De impact van digitale tweelingen op efficiëntie in de landbouw

Het snijvlak van digitale innovatie en landbouw biedt tal van mogelijkheden om de efficiëntie en duurzaamheid van de landbouw te verbeteren. Een van de meest aansprekende technologische ontwikkelingen op dit gebied is de toepassing van digital twins. Digital twins in de landbouw zijn virtuele modellen van landbouwsystemen, -processen of -producten. Deze modellen, die voortdurend worden bijgewerkt met realtime gegevens, stellen boeren in staat om nauwkeurige beslissingen te nemen, processen te optimaliseren en toekomstige resultaten te voorspellen.

1. Inleiding tot digitale tweelingen
2. Wat zijn digitale tweelingen?
3. Hoe digitale tweelingen de landbouw veranderen & use cases
4. Casestudies en huidige toepassingen van digitale tweelingen
5. Stapsgewijze implementatie van digital twins in de landbouw
6. Uitdagingen en overwegingen
7. De toekomst van digitale tweelingen in de landbouw

Door digital twins te integreren in landbouwpraktijken kunnen boeren complexe gegevens visualiseren, de impact van verschillende keuzes op gewasopbrengsten simuleren en uiteindelijk hulpbronnen effectiever beheren. Deze aanpak verbetert niet alleen de productiviteit, maar draagt ook aanzienlijk bij aan de duurzaamheid van landbouwactiviteiten, waarbij zowel de milieueffecten als de operationele efficiëntie worden aangepakt.
Nu de landbouw wordt geconfronteerd met de uitdagingen van klimaatverandering, grondstoffenschaarste en een toenemende vraag naar voedsel, kunnen digitale tweelingen een cruciale rol spelen bij de aanpassing aan en het succes van deze uitdagingen. Het gebruik van deze technologie bevordert een beter begrip van de ingewikkelde interacties binnen landbouwomgevingen, wat leidt tot beter geïnformeerde beslissingen en veerkrachtigere landbouwsystemen.

Met digital twins hebben landbouwprofessionals de mogelijkheid om hun werkzaamheden als nooit tevoren te overzien en aan te passen. Deze opkomende technologie verandert de manier waarop kennis wordt toegepast in de landbouw en zorgt voor een overgang van traditionele praktijken naar een meer datagestuurde, precieze landbouw.

Purcell en Neubauer (2022) merken op,

"Digital Twins vertegenwoordigen een paradigmaverschuiving in de manier waarop we landbouw dynamisch kunnen begrijpen en ermee kunnen interageren, door een virtuele voorstelling te bieden die wordt bijgewerkt op basis van realtime gegevens".

Het Fraunhofer IESE (2020) benadrukt het belang van deze innovatie nog eens,

"De introductie van digital twins in de landbouw markeert een belangrijke vooruitgang in de richting van Landbouw 4.0, waarbij cyberfysische systemen worden geïntegreerd in landbouwpraktijken".

Deze inzichten onderstrepen de transformerende impact die digitale tweelingen hebben op de landbouwsector.

2. Wat zijn digitale tweelingen?

Een digital twin is een virtueel model dat ontworpen is om een fysiek object, systeem of proces nauwkeurig weer te geven. Deze technologie integreert real-time gegevens, simulatie, machinaal leren en redeneren om besluitvormingsprocessen in verschillende sectoren te verbeteren. Door een fysiek object of systeem te spiegelen, kunnen bedrijven met digital twins de levenscyclus van producten of processen simuleren, voorspellen en optimaliseren zonder er fysiek mee in contact te komen.

Belangrijkste onderdelen van digitale tweelingen

Sensoren en IoT-apparaten: Deze componenten verzamelen real-time gegevens van hun fysieke tegenhangers. Ze spelen een cruciale rol om ervoor te zorgen dat de gegevens van de digitale tweeling de huidige toestand van het fysieke object of systeem weerspiegelen.
Data Analytics-platforms: Deze platformen verwerken en analyseren de gegevens die door sensoren worden verzameld om inzichten te genereren. Ze stellen gebruikers in staat om het gedrag van de fysieke tegenhanger te begrijpen en te voorspellen, waardoor geïnformeerde besluitvorming mogelijk wordt.
Simulatiemodellen: Simulatiemodellen gebruiken de inzichten die worden gegenereerd door gegevensanalyse om na te bootsen hoe het fysieke object of systeem zich onder verschillende omstandigheden zal gedragen. Dit is cruciaal voor testen, optimaliseren en voorspellen.

