Context-based systems architecture to improve cooperation of mobile working machines

Im Gegensatz zu industriellen Fertigungsprozessen sind landwirtschaftliche Prozesse durch eine hohe Unsicherheit in ihrer Planung und Ausführung gekennzeichnet. Wesentliche Gründe hierfür sind die systembedingt hohe Umweltexposition, hohe Komplexität der technischen Systeme, geringe Arbeitsteilung und der Mangel an geeigneten Systemen zur Entscheidungsfindung und -unterstützung. Daraus resultiert eine geringe Prozesstransparenz mit suboptimalen Entscheidungen. Messbar wird diese Beobachtung durch einen Vergleich von installierter Leistung, ermittelt unter Idealbedingungen, und realisierter Leistung, ermittelt aus der Literatur und Telematik-Daten, die sich auf einem Niveau von ca. 40 bis 50% bewegt. In der vorliegenden Arbeit werden die Ursachen für diese Lücke analysiert und eine Methode zu ihrer Reduzierung entwickelt. Schlüssel zur Verbesserung der Situation ist die systematische Anwendung kontextorientierter Vorgehensweisen. Die Kontext-Dimensionen Zeit, Raum und System werden beschrieben und in Beziehung gesetzt. Damit lassen sich entscheidungsrelevante Prozesszustände in landwirtschaftlichen Arbeitsverfahren strukturiert beschreiben. Auf der Grundlage dieser Kontexte werden Komponenten abgeleitet, die in einer anschließend zusammengeführten Systemarchitektur die automatisierte Identifikation, Beschreibung und Bewertung von Prozesskontexten ermöglichen. Auf dieser Basis lassen sich im Rahmen der gegebenen Möglichkeiten (z.B. Maschinenleistung, Befahrbarkeit) konkrete Maßnahmen zur Verbesserung von Prozessen ableiten.Am Beispiel der Ernte von Silomais (Häckseln, Transportieren, Einlagern) wird das Wirkungsprinzip der Systemarchitektur veranschaulicht. Der Prozess wird unter dem Gesichtspunkt relevanter Kontexte modelliert und unter Berücksichtigung der definierten Komponenten in Form einer agentenbasierten Simulation implementiert. Für die Durchführung der Simulation werden auf realen Arbeitsmaschinen leistungs- (z. B. Durchsatz) und kostenrelevante (z.B. Kraftstoffverbrauch) Parameter erfasst und Produktionsfunktionen entwickelt. Die Simulation liefert für eine gegebene Prozesskonfigurationen (Leistung des Feldhäckslers, Anzahl, Geschwindigkeit und Kapazität der Transportfahrzeuge sowie Anzahl und Masse Verdichtungsfahrzeuge) die Kosten und Zeitansprüche. In einer darauf aufbauenden Parametervariation, d. h. Veränderung der leistungsbestimmenden Parameter in den ermittelten Grenzen mit festgelegter Schrittweite, wird ein Lösungsraum erzeugt, dem vorteilhafte Verhaltensweisen entnommen werden können. In Ergänzung zur Simulation wird ein mathematisches Verfahren zur Erzeugung logistischer Kennfelder entwickelt. Simulation und Kennfelder schaffen in Ergänzung die Möglichkeit zur wahlweise diskreten oder kontinuierlichen Betrachtung von Prozessen. Zur Absicherung der entwickelten Modelle werden Ergebnisse einer empirische Untersuchung bei Landwirten und Lohnunternehmern gegenüber gestellt. Der beschriebene Ansatz ermöglicht qualifizierte Entscheidungen zur Verbesserung der Kooperation in Prozessen und damit einen Beitrag zur Reduktion der oben genannten Leistungslücke. Die Grenzen der Verbesserungen ergeben sich jedoch aus den lokal vorherrschenden Umgebungsbedingungen und sind vom Anwender festzulegen. Auf dem beschriebenen Ansatz lassen sich weitere Schritte zur Steuerung und Optimierung von Prozessen aufbauen.In contrast to industrial production processes, agricultural processes are characterized by high uncertainty in terms of planning and execution. Main reasons for this are system-induced high environmental exposure, high complexity of the technical systems, a low division of labor and the lack of applicable systems for decision-making and support.Low process transparency and suboptimal decisions result from that. This observation becomes measurable by comparison of installed performance, determined under ideal conditions, and realized performance, determined from literature and telematics data, which are at a level of approximately 40 to 50%. In the present work the causes for this gap are analyzed and a method for their reduction is developed. Key to improving the situation is the systematic use of context-oriented approaches. The context dimensions time, space and system are described and related to each other. In this way, decision-relevant process conditions in agricultural work processes can be described in a structured manner. On the basis of these contexts, components are derived which, in a subsequent system architecture, enable the automated identification, description and evaluation of process contexts. On this basis concrete measures for the improvement of processes can be derived within the scope of the given possibilities (eg machine performance, drivability). The principle of system architecture is exemplified by the example of the harvesting of silo maize (chipping, transport, storage). The process is modeled from a contextual viewpoint and implemented as agent-based simulation, taking into account the above defined components. In order to carry out the simulation, performance (eg. throughput) and cost-relevant (eg. fuel consumption) parameters are recorded on real machines and production functions are developed. The simulation provides the costs and time requirements for a given process configuration (performance of the forage harvester, number, speed and capacity of the transport vehicles as well as number and mass compacting vehicles). In a parameter configuration based on this simulation a solution space is created which can be used to derive advantageous behaviors. Performance-determining parameters in the determined limits and defines step size are used for that. In addition to the simulation, a mathematical method for the generation of logistic characteristics is developed. Simulation and characteristic fields provide the possibility discreet or continuous approaches of the processes. For verification, results are compared with an empirical survey by questioning farmers and contractors. The described approach allows qualified decisions to improve cooperation in processes and thus contribute to the reduction of the abovementioned performance gap. However, the limits of the improvements result from the locally prevailing environmental conditions and must be defined by the user. Further steps for the control and optimization of processes can be developed on the described approach

