Das Softwaremodul Anbau bringt die Digitalisierung eurer Cannabisproduktion auf ein neues Level: Es verbindet modernste Technologien wie Digitale Workflows, IoT-Gateways, Big Data und Machine Learning direkt mit eurer Anbauanlage. Diese innovative Kombination ermöglicht einen echten Smart Grow, bei dem Prozesse optimiert, Ressourcen effizient genutzt und höchste Standards eingehalten werden. Nachfolgend zeigen wir euch, wie jede dieser Technologien im Smart Grow eingesetzt wird, um euren Betrieb zukunftssicher zu gestalten.

Anbau von Cannabis

Ein Smart Grow ermöglicht effizientere Prozesse, optimierte Ressourcennutzung und höchste Qualitätsstandards. Wir kombinieren moderne Softwaretechnologien, um den Anbau intelligent und nachhaltig zu gestalten. Sie passt sich flexibel an individuelle Anforderungen an und erleichtert sowohl die Anbauprozesse als auch die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben – für eine zukunftssichere und effiziente Produktion.

I. Digitale Workflows als Herzstück von Smart Grow

Digitale Workflows als Teil der Cannabis Social Club Software können einen entscheidenden Beitrag dazu leisten, alle Abläufe effizient und reibungslos zu gestalten: Wiederkehrende Prozesse wie das Defolieren der Pflanzen, das Befüllen der Nährstofftanks oder die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben während der Weitergabe von Cannabis, werden mit digitalen Workflows vollständig digitalisiert. Laut der “Digital Workflows 2023 Studie von Foundry bilden standardisierte und automatisierte Prozesse die Grundlage, um sowohl die Zufriedenheit der Beteiligten als auch die Einhaltung von Qualitätsstandards zu verbessern.1

Für euch bedeutet das:

  • Wiederkehrende Aufgaben werden in digitalen Workflows effizient organisiert und automatisch dokumentiert. Schritt-für-Schritt-Anleitungen passen sich flexibel an neue Anforderungen an.
  • Anpassungen an gesetzliche Änderungen oder technologische Ergänzungen in den Smart Grow erfolgen mühelos und halten den Cannabis Social Club stets auf dem neuesten Stand.
  • Unterstützung bei der Organisation und Verwaltung schafft klare Strukturen und erleichtert die Koordination von Mitgliedern sowie die Steuerung von Zugriffsrechten.
  • Höchste Standards im Anbau werden durch eine skalierbare Lösung gewährleistet, die sich von den Anforderungen eines Clubs bis hin zu denen der Produzenten von Cannabis als Medizin erweitern lässt.
Digitaler Workflow Symbol

II. Mit Smart Grow und IoT-Gateways Anlagen intelligent vernetzen

Innerhalb unseres Konzeptes des Cannabis 4.0 und für den Smart Grow spielt das IoT-Gateway eine entscheidende Rolle, um den digitalen Wandel im Cannabis Anbau und Verarbeitung zu verwirklichen. Sie fungieren als Schnittstelle zwischen traditionellen Anbauverfahren und moderner IoT-Technologie, wodurch die Digitalisierung und Automatisierung sämtlicher Prozesse ermöglicht wird. Vom Monitoring der Pflanzen bis zur Steuerung der Anbaubedingungen schaffen IoT-Gateways die Grundlage für die Echtzeit-Erfassung und Analyse von Daten.

Laut der Studie Internet of Things for Smart Factories in Industry 4.0 (Soori et al., 2023) werden IoT-Gateways eingesetzt, um vorausschauende Wartung zu realisieren, die Energieeffizienz zu optimieren und digitale Zwillinge zu integrieren.2 In der Cannabisproduktion werden diese Technologien genutzt, um Wachstumszyklen zu analysieren, den Energieverbrauch in Gewächshäusern oder Containern zu reduzieren und eine präzise Steuerung der Anbauparameter wie Beleuchtung, Temperatur und Feuchtigkeit sicherzustellen​.

Eine weitere Studie IoT and Industry 4.0 – Gateway towards improving Energy Efficiency (Purohit, 2017) unterstreicht die Bedeutung von IoT-Gateways für das Energiemanagement.3 In einer Cannabis Anbauanlage identifizieren diese Technologien ineffiziente Energieverwendungen und optimieren den Verbrauch gezielt. IoT-Sensoren überwachen in Kombination mit dem Gateway den Stromverbrauch von Beleuchtungs- und Belüftungssystemen in Echtzeit und passen diese automatisch an, um Ressourcen zu sparen und gleichzeitig optimale Wachstumsbedingungen zu erhalten​.

IoT-Gateway Symbol

III. Big Data in Smart Grow – Daten als Schlüssel zur Effizienz

Mit der Integration von Big Data bietet unsere Softwarelösung euch die Möglichkeit, den gesamten Anbauprozess datenbasiert zu optimieren und so den Schritt in die digitale Zukunft der Cannabisproduktion zu gehen. Big Data ermöglicht die Sammlung, Analyse und Nutzung riesiger Datenmengen, die durch IoT-Sensoren, Klimasystemen und digitale Workflows generiert werden. Diese Daten werden genutzt, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren und eure Anbauprozesse nachhaltig effizient zu gestalten.

Laut der Studie “Big Data for Industry 4.0: A Conceptual Framework” (Gökalp et al., 2016) wird Big Data eingesetzt, um heterogene Datenquellen zu integrieren, Echtzeit-Datenanalysen durchzuführen und smarte Produktionsprozesse zu ermöglichen.4 Auf den Cannabis Anbau übertragen bedeutet dies, dass Daten wie Temperatur, Feuchtigkeit, Lichtintensität, sortenspezifische Ernteerträge oder der CO²-Gehalt kontinuierlich im DMS gesammelt und analysiert werden können. Dadurch lassen sich nicht nur optimale Wachstumsbedingungen schaffen, sondern auch potenzielle Probleme frühzeitig erkennen und beheben.