Integratie met geavanceerde technologieën

Digitale tweelingen worden aanzienlijk verbeterd door integratie met geavanceerde technologieën:

Internet of Things (IoT) maakt naadloze communicatie mogelijk tussen de digitale tweeling en zijn fysieke tegenhanger.

Kunstmatige intelligentie (AI) en Machine Learning (ML) bieden voorspellende analyses en adaptieve leermogelijkheden om verschillende scenario's te simuleren en zich aan te passen aan veranderende omstandigheden.

Cloud Computing biedt de schaalbaarheid die nodig is om grote gegevenssets en complexe simulaties te verwerken.

Industriële toepassingen en voorbeelden. Digitale tweelingen worden in verschillende sectoren toegepast:

Gezondheidszorg: Bedrijven zoals Pfizer gebruiken digitale tweelingen voor het ontwikkelen en testen van medicijnen, waardoor ze het gedrag van medicijnen in verschillende scenario's kunnen simuleren zonder fysieke proeven (DigiTwins Consulting) (XB Software).
Productie: In industrieën zoals de auto- en luchtvaartindustrie optimaliseren digitale tweelingen de productieprocessen en het ontwerp, waardoor de efficiëntie toeneemt en er minder behoefte is aan fysieke prototypes.
Stedelijke planning en infrastructuur: Ze worden gebruikt voor het modelleren van steden en infrastructuurprojecten, om planners te helpen bij het optimaliseren van lay-outs en het voorspellen van de gevolgen van verschillende scenario's (Thales Groep).

Voordelen van digitale tweelingen

De implementatie van digitale tweelingen biedt tal van voordelen:

Verbeterde besluitvorming: Door een uitgebreid beeld te geven van hoe systemen en processen onder verschillende omstandigheden werken, kunnen bedrijven dankzij digital twins beter geïnformeerde beslissingen nemen (Matterport).
Verhoogde efficiëntie: Ze helpen bij het optimaliseren van processen, verminderen de uitvaltijd door voorspellend onderhoud en besparen kosten doordat er geen fysieke prototypes meer nodig zijn (McKinsey & Bedrijf).
Verbeterde productkwaliteit en innovatie: Digital twins vergemakkelijken de voortdurende verbetering en innovatie van producten door de simulatie van nieuwe ideeën en de identificatie van potentiële problemen mogelijk te maken voordat ze zich voordoen.

Door een dynamische digitale representatie van fysieke activa te maken, maken digitale tweelingen een dieper begrip van systemen mogelijk, verbeteren ze de operationele efficiëntie en verbeteren ze de voorspelbaarheid van resultaten, zoals bronnen als Agrimetrics en onderzoekers Purcell en Neubauer aangeven (Matterport).

3. Hoe digitale tweelingen de landbouw veranderen & use cases

Digital twins in de landbouw vertegenwoordigen een cruciale evolutie op het snijvlak van informatietechnologie en traditionele landbouwpraktijken. Door dynamische, realtime virtuele modellen te maken van fysieke landbouwactiva - of het nu gaat om individuele planten, vee, velden of hele ecosystemen - faciliteren digitale tweelingen een diepgaand begrip en nauwkeurig beheer van landbouwactiviteiten. Ze maken gebruik van gegevens uit een groot aantal bronnen, waaronder IoT-sensoren, satellieten, drones en weerstations, en passen geavanceerde algoritmen toe om het besluitvormingsproces in de landbouw te optimaliseren.

Gebruik van digitale tweelingen in de landbouw

Precisielandbouw en opbrengstoptimalisatie

Op het gebied van precisielandbouw blinken digitale tweelingen uit door het integreren en analyseren van gegevens op een ongekende schaal. Digitale modellen van gewasvelden kunnen bijvoorbeeld de impact simuleren van verschillende landbouwinterventies op de gewasopbrengst onder verschillende weerscenario's. Dankzij deze voorspellende capaciteit kunnen boeren beter geïnformeerde beslissingen nemen over wanneer ze moeten planten, irrigeren en bemesten. Dankzij dit voorspellend vermogen kunnen boeren beter geïnformeerde beslissingen nemen over wanneer te planten, irrigeren, bemesten en oogsten. Zoals Agrimetrics benadrukt, heeft de toepassing van digital twins geleid tot

"nauwkeurige bewaking en beheer van de gezondheid van de gewassen, wat resulteert in een 20% hogere opbrengst".

laten zien hoe datagestuurde strategieën de productiviteit en winstgevendheid direct kunnen verbeteren.
Lees meer over precisielandbouw.

