Ressource „Wissen“ im Wandel

„Ist das Wetter zu Laurenzi schön, lässt ein guter Herbst sich seh'n“: Allein für den Monat August gibt es viele solcher Bauernregeln. Gemeinsam mit Bauernweisheiten, jahrzehntelangen Erfahrungen sowie umfassenden Kenntnissen zu regionaler Witterung, Bodenbeschaffenheit, Nutzpflanzen, Pflanzenkrankheiten oder Schädlingen ergibt sich daraus für jeden Landwirt eine zentrale Ressource: Wissen. Was über Generationen weiter gegeben, adaptiert und ergänzt wurde, reichte aus, um erfolgreich Äcker zu bestellen, zu säen und zu ernten. Heutzutage wird dieses Erfahrungswissen immer öfter durch Daten ergänzt oder gar ersetzt. Mit den Entwicklungen in Richtung „Smart Farming“ tauchen verschiedene Fragen auf, nicht zuletzt diejenige, ob Sensoren den „grünen Daumen“ oder das „G'spür“ in den Hintergrund drängen und sich die Ressource Wissen in der Landwirtschaft dadurch grundlegend verändert.

Von Bauernweisheit zu „Smart Farming“

„Präzisionslandbau“ oder „Precision Farming“ ist ein landwirtschaftliches Konzept, das nicht nur neue Verfahren, wie etwa moderne Lenksysteme ermöglichte, sondern auch umfassende Informationen, etwa über Produktionsprozesse oder Pflanzeneigenschaften generierte. Einen Schritt weiter geht „Smart Farming“, wobei anders als heute nicht mehr der Landwirt vieles selbst steuert, sondern die landwirtschaftlichen Maschinen ihre Arbeitsprozesse selbständig optimieren. Dazu sind alle Einheiten eines landwirtschaftlichen Betriebes miteinander vernetzt, übertragen Daten und können sich so untereinander abstimmen. Technisch ist es heute möglich, dass ein zweites, unbemanntes Fahrzeug über eine Funkverbindung am Feld genau die Arbeiten ausführt, die das Fahrzeug mit Fahrer erledigt. Während die Großelterngeneration also noch mit einem „15er Steyr“ von Steyr Daimler Puch mit fünfzehn PS über die Äcker fuhr, erinnern moderne landwirtschaftliche Maschinen eher an fahrbare Rechenzentren, die in Echtzeit Ernteerträge messen, Unkraut erkennen, Düngeempfehlungen aussprechen, den Spritverbrauch optimieren oder Stärken und Schwächen des Ackers kartieren können. Die Maschinen werden somit nicht nur leistungsstärker, sondern auch intelligenter und in der Folge auch effizienter.