Eine weitere Untersuchung, “Big Data and Advanced Analytics in Industry 4.0” (Greco et al., 2019), hebt hervor, wie maschinelles Lernen und Big Data Advanced Analytics zur Verbesserung der Ressourcennutzung beitragen.5 In eurer Cannabisproduktion können wir diese Technologien nutzen, um Wasser- und Energieverbrauch zu minimieren, indem genaue Verbrauchsmuster analysiert und angepasst werden. Gleichzeitig ermöglicht Big Data die kontinuierliche Optimierung von Wachstumszyklen durch datenbasierte Simulationen und Vorhersagen.

Big Data Symbol

IV. Smart Grow setzt auf Machine Learning

Machine Learning übernimmt in dem Smart Grow die Analyse einiger Datenströme. Mithilfe moderner Algorithmen und datengetriebener Technologien optimiert Machine Learning (ML) den Anbauprozess, indem es Datenanalysen automatisiert, präzise Vorhersagen liefert, Prozesse kontinuierlich anpasst und dem Nutzer in der Cannabis App datengestütze Empfehlungen mobil zur Verfügung stellt.

Forschungsergebnisse der Arbeit “Machine Learning and Internet of Things in Industry 4.0: A Review” (Rahman et al., 2023) belegen, dass Machine Learning Softwarealgorithmen in Kombination mit IoT-Sensoren die Überwachung und Steuerung von Umgebungsfaktoren wie Lichtintensität, Temperatur und Bodenfeuchtigkeit ermgöglichen. Diese Daten werden in Echtzeit analysiert, um automatisierte Anpassungen vorzunehmen und optimale Wachstumsbedingungen sicherzustellen.6 So kann auch in der Cannabisproduktion die Qualität gesteigert und der Ressourcenverbrauch erheblich reduziert werden.

Eine andere Studie “Machine Learning for Industry 4.0: A Systematic Review Using Deep Learning-Based Topic Modelling” (Mazzei & Ramjattan, 2022) unterstreicht zudem die Fähigkeit von Machine Learning, Handlungsempfehlungen basierend auf den analysierten Daten zu generieren.7 Durch Algorithmen wie Reinforcement Learning können Modelle trainiert werden, die nicht nur Vorhersagen treffen, sondern auch Empfehlungen zur Anpassung von Parametern wie Bewässerung oder Nährstoffzusammensetzung geben. In der Cannabisproduktion ist Machine Learning folglich in der lage nicht nur Probleme zu erkennen, sondern auch konkrete Lösungsstrategien vorzuschalgen, um Ernteerträge zu maximieren und potenzielle Risiken zu minimieren​.

Machine Learning Symbol

V. Schlusswort – Warum Smart Grow die Zukunft des Anbaus ist

Mit dem Softwaremodul Anbau wird eure Anbauanlage von vorne bis hinten digitalisiert, um eine bestmögliche Ernte zu erzielen. Digitale Workflows strukturieren Abläufe im Cannabis Social Club, während das IoT-Gateway die Datenerfassung und Steuerung in Echtzeit ermöglicht. Big Data liefert fundierte Analysen, die euch helfen, Prozesse zu optimieren und Ressourcen optimal einzusetzen. Machine Learning rundet das Modul ab, indem es präzise Vorhersagen trifft und Handlungsempfehlungen für eine optimale Produktion gibt. Gemeinsam schaffen diese Technologien ein leistungsstarkes System, das euch die tägliche Arbeit erleichtert und die Qualität eures Anbaus langfristig sichert.


VI. Literaturverzeichnis

  1. Foundry (2022). Digital Workflows 2023: Insights into IT Service Management and Enterprise Service Management (S. 8-10). CIO, CSO und COMPUTERWOCHE.
  2. Soori, M., Arezoo, B., & Dastres, R. (2023). Internet of Things for Smart Factories in Industry 4.0: A Review. Internet of Things and Cyber-Physical Systems, 3, 192-204. DOI: 10.1016/j.iotcps.2023.04.006.
  3. Purohit, J. (2017). IoT and Industry 4.0 – Gateway towards improving Energy Efficiency. International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, 7(9), 58-64. DOI: 10.23956/ijarcsse.v7i9.412.
  4. Gökalp, M. O., Kayabay, K., Akyol, M. A., Eren, P. E., & Koçyiğit, A. (2016). Big Data for Industry 4.0: A Conceptual Framework. IEEE International Conference on Computational Science and Computational Intelligence, S. 429–433. DOI: 10.1109/CSCI.2016.0088.
  5. Greco, L., Maresca, P., & Caja, J. (2019). Big Data and Advanced Analytics in Industry 4.0: A Comparative Analysis Across the European Union. Procedia Manufacturing, 41, S. 383–390. DOI: 10.1016/j.promfg.2019.09.023.
  6. Rahman, M. S., Ghosh, T., Aurna, N. F., Kaiser, M. S., & Hosen, A. S. M. (2023). Machine Learning and Internet of Things in Industry 4.0: A Review. Measurement: Sensors, 28, S. 8–10. DOI: 10.1016/j.measen.2023.100822.
  7. Mazzei, D., & Ramjattan, R. (2022). Machine Learning for Industry 4.0: A Systematic Review Using Deep Learning-Based Topic Modelling. Sensors, 22(8641), S. 3–5. DOI: 10.3390/s22228641.