Simulation of Agricultural Logistic Processes with k-Nearest Neighbors Algorithm

The topic logistic has become more and more important in German agriculture during the last years. This is caused by a growth of enterprises and machines but also be the enormous extension of the cultivation of renewable resources for the production of energy. To manage these logistical tasks in agriculture in Germany at the moment different transport systems are preferred. The classical system with tractor and agricultural trailer, transport via truck like it is typical for the commercial transport of goods and the transport with specialized vehicles which can be classified between both systems. To evaluate these transport processes it is decisive for the farmers to know the key parameters of the single systems like the average fuel consumption (energy) and the average transport speed (time) for their special logistic issue to optimize the input of resources. The aim of the examination is therefore to develop a planning tool for the farmers to evaluate the logistic systems. Within this project examinations have shown that environmental influences like driver, loading, road type, gradient, winding ness, traffic situation, daytime and so on have an enormous influence on the key parameters energy and time. Current simulation systems for the estimation of the key parameters energy and time have not provided satisfying results for the agricultural sector. Usually they are basing on linear and/or nonlinear equations with a very complex emphasis of the influencing factors and after technical changes on the logistic systems they cannot be used any longer. Furthermore always only a very small number of influencing factors can be integrated. Therefore in this examination the k-Nearest Neighbors algorithm (kNN) is used. This results in a much more flexible use of different influencing factors with a difference in weight. With the help of test data the system is learning and creating the kNN algorithm. This can be used for simulation. The advantage of this system of “artificial intelligence” is that the model building can be done in time in the area of the current working point. This makes it possible to integrate even unknown or in their effect not determinable environmental factors. By the training structure and the integration of new test data the algorithm is much more easily adaptable on new trends. There is also the possibility to train the system optimal on the own conditions with the help of own test data. The k-Nearest Neighbours algorithm which has been determined during the examination makes it possible to estimate the key parameters energy and time for the logistic tasks in agriculture with a probability of more than 97%. &nbsp

Analysis of Influencing Factors and Decision Criteria on Infield-Logistics of different Farm Types in Germany

In future increasing production efficiency in agriculture will not only be achieved by rising machinery working widths but more and more by optimization of entire production process chains. The more machines are interacting the higher will be the specific optimization potential.Navigation not only to the fields but also within the fields will certainly contribute to make use of these efficiency reserves. Necessary therefore is the knowledge of potential influences on infield-logistics to be able to navigate agricultural machinery in the fields effectively and process optimized.Preliminary studies based on GPS-lane analysis in different German agricultural regions and in Central Canada show that decisions on specific infield patterns to a certain degree depend on unchangeable factors such as field geometry or field access points. Nevertheless regarding infield-logistics farm managers and staff members mostly act farm specifically as well as depending on technology or situation and furthermore often intuitive.The examination is based on expert interviews with farmers of all agricultural regions in Germany. Rural mixed farms with simple machinery are considered as well as large agricultural cooperatives which farm thousands of hectares using track guidance and other electronic assistance systems. By aerial images of their arable land the individual decision behavior should be analyzed to specify the “soft” influencing factors.First results show that farm managers using guidance tracking or SectionControl increasingly attune their infield-logistics to direction giving obstacles such as power lines. Livestock farmers rather focus on the application of organic manure, where road conditions and possible field access points become important due to the required supply logistics. Sugar beets make great demands on infield patterns because of relatively low bunker sizes compared to the mass to be transported as well as the positioning of the beet clamp.Afterwards the obtained influences can be integrated into a navigation tool for optimizing infield logistics. Thus process efficiency can be further increased

Are Ellenberg indicator values useful to predict the risk of nitrate leaching in forests?

