Tilbake til søkeresultatene

FFL-JA-Forskningsmidlene for jordbruk og matindustri

Future Farm: Morgendagens digitale løsninger for bonden

Alternativ tittel: Future Farm: Tomorrows digital solutions for the farmer

Tildelt: kr 11,1 mill.

Prosjektnummer:

281974

Prosjektperiode:

2018 - 2021

Organisasjon:

Samarbeidsland:

Future Farm prosjektet har ved hjelp av sensorikk, automatisert datafangst og datadrevet innsikt utviklet løsninger rettet mot norske melkeprodusenter. I prosjektet har vi samlet relevante data fra hele verdikjeden i et økosystem. Videre har vi fokusert på å generere innsikt og forslag til handling fremfor rene informasjonsvisninger. Tjenestene vi har utviklet har vist potensiale til å vesentlig forbedre produsentenes innsikt og produktivitet. Dette er noen av konseptene prosjektet har arbeidet frem: Konsept 1: Fôrbehov. Bondens fôrbehov for kommende sesong beregnes med utgangspunkt i melkekvoten, dyrebesetningen, kraftfôrandel og kunnskap om laktasjonskurver. Konsept 2: Optimalt høstetidspunkt - En maskinlæringsmodell som har til hensikt å predikere beste høstetidspunkt for graset. Å treffe godt på høstetidspunktet har mye å si for bondens økonomi. Tidligere forskning har også vist at riktig høstetidspunkt kan bidra til å redusere metanutslipp fra kyrene med opp mot 30%. I prosjektet har vi kombinert data fra satellitter, droner, værstasjoner og jordprøver, med prøvetaking av selve graset for å utvikle modellen. Modellen viser god evne til å anslå utviklingen av næringsinnhold i graset, og med det predikere optimalt høstetidspunkt. Konsept 3: Prognoseprøvetaking med tankbilen. Prosjektet har pilotert et konsept der prognoseprøver av graset registres i prosjektets egenutviklede app, og sendes inn med Tankbilen til Tine. Bonden får raskt svar på grasprøven i appen, og kan bruke dette til å anslå høstetidspunkt. Gjerne i kombinasjon med bruk av maskinlæringsmodellen. Konsept 4: Lagring av fôr. Dette er et lagersystem for rundballer som gir bonden oversikt hvor mye fôr han har til ulike dyregrupper og hvor det er lagret. I tillegg får man oversikt over hvilke jorder fôret er produsert på, og dets kvalitet. Konsept 5: Markedsplass for rundballer. Prosjektet har utarbeidet en prototype for en markedsplass for rundballer, basert på IOTA plattformen. Her kan bønder trygt kjøpe og selge fôr, ved at man enkelt og sikkert kan knytte informasjon om kvalitet og produksjon til fôret. Konsept 6: Benchmarking av grovfôrproduksjon. Her kan bonden sammenligne data fra dyrkningssesongen med egen produksjon i tidligere sesonger, eller mot andre bønder i sitt område. Bonden kan sammenligne seg innen kategoriene avling, kvalitet og tidsbruk. Gjennom dette kan bonden se hvordan sesongen har gått, og identifisere områder ved sin produksjon som har forbedringspotensial. Verdien av disse konseptene, og samspillet mellom dem er demonstrert ved å bygge «Future Farm appen», en fullt fungerende web app. For utviklingen av denne appen har prosjektet samarbeidet med selskapet Appfarm. Appen huser konseptene, og kjører på pilotbøndenes egne data som er samlet inn gjennom prosjektet. På denne måten har vi fått kommet langt mot å sette idéene fra prosjektet ut i live, og har testet disse og samlet inn verdifulle tilbakemeldinger. Prosjektet har skapt positiv oppmerksomhet og vi har fått formidlet prosjektet ved en rekke anledninger. Blant annet gjennom en reportasje på dagsrevyen den 6.11.2019, samt en artikkel som ble publisert på NRK sine nettsider. I 2020 presenterte prosjektet i det britiske parlamentet, regjeringens digitaliseringsutvalg og på konferansen Oslo Life Science. Avslutningsvis må vi trekke frem det gode samarbeidet og engasjementet vi har hatt i prosjektet. Stort sett alle konseptene er et resultat av samarbeid mellom partene, og vi er ikke i tvil om at Future Farm har fungert som en langsiktig brobygger, der bransjeaktørene tar med seg et verdifullt samarbeid inn i fremtiden.

Future Farm-prosjektet har arbeidet for å belyse behov hos bøndene og aktørene. Vi har testet ulike sensorer, utstyr og løsninger. Prosjektet har også utviklet en rekke egne konsepter for å møte de identifiserte behovene. Videre har vi arbeidet med å se disse konseptene i et helhetlig økosystem. Løsningene er egnet til å forenkle og effektivisere bøndenes hverdag og produksjon. I tillegg vil de forbedre aktørenes tjenestetilbud, innsikt og rådgivning. Prosjektresultatene kan også gi flere positive miljø- og samfunnsmessige effekter. Konseptene vil kunne redusere miljøavtrykket i produksjonen, gi økt matsikkerhet, og forbedret dyrevelferd. Prosjektpartnerne sitter også igjen med læringspunkter innen prosjektorganisering, databehandling mm. Samarbeidet mellom partene har vært særlig verdifullt. Her har aktørene i bransjen samarbeidet aktivt om innovasjon på en måte de ikke har gjort tidligere. Dette har gitt mersmak, og lover godt for realisering av prosjektresultatene.

Innovasjonsprosjektet Future Farm skal utvikle løsninger for betydelig å forberede produktiviteten i landbruket, ved hjelp av sensorer, automatisert datafangst og datadrevet innsikt langs hele verdikjeden. Tre delområder skal utforskes: (I) Automatisert datafangst; bruk av sensorer som fanger produksjonsrelatert data gjennom hele bondens verdikjede. (II) Maskinlæring; bruk av selvlærende algoritmer for å gi styrings- og beslutningsråd basert på innhentet data og (III) Digitalt økosystem; bruk av nettskyplattform for å skape et laboratorium basert på data fra flere brukere og relevante eksterne datakilder. I bondens verdikjede vil Future Farm fokusere på innovasjoner relatert til grasproduksjon, grovfôr, fjøs og melkeproduksjon. Future Farm vil fokusere på verdikjeden som helhet og avhengighetene mellom stegene i verdikjeden, og på den måten utvikle bedre tjenester for bøndene. Tjenestelementene omhandler (I) Minimere bruken av manuelle registreringer, (II) Hjelpe bonden å se helhetlig på driften og (III) Gi bonden handlingsorientet støtte fremfor "rå informasjon". Verdiskapingspotensialet er i all hovedsak tilknyttet ny omsetning og reduserte kostnader, og beløper seg til en netto nåverdi på 69,2 MNOK, og vil både realiseres underveis i prosjektet og i etterkant. Konsortiet kan benytte bransjeledende fageksperter gjennom hele verdikjeden, innenfor plante- og melkeproduksjon, og innenfor digital tjenesteutvikling. En slik samarbeidskonstellasjon er svært uvanlig og bidrar til at konsortiet kan se helhetlig på bondens arbeidsutfordringer og effektivitetspotensiale gjennom Future Farm. I tillegg er konsortiet sterkt representert med ressurser fra både norske og internasjonale forskningsmiljø.

Budsjettformål:

FFL-JA-Forskningsmidlene for jordbruk og matindustri

Finansieringskilder