Als Redakteurin und Praktikerin in der Landtechnik habe ich in den letzten Jahren öfter alte Krone‑Mähwagen auf dem Hof gesehen, die technisch noch einwandfrei sind, denen aber moderne Telematik für betriebsspezifische Auswertungen fehlt. In diesem Beitrag beschreibe ich Schritt für Schritt, wie ich einen älteren Krone‑Mähwagen mit einem Aftermarket‑Telematikmodul nachgerüstet, die Daten lokal gespeichert und eine praxisfähige Auswertungsroutine aufgebaut habe. Ziel war: keine Cloud‑Abhängigkeit, einfache Wartbarkeit vor Ort und nutzbare Falldaten für Fahrweise, Arbeitszeit und Materialfluss.
Warum local speichern und nicht nur Cloud
Cloudlösungen sind bequem, aber auf dem Hof stoßen sie oft an Grenzen: schlechter Mobilfunkempfang, laufende Kosten, Datenschutzbedenken und fehlende Kontrolle über Rohdaten. Lokal speichern heißt für mich: die Rohdaten bleiben im Betrieb, ich kann Auswertungen selbst anpassen und Datensicherung nach meinen Regeln durchführen.
Welche Hardware ich gewählt habe
Für dieses Projekt habe ich bewusst auf bewährte, kostengünstige Komponenten gesetzt, die sich in der Werkstatt einfach austauschen lassen:
- Telematik‑Modul: Teltonika FMB920 (GPS, GPRS/3G, Seriell/CAN optional) — robust, weit verbreitet.
- CAN‑Adapter: CANtact oder Lawicel CAN232 (je nach Schnittstelle) für Debug und initiale Tests.
- Mikrocomputer: Raspberry Pi 4 mit 32 GB SD + externe 128 GB SSD (USB3) für lokale Speicherung und Auswertung.
- GPS‑Antenne: aktive Multiband‑Antenne mit SMA‑Stecker.
- Stromversorgung: DC‑DC Wandler 12/24V auf 5V‑3A für Pi, Sicherungen, Trennschalter.
- Optional: Quectel EC25 für permanente Mobilfunkverbindung (falls Synchronisation gewünscht).
| Bauteil | Funktion | Beispiel/Kommentar |
|---|---|---|
| FMB920 | Telematik, GPS, CAN | Konfigurierbar, SMS/FTP/HTTP |
| Raspberry Pi 4 | Lokaler Server | InfluxDB, Node‑RED, Python |
| SSD 128GB | Langzeitspeicherung | USB3, robust |
| CAN‑Adapter | Protokollanalyse | Für CAN‑Sniffing und Debug |
Elektrische Anbindung und Sicherheit
Bei einer Nachrüstung ist die elektrische Sicherheit oberstes Gebot. Ich habe folgende Schritte befolgt:
- Sicherung direkt an der Batterie / Hauptstromversorgung; Zweitkreis für Telematik.
- Trennschalter für Wartung. Modul komplett spannungsfrei schalten können.
- Strombelastung berechnen: Pi + Modem + Antennen = ca. 1–3 A im Betrieb.
- Ableitungen gegen Überspannung (Transzorb) und Entstörkondensatoren bei längeren Leitungen.
Integration in den CAN‑Bus des Mähwagens
Ältere Krone‑Mähwagen haben unterschiedliche Bus‑Strukturen. Bei meinem Fahrzeug gab es einen einfachen CAN für Steuergeräte; Traktor‑Kommunikation lief über ISOBUS am Schlepper. Vorgehen:
- Zuerst mit CAN‑Sniffer (CANtact) bei ausgeschalteter und laufender Maschine Signale aufnehmen.
- Signale mit bekannten Aktionen koppeln (Heben/Senken, Zapfwelle, Geschwindigkeit) — mapping erstellen.
- Telematik so konfigurieren, dass alle interessanten IDs geloggt werden (Rohmessages) und sekundär auf dem Pi dekodiert werden.
Datenformat und lokale Speicherung
Ich habe mich für ein zweistufiges Konzept entschieden:
- Telematik speichert Roh‑Telemetrie (GPS, Timestamp, CAN‑Payload) als CSV/JSON lokal temporär.
