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Conference Paper Metaanalyse zum aktuellen Stand der Digitalisierung in der Landwirtschaft(Gesellschaft für Informatik e.V., 2023) Hilbert, Niklas; Loy, Jens-Peter; Borchard, Karsten; Hoffmann, Christa; Stein, Anthony; Ruckelshausen, Arno; Müller, Henning; Steckel, Thilo; Floto, HelgaDie Primärproduktion von Lebensmitteln hat sich in den letzten Jahrzehnten rasant verändert. So rücken beispielsweise Themen wie eine teilflächenspezifische Bewirtschaftung oder auch die digitale Überwachung des Tierbestandes in den Vordergrund. Die Forschung entwickelt immer neue Ansätze für die Nutzung digitaler Technologien in der Landwirtschaft. Daher stellt sich die Frage, inwieweit diese digitalen Technologien bereits heute in der landwirtschaftlichen Praxis genutzt werden. Des Weiteren ist von Interesse, welche hemmenden und fördernden Faktoren es bei der Nutzung digitaler Technologien in der Praxis gibt. Um diesen Fragestellungen nachzugehen, werden im Rahmen einer Literaturrecherche die derzeit verfügbaren Studien zu dem Thema zusammengetragen und analysiert.Conference Paper Analyse und Klassifizierung von Digitalisierungsinitiativen in der Landwirtschaft(Gesellschaft für Informatik e.V., 2023) Clasen, Michael; Westermann, Jasmin; Hoffmann, Christa; Stein, Anthony; Ruckelshausen, Arno; Müller, Henning; Steckel, Thilo; Floto, HelgaIn diesem Beitrag wird zunächst ein Reifegradmodell zur Messung des Digitalisierungsgrades von landwirtschaftlichen Betrieben vorgeschlagen. Es basiert auf bestehenden Reifegradmodellen, welche an die landwirtschaftlichen Besonderheiten angepasst wurden. Im zweiten Teil werden die Ergebnisse einer Befragung von 151 Landwirten in Deutschland geschildert, in der sich Landwirte mit den Stufen des Reifegradmodells identifizieren sollten. Zusätzlich wurde gefragt, warum sich Landwirte in einen bestimmten Reifegrad eingruppiert haben und was sie daran hindert, einen höheren Reifegrad zu erreichen.Conference Paper Reifegradbasierte Integration künstlicher Intelligenz in landwirtschaftliche Betriebsabläufe(Gesellschaft für Informatik e.V., 2022) Hohagen, Saskia; Langholf, Valentin; Wilkens, Uta; Gandorfer, Markus; Hoffmann, Christa; El Benni, Nadja; Cockburn, Marianne; Anken, Thomas; Floto, HelgaIn der Landwirtschaft wird bereits heute auf künstliche Intelligenz (KI) zurückgegriffen und die Bedeutung wird weiter zunehmen. Vor dem Hintergrund aktueller Untersuchungen zu den Herausforderungen landwirtschaftlicher Betriebe wird sich der Fragestellung gewidmet, wie KI bei der Bewältigung dieser Herausforderungen unterstützen kann. Auf Grundlage eines Reife-gradkonzeptes zur Nutzung von KI wird exemplarisch für zwei Fallbeispiele diese Thematik näher beleuchtet und konkrete Handlungsempfehlungen für die betriebliche Praxis werden abgeleitet.Conference Paper Ein k-Means-basierter Algorithmus zur Bestimmung der optimalen Position eines Anhängers zur Heuballenbergung(Gesellschaft für Informatik e.V., 2022) Harbers, Jens; Gandorfer, Markus; Hoffmann, Christa; El Benni, Nadja; Cockburn, Marianne; Anken, Thomas; Floto, HelgaIn dieser Arbeit wird ein Algorithmus vorgestellt, der einzelne Ballen zu Gruppen sortiert, sodass diese in einer Tour vom Feld geholt werden können. Dieser basiert auf dem k-Means-Algorithmus, welcher mit weiteren Nebenbedingungen zur Optimierung nach den Kriterien der kleinsten Wegstrecke