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Doctoral Thesis
2023
Analyse der Maschinenkosten mittels automatisierter und manueller Maschinendokumentation im ackerbaulichen Produktionsprozess
Analyse der Maschinenkosten mittels automatisierter und manueller Maschinendokumentation im ackerbaulichen Produktionsprozess
Abstract (English)
“Smart Farming”, “Agriculture 4.0” and the “Internet of Things” are terms set to define the future of global agriculture. Many studies predict that these new technologies will have more impact on agricultural productivity than the “Green Revolution” of the 1970s. Upstream and downstream agricultural suppliers claim that their products and services will benefit farmers and their businesses. In this study, several farm management software programs were tested for their capacity to add value to the cropping division of a large and diversified farm. The evaluation showed that a farm management software program based on automatic collection of machinery cost data, gave more precise and timely information than a process relying on manual data collection. This conclusion was arrived at by calculating total cropping equipment costs over a full season using two cost accounting methods – an adaptable planned cost calculation and a process cost calculation – and comparing the results from the automatic and the manual collection of data. To determine the most suitable method and to select the various software programs to evaluate, various trade fairs and companies were visited, and websites searched. The most promising software programs were then tested for functionality and ease of use at the Horsch farm, “Agrovation”. It turned out difficult to establish an incentive system for employees to use the new technologies. For this reason, the farm machines at Agrargesellschaft Pfiffelbach were equipped with the 365FarmNet application without employee registration. The entire production period of crops harvested in 2018 was included. Both automatic and manual data collection took place from August 1, 2017 to December 31, 2018. To evaluate the quality of the two methods of data acquisition, the actual hours worked were compared with the hours recorded according to the type of cost collection.
Abstract (German)
Smart Farming, Landwirtschaft 4.0 und Internet der Dinge sind die Schlagwörter der zukünftigen Landwirtschaft. Dieser wird ein größeres Potenzial als der grünen Revolution in den 60er Jahren vorausgesagt. Viele Unternehmen der vor- und nachgelagerten Bereiche versprechen dem Landwirt Vorteile für seinen Alltag. In der vorliegenden Untersuchung wurden einige dieser Anbieter erprobt, um einen bewertbaren Mehrwert zu generieren. Dabei wird ersichtlich, dass die neuen
Systeme die Maschinenleistung je Kostenträger in der Landwirtschaft aufgrund automatischer Dokumentation präziser und zügiger im Vergleich zur manuellen Papierdokumentation abbilden. Daraus wurden Vorteile in der
Maschinenkalkulation gefolgert. Diese Vermutung wurde anhand der flexiblen Plankostenrechnung auf Vollkostenbasis der Maschinenkosten sowie einer Prozesskostenrechnung der Maschinenkosten je Fruchtart überprüft. Zu diesem
Zweck gab es einen Vergleich beider Dokumentationsarten. Zur Auswahl eines geeigneten Verfahrens wurden Recherchen auf Messen, Betrieben und Webseiten getätigt. Es gestaltete sich schwierig, ein Anreizsystem für die Mitarbeiter zu
etablieren, um den Umgang mit den neuen Technologien zu erleichtern. Deshalb wurde in der Agrargesellschaft Pfiffelbach der gesamte Maschinenpark mit der 365FarmNet Anwendung ohne Mitarbeitererfassung ausgerüstet. Für den
kompletten Produktionszeitraum der Fruchtarten bis zur Ernte 2018 erfolgte die Datenerfassung vom 01.08.2017 bis zum 31.12.2018 auf automatisierte und auf manuelle Weise. Um die Qualität der Datenerfassungen bewerten zu können,
wurden die tatsächlich geleisteten Motorstunden mit den je nach Dokumentationsart erfassten Stunden abgeglichen.
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Notes
Publication license
Publication series
Forschungsbericht Agrartechnik des Fachausschusses Forschung und Lehre der Max-Eyth-Gesellschaft Agrartechnik im VDI (VDI-MEG); 629
Published in
Faculty
Faculty of Agricultural Sciences
Institute
Institute of Agricultural Engineering
Examination date
2022-04-25
Supervisor
Edition / version
Citation
Identification
DOI
ISSN
ISBN
Language
German
Publisher
Publisher place
Classification (DDC)
630 Agriculture
Original object
Free keywords
Standardized keywords (GND)
Sustainable Development Goals
BibTeX
@phdthesis{Lattke2023,
url = {https://hohpublica.uni-hohenheim.de/handle/123456789/6811},
author = {Lattke, Justus},
title = {Analyse der Maschinenkosten mittels automatisierter und manueller Maschinendokumentation im ackerbaulichen Produktionsprozess},
year = {2023},
school = {Universität Hohenheim},
}