IoT in der Landwirtschaft: Leitfaden zu Konnektivität und Hardware

IoT in der Landwirtschaft bedeutet, Sensoren auf Feldern, in Ställen und am Vieh anzubringen, um Dinge wie Bodenfeuchte, Niederschlag und Tiergesundheit zu messen. Jedes Gerät schickt seine Messwerte dann über ein Funknetz an eine Software, die Landwirten bei der Entscheidung hilft. Wählen Sie diese Hardware oder dieses Netz falsch, tauschen Sie nach der ersten Saison womöglich Hunderte Geräte aus.

Falls Ihnen der Begriff neu ist: IoT steht für Internet of Things, das Internet der Dinge. Gemeint sind schlicht Alltagsgegenstände mit einem kleinen Computer und einem Funkmodul, damit sie melden können, was sie messen. Dieser Leitfaden behandelt, wie Hofdaten unterwegs sind, welche Hardware Sie kaufen sollten und was bricht, wenn ein Projekt wächst.

Die meisten Farm-IoT-Projekte, die scheitern, tun das in der Sensor- und Netzphase, bevor überhaupt jemand einen einzigen Messwert ausgewertet hat. Auch Lücken in den Daten kosten, denn jeder Messwert muss sauber, vollständig und verwendbar ankommen. Data-Engineering-Leistungen lösen das, indem sie die Systeme bauen, die Messwerte von jedem Gerät erfassen, prüfen und speichern.

Welche Konnektivitätsoptionen gibt es für abgelegene Agrarflächen?

Daten aus ländlichem Gelände zurückzuholen ist schwieriger, als es klingt, denn Felder erstrecken sich über Kilometer, mit lückenhafter Mobilfunkabdeckung und ohne Steckdosen. Deshalb läuft ein Smart-Farming-IoT-Aufbau meist über ein stromsparendes Weitverkehrsnetz (LPWAN). Ein LPWAN sendet kleine Nachrichten, etwa einen Bodenfeuchtewert, über große Entfernungen mit sehr wenig Batterie. In der Praxis wählen Sie zwischen drei Netztypen:

• LoRaWAN: Ihre Sensoren senden Messwerte an ein Gateway, einen Kasten auf einem Mast oder Scheunendach, der sie ins Internet weiterreicht. Diese Kästen kaufen und platzieren Sie selbst. Die LoRa Alliance, die den Standard pflegt, gibt die Reichweite in ländlichen Gebieten mit bis zu etwa 15 km an und die Batterielaufzeit mit über 10 Jahren. Hügel und Bäume verkürzen diese Reichweite. Sie erhalten volle Kontrolle und zahlen keine Gebühren an einen Mobilfunkanbieter, tragen aber auch die Wartung jedes Gateways.
• NB-IoT und LTE-M: Das sind abgespeckte Varianten der Technik in Ihrem Telefon, jedes Gerät trägt also eine SIM-Karte und nutzt Masten, die ein Mobilfunkanbieter bereits betreibt. Die GSMA, der Branchenverband der Funkindustrie, gibt für NB-IoT eine Batterielaufzeit von über 10 Jahren an. Sie beziffert LTE-M-Modems zudem auf 20% bis 25% der Kosten älterer 2G-Module. Es ist nichts zu installieren, aber Sie zahlen einen Tarif je Gerät, und der Dienst hilft nur dort, wo auf Ihren Feldern Mobilfunk verfügbar ist.
• Satellit: Geräte senden kleine Nachrichten an einen Satelliten, der sie an eine Bodenstation weitergibt. Das Normungsgremium 3GPP hat Sensorverbindungen über Satellit in die Spezifikationen von Release 17 aufgenommen. Es erreicht Orte, die sonst niemand erreicht, kann aber je Nachricht mehr kosten und braucht freie Sicht zum Himmel. Manche Dienste senden Daten in Paketen statt sofort.

Wie schneiden LoRaWAN, NB-IoT und Satellit auf dem Hof ab?

Die folgende Tabelle stellt die drei Optionen nebeneinander, und die richtige Wahl hängt vor allem vom Gelände ab, das Sie abdecken müssen. Manche Installationen mischen sie, mit LoRaWAN auf dem Haupthof und Satellit für abgelegene Wassertanks.

Welche Sensoren braucht IoT-Präzisionslandwirtschaft wirklich?

