Pertanian Teknologi Industri 4.0

 Peluang Bertani Menggunakan Teknologi Industri 4.0

 

 

 

1. LATAR BELAKANG

 

Perkembangan teknologi digital memiliki beberapa manfaat yang diketahui untuk bisnis pertanian. Misalnya, meningkatkan ketepatan hewan yang dimonitor dan diberi makan, meningkatkan pengelolaan lahan subur dan mengontrol produksi. Beberapa inovasi, seperti teknologi sensor, sistem penentuan posisi, pemrosesan gambar digital, alat visualisasi data, dll., Memungkinkan hal ini [1]. Namun untuk sektor pertanian, penciptaan nilai yang efisien di semua tingkatan di sepanjang rantai pasokan juga sangat penting. Dukungan oleh pemahaman digital dan komprehensif tentang realitas memungkinkan manfaat potensial baru bagi semua mitra yang terlibat. Untuk mencapai hal tersebut, diperlukan pendekatan holistik untuk digitalisasi.

 

Penghapusan pemisahan antara dunia fisik dan virtual adalah paradigma sentral dari konsep Industri 4.0. Pencarian kasus penggunaan Industri 4.0 oleh karena itu didorong oleh identifikasi jeda media dalam kehidupan industri sehari-hari. Ide intinya adalah perpaduan dunia nyata dan model digital yang sesuai dalam sistem digital di sepanjang rantai pasokan. Objek fisik yang dilengkapi dengan sensor dan kecerdasan terintegrasi menjadi sumber utama informasi di sepanjang rantai nilai, saat mereka mengkomunikasikan informasi tentang diri mereka dan lingkungannya ke sistem TI yang relevan. Perubahan dalam cara pengumpulan data di sepanjang rantai pasokan ini memberikan dasar untuk pengembangan bentuk interaksi dan penciptaan nilai baru, dan memberikan dasar untuk inovasi model bisnis.

 

Metode Industri 4.0 telah diteliti secara intensif di beberapa bidang pertanian, yang mengakibatkan munculnya istilah-istilah seperti Pertanian 4.0 dan Pertanian 4.0. Namun, visi di sini biasanya secara substansial direduksi menjadi aplikasi di bidang pertanian presisi dan, pada tingkat yang lebih rendah, ke sistem otonom. Perencanaan dan pengendalian produksi, serta aspek logistik terkait, menawarkan potensi manfaat yang sangat besar, dan oleh karena itu harus lebih difokuskan.

 

Makalah ini menganalisis tantangan khusus yang dihadapi pertanian di sepanjang rantai pasokan pertanian untuk memungkinkan penerapan pendekatan Industri 4.0 yang berhasil. Nilai ilmiah yang dihasilkan adalah pemeriksaan bagaimana pendekatan Industri 4.0 dapat diadaptasi agar dapat diterapkan pada rantai pasokan pertanian.

 

2. PROSES NILAI TAMBAH PERTANIAN

 

Proses pertanian terutama dapat dibagi menjadi bidang produksi hewan dan tanaman. Proses budidaya tanaman meliputi budidaya tanaman untuk produksi pangan, pakan ternak, dan bahan untuk pembangkitan energi atau siklus pemanfaatan selanjutnya. Pemeriksaan dilakukan di semua tahapan siklus vegetasi, meliputi persiapan tanah, penaburan, perlindungan tanaman, pemupukan, dan pemanenan.

 

Pakan yang diproduksi (atau dibeli) kemudian digunakan dalam produksi hewan, juga dikenal sebagai pengolahan. Residu dari produksi hewan, seperti kotoran cair, digunakan dalam budidaya tanaman dan sebagian untuk pembangkit energi. Kemudian dimungkinkan untuk berbicara, setidaknya sebagian, tentang siklus nutrisi.

 

Hampir semua proses budidaya tanaman membutuhkan koordinasi antara mesin dan / atau interaksinya dengan manusia operator. Proses mungkin berurutan, seperti bal jerami, pemuatan dan pengangkutannya; atau yang bersifat paralel, seperti, misalnya, memindahkan hasil panen dari pemanen ke kendaraan pengangkut.

