Cyfryzacja i IT. Nowe trendy w rolnictwie – raport DLG 2025

Zdjęcie: Trendy w systemach cyfrowych i IT w rolnictwie – raport DLG 2025

Cyfryzacja zmienia oblicze rolnictwa

Cyfryzacja coraz głębiej przenika wszystkie dziedziny życia, a rolnictwo nie jest tu wyjątkiem.
Jak wskazuje raport DLG „Trends in Digital Systems and IT”, nowoczesne maszyny rolnicze są dziś nierozerwalnie związane z elektroniką, oprogramowaniem i komunikacją sieciową.

Coraz rzadziej spotyka się ciągniki czy kombajny bez zaawansowanych czujników, systemów sterowania i zdalnej diagnostyki. Wraz z tym rośnie znaczenie serwisu, konserwacji i zarządzania danymi maszynowymi, a także potrzeba ich integracji w ramach inteligentnych systemów zarządzania gospodarstwem.

„Wysokowydajne maszyny rolnicze coraz częściej działają w sieci, korzystają z chmury danych i samodzielnie analizują swoje parametry pracy” – podkreśla Heinrich Prankl, autor raportu DLG.

Inteligentne systemy wspierające automatyzację

Dlaczego automatyzacja rośnie tak szybko?

Za trendem automatyzacji stoją cztery główne czynniki:

• rosnące wymagania jakościowe w uprawie, nawożeniu i ochronie roślin,
• złożoność konstrukcji maszyn i niedobór wykwalifikowanych operatorów,
• presja na efektywność i oszczędność zasobów,
• zmiany klimatyczne, wymagające elastycznego reagowania na warunki pogodowe.

Nowoczesne systemy oparte na czujnikach, kamerach i sztucznej inteligencji umożliwiają dokładne dopasowanie parametrów pracy maszyny do warunków glebowych i atmosferycznych, a w razie awarii – szybkie wykrycie problemu, zanim dojdzie do kosztownej przerwy w pracy.

Automatyzacja prowadzi też wprost do pełnej autonomii maszyn, które potrafią monitorować środowisko, planować przejazdy, a choćby podejmować decyzje o zmianie ustawień w czasie rzeczywistym.

Kluczowe kierunki rozwoju technologii cyfrowych w rolnictwie

DLG podzieliło najważniejsze innowacje na cztery kategorie:

1. Czujniki i systemy prognozowania,
2. Wizja komputerowa (Computer Vision),
3. Systemy zarządzania i integracji maszyn,
4. Nowe komponenty sprzętowe i programowe.

Poniżej przegląd najciekawszych rozwiązań zaprezentowanych przed targami Agritechnica 2025.

Czujniki i systemy predykcyjne – dane napędzają precyzję

Inteligentne czujniki dla diagnostyki i nawadniania

Nowoczesne czujniki rejestrują wibracje, temperaturę, wilgotność czy ciśnienie, a dane przesyłają bezpośrednio do chmury producenta.
Przykłady innowacji:

• Agrosentinels – system wczesnego wykrywania awarii maszyn dzięki analizie drgań.
• COMET Campus – diagnostyka pomp opryskiwaczy z wykorzystaniem wielu czujników.
• Nokian Intuitu Smart Pressure Assistant – inteligentne opony z czujnikami ciśnienia i temperatury, przesyłające dane do aplikacji mobilnej.
• TECALEMIT Flow – przepływomierz z transmisją danych do chmury.

W zakresie nawadniania:

• Drought Analytics Dürrepilot – system TDR do zarządzania nawadnianiem oparty na prognozach pogody.
• Bauer Cosmofield – czujnik wilgotności gleby wykorzystujący pomiar promieniowania kosmicznego, obejmujący choćby 10 ha jednym czujnikiem.

W ochronie roślin:

• EFOS AURA 2 SC – pułapka na owady zasilana energią słoneczną i analizą AI,
• EFOS BARKB SC – automatyczna pułapka na korniki z systemem oceny danych.

