Weniger ist mehr – dank Smart Farming: Moderne Landwirtschaft setzt auf Hightech, um Ressourcen effizienter zu nutzen. Mit weniger Dünger, Pflanzenschutzmitteln, Wasser und Handarbeit erzielen Landwirt:innen höhere Erträge und arbeiten nachhaltiger. Dies ermöglichen beispielsweise Sensoren, Drohnen, GPS und digitale Plattformen, indem sie Maschinen vernetzen. Erfahren Sie hier, wie clevere Technologien die Landwirtschaft revolutionieren.
Die Agrarwirtschaft wird immer digitaler. Steigende Anforderungen durch strengere Nachhaltigkeitsvorgaben, Klimawandel, technologischer Fortschritt und der Mangel an Nachwuchskräften fordern neue Lösungen für Ackerbau, Viehzucht, Gartenbau und Weinbau.
Die Mehrheit von 500 befragten Landwirt:innen (79 %) sieht Digitalisierung als Chance für ihren Betrieb, laut einer repräsentativen Bitkom-Umfrage aus dem Jahr 2024. Besonders bei der Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) zählt die deutsche Landwirtschaft laut Bitkom zu den Vorreiterbranchen.
Auch wirtschaftlich zeigt sich der Wandel deutlich: Nach Angaben der Deutschen Landwirtschafts-Gesellschaft (DLG) wird bereits jeder dritte Euro in der Landtechnik mit Smart-Farming-Produkten oder deren Komponenten erzielt.
Die Landwirtschaft befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel. Unter dem Begriff Smart Farming – auch Digital Farming genannt – hat sich eine neue Form des Wirtschaftens entwickelt, die auf der klugen Nutzung von Daten und Technologien basiert. Moderne Landmaschinen sind dadurch viel mehr als nur mechanische Helfer. Oft kommen sie bereits serienmäßig mit automatisierten Lenksystemen, integriertem Datenmanagement und Apps für die Fernsteuerung auf den Hof.
Digitale Systeme ermöglichen es, viele landwirtschaftliche Arbeitsprozesse präziser und effizienter zu gestalten – etwa das Ausbringen von Saatgut oder Bewässern der Felder. So reduziert beispielsweise die automatisierte Spurführung bei Traktoren Überlappungen, sie spart Zeit, Kraftstoff und weitere Betriebsmittel beim Bewässern und Düngen.
Ein zentrales Element des Smart Farming ist der Einsatz von Sensorik und Softwarelösungen, um die Wachstumsbedingungen von Nutzpflanzen konstant zu überwachen. Bodensensoren, Drohnen und Satellitendaten liefern Informationen zum Beispiel zur Feuchtigkeit, dem Nährstoffgehalt oder Schädlingsbefall. Diese Daten werden zum Teil in Echtzeit ausgewertet und ermöglichen so fundierte Entscheidungen, etwa um einzelne Kulturen optimal zu bewässern.
Auch die Ernteplanung profitiert von der Digitalisierung: Durch die Analyse historischer und aktueller Daten lassen sich präzisere Prognosen treffen – etwa zur erwarteten Spargelernte und dem benötigten Personalbedarf oder zum voraussichtlichen Erntezeitpunkt für zum Beispiel Gerste oder Tomaten.
Viele Smart-Farming-Lösungen nutzen künstliche Intelligenz (KI). Cloud-Plattformen ermöglichen die Echtzeitanalysen auch sehr umfassender Datenmengen (Big Data).
Eines ist klar: Wer heute digital denkt, sichert sich morgen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Auf einer übergeordneten Ebene verfolgt Smart Farming außerdem das globale Ziel, einen Beitrag zur Bekämpfung des Welthungers zu leisten.
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Im Zusammenhang mit Smart Farming fällt oft auch der Begriff Landwirtschaft 4.0. Obwohl sich beide Konzepte inhaltlich unterscheiden, werden sie häufig synonym verwendet. Während Smart Farming den gezielten Einsatz digitaler Technologien zur Optimierung einzelner landwirtschaftlicher Prozesse meint, steht Landwirtschaft 4.0 für ein ganzheitlich vernetztes Agrarsystem – vergleichbar mit dem Prinzip der Industrie 4.0.
