Támogatók:

Az agrárdigitalizáció nagykövetei: gépészet és fejlesztések

Dr. habil. Milics Gábor

Az előszót Dr. habil. Milics Gábor, a Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem Növénytermesztési-tudományok Intézetének tanszékvezető egyetemi docense fogalmazta meg.

Az agrárium digitalizációja – mint általánosságban a digitalizáció az élet bármelyik területén – furcsa, ugyanakkor érdekes helyzeteket teremt. A korábban „olajosoknak”, vagy „vasasoknak” gúnyolt gépészek az agrárdigitalizáció, az információn és adaton alapuló agrárvilág nagykövetei lettek. A digitális átállás kihívása persze mindenki számára nehézségeket jelent, hiszen a gépforgalmazók az oktatás jelentőségét nem győzik hangsúlyozni, az oktatóktól pedig a jövőbe látás képességét várják el, hiszen a ma átadott tudás három, esetleg öt év múlva a piacon akár elavult is lehet. A közös cél persze adott: a digitalizációval lépést kell tartani, meg kell tanulni az újdonságokat, fel kell fedezni a lehetőségeket, a saját hasznunkra kell fordítani az új technológiákat.

Senki ne essen abba a csapdába, hogy elhiszi, hogy az újdonságok maguktól értetődő, egyszerű megoldások. Egy hosszú tanulási folyamat inkább az, amit látnunk kell, sok-sok lehetséges buktatóval és csalódással, de mindig azzal a reménnyel, hogy ha egyszerűbbé nem is, de mindenképpen okszerűbbé, hatékonyabbá válik a mezőgazdászok mindennapi munkája. Amikor pedig egy rendszer összeáll, megismerkedünk a hibalehetőségekkel és megtanuljuk azokat elhárítani, és rádöbbenünk arra, hogy milyen finomságok mennyi mindent hozzá tudnak tenni a sikerességhez, akkor szembesülünk azzal, hogy minden nehézsége ellenére miért a legszebb szakma a gazdálkodás. Cikksorozatunk jelenlegi részében a mezőgépész szakma két tapasztalt, kiemelkedő személyiségétől tudjuk meg, hogy szerintük miért kincs az agráradat?

Fejlesztések, kutatások, oktatás és gyakorlat új technológiákkal

A Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem Műszaki Intézetének igazgatója fontos technológiai és oktatási lehetőségekről beszélt. Az agrárdigitalizáció, a gödöllői ISOBUS-vizsgáló labor, a kutatások, a fejlesztések és a vizsgálatok voltak a középpontban Dr. Szabó István válaszaiban.

Milyen irányokban fejlődik az adatalapú mezőgazdaság?

Az biztos, hogy a mezőgazdaság jövője az adatalapú technológiákra épül, egyre több eszköz jelenik meg olyan képességekkel, amelyek lehetővé teszik az adatok rögzítését, feldolgozását, tárolását és későbbi elemzését. Az igazi áttörést pedig az jelenti majd, ha a gazdálkodók döntő többsége maga is tud majd ilyen digitális rendszereket telepíteni és kezelni. Amikor az agrárdigitalizáció eszközei, a feldolgozó rendszerek könnyen elérhetőek és olcsóak lesznek, egyre nagyobb volumenben állnak a termelők rendelkezésére, úgy az általános gazdálkodási gyakorlat részévé is válnak. Fontos és lényeges különbség van aközött, hogy precíziós gazdálkodásról, vagy digitális mezőgazdaságról beszélünk. Az előbbi egy komoly fejlesztési lépés, de csak az első fokozat, egy részfeladatcsoportot old meg. Az utóbbi, a mezőgazdaság teljes digitális átállása pedig egy komplexebb, jóval összetettebb szintet jelent. Sok munkát, szakmai tudást és odafigyelést igényel.

