Überwachung der Wasserqualität: Sensor für Sensor eine Nation ernähren

Singapurs mutige „30 by 30“-Initiative hat das Ziel, bis 2030 30 Prozent des landesweiten Nahrungsbedarfs lokal zu produzieren. Einer der Vorreiter dieser Transformation ist The Fish Farmer, ein nachhaltiges Aquakulturunternehmen mit Küstenfarmen in Lim Chu Kang und Changi. Doch die Ausweitung der Produktion in tropischen Gewässern birgt Risiken – insbesondere, wenn Umweltbedingungen und menschliche Arbeitskapazitäten die Erträge gefährden.

Um diese Herausforderungen zu meistern, arbeitete The Fish Farmer mit IOT-ezy zusammen, um LoRa-fähige Wasserqualitätssensoren sowie ein zentrales Alarm- und Überwachungssystem einzuführen. Diese Initiative machte das Unternehmen zu einem frühen Anwender von IoT und KI in der lokalen Aquakultur und führte zu messbaren Verbesserungen bei Effizienz, Nachhaltigkeit und Umweltanpassungsfähigkeit.

Herausforderung #1: Sauerstoffgehalt in offenen Gewässern

Fischfarmen mit offenen Seegehegen stehen vor einem ernsthaften und kontinuierlichen Problem: schwankenden Sauerstoffgehalten (dissolving oxygen/DO) im Wasser. In bestimmten Jahreszeiten kann ein niedriger DO-Gehalt innerhalb weniger Stunden zum massenhaften Fischsterben führen. Traditionell überprüften Mitarbeitende die Sauerstoffwerte mit Handmessgeräten – ein reaktiver und arbeitsintensiver Prozess. Da DO-Werte mit bloßem Auge nicht erkennbar sind, sind kontinuierliche Wasserqualitätssensoren besonders wertvoll: Sie liefern Tag und Nacht Echtzeitdaten, um schneller und fundierter entscheiden zu können.

Echtzeit-Überwachung dank IoT

Die Farm installierte robuste, LoRa-basierte IoT-Wasserqualitätssensoren, die kontinuierlich DO- und Temperaturwerte in jedem Gehege überwachen. Diese Sensoren übertragen die Daten drahtlos über ein zentrales Gateway an eine Cloud-Plattform, die über mobile und Desktop-Dashboards zugänglich ist.
Wenn der DO-Gehalt unter sichere Schwellenwerte fällt, werden Alarme ausgelöst. So kann das Personal schnell reagieren, Belüftungssysteme einschalten oder Futterpläne anpassen. Das System protokolliert außerdem historische Daten, wodurch langfristige Muster und Umwelteinflüsse erkennbar werden.

Herausforderung #2: Manuelles Zählen der Fische und Verluste in Kühlräumen

Ein weiteres Problem war das Zählen und Größenschätzen der Fische – entscheidend für Bestandskontrolle und Absatzprognosen. Früher stützte sich das Team auf physische Stichproben und Schätzungen – arbeitsintensiv, ungenau und zeitaufwendig.
Gleichzeitig waren die Kühlräume, in denen geerntete Fische gelagert wurden, anfällig für unbemerkte Temperaturschwankungen, was zu Verderb und Umsatzeinbußen führen konnte.

KI-gestützte Videoanalyse und Kühlraumüberwachung

Die Farm setzte KI-gestützte Videoanalysesysteme ein, die Fische anhand von Unterwasseraufnahmen erkennen und zählen können. Diese Systeme schätzen automatisch Länge und Gewicht der Fische, wodurch manuelle Arbeit reduziert und die Genauigkeit verbessert wird.
Zusätzlich wurden drahtlose Temperatur- und Feuchtigkeitssensoren in den Kühlräumen installiert. Diese lösen Alarme aus, wenn Temperaturgrenzen überschritten werden, sodass schnell gehandelt werden kann, bevor es zu Verlusten kommt.

Ergebnisse: Widerstandsfähigere und datenbasierte Prozesse

Seit der Umsetzung berichtet die Farm von:

• Deutlich weniger Fischverlusten dank frühzeitiger Erkennung niedriger DO-Werte
• Besseren Futterverwertungsquoten und weniger Überfütterung
• Zeiteinsparungen bei Bestandsführung und Berichterstattung
• Verhinderten Ausfällen der Kühlräume durch Echtzeit-Temperaturalarmierung

Die Kombination aus Sensordaten und KI-Tools ermöglicht dem Team, proaktiv statt reaktiv zu handeln – was sowohl die Nachhaltigkeit als auch die Rentabilität steigert.

Über die Farm hinaus: Ein Modell für urbane Aquakultur

Dieses Projekt hilft The Fish Farmer nicht nur dabei, verantwortungsvoll zu wachsen, sondern dient auch als nachahmbares Modell für andere urbane und küstennahe Betriebe in Südostasien. Angesichts des Klimawandels und zunehmender Arbeitskräfteknappheit könnten intelligente Aquakultursysteme entscheidend sein, um die Ernährungsziele der Region zu erreichen.