KI-gesteuertes Gewächshaus mit optimierter LED-Beleuchtung

KI-PFLANZENZUCHT

Maximieren Sie den Ertrag pro Kilowattstunde

Stromfee.AI transformiert Ihr Gewächshaus von reaktiver Umgebungsüberwachung zu einem prädiktiven System, optimiert für Rentabilität. Die KI korreliert Energiekosten direkt mit Pflanzenwachstumsmetriken.

Was wir gut können:

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Prädiktive Lichtoptimierung: DLI-basierte Steuerung der Zusatzbeleuchtung - dem größten Kostenfaktor
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Digital Twin: Bildet die kausale Kette [Energieeinsatz] → [Umgebungsveränderung] → [Pflanzenreaktion] ab
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Ertrags-Elastizität lernen: KI lernt, was mit dem Biomasse-Zuwachs passiert, wenn DLI reduziert wird um Preisspitzen zu vermeiden
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Native MQTT-Integration: Alle Sensordaten über MQTT-Bridge vom Edge Gateway (Stromfee.AI P6)
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Computer Vision Pipeline: PlantCV für automatisierte Phänotypisierung und Krankheitserkennung

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STRATEGISCHES ZIEL

Von reaktiver Überwachung zu prädiktiver Optimierung

Stromfee.AI arbeitet nicht nur mit Energie-Logdateien, sondern als Optimierungs-Engine, die den wirtschaftlich optimalen Weg zur Maximierung des Ertrags pro Euro Energieaufwand vorhersagt.

🎯 Kernmetrik: Ertrag pro Kilowattstunde

Wie das Armaturenbrett eines Rennwagens, das auf beste Rundenzeit mit minimalem Kraftstoffverbrauch optimiert, kombiniert Stromfee.AI spezialisierte Sensoren um Energiekosten (Input) mit Pflanzenwachstumsmetriken (Output) für maximale Rentabilität zu korrelieren.

DLI

Tägliche Lichtintegral (mol/m²/Tag)

MDS

Max. Tagesschrumpfung (Wasserstress)

Tageswachstum (Biomasse-Rate)

PLA

Projizierte Blattfläche (m²)

DATENSTRATEGIE

Drei-Ebenen Sensor-Architektur

Um die erforderliche Datentiefe zu erreichen, wird eine Drei-Ebenen-Datenstrategie implementiert - von grundlegendem Umweltmonitoring bis zu fortgeschrittenen Phänotypisierungs-Sensoren.

Ebene	Fokus	Schlüsselmetriken	Schnittstelle
Tier 1	Umwelt & Substrat	Temperatur, Feuchte, CO2, Bodenfeuchte, EC, pH	MODBUS-RTU (RS485)
Tier 2	Lichtoptimierung (Hauptkosten)	PPFD (μmol/m²/s), DLI (mol/m²/Tag), Spektrum (Far-Red)	RS485 / I2C
Tier 3	Wachstum & Phänotypisierung (Output)	Dendrometer (DG, MDS), Biomasse, LiDAR, Computer Vision	SDI-12 / Ethernet / Analog

EBENE 2

Kritische Licht- & Energie-Metriken (Haupt-Input)

Zusatzbeleuchtung (LEDs) stellt den größten operativen Kostenfaktor dar. Standard-Lux-Sensoren sind für die Pflanzenphysiologie völlig irrelevant - nur PAR-Metriken zählen.

PPFD - Echtzeit-Intensität

μmol/m²/s

Photosynthetische Photonenflussdichte misst die PAR-Lichtintensität in Echtzeit. Dies ist der sofortige Messwert für die Beleuchtungssteuerung.

DLI - Tägliche Akkumulation

mol/m²/Tag

Daily Light Integral ist DIE entscheidende Metrik für Wachstumsplanung. Tomaten brauchen 22-30+ mol/m²/Tag, Cannabis in der Blüte 35-50+ mol/m²/Tag.

Spektrum - Lichtqualität

5+ Kanäle (B, G, R, FR, NIR)

Far-Red-Licht (700-800nm) steuert Pflanzenmorphologie und Blüteinduktion. KI kann nur niederenergetische Far-Red-Dioden für spezifische biologische Ziele aktivieren.

