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Das FIR untersucht gemeinsam mit Partnern aus Wirtschaft und Forschung im Rahmen des Projekts Smart-Farming-Welt (SmarF), wie die multidirektionale Vernetzung aller Akteure des Ökosystems Landwirtschaft gestaltet werden kann. Die zu entwickelnde Plattform ermöglicht einen dynamischen Datenaustausch zwischen allen Beteiligten sowie darauf aufbauende datenbasierte Dienste, die die Produktivität landwirtschaftlicher Betriebe und des gesamten Wertschöpfungsnetzwerks verbessert.
Gefördert wird das Projekt Smart-Farming-Welt (Förderkennzeichen 01MD16007E) durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi). Das Teilvorhaben des FIR fokussiert die Bedarfsanalyse, Geschäftsmodelle und Nutzerakzeptanz.
Agrarbetriebe sind vielen Firmen des Mittelstands in Digitalisierungsfragen voraus. Zum Einsatz kommt zum Beispiel innovative Sensorik,, die exakte Werte über das Wetter, den Zustand des Bodens und die optimale Düngemenge liefert. Die Arbeitsprozesse werden so optimiert, schonen die Umwelt und letztendlich auch den Geldbeutel des Landwirts.
Die neuen Leistungsträger
(2017)
Häufig scheitern lang etablierte Vertriebsprozesse zwischen Händler und Servicepartner in der Industrie an den Herausforderungen, die die
Einführung eines digitalen Produktes mit sich bringt. Worin unterscheidet sich aber der Vertrieb digitaler Produkte im Vergleich zum bisherigen Vertrieb von physischen Gütern?
Das FIR erforscht zusammen mit Partnern aus Wirtschaft und Forschung im Rahmen des Projekts Smart-Farming-Welt, wie die herstellerübergreifende Vernetzung in der digitalisierten Landwirtschaft gestaltet werden kann. Im Vordergrund steht dabei die Verbesserung der Produktivität landwirtschaftlicher Betriebe und des gesamten Wertschöpfungsnetzwerks. Gefördert wird das Projekt Smart-Farming-Welt (Förderkennzeichen 01MD16007E) durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie(BMWi). Aktuell arbeitet das Konsortium an der Vorbereitung der Feldtests mit Nutzern und Anwendern der Plattform sowie den entwickelten Services. Die Feldtests werden begleitet von einer Validierung des technischen Nutzens und der möglichen Geschäftsmodelle.
Soll die Umsetzung datenbasierter Dienstleistungen gelingen, gilt es zahlreiche Aspekte zu berücksichtigen und etliche Funktionen eines Unternehmens einzubeziehen. Der in einem Industriekonsortium entwickelte "Smart-Service-Check" hilft, den aktuellen Status eines Unternehmens zu bestimmen und eine darauf abgestimmte Roadmap für die zu entwickelnden Dienstleistungen zu erarbeiten.
Seit nunmehr sieben Jahren richtet das FIR an der RWTH Aachen einen Ideenwettbewerb aus. Studierende aller Fachrichtungen sind jedes Jahr aufgerufen, die Problemstellung des beteiligten Unternehmenspartners zu lösen. Ob innovative Dienstleistungen für Fitness-Armbänder, neue Geschäftsmodelle für industrielle Machine-to-Machine-Anwendungen oder Konzepte für die intelligente Ersatzteillogistik - die Case-Competition bietet den Studierenden jedes Jahr aufs Neue die Chance, an praxisrelevanten Themen zu arbeiten und die Unternehmen mit ihrer Lösung zu überzeugen.
Intelligente Kartoffeln
(2017)
Im Märzen der Bauer sein Tablet checkt: Längst etablieren sich digitale Techniken auch in der Landwirtschaft. Sie sorgen hier für mehr Effizienz und helfen dabei, umweltschonender Getreide und Gemüse zu produzieren oder Tiere aufzuziehen. Der Verbraucher kann sich auf sichere Herkunfts- und Inhaltsnachweise freuen.
Der FIR e. V. an der RWTH Aachen erforscht zusammen mit Partnern aus Wirtschaft und Forschung im Rahmen des Projekts Smart-Farming-Welt (SmarF), wie eine herstellerübergreifende Vernetzung in der digitalisierten Landwirtschaft gestaltet werden kann. Im Vordergrund steht dabei die Verbesserung der Produktivität des Ernteprozesses landwirtschaftlicher Betriebe sowie des gesamten Wertschöpfungsnetzwerks.
Gefördert wird das Projekt Smart-Farming-Welt (Förderkennzeichen: 01MD16007E) durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi). Aktuell arbeitet das Konsortium an der technischen Umsetzung der Plattform und möglicher Plattform-Geschäftsmodelle sowie der Entwicklung exemplarischer Anwendungsfälle.