Im Kern bedeutet Landwirtschaft 4.0, dass Maschinen, IoT-Geräte, Cloud-Plattformen und KI-gestützte Systeme nahtlos miteinander kommunizieren und ein intelligentes, abgestimmtes Ökosystem bilden. Melkmaschinen, Traktoren, Mähdrescher und andere Fahrzeuge tauschen beim Farming 4.0 Daten in Echtzeit aus, Sensoren liefern kontinuierlich Informationen, und zentrale Plattformen koordinieren die Abläufe.
Voraussetzung für diese vernetzte Landwirtschaft sind leistungsfähige Datennetze und Cloud-Infrastrukturen. Auf dieser Basis lassen sich digitale Abstimmungsprozesse sowie die Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M) zwischen Landmaschinen oft schon mit gängigen Geräten wie Smartphones oder Tablets benutzerfreundlich steuern.
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Smart Farming entwickelt sich ständig weiter und hat verschiedene Komponenten. Dies sind die wichtigsten:
Smart Farming basiert grundlegend darauf, vielfältige Daten automatisiert zu erfassen, zu analysieren und zu nutzen.
Sensoren an Landmaschinen, Messstationen, Tieren oder Futterkrippen erfassen in Echtzeit Informationen wie Bodenfeuchtigkeit, Wetterdaten, Pflanzenwachstum oder Bewegungsmuster.
Über das Internet der Dinge (IoT) sind smarte Geräte und Sensoren miteinander vernetzt und senden kontinuierlich Daten an zentrale Steuersysteme. Mithilfe von Big-Data-Technologien lassen sich die dabei entstehenden enormen Datenmengen effizient verarbeiten und auswerten.
Die erfassten Daten dienen als Grundlage für präzise Entscheidungen, etwa zum optimalen Zeitpunkt für Aussaat, Düngung oder Ernte.
Dank künstlicher Intelligenz treffen Geräte und Maschinen bestimmte Entscheidungen auch selbst, etwa wann der richtige Zeitpunkt für eine Bewässerung ist.
Eine automatisierte Modellierung großer Datenmengen unterstützt dabei, die Vielzahl an Informationen effizienter zu analysieren und fundierte Entscheidungen treffen zu können.
GPS-gesteuerte Maschinen wie zum Beispiel Drohnen setzen die gewünschten Maßnahmen punktgenau um. Immer häufiger kommen auch autonome Fahrzeuge und Agrar-Roboter zum Einsatz.
Spezialisierte Apps ermöglichen es Landwirt:innen, viele Aufgaben bequem aus der Ferne zu steuern – oft über alltägliche Geräte wie Tablets oder Smartphones. So lässt sich die Pflanzenzucht digital überwachen, ohne jede einzelne Pflanze manuell kontrollieren zu müssen.
Smart Farming ist längst Realität in vielen landwirtschaftlichen und gartenbaulichen Betrieben. Immer mehr Landwirt:innen erkennen das Potenzial digitaler Technologien. Gleichzeitig stellt die Auswahl passender Systeme eine Herausforderung dar – sie erfordert technisches Know-how und eine sorgfältige Planung.
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Von den Smart-Farming-Technologien profitieren alle Bereiche der Landwirtschaft, vor allem jedoch Pflanzenbau, Erntemanagement, Bewässerung und Tierhaltung. Folgende Anwendungsfälle veranschaulichen dies:
Pflanzenbau
Im Pflanzenbau unterstützen GPS-gesteuerte Maschinen eine besonders präzise Steuerung von Traktoren – oft bis auf zwei Zentimeter genau. Intelligente Systeme passen die Ausbringung von Dünger oder Pflanzenschutzmitteln automatisch an die Fahrgeschwindigkeit an und dosieren punktgenau. So werden Ressourcen effizient genutzt, Erträge gesteigert und Verluste durch Über- oder Unterdosierung vermieden.