- Raspberry Pi importiert diese Dateien, normalisiert sie und speichert die strukturierten Daten in einer InfluxDB (Time‑Series) für schnelle Abfragen und Grafana‑Visualisierung. Parallel sichere ich CSV‑Backups auf der SSD.
Vorteil: InfluxDB eignet sich gut für sensorische Zeitreihen (Geschwindigkeit, Position, Drehzahl), während CSV‑Backups die Archivierung sicherstellen.
Software‑Stack und Auswertungsroutine
So habe ich die Software aufgebaut:
- Raspbian OS minimal, SSH + Firewall.
- Node‑RED als Orchestrator: empfängt Telemetrie via MQTT oder SFTP, parst Daten und schreibt in InfluxDB.
- InfluxDB für Time‑Series; Grafana für Dashboards vor Ort (über Tablet oder Laptop im WLAN des Hofs).
- Python‑Skripte für spezifische Auswertungen (Arbeitszeit, Wegstrecke, Leerlaufanalyse, Materialfluss).
Praxisroutine (Pipeline): Telematik → temporäre Dateien auf SD → Node‑RED importiert → Dekodierung & Validierung → InfluxDB → Grafana Dashboards + CSV‑Archiv.
Beispiele für nützliche Auswertungen
- Arbeitszeit pro Feld: GPS‑Geofencing mit Feldpolygone, Aggregation pro Tag.
- Schnittmengenanalyse: Karte mit Überlappungen (Doppelbearbeitung) zur Optimierung der Fahrroute.
- Leerlauf und Verbrauchsschätzung: Leerlaufzeiten aus CAN‑Drehzahl + Zapfwelle ableiten.
- Vibrations- oder Belastungsalarme: Wenn Beschleunigungsdaten vorhanden sind, Stoßereignisse loggen.
Visualisierung und Bedienbarkeit
Grafana habe ich lokal installiert, damit Fahrer oder Werkstattmitarbeiter per Tablet vor Ort die wichtigsten Kennzahlen sehen können: Arbeitszeit, aktuelle Position, Historie der letzten 48 h und Warnmeldungen. Für weniger technikaffine Nutzer habe ich einfache Vorlagen mit großen Zahlen-Widgets erstellt.
Synchronisation und Backup
Da die Verbindung nicht immer stabil ist, nutze ich ein asynchrones Sync‑Verfahren:
- Primär lokale Speicherung. Bei erreichbarer Mobilfunkverbindung werden zusammengefasste Reports (täglich) per SFTP oder HTTPS an einen Backup‑Server gesendet.
- Rücksicherung: versionierte CSV‑Backups auf externe SSD und optional auf NAS im Hofnetz.
Sicherheit, Datenschutz und rechtliche Hinweise
Da Standortdaten und Betriebsdaten sensibel sind, habe ich darauf geachtet:
- Verschlüsselung bei Übertragung (SFTP/HTTPS) und Passwortschutz für Grafana/Node‑RED.
- Lokale Zugriffsrechte: nur Werkstatt und Betriebsleitung haben volle Rechte.
- Datenschutz: Einwilligung der Fahrer dokumentieren, Speicherfristen definieren.
Praxis‑Tipps aus der Werkstatt
- Testen vor finaler Montage: alle Kabel provisorisch verbinden und mehrere Arbeitstage mitloggen.
- Robuste Gehäuse: das Telematikmodul in ein wasserdichtes Gehäuse (IP67) und vibrationsentkoppelt montieren.
- Beschriftung der Kabel, Schaltplan im Fahrzeug deponieren.
- Regelmäßige Checks: Cron‑Job für Dateisystem‑Integrität und SSD‑S.M.A.R.T.‑Prüfung.
Was ich gelernt habe
Die Nachrüstung eines alten Krone‑Mähwagens ist kein Hexenwerk, aber sie verlangt Sorgfalt bei Elektrik, Protokoll‑Analyse und Datenpflege. Lokale Speicherung gibt maximale Kontrolle und gute Datengrundlage für Entscheidungen auf dem Hof. Mit überschaubaren Mitteln (Telematikmodul, Pi, InfluxDB/Grafana) lässt sich ein mächtiges System aufbauen, das den Alltag in Werkstatt und auf dem Feld deutlich erleichtert.