und der maximalen Ladekapazität in Stückguteinheiten des Anhängers fähig ist und den klassischen k-Means-Algorithmus erweitert. Der Algorithmus weist in der Simulationsstudie jedem Ballen genau eine Gruppe zu und liefert unter Einhaltung aller Bedingungen für das Optimierungsproblem eine gültige Lösung. Die Abstellkoordinaten für den Anhänger können für die weitere Praxis verwendet werden, dennoch soll der Algorithmus weiter ausgebaut werden, damit weitere Faktoren in die Optimierung einfließen können.Conference Paper Über den Wert von Daten in der Landwirtschaft(Gesellschaft für Informatik e.V., 2021) Clasen, Michael; Meyer-Aurich, Andreas; Gandorfer, Markus; Hoffmann, Christa; Weltzien, Cornelia; Bellingrath-Kimura, Sonoko; Floto, HelgaDie Forderungen, auch nicht personenbezogene Daten besser zu schützen, nehmen zu. Dies gilt auch für die Landwirtschaft. Landwirte fordern selbstbewusst „Meine Daten gehören mir“ und wollen für die Bereitstellung ihrer Betriebsdaten angemessen entlohnt werden. Es spricht aber einiges dafür, dass die meisten der erhobenen Daten kaum einen ökonomischen Wert aufweisen. In diesem Artikel wird systematisch untersucht, welche Arten von Daten es gibt und welchen Marktwert sie vermutlich haben. Da Daten digitale Güter sind, gelten für sie dieselben Besonderheiten wie für sonstigen digitalen Content, wie einfache Kopier- und Veränderbarkeit. Die Analyse kommt zu dem Schluss, dass die meisten Daten in der Landwirtschaft vermutlich nur einen geringen Wert aufweisen, der eine Vermarktung, aber auch einen aufwendigen juristischen Schutz nicht rechtfertigt. Erst durch Datenaggregation und geschickte Auswertung dieser Rohdaten werden quasi in einer Veredelungsstufe nützliche Informationen erzeugt. Vermutlich wäre es aber am besten, möglichst viele Daten öffentlich zugänglich zu halten, sodass Werte durch innovative Geschäftsmodelle geschaffen werden, die auf diesen öffentlichen Daten aufbauen.Conference Paper EXPerimentierfeld zur datengetRiebenen VErnetzung und DigitaliSierung in der LandwirtSchaft (EXPRESS)(Gesellschaft für Informatik e.V., 2021) Römer, Ingolf; Schieck, Martin; Mollenhauer, Hannes; Graß, Rikard; Krug, Silvia; Welz, Juliane; Knitsch, Valentin; Meyer-Aurich, Andreas; Gandorfer, Markus; Hoffmann, Christa; Weltzien, Cornelia; Bellingrath-Kimura, Sonoko; Floto, HelgaEine kaum zu überblickende Flut digitaler Technologien verspricht die Versöhnung von Ökonomie und Ökologie, ausgerichtet am Leitbild einer hocheffizienten Landwirtschaft, die gleichzeitig Umwelt und Biodiversität schützt. Auch in den Bereichen Pflanzenbau und Sonderkulturen bieten viele Hersteller von Agrartechnik entsprechende Technologien an. Die potenziellen Lösungsansätze umfassen Drohnen, Sensorik und Datenintegration. Gerade kleine und mittlere Betriebe stehen vor der Frage, welche Verfahren am besten zum eigenen Bedarf passen und ob sie ihre Versprechungen in der Praxis auch halten. Diesen und weiteren Fragen gehen wir mit dem Experimentierfeld EXPRESS nach.Conference Paper Digitalisierung in der Landwirtschaft – Resilienz der Entwicklung aus arbeitswissenschaftlicher Perspektive(Gesellschaft für Informatik e.V., 2021) Hohagen, Saskia; Wilkens, Uta; Zaghow, Lukas; Meyer-Aurich, Andreas; Gandorfer, Markus; Hoffmann, Christa; Weltzien, Cornelia; Bellingrath-Kimura, Sonoko; Floto, HelgaDie Zukunftsfähigkeit der Landwirtschaft hängt nicht zuletzt von ihrer