Die Definition der N-Sättigung von Wäldern wurde bisher überwiegend an N-Haushaltsgrößen geknüpft (ÅGREN & BOSATTA 1988, ABER et al. 1989, KÖLLING 1991, BML 2000). Aber auch mit vegetationskundlichen Methoden ist es möglich, Veränderungen des N-Status zu erkennen (ROST-SIEBERT & JAHN 1988, DIEKMANN & DUPRE 1997, BRUNET et al. 1998, DIEKMANN et al. 1999, FISCHER 1999, LAMEIRE et al. 2000, HOFMEISTER et al. 2002, BERNHARDT 2005). Dies geschieht oftmals mit Hilfe der Stickstoff- und Reaktions-Zeigerwerte nach Ellenberg (ELLENBERG et al. 2001). Sie können damit zur Indikation des Standortzustands von Wäldern und seiner Änderungen herangezogen werden. Im vorliegenden Aufsatz wurde untersucht, welchen Beitrag die Zeigerwerte der Bodenvegetation zur Vorhersage erhöhter Nitratkonzentration unter Wäldern leisten können. Die Nitratinventur Bayern (MELLERT et al. 2005a, 2005b), bei der auch die Bodenvegetation aufgenommen wurde, bot die Möglichkeit, das Indikatorpotential der Bodenvegetation als Zeiger für Nitratausträge zu prüfen. Die Analyse bietet überdies Ansatzpunkte, zwischen einem durch das Standortpotential bedingten Risiko und dem durch N-Depositionen als anthropogene Ursache für Nitratausträge zu unterscheiden. Zudem wurde geprüft, ob das zur Regionalisierung eingesetzte logistische Regressionsmodell (MELLERT et al. 2005c) durch die Hinzunahme der N-Zeigerwerte verbessert werden kann. Wegen der zu erwartenden Korrelation der Zeigerwerte mit den im Modell verwendeten Standortsindikatoren erhob sich insbesondere die Frage, ob der Zeigerwert die im Modell benutzten Prädiktoren lediglich (z.T.) ersetzt oder ob er die Prognosemöglichkeiten verbessert. Eine wirkliche Verbesserung der Vorhersage ist dann gegeben, wenn der N-Zeigerwert als zusätzlicher Prädiktor ins Modell aufgenommen werden kann und sich die unerklärte Varianz hierdurch signifikant verringert. Von praktischer Bedeutung könnten auch Korrelationen innerhalb der durch die Haupteffekte (Faktoren Wald- und Substrattyp) festgelegten Straten sein.The data of the nitrate inventory in Bavaria allowed to examine whether nitrate leaching of forest soils can be predicted by Ellenberg indicator values. Significant correlation between nitrate concentrations in the top- and the subsoil stressed the indicator potential of the ground vegetation. Significant relationships with modelled ammonium deposition and other deposition indicators reveal the causes of eutrophication of forests in the perspective of the ground vegetation. These relationships point once more to the agriculture as the most important source of nitrogen deposition in forests. Despite, the demonstrated indicator potential the explanation of the analysed regionalisation model could not be improved much by the inclusion of indicator value for nitrogen. Moreover, the limited basis of appropriate geodata hinders the use of ground vegetation within spatial modelling. Nevertheless, the observation of ground vegetation within the biogeochemical monitoring of forests is an important complementary tool. Comprehensive analyses of such approaches should be intensified. This would help to improve the understanding of consequences and dynamics within the process of nitrogen saturation

Logistic

Die Logistik ist entscheidend für alle agrarischen Produktionsprozesse, was ihre Querschnittsfunktion erklärt. Über die Neufassung von Güterkraftverkehrsgesetz und Bundesfernstraßenmautgesetz wurde die Stellung landwirtschaftlicher Transporte neu definiert, wodurch sich besonders für Lohnunternehmer die technische Ausrichtung ändert. Dies markiert sich auch im Trend zu Agrar-LKW, mit Entwicklungen im Bereich bodenschonender Bereifung und agrarischer Aufbausysteme. Die Digitalisierung in der Landwirtschaft zeigt sich in der Logistik mit der Zunahme von Managementsystemen zu Navigation, Regelung, Datenaustausch, Dokumentation und Simulation. Hierbei finden auch KI-Systeme immer mehr Anwendung. Im Bereich der Agrarrobotik werden erste Transportsysteme für den Feldeinsatz im Sonderkulturanbau angeboten.Logistics is crucial for all agricultural production processes, which explains their cross-sectional function. The position of agricultural transports has been redefined through the new version of the Road Transport Act and the Federal Highway Toll Act, which changes the technical focus, particularly for contractors. This can also be seen in the trend towards agricultural trucks, with developments in the area of soil-protecting tires and agricultural body systems. The trend towards digitalization in agriculture is evident in logistics with the increase in management systems for navigation, control, data exchange, documentation and simulation. AI systems are also being used more and more here. In the field of agricultural robotics, the first transport systems for field use in special crop cultivation are used