Präzisionslandwirtschaft bedeutet, jeden Teil eines Feldes oder jedes Tier nach seinem tatsächlichen Bedarf zu behandeln, statt alles gleich zu behandeln. In der IoT-Präzisionslandwirtschaft liefern Sensoren die Messwerte, die das möglich machen. Vier Arten von Hardware decken die meisten Projekte ab:

• Bodensonden stecken im Boden und messen Feuchte, Temperatur und mitunter Salzgehalt in mehreren Tiefen.
• Wetterstationen erfassen Niederschlag, Wind, Luftfeuchte und Temperatur für einen Punkt, was wichtig ist, weil die Bedingungen auf einem großen Hof schwanken.
• Viehhalsbänder, oder Ohrmarken mit derselben Aufgabe, erfassen, wo ein Tier ist, wie viel es sich bewegt und manchmal seine Körpertemperatur.
• Kameras überwachen Kulturen, Tore oder Futterplätze. Sie brauchen weit mehr Strom und Datenkapazität als die anderen drei und bekommen deshalb meist eine eigene Mobilfunk- oder WLAN-Verbindung.

Wenn Sie Sensormodelle vergleichen, prüfen Sie vier Punkte:

• Batterielaufzeit: Wie lange hält die Batterie bei der Melderate, die Sie brauchen?
• Wartung: Wie oft muss nachkalibriert werden? Bodensonden verlieren langsam an Genauigkeit, also muss sie jemand gegen eine bekannte Referenz prüfen und von Zeit zu Zeit korrigieren.
• Netzeignung: Funktioniert das Gerät mit dem Netz, das Sie im vorigen Abschnitt gewählt haben?
• Datenzugriff: Können Sie die Rohmesswerte exportieren, oder stecken sie in der App des Anbieters fest? Offener Zugriff erlaubt es, Marken zu kombinieren und die Daten später in Ihre eigene Software zu geben.

Eine günstige Sonde, die jeden Monat einen Besuch braucht, kostet schnell mehr als eine teurere, die Sie eine ganze Saison in Ruhe lassen können.

Wie sollten Sie das Netz über Ihre Felder verteilen?

Sobald Sie entschieden haben, wie Ihre Daten reisen, lautet die nächste Frage, wie sich die Geräte auf Ihrer Fläche verbinden. Ingenieure nennen diese Anordnung die Topologie des Netzes, und Höfe wählen üblicherweise eines von zwei Designs.

Das einfachere von beiden ist die Sterntopologie, bei der jeder Sensor direkt mit einem Gateway spricht, ähnlich wie Speichen, die in der Nabe eines Rades zusammenlaufen. LoRaWAN ist so aufgebaut, und die LoRa Alliance nennt ihre Variante “Stern von Sternen”, bei der mehrere dieser Knoten an einen zentralen Server melden. Jedes Gerät hat eine einzige, direkte Verbindung, Probleme lassen sich also leicht finden und beheben. Die Schwäche zeigt sich an den Rändern Ihrer Fläche, wo alles außerhalb der Reichweite eines Gateways seine Messwerte schlicht nicht senden kann.

Eine Mesh-Topologie behebt dieses Randproblem dagegen, indem Sensoren Nachrichten untereinander weiterreichen, bis eine ein Gateway erreicht. Das macht sie nützlich auf langen, schmalen oder ungünstig geschnittenen Feldern und in Tälern, in denen ein direktes Signal nicht durchkommt. Das Weiterreichen hat allerdings einen Nachteil. Sensoren, die die Nachrichten ihrer Nachbarn tragen, leeren ihre Batterien schneller, und fällt einer aus, verlieren die Geräte, die von ihm abhingen, ihren Weg nach draußen. Deshalb bleiben die meisten Höfe bei einer Sterntopologie und ergänzen ein oder zwei Gateways, und heben sich Mesh für wirklich schwieriges Gelände auf.

Was bricht, wenn ein Farm-IoT-Pilotprojekt wächst?

Ein Pilotprojekt mit 20 Sensoren auf einem Feld kann Probleme verdecken, die ein Rollout von 500 Geräten binnen Monaten offenlegt. Drei treten immer wieder auf:

• Batterieverbrauch: Die Laufzeit im Datenblatt setzt ideale Bedingungen voraus, doch häufiges Melden, schwacher Empfang und kalte Nächte verkürzen sie. Legen Sie die Melderate danach fest, was Ihre Entscheidungen brauchen, denn stündliche Bodenfeuchtewerte reichen oft aus. Stellen Sie außerdem sicher, dass Geräte nach einem Stromausfall neu starten und weiter aufzeichnen.
• Fehlende oder verspätete Messwerte: Kein Funknetz liefert jede Nachricht aus, und ein Gerät, das seine Verbindung verliert, sendet gespeicherte Messwerte oft verspätet oder in falscher Reihenfolge. Lassen Sie jeden Sensor Messwerte mit der Uhrzeit ihrer Erfassung versehen, sie halten, bis die Verbindung zurück ist, und lassen Sie die Software Duplikate entfernen und die Reihenfolge wiederherstellen. Messwerte treffen außerdem stoßweise ein, wenn Hunderte Geräte nach einem Sturm wieder online gehen, was eine Serverless-Architektur gut abfängt, indem sie Rechenleistung nur dann ergänzt, wenn sie gebraucht wird.
• Updates aus der Ferne: Jeder Sensor führt Firmware aus, die eingebaute Software, die steuert, wie er misst und sendet, und sie auf 500 Geräten zu ändern bedeutet, Updates über die Luft auszuliefern. Aktualisieren Sie zuerst eine kleine Gruppe, prüfen Sie, ob diese Geräte normal melden, und behalten Sie auf jedem die Vorgängerversion, damit es zurückfallen kann, wenn das neue Update fehlschlägt.

