HaAD

Was soll erreicht werden?

Nachhaltige Landwirtschaft und die Stärkung der betrieblichen Resilienz erfordern einen sicheren, positiv konnotierten und effizienten Umgang mit den gesetzlichen Rahmenbedingungen. Im Vorhaben sollen die in der Landwirtschaft geforderten Dokumentationen zur Entlastung der Landwirt*innen durch KI- gestützte Auswertungen z.B. von Machine-to-Machine-Kommunikation und Text- und Bilderkennung beginnend mit der Arbeitsmittelplanung automatisiert werden. Dazu muss, da keine standardisierte Austauschschnittstelle existiert, eine Schnittstelle zum sogenannten Eckdatenmanagement geschaffen werden. Die Basis dieser geplanten Im- und Exportdatenschnittstelle bildet die Big Data-Infrastruktur BData4AF 2.0 und das Eckdatenmanagement ist das übergeordnete Ziel des Vorhabens HaAD. Dabei steht das Ziel der Vermeidung oder Reduzierung eines manuellen Erfassungs- und Schreibaufwandes und die Einhaltung rechtlicher Vorgaben im Vordergrund. Unter Nutzung der auf dem Betrieb vorhandenen Daten und der Daten der Big Data-Infrastruktur werden neue für die Planungen und Dokumentationen erforderliche Informationen generiert und dem Demonstratorsystem zur Verfügung gestellt. Landwirt*innen obliegt nur noch die Prüfung der Einhaltung der Vorgaben vor
dem Speichern oder Versenden. Dabei stehen die folgenden Ziele im Mittelpunkt, die sich nur durch eine standardisierte Schnittstelle oder ein Eckdatenmanagement lösen lassen:
• Konzeption und Umsetzung eines Eckdatenmanagements
• Minimierung von Prozessschnittstellen über unterschiedliche Hersteller landwirtschaftlicher Maschinen bzw. Zugriff auf alle Daten über die Im- und Exportschnittstellen in HaAD
• Nutzung weitgehend vorhandener Daten und intelligente (neue) Kombination von Daten zur Ableitung der geforderten Informationen bei den aktuell 368 gefundenen Dokumentations- und Meldepflichten der landwirtschaftlichen Betriebe
• Vollautomatische Unterstützung bei der Einhaltung der erweiterten Konditionalität für die GAP Förderung
• Minimierung bzw. Vermeidung von manueller Dateneingabe oder Korrektur durch intelligente Services
• Aufbau eines Echtzeit Monitorings über Maschinen, Betriebsprozesse, Stoffflüsse, Lagerbestände und
• Unterstützung des Landwirts durch Frühwarnsysteme bei Problemen zur Einhaltung der Konditionalitätsanforderungen.