 

Contoh penerapan yang ditandai dengan kebutuhan koordinasi yang tinggi adalah panen jagung silase. Prosedur ini menjadi perhatian khusus karena pemanen hijauan tidak memiliki bunker (yaitu tempat penyimpanan penyangga) dan harus kelebihan beban secara permanen selama operasi. Jika tidak ada kendaraan pengangkut yang tersedia, proses penghancuran sebagian akan terhenti secara tiba-tiba. Selain itu, penyimpanan di silo sangat penting dalam hal kualitas pakan. Jika salah satu dari tiga sub-proses pemotongan, pengangkutan, dan penyimpanan tidak secara optimal menyesuaikan dengan kapasitas yang dibutuhkan, baik kehilangan kualitas dan waktu atau biaya yang dapat dihindari dapat diterima. Kriteria kualitas, biaya dan waktu saling mempengaruhi.

 

Dalam konteks ini, metode portofolio Industri 4.0 tampaknya cocok untuk rantai pasokan pertanian. Kontribusi mereka dalam hal perencanaan, pemantauan, pengendalian, optimalisasi, dan dokumentasi dapat menghasilkan peningkatan yang luar biasa.

 

3. TANTANGAN RANTAI PASOKAN BIDANG PERTANIAN

 

Rantai pasokan pertanian berbeda dalam banyak aspek dari mitra industrinya. Karakteristik pemersatu dan pembatas yang berbeda dapat ditemukan.

 

Rantai pasokan pertanian mencakup aliran produk, pengetahuan, dan informasi antara pemangku kepentingan pertanian dan konsumen. Mereka menawarkan kesempatan untuk menangkap nilai tambah di setiap tahap proses pertanian, pemasaran dan konsumsi. Namun, karena industrialisasi pada awalnya dapat dianggap tidak memihak, hal ini harus tercermin dalam sektor pertanian dengan memperkuat eksistensi ekonomi petani, meningkatkan kualitas produk, dan mengurangi dampak lingkungan yang merugikan.

 

Pengenalan dan penerapan metode kuantitatif, serta pengembangan atau adaptasinya, sangat penting untuk pengelolaan rantai pasokan. Namun, dibandingkan dengan rantai pasokan industri, metode kuantitatif di bidang pertanian kurang berkembang. Karena kompleksitas yang menjadi ciri sektor pertanian, metode heuristik berbasis pengalaman memainkan peran kunci.

 

Penciptaan nilai pertanian terjadi di bawah paparan lingkungan yang kuat. Peristiwa stokastik menyebabkan perilaku deterministik rendah, dan menghasilkan deskripsi proses yang tidak ditentukan. Pengaruh cuaca dan perilaku sistem terkait berkontribusi pada kurangnya prediktabilitas. Contohnya termasuk dinamika tanah dan unsur hara, aktivitas fotosintesis atau serangan hama. Pemodelan sistem ini adalah subjek penelitian agronomi, tetapi ini hanya dapat memberikan perkiraan pada perilaku nyata. Oleh karena itu, petani harus secara implisit menghadapi ketidakpastian rantai pasokan ini [2,3].

 

Peralatan teknis perusahaan pertanian telah mencapai tingkat yang sebanding dengan industri, bahkan melebihi itu dalam beberapa kasus. Mobilitas yang tinggi dari fasilitas produksi membuat perencanaan dan pengendalian menjadi lebih sulit daripada di lingkungan industri karena kondisi batas tidak selalu jelas. Bahkan ketersediaan dan bandwidth koneksi nirkabel dapat dipengaruhi oleh pengaruh yang mengganggu, membuat komunikasi yang konstan menjadi sulit.

