Landwirtschaftliche Betriebe sehen sich aktuell mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert. Auf der einen Seite sehen wir eine stetig wachsende Bevölkerung, die ernährt werden muss und gleichzeitig immer höhere Anforderungen an eine gesunde Ernährung fordert. Dem gegenüber stehen immer weniger Landwirte, die den Bedarf decken sollen. Parallel dazu verschärfen sich die Produktionsbedingungen, verursacht durch die Umwelt und den Klimawandel. Die natürlichen Ressourcen sollten dauerhalt erhalten werden, aber es gehen durch Überdüngung, Bodenerosion, Versalzung, Verstädterung und Dürre wertvolle Flächen verloren.
Die Digitalisierung erhält Einzug
Der enorme Wandel, der über die letzten 100 Jahre in der Landwirtschaft stattgefunden hat, wird weitergehen. Haben in der Vergangenheit die Technik der Landwirtschaftsmaschinen, neue Anbau- und Düngemethoden, Zuchtfortschritte und Pflanzenschutz dazu geführt, dass immer weniger Landwirte die Lebensmittelerzeugung stemmen können, kann jetzt die Digitalisierung neue Potentiale bringen. Dazu gehören u.a.
Quelle: Studie Digitalisierung in der Landwirtschaft 2020
Studie herunterladen
Wie weit ist die Nutzung digitaler Systeme und Daten
Eine Befragung der Landwirtschaftskammer Luxemburg von landwirtschaftlichen Betrieben unterschiedlichster Größe, sollte den aktuellen Nutzungsgrad von Daten und digitalen System der Betriebe ermitteln, um die Digitalisierung und Unterstützung der Landwirte gezielt weiter voranzutreiben. Dazu wurde von der CONVIS s.c. eine Datenanalyse in Auftrag gegeben, die in Zusammenarbeit von der mip GmbH mit der time4digital S.à r.l. durchgeführt wurde.
Die Erhebung mittels Fragebogen ging an Betriebe mit oder ohne Tierhaltung und die Rückläufer daraus bildeten die Rohdaten für die Analyse.
Um den aktuellen Digitalisierungsgrad zu ermitteln, erfolgte zunächst eine Bewertung und Gewichtung der Fragen durch die CONVIS und anschließend die Berechnung mit Hilfe eines Punktbewertungssystems. So konnten bereits erste Ergebnisse über die Nutzung und Investitionen in die Digitalisierung aufgezeigt werden.
Mit Statistik in die Tiefe der Daten
Darauffolgend erfolgte die Identifizierung von zusammengefassten Einflussfaktoren, welche bzgl. des Digitalisierungsgrades und der Art der Digitalisierung gebildet werden konnten.
Nun erfolgte Schritt für Schritt die Auswertung der Daten mittels statistischer Methoden und dem Einsatz von IBM® SPSS Statistics, einer leistungsfähigen statistischen Softwareplattform. Zunächst wurde im Umfeld der deskriptiven Statistik die absoluten Häufigkeiten der Antworten ermittelt.
Für tiefergehende Analysen der Daten wurden im Anschluss Verfahren der multivariaten Statistik eingesetzt, mit dem Ziel, aus der Vielzahl der Fragen zentrale Einflussfaktoren durch Dimensionsreduktion zusammenzufassen. Als Verfahren kam die explorative Faktorenanalyse zum Einsatz. Die extrahierten Faktoren wurden anschließend mit Hilfe einer linearen Regressionsanalyse auf ihre Güte geprüft und in Bezug auf den ermittelten Digitalisierungsgrad weiter analysiert.
Mittels der Regressionsanalyse(n) wurde vor allem die Güte der extrahierten Faktoren, sowie die Repräsentativität der Stichprobe geprüft. So konnten die Korrelationen von unabhängigen Variablen (Einflussfaktoren) zur abhängigen Variablen (in diesem Fall dem Digitalisierungsgrad) ermittelt werden.
Abschließend wurde mit dem Entscheidungsbaum-Verfahren analysiert, ob weitere unabhängige Variablen Einfluss auf den Digitalisierungsgrad haben und ob Muster erkennbar sind, die weitere interessante Erkenntnisse liefern.