Alle drei Lösungen liegen in der Software. Genau solche Arbeit haben wir zum Beispiel für SystemDataRecorder geleistet, ein Server-Monitoring-Werkzeug für ein finnisches Softwareunternehmen. Unser Team schrieb schlanke C-Programme, die je rund 2 MB Speicher belegten und sich nach einem Stromausfall selbst neu starteten. Kooky, ein Mehrwegbechersystem in Zürich und Basel, verfolgt jede Rückgabestation mit Software, die wir gebaut haben, genau die Art von Dashboard, die eine Flotte von Bodensonden braucht.

Wo übergibt IoT in der Landwirtschaft an KI?

Sensoren und Netze erzeugen Rohmesswerte. Einfache Hinweise, etwa eine Warnung vor trockenem Boden, brauchen nur simple Regeln. Komplexere Entscheidungen, etwa wann bewässert wird, welches Tier zu prüfen ist oder welcher Ertrag zu erwarten ist, sind Aufgabe von KI-Modellen, die darauf aufsetzen. Unser ergänzender Leitfaden KI in der Landwirtschaft behandelt, was sie in der Praxis leisten und welcher geschäftliche Nutzen dahintersteht.

Zwischen den Sensoren und den KI-Modellen sitzt eine Datenpipeline, die Software, die Messwerte erfasst, bereinigt und speichert und jeden dann an das Dashboard, den Hinweis oder das KI-Modell übergibt, das ihn braucht. Sie ist der unsichtbarste Teil des Systems und derjenige, der entscheidet, ob ein Modell verlässliche Daten bekommt. Genau das macht sie so wichtig: Nimmt die Pipeline doppelte oder falsch datierte Messwerte an, lernt das Modell aus einer Version des Hofes, die es nie gab.

Daten müssen auch in die andere Richtung fließen. Hat die Software eine Entscheidung getroffen, muss sie oft einem Gerät sagen, dass es handeln soll, etwa ein Ventil oder ein Tor öffnen. Für My Bike Valet haben wir die Cloud-Anwendung gebaut, die mit der Steuerung jedes Fahrradturms spricht, die Nutzerdaten prüft und das Tor auf Anfrage entriegelt. Ein Bewässerungsventil auf einem abgelegenen Feld folgt demselben Muster, wobei die Cloud die Berechtigung bestätigt und dann den Befehl an die Hardware sendet. Sobald Ihre Daten zuverlässig fließen und Sie bereit sind, KI-Modelle darauf aufzusetzen, decken unsere Dienstleistungen zur Entwicklung künstlicher Intelligenz diesen nächsten Schritt ab.

Wie machen Sie ein Agrar-IoT-Projekt von Anfang an richtig?

Über den Erfolg von IoT in der Landwirtschaft entscheidet die Planungsphase, lange bevor jemand ein Modell trainiert. Drei Entscheidungen prägen das Ergebnis: das Netz, das Sie wählen, die Sensoren, die Sie kaufen, und wie Sie sie mit Strom versorgen, aktualisieren und überwachen. Zusammen bestimmen sie, ob das Projekt noch funktioniert, wenn es von einem Feld auf den ganzen Hof wächst.

IoT ist allerdings nicht immer die richtige Antwort. Auf einer kleinen Parzelle oder in einem einzelnen Stall kann die tägliche Kontrolle von Hand immer noch weniger kosten als ein Sensornetz. Im Zweifel testen Sie eine Saison lang auf einem Feld, bevor Sie groß bestellen, damit die Zahlen von Ihrer eigenen Fläche stammen.

Viele Agrarbetriebe und AgTech-Unternehmen haben starke Feld- und Agronomieteams, aber niemanden im Haus, der die Cloud-Seite baut: die Pipeline, das Geräte-Dashboard und das Update-System. Genau diese Arbeit übernehmen wir. Unsere Ingenieure kennen die beteiligten Technologien bereits, von der Sprache C, die auf kleiner, stromsparender Hardware läuft, bis zu Cloud-Plattformen. Wir fangen auch dann gern an, wenn noch nicht jede Anforderung feststeht. Das passt zur Landwirtschaft, wo jede Saison etwas Neues lehrt.

Planen Sie einen Sensor-Rollout? Wir haben Software für vernetzte Geräte und Datenpipelines schon geliefert, also sprechen Sie mit uns über Ihr AgTech-Projekt.

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