Dr. Szabó István

Hasonló ahhoz, ahogy mezőgazdasági gépészként annak idején még kézzel készítettük el a műszaki rajzokat. Nagy áttörést jelentett az első AutoCAD program megjelenése, amikor a vonalzó és a tustoll használata helyett a számítógép képernyőjén, 2 dimenzióban rajzolhattunk. A technológiaváltás megtörtént, de nem volt forradalmi szintű lépés. Aztán jött a következő fázis, ami a gépészetben azt jelentette, hogy 3 dimenziós modelleket készítünk, virtuálisan teszteljük azokat, majd mindezek alapján akár emberi beavatkozás nélkül is le tudjuk gyártani az adott alkatrészt. Ugyanez következik be a mezőgazdaságban is: az adatokat mesterséges intelligencia elemzi majd, a feladatokat autonóm gépek végzik és még számos remek fejlesztés van már és lesz a jövőben is.

A gyakorlat szempontjából milyen területeken lenne igazán érdemes továbbhaladni, mi segítene gyorsan és sokat a gazdáknak?

Az adatalapú gazdálkodás elterjedését az fogja még inkább felgyorsítani, ha a digitális szolgáltatások köre tovább szélesedik. A termelő az alapján dönt a fejlesztésekről, hogy mit fognak és mit tudnak azok neki hozni a jövedelmezőségben, mennyire javítják a versenyhelyzetét. A gazdák többségétől nem várható el, hogy ezekből a témákból PhD-dolgozatot írjanak és adatalapú stratégiai terveket készítsenek. Amire szükségük van, hogy olyan szolgáltatásokat biztosítsunk nekik, amiket használva előnyöket szerezhetnek a gazdálkodásuk gyakorlatában. Ezeket természetesen úgy tudják alkalmazni, ha a technológiájukat a megfelelő szintre fejlesztik. Ez a robbanásszerű változás pedig komoly oktatási és támogatási feltételeket is igényel. Ennek része például a Digitális Agrárakadémia is – ebben a MATE meghatározó, konzorciumvezető intézmény –, ami nagyban segíti a gazdákat abban, hogy ráérezzenek az adatalapú gazdálkodás előnyeire is és összekapcsolják a tudást, a technológiát és a gyakorlatot.

Hogyan ítéled meg Magyarországon a helyspecifikus gazdálkodás, az adatalapú termelés terjedését és a fejlődését?

Természetesen egyelőre még nem minden magyar gazdaság használ precíziós technológiát és modern géprendszert. Egyértelműen látszik, hogy a fiatalabbak sokkal fogékonyabbak a változásra, a 40 év alatti korosztály jóval nagyobb arányban alkalmaz digitális megoldásokat, mint a 60 év felettiek, ugyanez a hatás a felsőfokú végzettség és az azzal nem rendelkezők összevetésében. Minél komolyabb tudással, felkészültséggel rendelkezik valaki, annál inkább vállalkozik váltásra, hogy megtegye a technológiai szintlépést. Magyarországon ennek a folyamatnak a felfutó szakaszában vagyunk és látszik, hogy jó irányba megyünk. Fontos, hogy az Európai Unió agrártámogatásai is kiemelt szerepet szánnak a folyamatnak, a következő költségvetési időszakban a támogatási rendszer lehetővé teszi a digitális eszközök és szolgáltatások vásárlását. Lényeges, hogy a technológiaváltás nem egyszerűen beruházás és támogatás kérdése. Ha a gazda, a mezőgazdaságban dolgozó szakember nem elkötelezett a fejlesztés iránt, nincs erre igénye, nem ismeri fel a fontosságát, kevésbé, vagy nem fog működni a folyamat. Ám akkor, ha a termelő komolyan veszi, oktatással, továbbképzéssel, a megfelelő szolgáltatások biztosításával lehet garantálni, hogy az ismeretbővítés üteme felgyorsuljon.

Traktorok sorakoznak informatikai fejlesztésre várva a MATE Műszaki Intézetében

A közelmúlt gépes, agrotechnológiai eseményei után milyen hírek, fejlesztések érkezése, térnyerése várható?