Fazit und Ausblick
Die Analyse hat ergeben, dass der Digitalisierungsgrad der Landwirtschaft in Luxemburg bei einem Erreichungsgrad von durchschnittlich ca. 33% (bzw. 38%) angekommen ist. Das ist ein guter Anfang, der noch viel Entwicklungspotential bietet. Es wurden zudem viele interessante Hinweise und Abhängigkeiten entdeckt und so hat sich beispielsweise herausgestellt, dass die Milchbauern digitale Systeme am häufigsten nutzen. Da diese Gruppe sich u.a. wünscht, dass Daten zwischen den Molkereien und ihrem Herdenmanagement-Systemen automatisiert ausgetauscht werden, wird es eine weitere Untersuchung geben. Dabei werden vor- und nachgelagerte Betriebe wie Schlachthöfe, Molkereien, Lohnarbeitsfirmen, Genossenschaften etc. mit einbezogen, um herauszufinden, welche Daten wo vorhanden sind und wie eine sinnvolle gemeinsame Nutzung aussehen könnte.
Wenn Sie interessiert sind, das komplette Analyseverfahren und die Ergebnisse draus zu sehen, dann lesen Sie den Fachartikel dazu im Landwirtschaftsmagazin der CONVIS (Seiten 78-85).
Spezielle Auswertungen durch Fachleute
Die Einsatzbereiche von statistischen Auswertungen sowie multivariaten oder auch prädiktiven Analysen sind vielfältig und eignen sich u.a. zur Marketing- und Vertriebsoptimierung, Betrugserkennung, Kundenservices, Produktionsplanung und Prozessoptimierung, Finanz- und Risikomanagement, Warenkorbanalysen und vielem mehr.
Wenn Sie Ideen haben, wo Sie Ihren Nutzen daraus ziehen könnten, aber Ihnen der richtige Ansatz dazu fehlt, dann sprechen Sie mich an. Sie erreichen mich unter kontakt@mip.de.
Wir können Ihnen von der Validierung Ihrer Anforderungen, über die Prüfung der Daten und Modellierung der Modelle bis zur Implementierung der Lösung zur Seite stehen. Ich freue mich auf ein persönliches Gespräch mit Ihnen.
Die Digitalisierung erhält Einzug
Der enorme Wandel, der über die letzten 100 Jahre in der Landwirtschaft stattgefunden hat, wird weitergehen. Haben in der Vergangenheit die Technik der Landwirtschaftsmaschinen, neue Anbau- und Düngemethoden, Zuchtfortschritte und Pflanzenschutz dazu geführt, dass immer weniger Landwirte die Lebensmittelerzeugung stemmen können, kann jetzt die Digitalisierung neue Potentiale bringen. Dazu gehören u.a.
- eine umweltschonendere Produktion mit möglichst wenigen Treibhausgasen
- die Verbesserung der Qualität landwirtschaftlicher Produkte
- die Einsparung von Dünger, Pflanzenschutzmittel, etc.
- die Steigerung des Tierwohls
- die langfristige Senkung der Kosten im Betrieb
Quelle: Studie Digitalisierung in der Landwirtschaft 2020
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Wie weit ist die Nutzung digitaler Systeme und Daten
Eine Befragung der Landwirtschaftskammer Luxemburg von landwirtschaftlichen Betrieben unterschiedlichster Größe, sollte den aktuellen Nutzungsgrad von Daten und digitalen System der Betriebe ermitteln, um die Digitalisierung und Unterstützung der Landwirte gezielt weiter voranzutreiben. Dazu wurde von der CONVIS s.c. eine Datenanalyse in Auftrag gegeben, die in Zusammenarbeit von der mip GmbH mit der time4digital S.à r.l. durchgeführt wurde.
Die Erhebung mittels Fragebogen ging an Betriebe mit oder ohne Tierhaltung und die Rückläufer daraus bildeten die Rohdaten für die Analyse.