Resilienz ab. In diesem Beitrag werden die Ergebnisse aus Experteninterviews vorgestellt und im Kontext von Resilienzmerkmalen diskutiert. Es wurden im Zeitraum von Februar bis März 2020 15 Experteninterviews mit Vertretern unterschiedlicher landwirtschaftlicher Bereiche durchgeführt. In Summe zeigt sich, dass die individuelle Adaptionsfähigkeit ausgeprägter zu sein scheint als die organisationale Adaptionsfähigkeit. Aus den Ergebnissen werden praktische Implikationen abgeleitet.Conference Paper Digitalisierung in der Aquakultur (Aquakultur 4.0)(Gesellschaft für Informatik e.V., 2020) Borchard, Karsten; Steffen ,Christopher; Meyer, Stefan; Gandorfer, Markus; Meyer-Aurich, Andreas; Bernhardt, Heinz; Maidl, Franz Xaver; Fröhlich, Georg; Floto, HelgaDas Ziel dieser Umfrage war es, die Auswirkung der Digitalisierung auf deutsche Aquakulturbetriebe zu ermitteln. Als Aquakultur 4.0 wird die Digitalisierung im Bereich der Aquakultur bezeichnet. Als Datengrundlage für diese Untersuchung stehen die Ergebnisse einer eigens erstellten Onlineumfrage zur Verfügung. Es sollten auffällige Gemeinsamkeiten bzw. Unterschiede der Betriebe ermittelt werden. Neben allgemeinen Fragen, welche beispielsweise die Einstellung zu möglichen Chancen und Risiken der Digitalisierung behandeln, wurde auch der konkrete Einsatz von digitalen Technologien im Betrieb abgefragt.Conference Paper Öffentliche Meinung zur Digitalisierung in der Landwirtschaft und ihren Auswirkungen(Gesellschaft für Informatik e.V., 2020) Mohr, Svenja; Höhler, Julia; Gandorfer, Markus; Meyer-Aurich, Andreas; Bernhardt, Heinz; Maidl, Franz Xaver; Fröhlich, Georg; Floto, HelgaDas Bild der Landwirtschaft in der Bevölkerung wird zunehmend durch die Medien geprägt. Um die öffentliche Meinung zur Digitalisierung in der Landwirtschaft zu untersuchen und ihre Akzeptanz zu steigern, eignet sich daher die Analyse von Medieninhalten zum Thema. In einer Inhaltsanalyse von 84 Zeitungsartikeln werden Argumente codiert und anschließend mittels einer Frequenzanalyse ausgewertet. Es zeigt sich, dass Pro-Argumente in der Berichterstattung überwiegen. Insbesondere wird positiv über die Arbeitserleichterung, weniger Einsatz von Düngemitteln und Pflanzenschutzmitteln sowie höhere Erträge berichtet. Negativ werden die unzureichende Netzabdeckung und die Macht der Anbieter thematisiert.Conference Paper Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft(Gesellschaft für Informatik e.V., 2020) Mohr, Svenja; Kühl, Rainer; Gandorfer, Markus; Meyer-Aurich, Andreas; Bernhardt, Heinz; Maidl, Franz Xaver; Fröhlich, Georg; Floto, HelgaDie ökonomische und ökologische Überlegenheit von Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft kann nur dann ausgeschöpft werden, wenn bei Landwirten eine Bereitschaft vorliegt, diese zu nutzen. Um den Einfluss verhaltensbezogener Faktoren auf die Nutzungsintention von Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft zu untersuchen, wird die Theorie des geplanten Verhaltens verwendet und erweitert. Die Überprüfung der modellierten Zusammenhänge erfolgt mit einer Strukturgleichungsanalyse. Die Analyse ergibt, dass die persönliche Einstellung, die Wahrnehmung der Verhaltenskontrolle und die Erwartung von Eigentumsrechten an betrieblichen Daten einen statistisch signifikanten Einfluss auf die Nutzungsintention von Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz bei den befragten Landwirten haben.