 

Pembeda utama lainnya antara rantai pasokan pertanian dan industri adalah luasnya pembagian kerja. Efek rasionalisasi melalui pembagian kerja sangat menentukan perkembangan produksi industri. Sebaliknya, pembagian kerja kecil, yang dianalogikan dengan kerajinan, menjadi ciri pertanian. Rantai pasokan pertanian merekrut tenaga kerja mereka dalam lingkungan keluarga dan sangat bergantung pada pekerja musiman. Kedua situasi ini membuat permintaan karyawan berbeda secara fundamental dengan yang ada di industri. Karyawan di sektor industri sangat terspesialisasi dalam tingkat keahlian mereka - dari pekerjaan serial yang berulang hingga spesialis produk. Di bidang pertanian, beberapa karyawan melakukan berbagai tugas. Ini membutuhkan spektrum pengetahuan dan pengalaman yang luas, serta tingkat spesialisasi yang tinggi. Jika kemampuan ini tidak tersedia, petani harus bergantung pada layanan eksternal, seperti kontraktor atau konsultan. Karena pertanian adalah sektor kecil, tidak seperti industri manufaktur, alat khas seperti ERP, MES, dan solusi otomasi telah berkembang dengan cara yang sangat berbeda. Metode kerja kuantitatif hanya ditetapkan secara marginal dan pendekatan heuristik masih dominan.

 

Berurusan dengan tantangan ini melibatkan pemikiran ulang konsep rantai pasokan saat ini, model bisnis yang diterapkan, dan teknologi yang saat ini digunakan. Untuk bersaing dalam jangka panjang di era Industri 4.0, perusahaan harus dapat membangun kembali rantai pasokan mereka baik secara internal (integrasi proses vertikal) maupun eksternal (integrasi proses horizontal, bekerja sama dengan mitra eksternal di sepanjang rantai pasokan. , seperti petani, grosir, dan pengecer). Secara khusus, integrasi horizontal dari rantai nilai memungkinkan untuk memberikan informasi lengkap kepada konsumen tentang suatu produk.

 

4. INDUSTRI 4.0 SEBAGAI DASAR KOORDINASI

Konsep yang diusulkan oleh pendekatan Industri 4.0 bergantung pada penciptaan lingkungan di mana semua elemen terhubung satu sama lain secara mulus dan mudah. Semua perangkat (CPS, sistem fisik siber) dan fungsi ditujukan sebagai layanan, yang terus berkomunikasi satu sama lain, dan dengan demikian mencapai tingkat koordinasi yang tinggi.

 

Kemampuan untuk mengkoordinasikan aktivitas ini sangat mendasar di bidang manajemen rantai pasokan, di mana pengoptimalan biasanya memerlukan pertimbangan sejumlah besar elemen dalam persaingan yang konstan satu sama lain [4].

 

Oleh karena itu, manfaat penerapan ide Industri 4.0 pada tantangan rantai pasokan menjadi jelas. Lingkungan yang besar, heterogen, dan terdistribusi hanya dapat memperoleh manfaat dari struktur yang diusulkan. Ini dijelaskan dalam kasus penggunaan masing-masing.

 

Pendekatan yang ada di bidang rantai pasok pertanian mencoba memanfaatkan teknologi terkait era digitalisasi. Mungkin yang paling matang adalah Pertanian Presisi, yang memanfaatkan teknologi penentuan posisi (GPS) yang dikombinasikan dengan pemanfaatan sensor tambahan dan data yang dikumpulkan untuk meningkatkan hasil [5].

 

Perkembangan lebih lanjut juga telah dilakukan, yang mengarah pada munculnya konsep seperti Smart Farming, Agriculture 4.0, dan Farming (dikenal sebagai Landwirtschaft 4.0 di Jerman) [6]. Pendekatan tersebut telah menangani banyak ide Industrie 4.0: meningkatkan jumlah data yang dikumpulkan dan digunakan, meningkatkan koneksi antar perangkat, dan menciptakan lingkungan yang sesuai untuk pemrosesan data (misalnya 365FarmNet). Namun, fokusnya terutama pada pengukuran dan peningkatan produktivitas mesin, instalasi, dan lapangan. Optimalisasi logistik di sepanjang pasokan pertanian hilang atau dianggap sebagai masalah komunikasi sederhana [7], dengan mengabaikan kompleksitas masalah.