Innovative Agrar-Roboter, wie ein von der Hochschule Osnabrück entwickelter Feldroboter, erkennen Unkraut und drücken es mechanisch in den Boden – ganz ohne Pestizide. Die Hochschule erlangte im Juni 2025 bei den internationalen Feldrobotik-Meisterschaften den Weltmeistertitel.
Mit Infrarotkameras ausgestattete Drohnen spüren Wildtiere auf und vertreiben sie tierschonend. Gleichzeitig können die Drohnen Nützlinge wie Schlupfwespen gezielt ausbringen, um Schädlinge biologisch zu bekämpfen – ein Gewinn für Umwelt und Nachhaltigkeit.
Erntemanagement
Die Zukunftsvision des Farming 4.0 sieht vor, dass die Ernte automatisiert abläuft. Landwirt:innen überwachen dann die meisten Prozesse am Bildschirm und kontrollieren die Qualität auf dem Feld nur noch punktuell.
Technisch ist das autonome Fahren auch großer Landmaschinen bereits möglich – rechtliche Hürden, etwa bei der Haftung im Schadensfall, bremsen allerdings die breite Umsetzung. Aktuell ist meist noch eine Fernsteuerung oder die Anwesenheit eines Fahrers in der Kabine erforderlich.
Bewässerung
Früher lief die Bewässerung oft einfach über Zeitschaltuhren – starr und nicht fernsteuerbar. Heute ermöglichen fortschrittliche digitale Systeme die smarte mobile Steuerung: Landwirt:innen können die Bewässerung per Smartphone starten, stoppen und anpassen. Sensoren im Feld liefern Echtzeitdaten, sodass sie ihre Entscheidungen ortsunabhängig und bedarfsgerecht treffen können.
Tierhaltung
In der Tierhaltung ermöglicht digitales Farming mehr Ressourcenschutz, ein verbessertes Tierwohl, weniger Bürokratie und eine höhere Effizienz.
Laut Angaben des Bundesinformationszentrums Landwirtschaft nutzten 2024 in Deutschland 35 % der tierhaltenden Betriebe Automatisierungstechnologien bei Mahl- und Mischgeräten sowie bei der Fütterung, 19 % bei der Regulierung des Stallklimas, und 17 % bei der Überwachung der Tierbestände.
In dem Jahr kamen bereits 8.330 automatische Melksysteme (Melkroboter) zum Einsatz. Diese erkennen zum Beispiel individuelle Merkmale einer Kuh, analysieren ihre Milchqualität in Echtzeit und liefern wertvolle Gesundheitsdaten. Das senkt Behandlungskosten, verbessert das Tierwohl und steigert die Wirtschaftlichkeit. Im Schnitt erhöhte sich dadurch die Milchleistung um 7 %.
Roboter übernehmen heute auch Aufgaben wie die Stallreinigung und das Säubern von Laufflächen.
Sensoren erfassen das Verhalten der Tiere – etwa Fressverhalten, Bewegung oder Ruhephasen – und ermöglichen so eine gezielte und verbesserte Betreuung. Bei den heutigen Frühwarnsystemen für die Tiergesundheit kommt auch künstliche Intelligenz zum Einsatz, die schnell ungewöhnliche Bewegungsmuster herausfindet. Wenn ein Tier erkrankt, kann es so schneller behandelt werden.
High-tech in der Landwirschaft – das sind die verwendeten Technologien
Vorteile und Nachteile von Smart Farming
Nicht jeder landwirtschaftliche Betrieb profitiert im gleichen Maß vom Smart Farming. Für manche Anwendungsbereiche fehlen noch passende Technologien – andere Lösungen befinden sich noch in der Entwicklung. Zudem erfordert die Umstellung Investitionen. Umso wichtiger ist es, genau zu prüfen, ob die digitalen Werkzeuge echten Mehrwert bringen und sich langfristig rechnen.