Um den aktuellen Digitalisierungsgrad zu ermitteln, erfolgte zunächst eine Bewertung und Gewichtung der Fragen durch die CONVIS und anschließend die Berechnung mit Hilfe eines Punktbewertungssystems. So konnten bereits erste Ergebnisse über die Nutzung und Investitionen in die Digitalisierung aufgezeigt werden.
Mit Statistik in die Tiefe der Daten
Darauffolgend erfolgte die Identifizierung von zusammengefassten Einflussfaktoren, welche bzgl. des Digitalisierungsgrades und der Art der Digitalisierung gebildet werden konnten.
Nun erfolgte Schritt für Schritt die Auswertung der Daten mittels statistischer Methoden und dem Einsatz von IBM® SPSS Statistics, einer leistungsfähigen statistischen Softwareplattform. Zunächst wurde im Umfeld der deskriptiven Statistik die absoluten Häufigkeiten der Antworten ermittelt.
Für tiefergehende Analysen der Daten wurden im Anschluss Verfahren der multivariaten Statistik eingesetzt, mit dem Ziel, aus der Vielzahl der Fragen zentrale Einflussfaktoren durch Dimensionsreduktion zusammenzufassen. Als Verfahren kam die explorative Faktorenanalyse zum Einsatz. Die extrahierten Faktoren wurden anschließend mit Hilfe einer linearen Regressionsanalyse auf ihre Güte geprüft und in Bezug auf den ermittelten Digitalisierungsgrad weiter analysiert.
Mittels der Regressionsanalyse(n) wurde vor allem die Güte der extrahierten Faktoren, sowie die Repräsentativität der Stichprobe geprüft. So konnten die Korrelationen von unabhängigen Variablen (Einflussfaktoren) zur abhängigen Variablen (in diesem Fall dem Digitalisierungsgrad) ermittelt werden.
Abschließend wurde mit dem Entscheidungsbaum-Verfahren analysiert, ob weitere unabhängige Variablen Einfluss auf den Digitalisierungsgrad haben und ob Muster erkennbar sind, die weitere interessante Erkenntnisse liefern.
Fazit und Ausblick
Die Analyse hat ergeben, dass der Digitalisierungsgrad der Landwirtschaft in Luxemburg bei einem Erreichungsgrad von durchschnittlich ca. 33% (bzw. 38%) angekommen ist. Das ist ein guter Anfang, der noch viel Entwicklungspotential bietet. Es wurden zudem viele interessante Hinweise und Abhängigkeiten entdeckt und so hat sich beispielsweise herausgestellt, dass die Milchbauern digitale Systeme am häufigsten nutzen. Da diese Gruppe sich u.a. wünscht, dass Daten zwischen den Molkereien und ihrem Herdenmanagement-Systemen automatisiert ausgetauscht werden, wird es eine weitere Untersuchung geben. Dabei werden vor- und nachgelagerte Betriebe wie Schlachthöfe, Molkereien, Lohnarbeitsfirmen, Genossenschaften etc. mit einbezogen, um herauszufinden, welche Daten wo vorhanden sind und wie eine sinnvolle gemeinsame Nutzung aussehen könnte.
Wenn Sie interessiert sind, das komplette Analyseverfahren und die Ergebnisse draus zu sehen, dann lesen Sie den Fachartikel dazu im Landwirtschaftsmagazin der CONVIS (Seiten 78-85).
Spezielle Auswertungen durch Fachleute
Die Einsatzbereiche von statistischen Auswertungen sowie multivariaten oder auch prädiktiven Analysen sind vielfältig und eignen sich u.a. zur Marketing- und Vertriebsoptimierung, Betrugserkennung, Kundenservices, Produktionsplanung und Prozessoptimierung, Finanz- und Risikomanagement, Warenkorbanalysen und vielem mehr.
Wenn Sie Ideen haben, wo Sie Ihren Nutzen daraus ziehen könnten, aber Ihnen der richtige Ansatz dazu fehlt, dann sprechen Sie mich an. Sie erreichen mich unter kontakt@mip.de.
Wir können Ihnen von der Validierung Ihrer Anforderungen, über die Prüfung der Daten und Modellierung der Modelle bis zur Implementierung der Lösung zur Seite stehen. Ich freue mich auf ein persönliches Gespräch mit Ihnen.