 

4.1. Persyaratan pertanian

Proyek I40Demo, yang dibiayai oleh Kementerian Federal Jerman untuk Urusan Ekonomi dan Energi (BMWi), berfokus pada analisis persyaratan beberapa area aplikasi Industri 4.0, salah satunya adalah aspek logistik pertanian. Dalam proyek tersebut, persyaratan khusus pertanian dikumpulkan dan dibandingkan dengan yang telah direkomendasikan oleh para ahli [8].

 

Produksi barang pertanian semakin dikaitkan dengan pembuatan data. Tetapi hanya sebagian kecil yang digunakan saat ini [9]. Pemanfaatan data yang efisien membutuhkan kemampuan untuk memproses data dalam jumlah besar, baik terstruktur maupun tidak terstruktur.

 

Hubungan elemen dan komponen pertanian di sepanjang rantai pasokan melalui cloud menggunakan platform Internet of Things and Services (IoTS) menjadi semakin penting. Internet of Things and Services menutup kesenjangan media antara dunia fisik dan virtual dan memungkinkan penyediaan layanan bernilai tambah berdasarkan pemahaman terkini dan komprehensif tentang realitas.

 

Karena aliran data berkelanjutan di wilayah pertanian tidak dapat dijamin, maka perlu dibuat mekanisme kompensasi dan proses komunikasi untuk jaringan toleransi penundaan. Penerapan protokol yang memadai dan adaptasi dari konfigurasi teknis proses adalah contoh yang baik.

 

Oleh karena itu, faktor-faktor seperti konektivitas, akses fleksibel, dan modularitas memainkan peran khusus. Ini logis, karena mesin dan instalasi tidak hanya didistribusikan melalui ekstensi yang besar, tetapi juga bisa sangat heterogen. Konstruksi modular dari struktur informasi dalam proses pertanian penting untuk menggabungkan blok fungsi secara fleksibel. Desain sistem harus memungkinkan penyempurnaan dan perubahan pada waktu proses tanpa memengaruhi produktivitas subsistem lainnya.

 

Selain itu, untuk memahami dan melaksanakan peningkatan logistik, hubungan antara pemangku kepentingan dalam rantai pasokan pertanian menjadi sangat penting.

 

Fokus saat ini dalam digitalisasi pertanian terletak pada komunikasi antar mesin dan peralatan (M2M); antara mesin, peralatan, dan perangkat lunak administrasi lokal (misalnya aplikasi pengukur hasil); dan antara mesin, peralatan, perangkat lunak lokal, dan mesin atau penyedia peralatan. Ini terutama dicapai dengan mengandalkan standar ISO 11783 (atau ISOBUS). Contoh aplikasi dari pendekatan ini adalah yang diterapkan oleh CLAAS (dengan platform 365FarmNet yang telah disebutkan) dan John Deere (dapat melayani mesinnya dari jarak jauh).

 

Namun demikian, digitalisasi pertukaran informasi dalam rantai pasokan pertanian telah banyak diabaikan.

 

Komunikasi antara petani, vendor, dan klien sebagian besar dilakukan secara analog, dengan penggunaan email, faktur digital, dan beberapa perangkat lunak dasar dalam kasus terbaik. Dengan tingkat pengembangan yang meningkat, ring mesin sudah menawarkan layanan mereka di platform (pasar). Namun, pertukaran informasi masih jauh dari standar atau otomatis.

 

Elemen Industrie 4.0 yang diterapkan pada pertanian harus memungkinkan koordinasi antara dua lingkungan yang ada. Ini dicapai melalui platform dan fungsi yang sesuai. Tujuannya adalah untuk mengembangkan interaksi virtual dan lingkungan komunikasi yang tidak bergantung pabrikan yang dapat digunakan secara kolaboratif oleh lingkungan pertanian internal dan eksternal. Kolaborasi berfungsi sebagai pendorong untuk perencanaan dan pengendalian pertanian yang cerdas. Ini dicapai dengan menggunakan kombinasi fungsi berbasis layanan.