Farming in the era of Industrie 4.0

Consistent supply chain management across all levels of value creation is a common approach in the industrial sector. The implementation in agricultural processes requires rethinking in the supply chain concept. The reasons are the heuristic characterized processes, the stochastic environmental conditions, the mobility of the production facilities and the low division of work. In this paper we deal with how concepts of innovative supply chain management of Industrie 4.0 could not only deliver a way to overcome said problems but also provide the foundation for the development of new forms of work and business models for Farming 4.0

European Robotics in agri-food Production : Opportunities and Challenges

Agricultural production is a key economic activity providing a growing world population with resources like food, fibers, fuels, and chemical basic components. Yet, agriculture also plays a crucial role in the depletion of resources like fresh water, fossil fuels, and nutrients (e.g., phosphate) and has a significant impact on our living environment through emissions and the use of chemicals.Despite a growing world population, labor participation in agricultural production is declining. Technology has been instrumental in the very successful development of agriculture throughout the centuries and will play a crucial role in the European Green Deal that addresses the transition to a more sustainable agri-food production in the years that lay ahead of us. It is expected that technologies like Artificial Intelligence, Data, and Robotics will be leading in this transition. During this transition, it is critically important to support agri-food production with novel technologies. Covering the value chain from breeding, through on-farm production, post-harvest storage, logistics, packaging, and food processing, the agri-food production network is an ecosystem providing agri-food products and services. Besides food, other off-farm productions do exist including harvesting of wild food, fisheries, indoor farming, both large scale commercial, and home growing, forestry, and, last but not least, urban landscaping and maintenance where robot technologies can and will be applied as well.The current release of this agenda mainly focuses on the food production part. Being a working document, the authors wish to express the hope that it will serve as a basis for further elaboration to encompass the whole agrifood domain in its full width and depth. With an emphasis on robotics and to a lesser extent on AI and Data, this report provides a vision and mission on what robotics should contribute and how to facilitate the transition to a more sustainable agri-food production.Key challenges in terms of technology, ecosystem, and market are derived from 12 use-case themes within the agri-food production domain. Use-case themes represent classes of functionality that go beyond specific individual applications and application domains. Despite of aiming to identify high-level cross-domain challenges in robotics, AI, and Data agri-food and offering the opportunity to connect to other technical and application domains, this classification is not considered to be exhaustive

Kontextsensitive Konfiguration und Ausführung verteilter Geschäftsprozesse

Zusammenfassung: In der Entwicklung moderner Informationssysteme gibt es einen Trend in Richtung adaptiver Systeme. Mittlerweile existieren diverse Ansätze auf dem Gebiet der Umgebungsintelligenz (Ambient Intelligence), in denen sich eine intelligente Umgebung an ihren Benutzer anpasst. Aktuelle Forschungsansätze untersuchen in diesem Zusammenhang auch Adaptivität in den Bereichen Geschäftsprozess- und Dienstleistungsmanagement. Ein Umsetzungskonzept für Adaptivität ist Kontextsensitivität. In diesem Beitrag wird ein holistischer Ansatz für die kontextsensitive Konfiguration und Ausführung von Dienstleistungen und der ihnen zugrundeliegenden Geschäftsprozesse beschrieben, der im Rahmen des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi) geförderten Forschungsprojekts Robot to Business entwickelt wird. Die Integration von Kontext wird dabei auf drei unterschiedlichen Ebenen berücksichtigt (Dienstleistungen, Geschäftsprozesse, Technologie). Der Ansatz wird innerhalb des Projekts in zwei unterschiedlichen Anwendungsgebieten evaluiert (Landwirtschaft und IT Service Management), um sowohl die kontextsensitive Rekombinierbarkeit und Konfiguration von Leistungsmodulen (build time) als auch die kontextsensitive Ausnahmebehandlung in den zugehörigen Geschäftsprozessen (run time) nachzuweisen

Challenges for Agriculture through Industry 4.0

Industry 4.0 is currently considered the structural implementation of networked and cooperative digitalisation and the next step in technological and social development. The aim of this paper is to examine how these structures are also suitable for agriculture and whether there are already approaches to this. Therefore, the main aspects of Industry 4.0 will be analysed and compared with agricultural examples from arable farming and livestock farming. The study shows that the approaches of Industry 4.0 are also useful for agriculture. However, they must be adapted to agriculture, as it has a different basic structure. As in industry, it is also evident in agriculture that there is still a need for action in the organisational and technical networking of systems