Die Vorteile von Smart Farming
Effizientere Produktion durch gezielten Einsatz und Reduktion von Pflanzenschutzmitteln, Dünger, Wasser und Energie
Höhere Erträge durch präzisere Bewirtschaftung
Nachhaltigere Landwirtschaft mit geringerer Umweltbelastung
Artgerechtere Tierhaltung durch bessere Daten zu Gesundheit und Bedürfnissen der Tiere
Entlastung der Arbeitskräfte durch Automatisierung körperlich belastender Tätigkeiten
Attraktivere Berufsbilder durch moderne Technologien wie Drohnen oder Roboter
Bessere Anpassung an den Klimawandel durch datenbasierte Entscheidungen
Frühzeitiges Erkennen von Problemen, z.B. bei Krankheiten oder Schädlingsbefall
Die Nachteile von Smart Farming
Hohe Anfangsinvestitionen, zum Beispiel für neue Fahrzeuge, IoT-Geräte, digitale Infrastruktur und Schulungen
Zunehmende Bürokratie
Abhängigkeit von Technik und Daten, fehlende Standards für Systeme und Datenschnittstellen
Unzureichende Internetversorgung in einigen ländlichen Regionen
Datenschutz- und IT-Sicherheitsrisiken, da ein möglicher Cyberangriff gravierende Auswirkungen auf den gesamten Betrieb haben kann
Hoher Wissensbedarf für den Umgang mit den Technologien erforderlich, da Fehlfunktionen Schäden verursachen können
Überforderung durch die digitalen Anforderungen und benötigte Unterstützung, um den Betrieb zu modernisieren
Unterschied zu Precision Farming
Die Präzisionslandwirtschaft (Precision Farming) zielt als ein Teilbereich von Smart Farming und Landwirtschaft 4.0 auf die automatisierte, punktgenaue Bewirtschaftung einzelner Flurstücke ab. Dabei werden die Daten teilflächenspezifisch erfasst und dokumentiert – etwa zur Bodenbeschaffenheit, Erosion oder Tierbewegungen sowie teils auch mit Bezug auf bestimmte Maschinen.
Langfristig gesammelte detaillierte Daten ermöglichen es, mithilfe künstlicher Intelligenz bessere Ernteprognosen zu erstellen und Prozesse weiter zu optimieren. Ein Gegenstand der Untersuchung ist beispielsweise die Abtragung von Oberflächen bei starken Regenfällen. Voraussetzung dafür ist eine reibungslose Kommunikation zwischen autonomen Maschinen, damit sie sich untereinander abstimmen und koordiniert arbeiten können.
Ziel ist die weitere Automatisierung der landwirtschaftlichen Tätigkeiten und insbesondere der Ernte.
Für Precision Farming sind langfristig gesammelte Daten nötig, damit künstliche Intelligenz daraus Lernprozesse entwickeln und zum Beispiel verbesserte Vorhersagen zur Ernte erstellen kann.
IoT und Smart Farming
Das Internet of Things (IoT) ist ein zentraler Bestandteil von Smart Farming. Sensoren, Maschinen und Geräte sind über das Internet miteinander verbunden und tauschen Daten aus. So entsteht ein vernetztes Ökosystem, das in Echtzeit auf Veränderungen reagieren kann. Dabei werden heute die Sensoren immer kleiner, empfindlicher, preiswerter und leichter einsetzbar.
Mit dem Ausbau des 5G-Netzes eröffnen sich weitere Möglichkeiten für die drahtlose Vernetzung auf dem Feld. Gleichzeitig wächst der Anspruch an digitale Infrastruktur: Zu Recht erwarten Landwirt:innen, dass Systeme unterschiedlicher Hersteller nahtlos zusammenarbeiten. Deshalb fließen verstärkt Fördermittel in offene Datenplattformen – eine zentrale Voraussetzung für erfolgreiches, vernetztes Smart Farming.