Beheer van hulpbronnen en duurzaamheid

Digitale tweelingen pakken ook kritieke duurzaamheidsuitdagingen aan door te zorgen voor een optimaal gebruik van hulpbronnen. Ze kunnen de distributie en het gebruik van water en chemicaliën efficiënter beheren, waardoor afspoeling en de impact van landbouw op het milieu worden geminimaliseerd. Door de bodemgesteldheid en de gezondheid van de gewassen nauwlettend in de gaten te houden, kunnen deze modellen de precieze hoeveelheid water en voedingsstoffen bepalen die nodig is, waardoor verspilling aanzienlijk wordt verminderd en de duurzaamheid van landbouwpraktijken wordt verbeterd.

Veebeheer

Bij veebeheer helpen digitale tweelingen bij het bewaken van de gezondheid en productiviteit door gegevens te verzamelen via sensoren die aan de dieren zijn bevestigd. Deze tweelingen kunnen beweging, gedrag en vitale functies volgen om vroegtijdig te waarschuwen voor gezondheidsproblemen, waardoor het dierenwelzijn verbetert en het sterftecijfer daalt. Deze technologie stelt boeren in staat om de veehouderijpraktijken af te stemmen op de behoeften van individuele dieren en zo hun gezondheid en productiviteit te optimaliseren.

Optimalisatie van landbouwmachines en -uitrusting

Het gebruik van digitale tweelingen strekt zich uit tot landbouwmachines en -apparatuur, waar ze voorspellend onderhoud en operationele efficiëntie mogelijk maken. Door gegevens van tractoren en andere machines te analyseren, voorspellen digitale tweelingen wanneer een apparaat defect dreigt te raken en stellen ze preventief onderhoud voor. Dit helpt niet alleen om kostbare stilstandtijd te voorkomen, maar verlengt ook de levensduur van de apparatuur.

Toeleveringsketen en markttoegang

Op een bredere schaal helpen digitale tweelingen bij het stroomlijnen van de toeleveringsketen in de landbouw. Ze kunnen vraag- en aanbodschommelingen op de markt simuleren om boeren te helpen de productie van hun gewassen effectiever te plannen. Dit stemt de productie beter af op de marktvraag, vermindert overschotten en tekorten en verbetert de winstgevendheid.

Milieueffecten en naleving van regelgeving

Digitale tweelingen spelen ook een cruciale rol bij milieutoezicht en naleving van regelgeving. Ze kunnen landbouwpraktijken traceren en verifiëren aan de hand van milieuregelgeving en -normen, om ervoor te zorgen dat landbouwpraktijken duurzaam zijn en voldoen aan lokale en internationale wetten.

Integratie met bredere digitale ecosystemen

Ten slotte werken digitale tweelingen niet geïsoleerd. Ze worden vaak geïntegreerd in bredere digitale ecosystemen, waarin gegevens uit aangrenzende sectoren zoals meteorologie, hydrologie en markteconomie worden opgenomen. Deze integratie maakt een holistische benadering van landbouwbeheer mogelijk die zich niet alleen richt op het maximaliseren van opbrengst en winst, maar ook op het in stand houden van hulpbronnen voor toekomstige generaties.

Zoals het Digital Twin Consortium suggereert,

“Digitale tweelingen dienen als hoeksteen voor innovatie in landbouwprocessen en bieden een platform voor experimenten zonder risico.”

Dit vat de bredere waardepropositie van digitale tweelingen in de landbouw samen en benadrukt hun rol als cruciale hulpmiddelen voor risicobeperking, innovatie en voortdurende verbetering in de landbouwsector.