Az egészségügyi helyzet javulásával szerencsére Magyarországról is egyre többen kilátogattunk a nemzetközi gépesítési eseményekre. Személyesen Bolognában vettem részt a programokon, részben az Év Traktora versenykiírás szakmai zsűrijének tagjaként is. A számos gépészeti háttérinformáció jelentős része egyértelműen bizonyítja, továbbá a mezőgépes fórumokon is azt tapasztaljuk, hogy mindenki digitalizál. A gépgyártók szakemberei felismerték, hogy ebbe az irányba kell elmozdulni és tartani, mert az, aki nem lépi meg a fejlesztést, előbb vagy utóbb lemarad. Már az „ék egyszerűségű” talajmarón is megjelennek a szenzorok, az adatokat rögzíteni tudjuk, pontosan látjuk a talajviszonyokat és ezeket rendszerbe is tudjuk integrálni. Már nem csak a szofisztikált traktorok és arató-cséplő gépek, vagy a permetezők sajátossága a digitalizáció, minden területen és elemen megjelenik.

A talajszenzor-fejlesztés számos fontos információt szolgáltat a termelésről és a technológiák hatásairól

A modern technológiákkal a fedélzeten a megoldások eltolódtak az egyszerűbb megvalósítás felé. Ma már egy korszerű pótkocsi is kell tudja mérni a szállított tömeget, ez az adat pedig felhasználható az üzemeltetés során. Egyértelművé vált, hogy az a mezőgazdasági gépgyártó lehet csak sikeres, amely nyit az új agrotechnikai gyakorlatok felé. A fejlesztések a kicsit távolabbi jövőben sokkal szofisztikáltabb technológiával működnek majd, amelyek részben már meg is jelentek. Az autonóm gépek, a vezető nélküli rendszerek, a mezőgazdasági robotok használatának tökéletesítése folyamatban van. Természetesen ehhez kapcsolódóan vannak még fontos, rendezendő jogi kérdések, a fogalom pontos meghatározása, körülírása és szabályozása lényeges. Nálunk, az egyetemen is vannak ilyen fejlesztések. A mezőgazdaság humán erőforrásának kiváltása nagyon fontos feladat, mert egyre kevesebb ember dolgozik a szakmában, ami várhatóan a jövőben is így lesz. Ezt a kihívást oldhatja meg – legalább részben – a digitalizáció. A MATE Műszaki Intézetében egyebek között ilyen fejlesztésekbe vágtunk bele nemrég. A kutatás valós igényt szolgál és a jövő termelésének biztonságát jelenti.

Robottraktor Gödöllőn, a MATE Műszaki Intézetében, útban egy kísérletre

További fontos gyakorlati és kutatási tématerület a mesterséges intelligencia, az MI alkalmazása. A döntési folyamatokban rendkívül fontossá válik, mert az egyre több keletkező adat feldolgozása a hagyományos eszközökkel már nehezen megoldható, ami pedig még inkább fontos, hogy a döntések meghozatala az adatok alapján a lehető legtöbb információ figyelembe vételével történhessen meg. Ebben kiváló szolgálatunkra van a mesterséges intelligencia a mezőgazdaságban, ami elképesztő sebességgel fejlődik. Nagyon gyorsan a mindennapjaink részévé válik szakmaszerte.

Mit tesz a MATE, és azon belül a Műszaki Intézet az agrárdigitalizáció magas szintű támogatása érdekében azoknak, akik mélyebben, szerteágazóbban használják a technológia megoldásait?

Rengeteget dolgozunk azon, hogy elterjesszük a technológiát a gyakorlatban. Részben hozzáértő szakembereket képzünk, a nálunk végző mezőgépészek, mechatronikai mérnökök, gépészmérnökök, műszaki menedzserek olyan szakembergárdát jelentenek, akik képesek ilyen technológiák tervezésére, fejlesztésére, gyártására, üzemeltetésére, ezáltal terjesztésére. 

