Data to Value: vernetzte Daten für zukunftsfähige Agrartechnik

Ein Proteindatenpunkt auf Getreideerntekarte ist weit mehr als ein Qualitätswert. Er wird zum Innovationsbaustein einer vernetzten Wertschöpfungskette. Wird der Proteingehalt während der Ernte georeferenziert erfasst und souverän zwischen Landwirt, Pflanzenzüchter, Landtechnik-, Softwareherstellern und Mühlen geteilt, entstehen neue Möglichkeiten: Präzisere Sortenentwicklung, teilflächenspezifische Bewirtschaftung, optimierte Verarbeitung sowie datenbasierte digitale Services. Der Vortrag zeigt anhand eines Praxisbeispiels, wie vertrauenswürdige Datenräume die gemeinsame Datennutzung ermöglichen, ohne die Datenhoheit der Beteiligten aufzugeben und wie daraus Innovationen und Wettbewerbsvorteile für die nächste Generation der Agrartechnik entstehen.

Landwirtschaftliche Betriebe stehen zunehmend vor der Herausforderung, ökonomische Ziele mit Nachhaltigkeit, Klimaanpassung, Wasserverfügbarkeit, Biodiversität, Carbon Farming sowie wachsenden Reporting- und Lieferkettenanforderungen zu verbinden. Daten spielen dabei eine zentrale Rolle, allerdings erzeugen nicht Daten allein bessere Entscheidungen, sondern ihre Verknüpfung mit dem Ort. Erst der räumliche Kontext macht sichtbar, wo Handlungsbedarf besteht, welche Maßnahmen priorisiert werden sollten und wie Ressourcen gezielt eingesetzt werden können.

Der Vortrag zeigt anhand praxisnaher Beispiele, wie räumliche, betriebliche und maschinelle Daten zu einem digitalen Gesamtlagebild zusammengeführt werden können. Im Fokus stehen offene Plattformen, digitale Zwillinge, cloudbasierte Architekturen und der künftige Einsatz von KI. Diese Technologien ermöglichen es, Maßnahmen zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu priorisieren, Dokumentationspflichten zu vereinfachen, Precision Farming zu unterstützen und landwirtschaftliche Betriebsabläufe effizienter zu gestalten.

Darüber hinaus wird diskutiert, wie Landwirte durch interoperable Systeme, sichere Cloud-Infrastrukturen und KI-gestützte Assistenzsysteme entlastet werden können und wie ihr Daten- und Prozesswissen künftig selbst zu einem wirtschaftlichen Mehrwert werden kann.