Wizja komputerowa – oczy i mózg nowoczesnego rolnictwa

AI analizuje pola i wspiera decyzje

Wizja komputerowa i uczenie maszynowe rewolucjonizują sposób, w jaki rolnicy obserwują i zarządzają polami.
Dzięki dronom i kamerom o wysokiej rozdzielczości możliwe jest tworzenie map plonów, analizy zachwaszczenia i wykrywania uszkodzeń upraw.

Najciekawsze rozwiązania:

• Proofminder AI Agronomist – analiza zdjęć dronowych do przewidywania plonów i uszkodzeń roślin.
• ZONEYE (Skymaps) – algorytmy AI do identyfikacji ponad 30 gatunków roślin.
• Claas AI Parts Recognition – rozpoznawanie części zamiennych ze zdjęcia.
• Hagedorn VISION – 3D system kamer do wykrywania zatorów w narzędziach uprawowych.
• Rau Serta WIN (Weeder Intelligent Network) – kamera do prowadzenia międzyrzędowego w pielnikach.

Takie rozwiązania redukują błędy operatorów, zwiększają precyzję pracy i pozwalają lepiej wykorzystywać zasoby.

Systemy zarządzania maszynami – dane pod kontrolą

Inteligentne platformy i zarządzanie flotą

Wraz ze wzrostem złożoności maszyn rośnie znaczenie systemów zarządzania eksploatacją, serwisem i flotą.
Przykłady:

• Lemken iQblue Smart Implement – monitorowanie przepływu materiału i obciążenia narzędzi.
• Claas AI Assistance – chatbot wspierający diagnostykę i planowanie serwisu.
• Case IH Connected Operator Services – zestaw czterech usług cyfrowych: analizy zużycia, CO₂, wydajności i raportowania serwisowego.
• FarmBlick Smart Relay Cropping – planowanie przejazdów i tras roboczych z przesyłem danych do systemu prowadzenia.
• AgXeed TCU – centralna jednostka do zarządzania zadaniami flot mieszanych (traktory, roboty, maszyny samojezdne).

Nowością jest również Syngenta Cropwise Operations AI Machine Pool – platforma łącząca rolników z maszynami w czasie rzeczywistym, analizująca dostępność i warunki pracy.

Chmury obliczeniowe, czyli cloud computing, coraz częściej znajdują zastosowanie w nowoczesnym rolnictwie, wspierając rozwój rolnictwa precyzyjnego i inteligentnych gospodarstw (Smart Farming). Dzięki przechowywaniu i analizie danych w chmurze rolnicy mogą korzystać z zaawansowanych narzędzi i technologii bez konieczności inwestowania w drogi sprzęt komputerowy czy własne serwery. Fot. Firmowe

Komponenty sprzętowe i oprogramowanie

Nowe rozwiązania sprzętowe stanowią bazę dla dalszej automatyzacji.

• Centro Motion CrossCore A100 – zaawansowany sterownik z wyświetlaczem dotykowym.
• Arnold NextG NX Next Motion – kompletny system drive-by-wire zastępujący mechaniczne układy kierownicze i hamulcowe.
• Zunhammer ISO Cloud Control – bezpośrednie połączenie sterownika ISOBUS z chmurą.
• Hagedorn Smartstick – aplikacja mobilna zastępująca tradycyjny pendrive do przesyłania map aplikacyjnych.

Takie komponenty stanowią podstawę przyszłych rozwiązań autonomicznych i interoperacyjnych, łączących maszyny różnych producentów.

Sztuczna inteligencja w rolnictwie – przyszłość już się dzieje

Raport DLG jednoznacznie pokazuje, iż AI i uczenie maszynowe to najważniejsze technologie kształtujące rolnictwo przyszłości.
Pozwalają one na modelowanie procesów, prognozowanie wyników i automatyczne podejmowanie decyzji – szybciej i precyzyjniej niż człowiek.

Agritechnica 2025 ma być platformą prezentującą te innowacje w praktyce – od inteligentnych czujników po w pełni autonomiczne systemy maszynowe.

Nowy wymiar nauki – technologie 3D, drony i sztuczna inteligencja w służbie rolnictwa i środowiska