Machinery and Techniques for Cattle Husbandry

Die Digitalisierung ist weiterhin ein Megatrend in der Milchviehhaltung. Für die Betriebe prägt sich dies in der Automatisierung, der Sensorik und dem Datenmanagement aus. Bei der Automatisierung gibt es für die Bereiche Melk-, Fütterungs- und Reinigungstechnik inzwischen ein breites Angebot und weitere Bereiche ziehen nach. Im Bereich der Sensorik gibt es eine Vielzahl von verschiedenen Systemen, die sich im Markt etablieren müssen. Das Datenmanagement ist in der Milchviehhaltung immer noch entwicklungsfähig. Besonders über System- und Firmengrenzen hinweg gibt es hier noch zu wenig Angebote. Die übergreifende Datenverfügbarkeit ist aber für den Einsatz von KI-Ansätzen entscheidend. Emissionsmindernde Technik ist aktuell ein Entwicklungsschwerpunkt in der Milchviehhaltung. Insgesamt wird die Entwicklung und Umsetzung technologischer Systeme in der Milchviehhaltung stark von den Anforderungen der Gesellschaft und des Gesetzgebers beeinflusst.Digitalization continues to be a megatrend in dairy farming. For the farms, this means automation, sensor technology and data management. In terms of automation, there is now a wide range of products for milking, feeding and cleaning technology, and other areas are following suit. In the area of sensor technology, there is a large number of different systems that have to establish themselves in the market. Data management is still problematic in dairy farming. There are still too few offers, especially across system and company boundaries. However, the availability of data is crucial for the use of AI approaches. Emission-reducing technology is currently also a development focus in dairy farming. Overall, the development and implementation of technological systems in dairy farming is strongly influenced by the requirements of society and the legislator

Logistic

Der Trend zu Ausdehnung der Agrarlogistik in Deutschland hat sich verstätigt. Durch das Abflauen des Biogasbooms sind zwar nicht mehr solche Sprünge zu erwarten, aber viele Entwicklungen, die dadurch angestoßen wurden, verbreiten sich nun auch in anderen Sektoren. Die Diskussion bezüglich Traktor oder LKW als optimales landwirtschaftliches Transportfahrzeug und die Entwicklung neuer Transportketten geht weiter. Die Transportkapazitäten werden z.B. durch Leichtbau optimiert und Transportketten restrukturiert. Im Bereich der Informationstechnologie sind nun auch leistungsfähige Simulations- und Regelungstools für die Agrarlogistik auf dem Markt. Die Automatisierung von Logistikprozessen wie z.B. die gemeinsame Steuerung von Überladewagen und Mähdrescher ist ebenfalls zu beobachten.In the last years the amount of transported goods and the transport distances in the agricultural sector are also rising. The biogas boom stopped but many developments have been initiated in other sectors. The discussion about tractor or truck as optimal agricultural transport units and the development of new logistic chains continues. The transport capacities are optimized by lightweight construction. In the market are now powerful simulation and control tools for agricultural logistics. The automation of logistics processes can also be observed

Machinery and Techniques for Cattle Husbandry

Die Entwicklung zur Automatisierung und zur sensorgestützten Tierüberwachung ist in der Rinderhaltung weiterhin ungebrochen. Die Umsetzung in die Praxis wurde im letzten Jahr durch die niedrigen Milchpreise ausgebremst. Allgemein ist zu beobachten, dass die Lücken zu komplett automatisierten Stallsystemen in allen Betriebsgrößen immer mehr geschlossen werden. Bei der Sensorik lassen sich mehrere Trends ausmachen. Es werden immer mehr Techniken die ursprünglich für das automatische Melken entwickelt wurden auch im konventionellen Melken angeboten, die Suche nach neuen Sensoren zur Bestimmung von Tierparametern geht weiter und die intelligente Verknüpfung verschiedenster Sensordaten ermöglicht eine deutliche Steigerung der Aussagegenauigkeit. Dabei wird auch ein immer größerer Wert auf die Benutzerfreundlichkeit der Systeme gelegt.The development for automation and sensor-assisted animal monitoring is still unbroken in cattle management. The implementation into the practice was slowed down last year by the low milk prices. In general it can be observed that the gaps to completely automated barn systems are being closed more and more in all operating sizes. There are several trends in sensor technology. More and more techniques developed for automatic milking have been offered in conventional milking. The search for new sensors for the determination of animal parameters continues, and the intelligent linkage of various sensory data allows a clear increase in out-of-rangeness. An ever greater emphasis is placed on the user-friendliness of the systems