4. Casestudies en huidige toepassingen van Digital Twins in de landbouw

Digitaal Tweeling Samenwerkingsverband
Het Digital Twin Consortium pioniert met de integratie van digital twin-technologie in verschillende sectoren, waaronder de landbouw. Hun focus ligt op het gebruik van digital twins om uitdagingen in de voedingsmiddelen- en drankensector aan te pakken en duurzaamheid en efficiëntie van de toeleveringsketen te verbeteren. Door de levenscyclus van landbouwproducten van productie tot consumptie te simuleren en te analyseren, helpen de initiatieven van het consortium de toeleveringsketens te optimaliseren, verspilling te verminderen en de voedselveiligheid te verbeteren. Deze digitale tweelingen zijn essentieel voor het monitoren van gewasomstandigheden en het voorspellen van resultaten, waardoor innovatie en risicovrij experimenteren in landbouwprocessen mogelijk wordt.

Agrimetrie
Agrimetrics heeft digitale tweelingen ingezet om landbouwpraktijken aanzienlijk te verbeteren. Ze hebben een digitale tweeling geïmplementeerd in het Verenigd Koninkrijk om de tarweproductie te optimaliseren door gegevens van bodemsensoren, weerrapporten en satellietbeelden te integreren. Dit uitgebreide digitale tweelingmodel maakt realtime monitoring en scenariosimulatie mogelijk, waardoor irrigatie en bemesting nauwkeurig kunnen worden aangepast. Het resultaat is een significante toename in opbrengst, waarbij Agrimetrics een "20% toename in opbrengst" rapporteert, wat de effectiviteit van digital twins onderstreept bij het verbeteren van de gezondheid van gewassen en het optimaliseren van de toewijzing van middelen. Over Agrimetrics.

Intellias
Intellias past digital twin technologie toe om verschillende landbouwactiviteiten te stroomlijnen, waaronder veldbewaking en klimaatrisicobeheer. Ze richten zich op het creëren van efficiënte, gecontroleerde landbouwomgevingen door middel van precisielandbouwtechnieken. Door het gebruik van digitale tweelingen, helpt Intellias boeren bij het optimaliseren van het gebruik van hulpbronnen, zoals water en meststoffen, waardoor afval wordt verminderd en duurzame praktijken worden verbeterd. Hun digitale tweeling ondersteunt ook weersinvloeden voorspellingen en klimaatrisicobeheer, waardoor een betere veerkracht van de gewassen en voorspelbaarheid van de opbrengst wordt gegarandeerd. Lees meer over Intellias en hoe je een digitale tweeling kunt implementeren.

SEKAI
Hoewel SEKAI vooral bekend staat om zijn werk met windturbines, biedt het waardevolle inzichten in hoe de digital twin-technologie kan worden aangepast voor gebruik in de landbouw. Hun methodologie, die real-time gegevensverzameling en voorspellend onderhoud omvat, zou nuttig kunnen zijn in landbouwomgevingen waar de efficiëntie van apparatuur en omgevingsomstandigheden cruciaal zijn voor het succes van gewassen. Deze aanpassing illustreert de veelzijdigheid van digital twins en hun potentieel buiten hun oorspronkelijke toepassingen.

Deze casestudies laten het transformerende potentieel zien van digital twins in de landbouw. Door middel van gedetailleerde analyse en simulatie rusten digitale tweelingen landbouwprofessionals uit met geavanceerde hulpmiddelen om de productiviteit, duurzaamheid en hulpbronnenefficiëntie te verbeteren, wat een aanzienlijke vooruitgang betekent in de richting van innovatievere en veerkrachtigere landbouwsystemen.

Concept van een digitale tweeling in de landbouw

5. Stapsgewijze implementatie van digital twins in de landbouw

Het implementeren van digital twins in de landbouw is een transformatief proces dat gebruik maakt van geavanceerde technologie om de fysieke activiteiten van de landbouw te weerspiegelen en te verbeteren. Deze stap-voor-stap handleiding biedt gedetailleerde richtlijnen voor het effectief inzetten van digital twins, van conceptontwikkeling tot uitvoering.

Stap 1: Infrastructuur instellen

Het opzetten van de infrastructuur voor digital twins in de landbouw is de kritieke eerste stap, waarbij de nodige hardware en connectiviteitsoplossingen worden ingezet die de ruggengraat vormen van je digital twin systeem.