A Műszaki Intézet alaptevékenységei mellett éppen most dolgozzuk át a MATE agrárképzésének tanterveit, ami valamennyi mezőgazdasági szakon garantálni fogja a korszerű megközelítési mód, valamint az agrárinformatika, az agrárdigitalizáció markáns, használható tudást adó megjelenését. Azt gondoljuk, hogy nem lehet igazán jó agrárszakember az, aki ehhez nem ért a tanulmányai végeztével. Mindenki munkájába, feladatai közé betervezzük ennek elsajátítását.

Továbbá természetesen vannak olyan szakok a MATE-n, amelyek triviálisan erre épülnek, a Műszaki Intézet hirdet például gazdasági informatikus és programtervező informatikus képzéseket, valamint most indítunk el egy adattechnológus, adatelemző továbbképzési szakot, amire szeretettel és hasznos gyakorlati oktatási anyaggal várjuk a jelentkezőket. A MATE képez precíziós mezőgazdasági szakmérnököket, van Precíziós Gazdálkodási és Agrárdigitalizációs tanszékünk, továbbá létrehoztunk egy agrárinformatikára szakosodott felsőoktatási ipari együttműködési központot, az AgIT FIEK egységet. Ez a 2022. december 31-én zárult fejlesztési projekt dedikáltan és kizárólag az agrárdigitalizációval foglalkozik. Minden olyan eszközünk megvan, ami képessé tesz minket arra, hogy ilyen rendszereket teszteljünk és fejlesszünk. A világon nagyon kevés ISOBUS-tesztelésre alkalmas laboratórium van, az egyik ilyen nálunk, Gödöllőn található. Nem csak tanítjuk az ISOBUS technológia működését egy traktor fedélzeti informatikai rendszerének részeként, hanem képesek vagyunk ilyeneket fejleszteni és tesztelni, ami áttörést jelent a kutatások területén is. Teljes erőbedobással és vállszélességgel a digitalizáció irányába fordultunk, mert úgy gondoljuk, hogy a jövőt alapjaiban megváltoztató technológia fejlesztőinek élvonalában van a helyünk.

Milyen kutatásokról, vizsgálatokról és jövőről lehet beszámolni a tapasztalatok alapján?

A laboratóriumhoz és az intézethez sokrétű kutatási témák tartoznak, az egyik ilyen az autonóm rendszerek készítése, a robotok fejlesztése. Ez sokféle autonómiát jelenthet, akár az önvezető traktorokat vagy az operátor mentesítését bizonyos feladatok végzése alól. A fejlesztéseinkhez már van fülke nélküli erőgépünk, kutatjuk, vizsgáljuk, hogy mennyire és hogyan lehet a folyamatokat automatizálni, az eredmény pedig még a jövő kérdése. További nagyon fontos vizsgálatsorozat, hogyan tudunk különböző mezőgazdasági gépekre jól és hasznosan szenzorokat helyezni, hogy ezzel adatokat gyűjtsünk az adott gép munkavégzéséről. Most fejlesztünk egy olyan érzékelőrend­szert, ami a talajművelő gépekre szerelhető, és amivel valós időben tudunk bizonyos talajparamétereket mérni és regisztrálni. Van olyan technológiánk, ami hamarosan piacképes, egy újszerű pótkocsi fedélzeti informatikai szolgáltatás. Ez nem csak a hasznos terhelést méri eléggé pontosan a pótkocsi esetében, hanem járulékos szolgálatatásokat ad, például a rakomány elhelyezésére vonatkozóan.

Számos okos rendszerrel dolgozunk és fejlesztünk belőlük, ami hasznos lehet a gazdáknak. Lényeges projektünk még egy 3 dimenziós szkenner építése, amivel az emberi gyógyászat számára protéziseket lehet létrehozni, egyénre szabottan. Prediktív diagnosztikai kutatásokat is végzünk, a szenzorok adatai alapján igyekszünk előre megjósolni, hogy mi történik majd a jövőben a gépekkel. A mezőgazdaságban ez különösen releváns, hiszen a legdrágább mezőgép az, amelyik áll, ezért továbbra is kiemelt jelentőségű, hogy az információk felhasználásával előre tudjuk jelezni a karbantartási, esetleges felújítási igényeket. Ezzel javítani tudjuk az üzemeltetési paramétereket.

