Mobile Maschinen 6/2020
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Der Agrarsektor war einer der ersten, der im großen Stil<br />
cloudbasierte Tools nutzte. Für Unternehmen verschiedener<br />
Branchen ist proaktive Unterstützung der Anwender<br />
mithilfe <strong>Maschinen</strong>daten ein Teil des Serviceprozesses geworden.<br />
Abseits vom Acker – auf dem Asphalt – werden Telemetriesysteme<br />
schon seit Jahren genutzt. Pkws und Lkws senden als Teil<br />
einer Flotte Daten zur Torsion, Temperatur, Leistung und weiteren<br />
Messwerten an den Fahrer oder Fuhrparkmanager. Doch nur wenige<br />
nutzen die Möglichkeiten dieser Systeme vollumfänglich.<br />
ANALYSE UND AUSWERTUNG<br />
DER MASCHINENDATEN<br />
Seit dem Baujahr 2012 rüstet John Deere Landmaschinen<br />
– von Erntemaschinen bis hin zu Traktoren – mit<br />
dem JDLink-Telemetriesystem aus. So ist es dem<br />
Landwirt möglich, den Zustand seiner <strong>Maschinen</strong><br />
zu jeder Zeit von unterwegs zu überwachen und<br />
deren Informationen in seiner persönlichen digitalen<br />
Steuerungszentrale, dem Operations<br />
Center, in der Cloud abzufragen. Dort laufen<br />
alle <strong>Maschinen</strong>daten des Fuhrparks zusammen.<br />
Diese Daten bilden auch die Grundvoraussetzung<br />
für KI-gestützte Dienstleistungen<br />
von John-Deere-Vertriebspartnern.<br />
Mittlerweile sind mehr als 50 000 <strong>Maschinen</strong><br />
von John Deere mit einer aktiven<br />
Lizenz für JDLink ausgestattet. Wenn der<br />
Anwender seine Einwilligung erteilt hat,<br />
können die über JDLink bereitgestellten<br />
<strong>Maschinen</strong>daten automatisch weiter analysiert<br />
und ausgewertet werden, um Einblicke in<br />
die jeweilige maschinelle Beanspruchung auf<br />
Feldern und Äckern zu geben. Ein Algorithmus<br />
analysiert und vergleicht die Daten miteinander,<br />
so erkennt er über einen vorgegebenen Zeitraum,<br />
welche Umstände für Traktor & Co. eine Leistungsherausforderung<br />
darstellen. Dementsprechend spricht der<br />
Algorithmus Empfehlungen aus, durch die Landmaschinen<br />
in dividuell an Betriebsfaktoren optimiert werden können.<br />
Reifendruckanpassung für weniger Schlupf und demnach effizienteren<br />
Kraftstoffverbrauch oder, etwa bei abfallendem Gelände, eine<br />
Modifizierung für weniger Beanspruchung der Fahrzeugachsen<br />
sind nur zwei Beispiele, die sich aus den <strong>Maschinen</strong>daten generieren<br />
lassen.<br />
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