Belangrijkste hardwarevereisten:

Sensoren: Gebruik verschillende sensoren op de boerderij om continu vitale parameters zoals bodemvocht, temperatuur, pH-waarde en gewasgezondheidsindicatoren te controleren. Deze sensoren vormen de primaire punten voor gegevensverzameling die worden ingevoerd in het digital twin systeem.
IoT-apparaten: Implementeer robuuste IoT-apparaten die de naadloze overdracht van sensorgegevens vergemakkelijken. Deze apparaten moeten kunnen werken in diverse landbouwomgevingen en bestand zijn tegen weersomstandigheden en andere fysieke verstoringen.
Connectiviteitsinfrastructuur: Zet een betrouwbaar verbindingsraamwerk op met technologieën zoals Wi-Fi, LoRaWAN of cellulaire netwerken. Deze infrastructuur moet ervoor zorgen dat verzamelde gegevens van verschillende punten op de boerderij in realtime of met geplande tussenpozen zonder verlies worden verzonden.

Stap 2: Gegevensverzameling en -beheer

Effectieve gegevensverzameling en -beheer zijn van het grootste belang voor het succes van de digitale tweeling in de landbouw. Deze stap zorgt ervoor dat de gegevens die uit het veld komen nauwkeurig, tijdig en veilig worden verwerkt.

Strategieën voor gegevensbeheer:

Protocollen voor gegevensverzameling: Definieer duidelijke protocollen voor de manier waarop gegevens verzameld moeten worden, inclusief de frequentie van gegevensverzameling en de specifieke gegevenspunten die nodig zijn voor effectieve modellering.
Integratie van gegevens: Integreer gegevens uit verschillende bronnen, waaronder weerstations, landbouwmachines en externe datadiensten om de dataset van de digitale tweeling te verrijken.
Gegevensbeveiliging en -integriteit: Implementeer robuuste beveiligingsmaatregelen om gegevens te beschermen tegen ongeautoriseerde toegang en de integriteit ervan te waarborgen. Dit kan versleuteling van gegevensoverdracht en veilige opslagoplossingen omvatten.

Stap 3: Modelontwikkeling en integratie

Het ontwikkelen van een nauwkeurig model van de fysieke boerderij is essentieel voor de digitale twin om te kunnen functioneren als een effectief besluitvormingsinstrument. Dit model moet naadloos integreren met realtime gegevens en dynamisch worden bijgewerkt om de huidige omstandigheden weer te geven.

Modelleringstechnieken:

Simulatiemodellen: Ontwikkel gedetailleerde simulatiemodellen die toekomstige omstandigheden op boerderijen kunnen voorspellen op basis van de huidige gegevens. Dit kunnen groeimodellen zijn voor gewassen onder verschillende weersomstandigheden en invasiescenario's voor plagen.
Modellen voor machinaal leren: Maak gebruik van machine-learning algoritmen om de voorspellende nauwkeurigheid van uw digitale tweeling te verbeteren. Deze modellen kunnen leren van historische gegevens om hun voorspellingen en operationele suggesties te verbeteren.

Stap 4: Analyse en toepassing

In de laatste stap worden de verzamelde gegevens en modelresultaten geanalyseerd om weloverwogen beslissingen te nemen die de landbouwactiviteiten en productiviteit verbeteren.

Analytische toepassingen:

Voorspellende analyses: Gebruik de digitale tweeling om voorspellende analyses uit te voeren die gewasopbrengsten, aanvallen van plagen en de behoefte aan middelen voorspellen, waardoor proactief bedrijfsbeheer mogelijk wordt.
Real-time besluitvorming: Maak gebruik van de realtime gegevens en dynamische modelleringsmogelijkheden van de digitale twin om onmiddellijk operationele beslissingen te nemen, zoals irrigatieaanpassingen en de toewijzing van middelen, op basis van de huidige bedrijfsomstandigheden.

Voordelen:

Verbeterde operationele efficiëntie: Door voortdurende controle en voorspellende analyses helpen digitale tweelingen om bedrijfsactiviteiten te stroomlijnen, verspilling te verminderen en het gebruik van hulpbronnen te optimaliseren.
Verbeterde gewasopbrengsten: Door risico's te voorspellen en te beperken voordat ze van invloed zijn op de gezondheid van gewassen, kunnen digitale tweelingen de gewasopbrengsten en de algehele productiviteit van boerderijen aanzienlijk verbeteren.