Gödöllőről egy gödöllői gépészmérnökhöz fordultunk tovább, Bajára, hogy az agrárdigitalizáció gyakorlatáról kérdezzünk.

Harsányi Zsolt, az AXIÁL Kft. tulajdonos-ügyvezetője az adatalapú mezőgazdaság változásairól, a helyspecifikus technológiákról, valamint a modern gépek és a programok lehetőségeiről mondott el fontos részleteket.

Harsányi Zsolt

Milyen irányokban fejlődik az adatalapú mezőgazdaság?

Az automatikus kormányzások mára lényegében az alapfelszereltség részének számítanak. Ma a fókusz a helyspecifikus gazdálkodáson van. Célzottan, a helyi adottságokhoz minél jobban igazodva akarjuk az inputanyagokat felhasználni. Ennek az alapja a helyspecifikus adatgyűjtés. Talajról, növényről, domborzatról, vízellátottságról, gépüzemeltetésről és a többiről, persze több évre visszamenően. Mérünk a talajlaborban, a műholdakkal, a drónokkal, a kombájnjainkkal, a meteorológiai állomásainkkal.

Aztán ebből kell minél pontosabban meghatározni a stratégiánkat, már nem gazdaság és táblák, hanem zónák szintjén. Ezt kell aztán valamilyen módon megértetni az erő- és munkagépeinkkel. Mérhetővé akarjuk tenni azt, amit eddig csak sejtettünk. A fejlesztések ezekre a területekre összpontosítanak.

Hogyan tudunk ennyiféle különböző forrásból származó és különböző formátumú adatot egységes rendszerbe foglalni? Hogyan tudunk ennyi adatot hatékonyan kezelni és elemezni? Mi kell ahhoz, hogy az adatokból információ, abból szakszerű döntés és beavatkozás történjen? És mi kell ahhoz, hogy ezt minden gazdálkodó használni tudja? Hogyan tudom ezt a gyakorlatban, a mindennapokban megvalósítani, ahol nem egy géppel, egy táblán, egyszer kell ezt megtennem, hanem a napi rutin szintjén, különböző színű gépekkel. Ezekre a kérdésekre keresik, keressük a válaszokat.

A gyakorlat szempontjából milyen területeken lenne érdemes továbbhaladni, mi segítene gyorsan és sokat a gazdáknak?

Álmaink már vannak. Ami persze fontos, mert kellenek a hosszú távú célok, ezek visznek előre. De ne szakadjunk el a realitásoktól. A gazdák nagyon sokszor olyan üzenetekkel találkoznak, amelyek azt sugallják, hogy itt egyik pillanatról a másikra át lehet állni a digitális gazdálkodásra, és onnantól egy gombnyomásra megy minden. Pedig ez messze nem igaz. Sokszor a legalapvetőbb, apró dolgok akadályozzák ezt meg. Például egy vetési zöld traktorommal vetettem, majd egy piros traktorral akarok sorközt művelni. Meg kéne osztanom a táblahatárvonalat, meg a kormányautomatika által használt nyomvonalat. De más a gyártó, más az adatok formátuma. És itt megállhat a tudomány. Ám sok esetben látjuk, hogy a táblahatárvonalak sem feltétlenül vannak meg, vagy megvannak, csak 5 különböző néven és méretben. Hova kerül az adatom? Ahhoz, amelyiket a gépkezelő éppen megnyitja. Fogom én ezt tudni a szezon végén?