EBENE 3

Fortgeschrittene Wachstums- & Ertragsmetriken (Haupt-Output)

Diese Sensoren liefern direktes Feedback über die Pflanzenreaktion - die Output-Variablen, die Stromfee.AI gegen die Energie-Inputs optimiert.

Dendrometer Sensor für Pflanzenwachstumsmessung

Dendrometer - Wachstum & Stress

Kontinuierliche Mikrometer-Messung der Stammdurchmesser-Änderungen. Daily Growth (DG) = direkte Biomasse-Rate. Maximum Daily Shrinkage (MDS) = direkter Wasserstress-Indikator für prädiktive, pflanzenzentrierte Bewässerung.

Computer Vision für Pflanzen-Phänotypisierung

Computer Vision (PlantCV)

IP-Kameras streamen zum Stromfee.AI P6 für PlantCV-Verarbeitung. Extrahiert Projizierte Blattfläche (PLA), Farbanalyse für Nährstoffmangel, Fruchtzählung für Ertragsprognose, Schädlings-/Krankheitserkennung via YOLO.

Vertical Farming mit 3D-Struktur-Analyse

Biomasse & 3D-Struktur

Wiegezellen unter Töpfen liefern die ultimative "Ground Truth" für Wachstum. LiDAR-Sensoren messen Pflanzenhöhe und Kronendichte kontaktlos. CV + LiDAR Fusion ermöglicht exponentiell genauere Biomasse-Schätzung.

ARCHITEKTUR

Edge-to-Cloud Datenpipeline

Stromfee.AI P6 Edge Gateway

Der P6 fungiert als zentraler Daten-Hub, integriert Sensoren über USB-zu-RS485-Adapter, USB-zu-SDI-12-Adapter und ADC-HATs für 4-20mA Analogsignale. Funktioniert architektonisch wie eine SPS.

MQTT Datenstruktur

Alle Sensordaten werden über den lokalen Mosquitto MQTT Broker mit hierarchischer Topic-Struktur veröffentlicht: greenhouse/zone_01/growth/dendrometer_mds_mm. Native MQTT-Kompatibilität gewährleistet Echtzeit-KI-Integration.

Stromfee.AI Cloud

Permanente MQTT-Bridge-Verbindung stellt sicher, dass jede Sensornachricht ins "Stromfee.AI-Tagebuch" einfließt. Der Digital Twin transformiert Energie-Logs in kausale Modelle für prädiktive Optimierung.

ANWENDUNGSFÄLLE

Praxis-Optimierungsszenarien

TOMATEN-GEWÄCHSHAUS 35% Energieeinsparung

DLI-basierte LED-Steuerung bei Preisspitzen

KI lernte die Ertrags-Elastizität: Reduktion des DLI von 25 auf 20 mol/m²/Tag während 2-Stunden-Preisspitzen verursachte nur 3% Biomasse-Reduktion aber 35% Energiekosteneinsparung. Der Dendrometer bestätigte keinen Stressanstieg (MDS stabil).

CANNABIS-PRODUKTION Far-Red Optimierung

Spektrum-basierte Blüteinduktion

Statt Vollspektrum-Beleuchtung für Blütephase (50+ mol/m²/Tag) aktiviert KI nur niederenergetische Far-Red-Dioden (700-800nm) zur Blüteinduktion. Computer Vision verfolgt Blütenfortschritt, bestätigt 40% Energiereduktion bei identischem Cannabinoid-Ertrag.

VERTICAL FARMING Prädiktive Bewässerung

MDS-gesteuerte Just-in-Time Bewässerung

Paradigmenwechsel von reaktiver Bodenfeuchte-Bewässerung zu pflanzenzentrierter Steuerung. KI löst Bewässerung aus wenn dynamischer MDS-Schwellenwert überschritten wird, verhindert Wachstumsstress und sichert effiziente Umwandlung teurer Lichtenergie in Biomasse (DG).

RESSOURCEN

Energie-Dashboards für Gewächshausbetrieb

📊

Live Strompreise

Echtzeit-Strompreisüberwachung. Identifizieren Sie optimale Fenster für Zusatzbeleuchtung in Niedrigpreisphasen.

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