Logistic

In den letzten Jahren sind die Transportmengen in der Landwirtschaft besonders durch den Biogasboom deutlich angestiegen, auch die Transportentfernungen sind dabei mit angestiegen. Dies führte zu einer Diskussion bezüglich Traktor oder LKW als optimales landwirtschaftliches Transportfahrzeug und der Entwicklung von Mischformen. Die Transportkapazitäten werden optimiert und Verknüpfungen mit anderen Transportsystemen wie z.B. Vorderwagen zur Kopplung mit Sattelaufliegern entwickelt. Die Ausdehnung der Infield-Logistik über Überladewagen ist außer in der Getreideernte auch bei Zuckerrüben und Silomais zu beobachten. Im Bereich der Informationstechnologie kommt es zur Vernetzung von Waren- und Datenlogistik, um Daten frühzeitig generieren zu können und damit die Optimierung von Logistikprozessen umzusetzen.In the last years the amount of transported goods and the transport distances in the agricultural sector are rising. This is especially caused by the biogas boom. Therefore a discussion is led regarding the optimal transport vehicle: tractor, truck or a mixed model. The transport capacities were optimized and connections with other transport systems developed e.g. front vehicles for coupling with semitrailers. The extension of Infield-Logistic with reload wagon can be observed in grain harvest, sugar beets and silo corn. In the area of information technology goods and data logistic has been connected to generate data early and to optimize logistic processes

Logistic

Die Logistik spielt für den Agrarsektor eine wichtige Rolle. Der Trend zu höheren Transportgeschwindigkeiten beim Traktor dürfte durch die Neubewertung der gewerblichen Aspekte bei Transporten von landwirtschaftlichen Lohnunternehmern gebrochen sein. Dies dürfte auch zu einer Veränderung bei Traktor und LKW für Transporte in der Landwirtschaft führen. Aktuell ist die Optimierung der Transportprozesse auf technischer Seite durch Leichtbau und Multifunktionalität der Fahrzeuge und auf organisatorischer Seite mit Datenaustausch und Simulationsmodellen zu erkennen. Die Digitalisierung führt auch in der Agrarlogistik zu deutlichen Veränderungen, die bis in die Vermarktung hinein reichen.Logistics plays an important role for the agricultural sector. The trend towards higher tractor transport speeds has been broken by the revaluation of commercial aspects in the transport of agricultural contractors. This should also lead to a change in tractor and truck for transport in agriculture. Currently the optimization of the transport processes can be recognized. On the technical side, this is achieved by lightweight construction and multi-functionality of the vehicles. On the organizational side, this can be recognized by data exchange and simulation models. Digitization is also leading to significant changes in agricultural logistics, which extend into marketing

Machinery and Techniques for Cattle Husbandry

Die Digitalisierung hat als Megatrend auch die Milchviehhaltung ergriffen. Für die Betriebe prägt sie sich in der Automatisierung, der Sensorik und dem Datenmanagement aus. Bei der Automatisierung ist die Melktechnik Vorreiter und bietet inzwischen für alle Betriebstypen und -größen verschiedene Konzepte an. Bei Fütterungs- und Reinigungstechnik ist eine ähnliche Entwicklung zu erwarten. Im Bereich der Sensorik gibt es eine Vielzahl von Anbietern mit verschiedensten Systemen. Hier wird sich zeigen, was sich langfristig etablieren wird. Das Datenmanagement ist in der Milchviehhaltung noch entwicklungsfähig. Besonders über System- und Firmengrenzen hinweg gibt es hier kaum Angebote. Die Umsetzung der Systeme in der Praxis wird dabei von den stark schwankenden Milchpreisen nach dem Auslaufen der Quote und den unstrukturierten Anforderungen der Gesellschaft an die Milchviehhaltung beeinflusst.Digitization has also taken dairy farming as a megatrend. For farms, it is characterized by automation, sensor technology and data management. Milking technology is a pioneer in automation and now offers different concepts for all types and sizes of farms. In feeding and cleaning technology, a similar development is expected. In the field of sensors, there are a large number of providers with a wide range of systems. Here will show what will establish long term. Data management is still viable in dairy farming. There are hardly any offers, especially over system and company borders. The implementation of the systems in practice is influenced by the strongly fluctuating milk prices after the quota has expired and the unstructured demands of society on dairy cattle husbandry