Az egyik komoly újdonság a Fendt 700 Vario széria hetedik generációja volt

Egyre többet emlegetjük a mesterséges intelligencia használatát a mezőgazdasági adatok elemzésében. Szép dolog és nyilván ígéretes, de ez sem fog tudni működni megfelelő adatok nélkül. Vannak elképzelések, hogy erre alapozva minden eddiginél pontosabb szaktanácsadást lehetne például kidolgozni. Ám akkor, ha a hozamaimat nemhogy zóna szinten, de még tábla szinten sem feltétlenül mérem, csak a gazdasági átlagomat, a műtrágyafelhasználásom pedig homogén és megszokás alapú, akkor abból milyen algoritmusok fognak születni? Mi alapján tudná megmondani a mesterséges intelligencia, hogy mitől jobb vagy rosszabb a termésem bizonyos helyeken? A legfontosabb lépés tehát, hogy az alapokat, egy jó, pontos, megbízható alap adatbázist építsünk fel. Látnunk kell, hogy hol tart a gyakorlat és először ezekre a reális problémákra kell megoldást adnunk, utána lehet csak továbblépni. Ehhez kell a gazdák akarata is és idő is, hogy a gondolkodásunk át tudjon állni, nem csak a miénk, a gépkezelőé is, hiszen sok múlik rajta is.

Hogyan valósul meg Magyarországon a helyspecifikus gazdálkodás, az adatalapú termelés terjedése és a fejlődése?

Messze nem volt olyan dinamikus, mint a gép oldali vezérlések – kormányautomatika, szakaszvezérlés stb. – terjedése. Az emelkedő inputárak ezt nyilván gyorsítják, de igazából a digitalizációs pályázat („Mezőgazdaság digitális átállásához kapcsolódó precíziós fejlesztések támogatása”) adott ennek egy óriási lökést. Egy biztos, ennek hatására sokkal többen fognak találkozni testközelből a technológiával. Az viszont kérdés, hogy kik lesznek közülük ténylegesen digitálisan gazdálkodók. Mert lássuk be, sokan nehezen fogadják el, hogy ez alapvetően nem gépvásárlási támogatás és a digitalizációhoz kapcsolódó szolgáltatásokra kell a 7%-ot fordítaniuk. Tehát félő, hogy kötelezően letudandó feladatként kezelik, és nem látják benne azt, hogy a projekt lezárásakor nem csak egy 6-7 éves gépe lehet, hanem – ha jól csinálja – messze magasabb technológiai színvonalú, a korábbinál okszerűbb és jövedelmezőbb gazdálkodási gyakorlata is.

Ebben óriási felelőssége van a piaci szereplőknek. 180 maguktól értetődő, egyszerű támogatást fordítottak eddig erre a támogatásra. Ez hatalmas összeg. Itt már nem csak arról van szó, hogy 1-1 gazdaság korszerűbbé válik-e. Ez komolyan befolyásolja az egész ágazat jövőbeli versenyképességét! Ezért fontos, hogy a szolgáltatók is ennek megfelelően álljanak hozzá a pályázathoz, és hogy a valódi, tartós értékteremtés legyen a céljuk.

A budapesti CLIMMAR, Bologna és a SIMA gépes eseményei után milyen hírek, fejlesztések érkezése várható?

Alapvetően a korábbi trendek továbbfejlődését látjuk. Nagy figyelem irányul a mezőgazdasági, elsősorban kertészeti robotokra, különös tekintettel a vegyszermentes gyomszabályozás területén. Jól látszik, hogy a gyártók igyekeznek reagálni a közelgő Green Deal, az Európai Zöld megállapodás feltételeire. Ami előrelépés, hogy a néhány évvel ezelőtt még nagyon kezdetleges, inkább csak ötletként létező prototípusok egy része mára kézzelfogható, működő gép. Igaz, az esetek nagy részében ezek területteljesítménye a hagyományos gépekétől elmarad, de a fejlődés nyilvánvaló. Erőgépekből is egyre több autonóm változatot látni, bár az igazat megvallva, több esetben itt sem arról a szintű autonóm működésről van szó, amit elsőre gondolnánk. Emberi felügyeletre még szükség van. Ez meg azért vet fel kérdéseket, mondván, ha nehéz jó gépkezelőt találni, hol fogunk találni olyan embert, aki képes az autonóm gépet felügyelni, de rendelkezik a hagyományos gépkezelők tudásával is?

