Zusammenfassung
Die Landwirtschaft steht in den nächsten Jahren vor einer Reihe gravierender Veränderungen. Die steigende Weltbevölkerung muss bei einer gleichbleibenden Versorgungsfläche auch in Zukunft ernährt werden. Datenbasierte Dienstleistungen ermöglichen diese Produktivitätssteigerungen, indem sie Landwirte bei der Ernte unterstützen und Handlungsempfehlungen geben. Die nPotato als Smart Product und darauf aufbauende Smart Services ermöglichen es Landwirten, ihre Erntemaschinen während der Ernte an sich verändernde Bedingungen anzupassen, um den Ertrag durch optimale Maschineneinstellungen zu maximieren. Der folgende Beitrag beschreibt die systematische Entwicklung dieses Smart Service, erläutert die dahinterliegende technische Architektur und zeigt dessen Potenziale und mögliche Geschäftsmodelle auf.
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Literatur
Ansorge B (2014) Ordnungsrahmen für die Positionierung industrieller Dienstleister In: Schuh G (Hrsg) Schriftenreihe Rationalisierung, Bd 129. Apprimus, Aachen. – Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss, 2014
Broy (Hrsg) M (2010) Cyber-physical systems – Wissenschaftliche Herausforderungen bei der Entwicklung. In: Cyber-Physical Systems. Innovation durch softwareintensive eingebettete Systeme. Springer, Berlin, S 17–31
Dressler N, Gundermann S, Keese S, Aulbur W, Zhang J, Amichi S, Marinoni A, Nagashima S, Cherkin E (2015) Business opportunities in precision farming: will big data feed the world in the future? Roland Berger Strategy Consultants GmbH, München. https://www.rolandberger.com/publications/publication_pdf/roland_berger_business_opportunities_in_precision_farming_20150803.pdf. Zugegriffen am 10.09.2017
Horstmann J (2014) Moderne Kommunikationssysteme in der Landtechnik. In: Frerichs L (Hrsg) Jahrbuch Agrartechnik 2013. Institut für mobile Maschinen, Braunschweig, Braunschweig, S 1–7
Hu YC, Patel M, Sabella D, Sprecher N, Young V (2015) Mobile edge computing. A key technology towards 5G. In: ETSI (Hrsg) White paper, No. 11, ETSI, Sophia Antipolis. http://www.etsi.org/images/files/ETSIWhitePapers/etsi_wp11_mec_a_key_technology_towards_5g.pdf. Zugegriffen am 10.09.2017
Jüttner U, Windler K, Schäfer A, Zimmermann A (2017) Design von Smart Services – Eine explorative Studie im Business-to-Business-Sektor. In: Bruhn M, Hadwich K (Hrsg) Dienstleistungen 4.0. Springer, Wiesbaden, S 335–361
Kagermann H, Riemensperger F, Hoke D, Helbig J, Stocksmeier D, Wahlster W, Schweer D (2015) Smart service welt: Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Internetbasierte Dienste für die Wirtschaft. Abschlussbericht (Langversion). acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften e. V., Berlin
Maaß W, Filler A, Janzen S (2007) Reasoning on smart products in consumer good domains. In: European conference on ambient intelligence. Springer, Berlin, S 165–173
Maaß W, Shcherbatyi I, Marquardt S (2017) Real-time decision making with smart farming services. In: 75th international conference on agricultural engineering, LAND.TECHNIK AgEng 2017. Accepted conference paper, vorauss. VÖ-Datum, Nov 2017
Matyssek T (2017) Geschäftsmodelle im Internet der Dinge. In: Schallmo D, Rusnjak A, Anzengruber J, Werani T, Jünger M (Hrsg) Digitale Transformation von Geschäftsmodellen. Grundlagen, Instrumente und Best Practices. Springer Gabler, Wiesbaden, S 159–178
Porter ME, Heppelmann JE (2014) How smart, connected products are transforming competition. Harv Bus Rev 92(11):64–88
Quigley M, Conley K, Gerkey B, Faust J, Foote T, Leibs J Wheeler R, Andrew YNg (2009) ROS: an open-source Robot Operating System. In: ICRA workshop on open source software, o. Jg (3), S 5
Schmidhuber J (2015) Deep learning in neural networks: an overview. Neural Netw 61:85–117
Schuh G, Gudergan G, Kampker A (2016) Management industrieller Dienstleistungen. In: Handbuch Produktion und Management, Bd 8, 2. Aufl. Springer, Berlin
Sørensen CG, Fountas S, Nash E, Pesonen L, Bochtis D, Pedersen SM, Basso B, Blackmore SB (2010) Conceptual model of a future farm management information system. Comput Electron Agric 72(01):37–47
United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division (Hrsg) (2015) World population prospects: the 2015 revision, key findings and advance tables. https://esa.un.org/unpd/wpp/Publications/Files/Key_Findings_WPP_2015.pdf. Zugegriffen am10.09.2017
United Nations, Food and Agriculture Organization of the United Nations (Hrsg) (2017) The future of food and agriculture. Trends and challenges. http://www.fao.org/3/a-i6583e.pdf. Zugegriffen am 10.09.2017
Westerkamp C (2015) Wie verändern digitale Plattformen die Landwirtschaft? In: Baums A, Schössler M, Scott B (Hrsg) Kompendium Industrie 4.0. Wie digitale Plattformen die Wirtschaft verändern – und wie die Politik gestalten kann. Bd 2. Kompendium Digitale Standortpolitik. stiftung neue verantwortung e. V., Berlin, S 66–72
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Maaß, W., Pier, M., Moser, B. (2018). Smart Services in der Landwirtschaft. In: Meyer, K., Klingner, S., Zinke, C. (eds) Service Engineering. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-20905-6_11
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