Het implementeren van digital twins in de landbouw is een complexe maar lonende onderneming die de efficiëntie en output van landbouwactiviteiten aanzienlijk kan verbeteren. Door deze gedetailleerde stappen te volgen, kunnen boeren en landbouwmanagers ervoor zorgen dat ze het potentieel van deze geavanceerde technologie volledig benutten.

6. Uitdagingen en overwegingen

Het implementeren van digital twins in de landbouw houdt in dat je moet navigeren door een complex landschap van technische, veiligheids- en ethische kwesties. Elk aspect moet zorgvuldig worden beheerd om de effectiviteit en integriteit van digitale tweelingtechnologieën bij het verbeteren van landbouwactiviteiten te garanderen.

Technische uitdagingen
Het succes van digitale tweelingen hangt af van de precisie en betrouwbaarheid van de gegevens die ze gebruiken. Zoals opgemerkt door Purcell en Neubauer in 2022,

"De nauwkeurigheid van digitale tweelingen hangt af van de kwaliteit van de verzamelde gegevens, wat een aanzienlijke uitdaging vormt bij het garanderen van betrouwbare modellen."

Om dit aan te pakken zijn rigoureuze kalibratie van sensoren, consistente datavalidatiepraktijken en de integratie van verschillende databronnen van essentieel belang om de kans op gegevensstoringen te verkleinen.
Systeemintegratie vormt ook een belangrijke hindernis. Om ervoor te zorgen dat verschillende technologische componenten zoals sensoren, IoT-apparaten, gegevensbeheerplatforms en gebruikersinterfaces naadloos samenwerken, is een modulair systeemontwerp nodig dat onderhoud en schaalbaarheid vereenvoudigt.

Cyberbeveiligingsmaatregelen
Met de centralisatie van gevoelige bedrijfsgegevens is het implementeren van robuuste cyberbeveiligingsmaatregelen cruciaal om bescherming te bieden tegen ongeautoriseerde toegang en cyberbedreigingen. Dit omvat end-to-end encryptie voor gegevensoverdracht, regelmatige beveiligingsaudits en naleving van internationale regelgeving voor gegevensbescherming. Daarnaast is het trainen van personeel in best practices op het gebied van cyberbeveiliging van vitaal belang voor het voorkomen van datalekken en het verbeteren van de veerkracht van het systeem.

Ethische en privacykwesties
Het gebruik van digitale tweelingen roept belangrijke vragen op over eigendom en gebruik van landbouwgegevens. Zoals benadrukt door experts van Fraunhofer IESE in 2020,

"Hoewel de digitale tweeling aanzienlijke voordelen biedt, moet er zorgvuldig worden nagedacht over de privacy en beveiliging van gegevens om ervoor te zorgen dat de rechten van boeren worden beschermd."

Om ervoor te zorgen dat boeren eigenaar blijven van en controle houden over hun gegevens, moeten ze transparant omgaan met hun gegevens en moeten er protocollen voor toestemming worden geïmplementeerd voordat de gegevens worden verzameld.

Bovendien gaat het bij het beschermen van de privacy van bedrijfsgegevens niet alleen om het beveiligen tegen bedreigingen, maar ook om ervoor te zorgen dat er geen misbruik van wordt gemaakt. Het implementeren van technieken om gegevens te anonimiseren en strenge toegangscontroles zijn essentiële stappen in het beschermen van individuele privacy en het voorkomen van misbruik.

Om deze uitdagingen effectief het hoofd te bieden is een evenwichtige aanpak nodig die prioriteit geeft aan technische doeltreffendheid, robuuste beveiligingsmaatregelen en ethische overwegingen. Door deze kwesties zorgvuldig aan te pakken, kan de landbouwsector de transformatieve voordelen van digital twins volledig benutten en tegelijkertijd de belangen en gegevensintegriteit van boeren beschermen. Deze zorgvuldige afweging zal het vertrouwen bevorderen en een bredere toepassing van digitale tweelingtechnologieën in de landbouwsector stimuleren.

7. De toekomst van digitale tweelingen in de landbouw

De evolutie van digitale twintechnologieën in de landbouw wordt steeds meer erkend als een transformerende kracht die het landbouwlandschap een nieuwe vorm kan geven. Naarmate deze technologieën dieper integreren met opkomende technologieën zoals AI en geautomatiseerde systemen, wordt hun potentieel om de besluitvorming, operationele efficiëntie en duurzaamheid te verbeteren aanzienlijk versterkt.