 

Pada bagian berikut, dua kasus penggunaan disajikan untuk menunjukkan bagaimana aplikasi Industrie 4.0 dapat dirancang dan diterapkan dalam konteks aplikasi pertanian, dengan fokus pada manfaat di sepanjang rantai pasokan.

 

5. KASUS PENGGUNAAN PERTAMA: PROSES TINGGI UNTUK PERTANIAN

 

Mempertimbangkan persyaratan yang dikumpulkan dari sektor pertanian, sebuah struktur kerja baru diusulkan, dengan komponennya yang sesuai. Ini didasarkan pada pengaturan Industri 4.0 yang diketahui untuk lingkungan produksi industri [10].

 

Dengan cara ini, "proses high-end" dirancang, di mana tingkat koordinasi yang lebih tinggi di semua tingkat dimungkinkan. Struktur yang diusulkan menyajikan tiga tingkatan:

 

• Tingkat konfigurasi diri: Tingkat ini memahami konfigurasi mesin, baik di dalam mesin itu sendiri (mengatur pekerjaannya sendiri), atau dalam koordinasi langsung dengan orang lain (misalnya penentuan posisi otonom dalam kaitannya dengan mesin lain). Di sini ACPS yang diusulkan (sistem fisik cyber pertanian) mewakili mesin, instalasi, dan perangkat tambahan (misalnya sensor, drone, dll.). Tingkat ini menggunakan pendekatan "tepi": keputusan dibuat secara lokal di dalam perangkat, karena tidak diperlukan koordinasi lebih lanjut dan waktu respons penting. Hal ini terutama diperlukan karena kurangnya jaringan komunikasi yang stabil di lapangan. Contoh penerapannya adalah, misalnya, sensor konsumsi yang dipasang pada mesin bergerak yang mengukur saat mengemudi, atau penggunaan sensor multi-spektral pada boom penyemprot traktor untuk memperkirakan kebutuhan nitrogen tanaman yang akan disemprot dan untuk menyesuaikan dosis. Dengan cara ini, setiap mesin diubah menjadi aktor (mampu membuat keputusan untuk dirinya sendiri, seperti mengoreksi rute) dan sumber data. Hal ini memungkinkan pengoptimalan pekerjaannya sendiri, pekerjaan orang lain (ACP dan fungsionalitas), dan di seluruh rantai pasokan (sebagaimana dimungkinkan oleh tingkat kolaborasi).

 

• Tingkat kolaborasi lokal: Tingkat ini terdiri dari platform yang mengalokasikan fungsi yang diperlukan untuk administrasi lingkungan produksi lokal (yaitu satu tambak). Di sinilah analisis produksi sendiri berlangsung (memproses data dari berbagai sumber). Contoh aplikasinya adalah penggunaan drone (ACP) untuk mendeteksi area di mana keberadaan gulma bermasalah. Data ini kemudian dapat digabungkan dengan hasil dari setiap area (menggunakan fungsionalitas platform yang sesuai) untuk memprioritaskan penerapan herbisida. Ini dapat dilakukan oleh ACP lain: contohnya adalah RIPPA, robot pertanian yang dikembangkan di University of Sydney, yang mampu mengidentifikasi gulma dan mengaplikasikan cairan secara individual. Fungsionalitas platform lain dapat menggunakan data yang dihasilkan untuk mengelola penggunaan dan pasokan herbisida.

 

• Tingkat kolaborasi yang diperluas: Tingkat ini memungkinkan kolaborasi antara berbagai pelaku dalam rantai pasokan pertanian. Setiap aktor memiliki platform dan fungsionalitasnya sendiri, yang saling berkolaborasi. Misalnya, platform lokal petani tahu kapan mesin dibutuhkan; ini dikomunikasikan ke platform ring mesin, tempat penggunaan mesin direncanakan.

 

Komunikasi antara semua tingkatan dimungkinkan dan perlu. Tujuan utamanya adalah terciptanya suatu struktur yang mampu mengoptimalkan dirinya sendiri [11]. Penggunaan fungsi pembelajaran lanjutan, berdasarkan pembelajaran mesin, dapat mendukung dan memperluas konsep ini.

