CYBER MOG

LEITUNG PROF. JAN VIETZE

PROJEKTBESCHREIBUNG

Projektpartner

Kooperationsprojekt mit Mercedes-Benz AG

Dipl. Ing., M. Des. Martin Werner
Mercedes-Benz AG, Gesamtfahrzeug Vorentwicklung,

Team Zukunftsstudien und Fahrzeugkonzepte

Szenario

Die Bedingungen für die Landwirtschaft werden sich in der Zukunft stark verändern.
Neue Formen der Mensch-Technik-Interaktion aus der Robotik und neue intelligente Fahrzeugtechnologien
ermöglichen völlig neue Formen des maschinellen Einsatzes bei landwirtschaftlichen Prozessen.
Eine neue Vielfalt in der Landwirtschaft mit neuen Anforderungen an die Nahrungsmittelproduktion und
verbesserten Arbeitsbedingungen erfordern eine neue smarte, den Menschen
unterstützende, Agrartechnik der Zukunft.
 

Aufgabe

Wie sehen neue universale und intelligente Geräteträger für die Landwirtschaft der Zukunft aus?

Welche funktionalen und gestalterischen Eigenschaften kennzeichnen sie?

Wir wollen gemeinsam an Lösungen forschen, die alle Zielkonflikte bestmöglich lösen,
neue Arten von Fahrzeugmodulen erfinden und neue Wege bei Funktionalität, Sicherheit, Technologie,
Gestaltung und Designsprache einschlagen. Neue emissionsfreie Antriebstechnologien, innovative Konstruktionsmaterialien
und neue Steuerungskonzepte, sollen dabei integraler Bestandteil der Designentwicklung sein. Auch Aspekte
der Nachhaltigkeit (Reparierbarkeit, Robustheit, Langlebigkeit, Recyclingfähigkeit, Energie sparen etc.) sollen
eine wesentliche Berücksichtigung finden.
 

MOX

Pablo Giemulla, Antonia Hensel, Theresa Wernder

Wie sieht die Landwirtschaft der Zukunft aus?

Dieser Frage haben wir uns im Rahmen unseres ersten Hauptprojekts beschäftigt und ein autonomes Monitoringfahrzeug der Zukunft entwi- ckelt: das Monitoring X Fahrzeug, abgekürzt: MOX.

Es handelt sich hier um eine umfangreiche Dienstleistung der Zukunft, die durch ein bequemes Mietsystem alle Landwirt*innen abholt. Die vorgesehene Lösung umfasst zu diesem Zweck ein Trägerfahrzeug, das jeweils mehrere autonome Bodenmonitoring-Fahrzeuge zu den Feldern transportiert. Zusätzlich wird eine Ladesäuleninfrastruktur ausge- liefert, sodass die Fahrzeuge sich bei Bedarf an den Ladesäulen selbst aufladen können. Vor Ort angekommen, analysieren die einzelnen Monitoring-Fahrzeuge in Echtzeit innerhalb von 24 Stunde das Feld und erheben alle relevanten Parameter zur Ermittlung der Bodenbeschaffenheiten. Abschließend werden die Ergebnisse der Messung in einer App in Form von Ertragspotentialkarten, Landwirt*innen zur Verfügung gestellt und sind unmittelbar einsehbar.

Dank MOX müssen die Bodenproben nicht mehr zeitaufwendig zu einem Labor transportiert werden, sondern können vor Ort unmittelbar ausge- wertet werden. Auf diese Weise können neben Zeit und Kosten für Land- wirt*innen auch Kraftstoff und CO -Emissionen eingespart werden, die beiden Transportwegen zu den Laboren anfallen. Basierend auf den detaillierten Ergebnissen einer Bodenanalyse vor Ort und in Echtzeit, erschließen sich neue Potentiale zur flächenspezifischen Bodenbehandlung. Die Planung von Fruchtfolgen, Aussaat und Bewässerungsstrategien sowie Methoden zur Bodenpflege und einer ökologisch optimierten Düngemittelausbringung sind das Resultat. Auf diese Weise lässt sich Überdüngung und Bodenerosion verhindern, sodass eine regenerative Landwirtschaftunterstützt werden kann.

CYBERMOG

Ony yan, Arthur worbes, bernhard büttner

Landwirtschaft belegt weltweit 40% des Festlands und beansprucht Trinkwasser enorm. Wir denken die Zukunft der Landwirtschaft liegt – im Wasser. Algen gelten hier als Ressource der Zukunft.

Cerberus bietet eine dreiteilige Dienstleistung für den Algenanbau.
Bojen zum Anbau, Erntefahrzeuge und ein Mutterschiff, das die Algenmasse zwischenlagert. 

Wir setzen auf Bojen mit verstellbaren Anbauspeichen und gewinnen 90% mehr Anbaufläche, sowie einen nachhaltigen Erntevorgang. Unser Erntefahr- zeug trennt die Algen von den Bojen und transportiert sie autonom ins Mutter- schiff. Durch das zentral im Algenfeld geankerte Mutterschiff gewährleisten wir kürzere Wegstrecken und erhöhte Erntekapazitäten.