In diesem Projekt werden Lösungen entwickelt, um die Effizienz des Ernteprozesses von Landmaschinen zu optimieren. Durch ein intelligentes Sensornetzwerk sollen Prozesse in der Maschine überwacht und dessen Daten durch KI interpretiert werden. Dies erfordert neuartige Konzepte zur Bestimmung der Prozessgrößen in verschiedenen Verarbeitungsstufen innerhalb selbstfahrender Erntemaschinen. Hierdurch wird eine Effizienzsteigerung der Erntemaschine bei gleichzeitig optimierter Erntegutqualität erreicht. Zudem wird der Maschinenführer signifikant entlastet.

Innovative Sensortechnologie zur Überwachung von Mähdreschern

Wie kann der Ernteprozess eines Mähdreschers besser überwacht werden? Wie kann man den Fahrer weiter entlasten? Was passiert eigentlich im Mähdrescher genau? Mit diesen Fragen beschäftigten wir uns von CLAAS und der Uni Bielefeld im Projekt InSensEPro. Unterstützt wurden wir dabei im Bereich Sensorik vom Unternehmen Müller-Elektronik.

Entwicklung eines modularen Sensornetzwerks für die Überwachung des Ernteprozesses

Zur Entwicklung des Sensornetzwerkes wurde im Projekt eine modulare Sensorplattform konzipiert, auf deren Basis sowohl verschiedene physikalische Messprinzipien als auch technische Schnittstellen zum Datentransfer evaluiert wurden. Auf Basis der mit dem Sensornetzwerk akquirierten Messdaten wurde unter Nutzung von KI-Methoden eine Auswertung entwickelt, die den jeweiligen Zustand des Prozesses im tiefsten Inneren der Erntemaschine erfasste. Die Auswertung der Daten der einzelnen Sensorknoten wurde adaptiv an den jeweiligen Zustand angepasst, wodurch das Wissen auf der Erntemaschine gebündelt und der Maschinenführer entlastet wurde. In der Untersuchung der Methoden des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz arbeiteten CLAAS und die Uni Bielefeld eng miteinander. Die Uni Bielefeld untersuchte zudem die Möglichkeiten der drahtlosen Kommunikation. Im Rahmen der Sensorik-Ausschreibung für das Sensornetzwerk konnten wir Müller-Elektronik als assoziierten Partner im Projekt willkommen heißen. Sie stellten die Sensorik für das Sensornetzwerk zur Verfügung und nahmen entsprechende sensorische Anpassungen vor.



Bisher war die Sensorik sehr punktuell ausgerichtet. Zwischenverläufe über den Prozess wurden von der Sensorik noch nicht erfasst. Diese mussten abgeschätzt werden, wodurch es jedoch in Abhängigkeit von den Feldbedingungen zu Fehlabschätzungen kommen konnte. Aus diesem Grund musste der Fahrer regelmäßige manuelle Kontrollen und Kalibrierungen durchführen. Diese waren jedoch sehr aufwendig, wodurch sie den Fahrer zusätzlich stark belasteten. Das Ziel in InSensEPro war, durch den Einsatz eines in der Erntemaschine verteilten Sensornetzwerks eine möglichst umfassende Prozessbeobachtung zu entwickeln. Dabei sollten verschiedenste Techniken aus dem Bereich des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz untersucht werden, von einfachen logistischen Regressions-Ansätzen über Clustering Verfahren bis hin zum Einsatz von Neuronalen Netzen.

Im Hinblick auf den Umfang des Sensornetzwerks und ggf. mit Kabeln schwer zugänglichen Sensorpositionen war es ein weiteres Ziel von InSensEPro, drahtlose Kommunikationsmethoden zur Übertragung der Sensordaten innerhalb des Mähdreschers in Form einer Machbarkeitsstudie zu untersuchen. Hierbei sollte herausgefunden werden, inwieweit drahtlose Kommunikation überhaupt möglich ist und wie effizient im Hinblick auf Übertragungsgeschwindigkeit, Signalstärke, Fehleranfälligkeit und Energiebedarf diese ist. 

Umfassendes Sensornetzwerk zur Prozessbeobachtung in Erntemaschinen

Das verteilte Sensornetzwerk wurde final in einem selbstfahrenden Mähdrescher von CLAAS im Ernteeinsatz eingesetzt, entwickelt und validiert. Dafür wurde der Bauraum des Mähdreschers leicht modifiziert, der während der Ernte laufend überwacht wurde.



Die Aufnahmen und die Validierung konnten erfolgreich umgesetzt werden. Durch zielorientierte Konstruktionen für die Anpassungen und den Einbau des verteilten Sensornetzwerks konnten die Messungen ohne Störungen durchgeführt werden. Der Aufbau des verteilten Sensornetzwerks ist jedoch als eine entwicklungstechnische Konstruktion zu betrachten. Für das Produkt im Markt müssten noch sehr viele Anpassungen und ausführliche Untersuchungen vorgenommen werden.



Die drahtlose Kommunikation wurde wie das verteilte Sensornetzwerk im selbstfahrenden Mähdrescher von CLAAS im Ernteeinsatz eingesetzt, entwickelt und validiert. Die Sender und die Empfangsantennen konnten ohne Modifikationen an der Erntemaschine effizient verteilt und verbaut werden. Durch eine hohe Anzahl an Sendern und mehreren gleichzeitig im Einsatz befindlichen Empfängern konnten parallel mit gleichen Erntebedingungen die Untersuchungen für verschiedene Empfangspositionen erfolgreich durchgeführt werden. Die Übertragungsmöglichkeiten waren mithilfe von Bluetooth Low Energy (BLE) nahezu störungsfrei trotz sich bewegender metallischer Konstruktionen.



Die Erkenntnisse aus dem Förderprojekt werden nun in die weitere Entwicklung mit einfließen, wobei bis zur Marktreife noch weitere Anpassungen und Untersuchungen durchgeführt werden müssen. Aufgrund der sehr guten Ergebnisse wird das Förderprojekt als sehr erfolgreich und als sehr wertvoll eingestuft.