 

6. KASUS PENGGUNAAN KEDUA: ROBOT MOBILE DAN OTONOM DALAM PERTANIAN

 

Penerapan Industrie 4.0 didasarkan pada gagasan "layanan" yang menangani tugas tertentu dan mengoordinasikan pekerjaan mereka untuk melakukan proses yang diinginkan. Perkembangan lebih lanjut dari pendekatan ini kemudian akan mensyaratkan bahwa dunia fisik menciptakan kembali cara kerja ini. Implementasi yang diusulkan di bidang pertanian kemudian akan bergantung pada pembuatan perangkat yang dapat menawarkan berbagai langkah proses pertanian sebagai layanan. Dalam praktik, hal ini berarti memecah fungsi mesin pertanian menjadi fungsi konstitutifnya. Efektivitas pendekatan modular seperti itu telah dibuktikan [12,13]. Namun, pengujian ini didasarkan pada pengoptimalan kerja mesin lokal. Ide yang diusulkan memperluas konsep ke penggunaan sekumpulan mesin otonom, masing-masing dengan fungsi berbeda, yang aktivitasnya dikoordinasikan oleh layanan (fungsionalitas platform) yang disajikan dalam kasus penggunaan pertama. Ini tidak hanya akan memungkinkan optimalisasi distribusi pekerjaan, tetapi juga penggunaan mesin semacam itu. Tugas pertanian kemudian dapat dilakukan, dengan mengabaikan skala (besar atau kecil), secara 24/7 [14].

 

Contoh robot bergerak dan otonom di bidang pertanian adalah proyek penelitian MARS (Mobile Agricultural Robot Swarms). Dalam kerja sama yang didanai Uni Eropa dari Ulm University of Applied Sciences, AGCO, dan Fendt, sebuah pendekatan sedang dikembangkan untuk operasi pertanian otonom melalui sekumpulan robot yang terkoordinasi. Fokus proyek adalah penggunaan kecerdasan individu yang rendah, artinya setiap robot dilengkapi dengan teknologi sensor minimal. Dengan cara ini, tercapai sistem biaya rendah dan hemat energi yang mampu memberikan skalabilitas dan kehandalan untuk proses pertanian. Kawanan robot diatur oleh entitas pusat yang bertanggung jawab untuk perencanaan jalur, optimalisasi dan pengawasan [15].

 

Arah serupa dilakukan oleh startup Bosch Deepfield Robotics dengan pengembangan BoniRob. Berdasarkan platform robotik multiguna yang dapat disesuaikan milik perusahaan, pendekatan modular dari robot pertanian otonom ini memungkinkannya untuk beradaptasi dengan berbagai jenis operasi di lapangan.

 

7. MODEL USAHA PERTANIAN

 

Transformasi digital yang dijelaskan menghasilkan basis informasi yang lebih baik di sepanjang rantai pasokan pertanian dan berfungsi sebagai pendukung model bisnis pertanian yang inovatif. Perancangan inovasi model bisnis ini membutuhkan kombinasi manfaat ekonomi dengan pendekatan pertanian berkelanjutan bagi manusia, hewan, dan lingkungan.

 

Untuk mempersiapkan model bisnis untuk perubahan digital, titik awalnya harus mempertimbangkan yang sudah ada, permintaan pelanggan, dan seluruh rantai pasokan, termasuk para pemangku kepentingan. Dari sudut pandang ini, ada tiga pendekatan dasar yang dapat diturunkan: internal, eksternal, dan langsung [16].

 

Pendekatan internal berarti dalam konteks pertanian bahwa produk, jasa, dan penciptaan nilai internal akan diubah. Ini termasuk konsepsi layanan digital baru (seperti aplikasi yang membuat proses penciptaan nilai pertanian internal transparan bagi pelanggan), perluasan penawaran produk yang ada pada platform digital (seperti penjualan langsung produk pertanian secara online), atau penggunaan teknologi untuk mengurangi biaya di semua tingkat rantai nilai sendiri.