Szerencsére megy előre ez a terület is, ahogy a szelektív, gyomfelismerésre képes permetezés is. Természetesen üdvözlünk minden ilyen fejlesztést, ami a zöldebb, környezetkímélőbb mezőgazdaságot szolgálja. Nagyon nagy a pezsgés a farmmenedzsment szoftverek terén is. Itt is vegyesek a tapasztalataink. Sok esetben látszik, hogy ügyes informatikusok, programozók fejlesztették, és IT tekintetében, dizájnban előre mutatóak, de érződik a mezőgazdasági tapasztalat hiánya, azon az oldalon nem mindig életszerűek.

Nagyon sok anyag, dokumentum elérhető a cég weboldalán, ami segíti a termelőket az átállásban és a fejlesztésekben. Mit nyújt az AXIÁL az agrárdigitalizáció magas szintű támogatása érdekében azok számára, akik mélyebben, szerteágazóbban használják a technológia megoldásait?

Olyan szolgáltatáscsomagot fejlesztettünk, ami szándékunk szerint a lehető legjobban lefedi a helyspecifikus növénytermesztés folyamatát. Két fő célkitűzésünk volt. Egyrészt, tegyük a lehető legegyszerűbbé, hogy minél szélesebb rétegekhez eljuthasson a technológia. Másrészt, legyen szakszerű, biztosítsa például az elkészülő kijuttatási tervek agronómiai, vagy tápanyag-gazdálkodási megalapozottságát. A legnagyobb kihívás az volt, hogyan tudjuk a kettőt egyszerre megvalósítani, de végül sikerült. Egyrészt elő tudjuk állítani a szükséges alapadatokat. Képesek vagyunk műholdas adatokból tényleges hozamtérképeket előállítani. Ezek alapján meghatározzuk a táblán belüli zónákat és azok termőképességét, megvizsgáljuk ezek táp­anyag-ellátottságát. Ezeket figyelembe véve szaktanácsot készítünk. Mindezt nagymértékben automatizáltan, egy erre fejlesztett saját IT-környezetben tesszük. Ezeket az adatokat készen, térképként kapják partnereink, az általunk fejlesztett mAXI-MAP farmmenedzsment szolgáltatás webes felületén. Ott pár kattintással, ezekre az adatokra alapozva bárki el tudja készíteni a kijuttatási terveit, egyszerre akár sok táblára is – megint csak egy automatizált folyamatnak köszönhetően. A kész tervet a Trimble Ag szoftverének segítségével online, felhőn keresztül ki tudja küldeni a gépeire; a különböző gyártmányú gépek között is biztosítja az átjárhatóságot és az automatikus adatszinkronizálást. De biztosítunk telematikai megoldásokat is partnereinknek, legyen szó a CLAAS, vagy a Fendt gyári megoldásairól, vagy a mi utólagos rendszerünkről.

A weboldalunkon a farmmenedzsment szolgáltatásokról olyan videós támogató anyagokat találnak a partnereink, amelyekben minden funkció lépésről lépésre bemutatásra kerül. Ezek mellett kiemelt hangsúlyt fektetünk az oktatásra, a tanácsadásra, egészen a precíziós gazdálkodási szakmérnöki képzésekig bezárólag, szinte az összes hazai képzésben érintettek vagyunk. A digitalizáció előnyeit a támogatási program kapcsán is igyekszünk kihasználni. A pályázatok menedzselését, az ahhoz tartozó adatbekéréseket is digitális felületen intézzük partnereinkkel, de a háttérben a mi ehhez kapcsolódó működésünk is szinte teljesen digitalizálva lett.

