nowe komponenty stanowią podstawę bardziej złożonych systemów i wyższego stopnia automatyzacji. Należą do nich wyświetlacze i kontrolery dla sztucznej inteligencji, takie jak Centro Motion CrossCore AI00, oraz sterowniki systemów opryskiwania punktowego, np. Weed-it-Dash. Sterowniki odporne na pył i wyposażone w wiele wejść kamer oferuje Neousys Fanless Fiattop. Systemy do autonomicznego sterowania, integrujące czujniki i dane, obejmują Steermaster, NX Next Motion oraz Dux-Alpha. Środowiska programistyczne dla ISOBUS i kontrolę w chmurze zapewniają logiBUS2026 oraz ISO Cloud Control. Tradycyjne nośniki danych zastępowane są aplikacjami mobilnymi, takimi jak Smartstick, Adapt czy Mela z wykorzystaniem VLLM.
Perspektywy
Na targach Agritechnica 2025 zaprezentowano wiele nowych rozwiązań w dziedzinie systemów cyfrowych i IT. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są coraz powszechniej wykorzystywane, szczególnie w analizie obrazów, pozwalając uzyskać informacje wcześniej dostępne wyłącznie dla człowieka. Zaawansowane komponenty wchodzą w skład złożonych systemów, które wymagają nowych systemów zarządzania, umożliwiających efektywne wykorzystanie maszyn. Coraz częściej decyzje są przekazywane systemom automatycznym, co sugeruje, że w przyszłości będzie prezentowanych coraz więcej autonomicznych rozwiązań, których użyteczność wymaga potwierdzenia.
Heinrich Prankl, Wieselburg (Austria)