 

Pendekatan eksternal untuk mendigitalkan model bisnis pertanian melibatkan saluran transformasi digital, hubungan pelanggan, dan kolaborasi dengan mitra. Hasilnya adalah transformasi rantai pasokan pertanian sepenuhnya. Ini termasuk menggunakan alat pelacakan dan analitik untuk menganalisis perilaku pembelian pelanggan; atau menggunakan berbagai saluran dan terintegrasi, seperti smartphone dan media sosial, untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.

 

Pendekatan langsung berarti kedua jalur diambil secara paralel. Model bisnis kemudian diubah secara digital di semua dimensi.

 

Keunggulan lain yang diperoleh dari ketersediaan data pertanian adalah pemanfaatan database pusat. Informasi tentang wilayah dan kondisi mana (misalnya cuaca, jenis tanah, dan pupuk) yang memberikan hasil terbaik adalah informasi yang sangat berharga untuk usaha pertanian yang sukses.

 

Cara-cara baru untuk berkolaborasi di sepanjang rantai pasokan pertanian memungkinkan pengembangan sinergi dan efek simbiosis antara para pemangku kepentingan. Ini memastikan terciptanya keunggulan kompetitif yang berharga bagi semua mitra yang terlibat.

 

8. KESIMPULAN DAN TINDAK LANJUT

 

Ada kesepakatan sosial bahwa pertanian tidak boleh diindustrialisasi. Karena industrialisasi pada awalnya dapat dilihat secara netral, ada kebutuhan untuk mempertimbangkan bagaimana hal itu dapat memperkuat eksistensi peternak, meningkatkan kesejahteraan hewan dan kualitas produk, dan mengurangi efek berbahaya terhadap lingkungan. Pengembangan atau adaptasi, pengenalan, dan penerapan metode kuantitatif tampaknya penting untuk mencapai tujuan ini.

 

Solusi teknologi memberikan kontribusi penting untuk mengubah tantangan manajemen rantai pasokan pertanian menjadi peluang. Rupanya, teknologi sederhana seperti Bluetooth, GPS atau RFID, dikombinasikan dengan komunikasi antara manusia dan mesin pertanian di semua tingkat kolaborasi, memungkinkan terciptanya struktur rantai pasokan pertanian yang dapat mengoptimalkan diri sendiri.

 

Tertanam dalam platform manajemen pertanian yang inovatif, teknologi ini dapat dengan mudah digunakan dan digunakan oleh semua pemangku kepentingan yang terlibat.

 

Akibatnya, pertanian modern menghasilkan banyak sekali data. Tetapi membutuhkan interpretasi dan untuk itu, teknologi informasi sangat penting.

 

Namun, teknologi dan perangkat lunak baru untuk mendigitalkan bisnis pertanian tidak dapat menyelesaikan semua tantangan transformasi digital di sepanjang rantai pasokan saja. Infrastruktur, pelatihan dan kualifikasi lebih lanjut, lingkungan operasi struktural dan legislatif yang memadai, dan kemauan untuk menerapkan teknologi baru juga penting. Agar Farming 4.0 berfungsi, infrastruktur telekomunikasi modern di daerah pedesaan sangat penting. Selain itu, kemampuan untuk memanfaatkan data terstruktur dan tidak terstruktur di sepanjang rantai pasokan pertanian sepenuhnya akan terbukti penting untuk keberhasilan transformasi proses pertanian yang ada menuju pertanian di era Industri 4.0.

 

DAFTAR PUSTAKA

[1] Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz. Verbundprojekt ODiL – Offene Software-Plattform für eine effizientere Wertschöpfung in der Landwirtschaft. [December 14, 2017]; Available from: https://www.dfki.de/web/presse/pressemitteilung/2016/verbundprojekt -odil-gestartet-2013-offene-software-plattform-fur-eine-effizienterewertschopfung-in-der-landwirtschaft/.

[2] Guidi D. Sustainable Agriculture Enterprise: Framing Strategies to Support Smallholder Inclusive Value Chains for Rural Poverty Alleviation; 2011.

