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Maissilage

Digitales Fahrsilo beziffert Verluste und Vorschub

Die FH-Kiel und das Start-Up Silolytics entwickeln eine Plattform um die Ernte- und Futtermengen von Mais zu erfassen. Ein 3D-Modell des Maissilos soll Fahrern beim Verdichten helfen.

Lesezeit: 2 Minuten

Wie viel Futter ist noch im Silo? Welcher Vorschub wird erreicht? Und wie hoch sind Silierverluste? Auch wenn man täglich Maissilage aus dem Fahrsilo nimmt: Fragen wie diese können die wenigstens beantworten.

Ein EIP-Forschungsprojekt der Fachhochschule Kiel bringt Licht ins Dunkel und entwickelt zwei Apps für den Praxiseinsatz. Das am Projekt beteiligte Start-Up Silolytics GmbH will diese im Anschluss vermarkten.

Jedes Kilogramm zählt

„Die wenigsten Betriebe können klar beziffern, wie viel Erntegut im Silo eingelagert wird. Wiegescheine erstellen meist nur Biogasanlagen“, sagt Hanna Vierth von der FH-Kiel. Zudem gibt die Projektmanagerin zu bedenken, dass an Waagen meist mit Zettel und Stift dokumentiert wird – von Digitalisierung keine Spur.

Im ersten Schritt entwickelte das Projekt deshalb eine App-Plattform, für schnellere Abläufe während der Ernte. Eine automatisierte Kennzeichenerkennung, ein Einspeichern des Nettogewichts, die schlagspezifische Zuordnung der Erntemenge und das einfache Ausstellen von Wiegescheinen erleichtern die Arbeit.

Visualisierung von Füllmenge und Verdichtung

Das Walzfahrzeug wird mit einem GPS-Sensor sowie Kamerasystem ausgestattet. Diese Kosten aktuell rund 12.000 €. Bei jeder Überfahrt scannen die Systeme die Schichtdicke des verteilten Ernteguts sowie die Höhe des Futterstocks.

Mit den Wiegedaten und dem aktuellen Volumen des Silos berechnet das System die Dichte der Silage. Eine Heat-Map zur Visualisierung der Erntegutverteilung und der Überfahrten hilft dem Fahrer, Problemzonen häufiger zu überfahren.

Vorausschauend Arbeiten

Das dritte Kettenglied ist ein kostengünstiger GPS-Sensor auf dem Futtermischwagen. Die punktgenaue Lokalisierung bei der Entnahme zeichnet den erreichten Vorschub auf.

Die Wiegungen am Erntetag und das 3D-Modell ermöglichen die genaue Prognose, für wie viele Tage der Futterstock noch reichen wird. Zudem werden die Futterverluste zwischen Ein- und Auslagerung bestimmt.

Die technische Entwicklung im Projekt ist vollständig abgeschlossen. 2025 sollen nun Praxisdaten auf Partnerbetrieben erfasst werden. Für die Zukunft ist zudem angedacht, die bisherige Datenerfassung um die Erntegutanalysen der Maishäcksler oder Futtermittelanalysen der Labore einzubinden.

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