Kezdve a szállítási megállapodások, egyéb dokumentumok generálásától egészen az egyes szolgáltatások megvalósításáig. Ennek egyik előnye, hogy nagyon pontosan, partner, pályázat, tábla szintjén tudjuk nyomon követni az egyes projektek aktuális állapotát. A másik oldalon pedig nem kellett érdemben növelnünk a szolgáltatásokkal foglalkozó kollégáink számát, mert a folyamataink digitalizálása egy sokkal hatékonyabb működést biztosít. Nem utolsósorban, a partnereknek átadott adatokat sem befolyásolja emberi tényező – homogén minőségű szolgáltatást tudunk nyújtani az egész országban.

Ezekkel a témákkal érkezünk a következő részben

Az Ezért kincs az agráradat sorozatunk következő, 24. részében a technológia kiemelten fontos részét adó térinformatikai, távérzékelési és agrárdigitalizációs gyakorlatokról beszélgetünk bővebben Dr. Milics Gáborral, a Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem Növénytermesztési-tudományok Intézetének tanszékvezető egyetemi docensével.

Az összeállítást az AGRO NAPLÓ felkérésére Csurja Zsolt óvári precíziós mezőgazdasági szakmérnök készítette.

Sorozatunkban korábban:

• Ezért kincs az agráradat – 1. rész: Adatgyűjtés és adatvagyon
• Ezért kincs az agráradat – 2. rész: Növényvédelem és kijuttatástechnológia
• Ezért kincs az agráradat – 3. rész: Középpontban a vetés: technológiai javaslatok a legpontosabb kijuttatáshoz
• Ezért kincs az agráradat – 4. rész: Gyomirtás és növényvédelem okszerűen
• Ezért kincs az agráradat – 5. rész: Távérzékelés, növénymonitoring, drónok
• Ezért kincs az agráradat – 6. rész: A távérzékelésben egy kicsit mindenki úttörő lehet
• Ezért kincs az agráradat – 7. rész: A hozammérés és a betakarítás adatgyűjtése
• Ezért kincs az agráradat – 8. rész: Forgatással és forgatás nélkül is cél a vízmegőrzés
• Ezért kincs az agráradat – 9. rész: Hozammérés és adatalapú gazdálkodás támogatja a jó kukorica- és napraforgótermést
• Ezért kincs az agráradat – 10. rész: A helyspecifikus gazdálkodás alapja: hallgatni kell a talajokra
  
• Ezért kincs az agráradat – 11. rész: Költséget és időt kímél az agráradatok felhasználása
• Ezért kincs az agráradat – 12. rész: Tőszámkísérletek a Szigetközben
• Ezért kincs az agráradat – 13. rész: Tesztelték a precíziós szolgáltatókat
• Ezért kincs az agráradat – 14. rész: A legokosabb informátor a növény, attól kérdezünk meg mindent: Adatalapon a gyümölcsösben és a lombtrágyában is
• Ezért kincs az agráradat – 15. rész: Az átállás első éve az adatalapú gazdálkodásra a Felvidéken
• Ezért kincs az agráradat – 16. rész: Kalászosok helyspecifikus növényvédelme és tápanyag-utánpótlása Alsódobszán
• Ezért kincs az agráradat – 17. rész: A téradatok szerepe és jelentősége az agráradatok rendszerében
• Ezért kincs az agráradat – 18. rész: Betakarítás és hozammérés egy adatalapon működő gazdaságban, Letenyén
• Ezért kincs az agráradat – 19. rész: Digitalizáció a tejtermelésben: adatalapon javítják a folyamatokat Jászárokszálláson
• Ezért kincs az agráradat – 20. rész: Informatikus és autószerelő testvérpár viszi a precíziós gazdálkodást Tóalmáson
• Ezért kincs az agráradat – 21. rész: Rendszerben gondolkodva gazdálkodnak és fejlesztenek Hajdúböszörményben
• Ezért kincs az agráradat – 22. rész: Újdonságok és fejlesztések Debrecenben: drónok, tartamkísérletek és adatalapú megoldások segítik a szakmérnöki képzést