Technologische vooruitgang en integratie

Digital twins creëren een digitale replica van landbouwactiviteiten en maken zo een naadloze ontkoppeling mogelijk tussen fysieke processen en het beheer en de controle ervan. Deze mogelijkheid maakt het mogelijk om landbouwactiviteiten op afstand te beheren op basis van realtime digitale informatie in plaats van directe handmatige interventie, wat leidt tot nauwkeurigere en tijdige besluitvorming. Verdouw en zijn collega's benadrukken het transformerende karakter van deze integratie:

"Door Digital Twins te gebruiken als centraal middel voor boerderijbeheer kunnen fysieke stromen worden losgekoppeld van de planning en controle ervan".

Naarmate AI-technologieën meer geïntegreerd raken, zullen digitale tweelingen een cruciale rol gaan spelen in de landbouw. Purcell en Neubauer benadrukken deze trend door te stellen: "Naarmate de AI-integratie zich verdiept, zullen digitale tweelingen een nog belangrijkere rol gaan spelen bij het aanjagen van de volgende golf van landbouwinnovatie".

Schaalbaarheid en wereldwijde impact

De schaalbaarheid van digitale tweelingen betekent dat hun voordelen kunnen worden uitgebreid van kleine boerderijen tot grote landbouwbedrijven, waardoor wereldwijde landbouwpraktijken worden verbeterd. Deze schaalbaarheid belooft niet alleen een grotere operationele efficiëntie en een kleinere impact op het milieu, maar ondersteunt ook de bredere toepassing van duurzame praktijken in verschillende landbouwcontexten. Onderzoekers van Fraunhofer IESE suggereren dat

"Toekomstige ontwikkelingen op het gebied van digital twins zullen waarschijnlijk gericht zijn op het verbeteren van hun voorspellende capaciteiten en het uitbreiden van hun toepasbaarheid op meer aspecten van de landbouw",

wat wijst op het enorme potentieel van digitale tweelingen om een revolutie op dit gebied teweeg te brengen.

Uitdagingen en voortdurende vooruitgang

Hoewel de vooruitzichten veelbelovend zijn, is de reis naar het volledig realiseren van het potentieel van digitale tweelingen in de landbouw niet vrij van uitdagingen. De nauwkeurigheid van deze systemen hangt sterk af van de kwaliteit van de gegevens en de integratiemogelijkheden, die essentieel zijn voor het creëren van betrouwbare modellen die de werkelijke omstandigheden nauwkeurig weerspiegelen. Voortdurende vooruitgang in IoT- en AI-technologieën is cruciaal voor het aanpakken van deze uitdagingen, het verbeteren van de voorspellende capaciteiten van digital twins en het uitbreiden van hun toepasbaarheid in alle aspecten van de landbouw.

Brede toepassing aanmoedigen

De landbouwsector wordt aangemoedigd om de toepassing en integratie van digitale twintechnologieën actief te omarmen. Dit zal nieuwe dimensies van efficiëntie en duurzaamheid ontsluiten en de sector naar meer geavanceerde, op precisie gebaseerde landbouwpraktijken stuwen. Het transformerende potentieel van digital twins gaat verder dan louter operationele verbeteringen; het belooft een revolutionaire verschuiving naar duurzamere en productievere landbouwsystemen wereldwijd.

De toepassing van digitale tweelingtechnologie in de landbouw betekent niet alleen een stap voorwaarts in technologische integratie, maar ook een belangrijke sprong naar een toekomst waarin de landbouw slimmer is, meer met elkaar verbonden en duurzaam afgestemd op de eisen van het wereldwijde voedselsysteem. Zoals Purcell en Neubauer het treffend zeggen,

"Het omarmen van digitale tweelingen kan leiden tot revolutionaire veranderingen in de landbouw, waardoor deze efficiënter, duurzamer en winstgevender wordt".

Naarmate deze technologie zich verder ontwikkelt en aanpast, zal ze ongetwijfeld een cruciale rol spelen bij het vormgeven van de volgende generatie landbouwpraktijken, waardoor deze beter reageren op de snel veranderende landschappen wereldwijd.