[3] Ge H, Gray R, Nolan J. Agricultural supply chain optimization and complexity: A comparison of analytic vs simulated solutions and policies. International Journal of Production Economics 2015;159:208–20.

[4] Wiendahl H. Auftragsmanagement der industriellen Produktion: Grundlagen, Konfiguration, Einführung. 2011st ed. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg; 2012.

[5] Griepentrog H. Zukünftige Entwicklungen im Precision Farming. In: TU München, editor. 7. Agrarwissenschaftliches Symposium des Hans Eisenmann-Zentrum 2016; 2016, p. 33–36.

[6] Clasen M. Farming 4.0 und andere Anwendungen des Internet der Dinge. In: Ruckelshausen A, Meyer-Aurich A, Rath T, Recke G, Theuvsen B, editors. Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft: Fokus: Intelligente Systeme - Stand der Technik und neue Möglichkeiten Referate der 36. GIL-Jahrestagung, 22.-23. Februar 2016, in Osnabrück, Germany. Bonn: Gesellschaft für Informatik; 2016, p. 33–36.

[7] ITU-T. ITU-T Rec. Y.2238 (06/2015) Overview of Smart Farming based on networks; 2015.

[8] Deutscher Bauernverband. Landwirtschaft 4.0 – Chancen und Handlungsbedarf; 2016.

[9] 365FarmNet. Agriculture 4.0 – ensuring connectivity of agricultural equipment: Challenges and technical solutions for the digital landscape in established farms with mixed oranalogue equipment; 2017.

[10] Landherr M, Schneider U, Bauernhansl T. The Application Center Industrie 4.0 - Industry-driven Manufacturing, Research and Development. In: Westkämper E, Bauernhansl T, editors. Proceedings of the 49th CIRP Conference on Manufacturing Systems; 2016, p. 26– 31.

[11] Vogel-Heuser B, Bauernhansl T, Hompel M ten. Handbuch Industrie 4.0: Allgemeine Grundlagen. 2nd ed. Berlin: Springer Vieweg; 2017.

[12] Herlitzius T, Ruckelshausen A, Krzywinski J. Mobile Cyber Physical System concept for controlled agricultural environments. In: LandTechnik, AgEng 2015 - Innovations in agricultural engineering for efficient farming: Conference: Agricultural Engineering, Hannover 6. und 7. November 2015. Düsseldorf: VDI-Verl; 2015.

[13] Minßen T, Gaus C, Urso L, Hanke S, Schattenberg J, Frerichs L. Robots for plant-specific care operations in Arable Farming - concept and technological requirements for the operation of robot swarms for plant care tasks. In: Gelb E, Charvát K, editors. EFITA/WCCA '11: Papers presented at the 8th European Federation for Information Technology in Agriculture, Food and the Environment, Prague, Czech Republic 11-14 July 2011. Prague: Czech Centre for Science and Society; 2011, p. 1–11.

[14] Blackmore BS. A systems view of agricultural robots. In: Stafford JV, editor. Precision agriculture '07: Papers presented at the 6th European Conference on Precision Agriculture Skiathos, Greece, 3-6 June 2007. Wageningen: Wageningen Academic Publ; 2007, p. 23–31.

[15] Blender T, Buchner T, Fernandez B, Pichlmaier B, Schlegel C. Managing a Mobile Agricultural Robot Swarm for a seeding task. In: IECON 2016 - 42nd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society // Proceedings of the IECON2016 - 42nd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society: Florence (Italy), October 24-27, 2016. Piscataway, NJ: IEEE; 2016, p. 6879– 6886.

[16] Schallmo D. Jetzt digital transformieren: So gelingt die erfolgreiche digitale Transformation Ihres Geschäftsmodells. Wiesbaden: Springer Gabler; 2016.

Sumber: Anja-Tatjana Brauna, Eduardo Colangelob, Thilo Steckelc.  2018. Farming in the Era of Industry 4.0.  51st CIRP Conference on Manufacturing Systems.  ScienceDirect.  Procedia CIRP 72 (2018) 979–984.