KI & Smart Farming
Smart Farming nutzt künstliche Intelligenz, um große Datenmengen zu analysieren. Die KI erkennt Muster und trifft Vorhersagen – z.B. zur Ertragsentwicklung oder zu Krankheitsrisiken bei Pflanzen und Tieren. Sie befähigt zudem landwirtschaftliche Geräte und Maschinen, autonome Entscheidungen zu treffen, etwa um Düngepläne zu optimieren.
So profitieren Landwirt:innen von künstlicher Intelligenz.
Das Wichtigste zu Smart Farming in Kürze
Smart Farming revolutioniert die Landwirtschaft durch digitale Technologien wie Automatisierung, Sensorik und Drohneneinsatz. Über das Internet of Things (IoT) sind Maschinen und Geräte miteinander vernetzt und tauschen kontinuierlich Daten aus.
Die Smart-Farming-Technologien ermöglichen präzisere, effizientere und nachhaltigere Prozesse – von der Aussaat über die Ernte bis hin zur Tierhaltung.
Bereits jeder dritte Euro in der Landtechnik wird heute mit Smart-Farming-Produkten oder deren Komponenten erwirtschaftet.
Eine Schlüsselrolle beim Smart Farming spielt die künstliche Intelligenz (KI). Deutschland zählt in diesem Bereich zu den Vorreitern.
Trotz Herausforderungen wie hohen Investitionskosten und technischer Komplexität bietet Smart Farming enormes Potenzial für die Zukunft der Landwirtschaft.
Die Digitalisierung trägt dazu bei, die Produktivität zu steigern, das Tierwohl zu verbessern und die Nachhaltigkeitsbilanz landwirtschaftlicher Betriebe zu optimieren.
Zu den Hürden gehören hohe Anfangsinvestitionen, höhere Anforderungen an Datenschutz und Sicherheit sowie der große Bedarf an technischem Know-how.
GPS-Tracker: Alles zu Funktionsweise, Features und Einsatzbereichen
GPS-Tracker lassen sich vielseitig einsetzen: Sie helfen bei Fahrzeug- und Asset-Tracking, erfüllen Sicherheits- und Logistikanforderungen und ermöglichen via IoT Transparenz über Ortung und Bewegung.
Windows IoT auf dem Raspberry Pi: Eine sinnvolle Alternative?
Mit Windows IoT vereinfacht Microsoft die Einbindung von Smart-Home-Geräten in Windows-Netze sowie den Zugriff auf Azure-Cloud-Dienste. DIY-Bastler:innen und Entwickler:innen profitieren dabei von der Kombination aus Windows IoT und Raspberry Pi durch neue Möglichkeiten bei der Anwendungsentwicklung.
Windows IoT ist eine spezialisierte Variante von Windows, die für eingebettete Systeme optimiert ist. Sein Haupteinsatzzweck findet sich im Bereich des IoT (Internet of Things). Der Fokus von Windows IoT liegt auf Sicherheit, Effizienz, Stabilität und Integration in das Microsoft-Ökosystem wie die Cloud-Plattform Azure.
Was ist das Internet of Things (IoT)? Definition und Vorteile der Gerätevernetzung
Der Automobilzulieferer, der seine Produktion in Echtzeit überwacht, der Verkaufsautomat im Außenbereich, der selbständig ein Refill beauftragt, oder das Busunternehmen, das seine Fahrzeuge aus der Ferne im Blick hat: Für Firmen eröffnet das Internet der Dinge viele Möglichkeiten. Hier lesen Sie, was „Internet of Things“ (IoT) bedeutet und wie Ihr Unternehmen davon profitieren kann.
Das Internet der Dinge (IoT) vernetzt Geräte jeglicher Art über weite Strecken hinweg. Ziel dieser modernen Technologie ist es unter anderem, Ausfällen kritischer Systeme in Ihrem Unternehmen vorzubeugen. Smarte Sensoren schlagen zum Beispiel Alarm, wenn es an einer Ihrer Maschinen zu übermäßiger Hitzeentwicklung kommt. Welche IoT-Hardware sich für welchen Zweck eignet und wie Sie diese Technik sicher nutzen können, lesen Sie in diesem Beitrag.
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