SubsidieMeestersAgTech planner voor (drone)loonwerkers
Het project ontwikkelt een intelligent planningssysteem voor agrarische loonwerkers, dat precisielandbouw integreert om kosten te besparen en efficiëntie te verhogen.
Projectdetails
Inleiding
In Nederland leven jaarlijks enige duizenden mensen enkele dagen tot maanden korter door kortdurende blootstelling aan hoge concentraties fijnstof. Het gaat vooral om ouderen en mensen met hart-, vaat- of longaandoeningen. Fijnstof wordt ook aangeduid als PM10 of PM2,5. PM staat voor particulate matter (Engels voor fijnstof).
Oorzaken van Fijnstofuitstoot
De industrie is verantwoordelijk voor 37% van de uitstoot, zoals bijvoorbeeld bij:
- het breken van puin
- de op- en overslag van bulkgoederen, zoals kolen
- verwaaiing vanaf bedrijventerreinen die omgaan met fijnstof
De landbouw is verantwoordelijk voor zo'n 23% van de fijnstofuitstoot. Lokaal kan de landbouw bijdragen aan hoge concentraties fijnstof, met name in Noord-Brabant en Limburg.
Impact op Burgers
In toenemende mate hebben burgers last van stofoverlast, niet alleen vanuit gezondheidsoogpunt, maar ook vanuit praktische aspecten zoals:
- vuile ramen en kozijnen
- vuile auto’s
- vervuild wasgoed
Uitdagingen voor Bedrijven
Bedrijven willen deze problematiek wel aanpakken om zo hun bestaansrecht te verzekeren, maar investeringen kunnen zeer hoog zijn, terwijl effectiviteit zich nog moeilijk laat vaststellen. Dat laatste komt doordat er op dit moment geen objectieve methode is om de verspreiding van fijnstof nauwkeurig en reproduceerbaar te voorspellen, dan wel stofoverlast van een specifiek bedrijf nauwkeurig te meten.
Probleemstelling
Het gebrek aan dergelijke methoden maakt het objectiveren van stofklachten en het evalueren van maatregelen bij bijvoorbeeld vergunningaanvragen onmogelijk.
Samenwerking
Dit project is een samenwerkingsproject tussen specialistisch ingenieursbureau Ingenia en een ervaren emissie-meetbureau.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 207.566 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2016 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Crop-Rpenvoerder
- Agrifly
- Breure B.V.
- Partner geen Rechtspersoon
- Van der Stelt
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
KeraModHet KeraMod-consortium ontwikkelt een disruptief alternatief voor 2DGC-technologie om complexe monsters efficiënter, goedkoper en duurzamer te analyseren, ten voordele van milieu en industrie. | MIT R&D Samenwerking | € 167.375 | 2023 | Details |
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile TechnologyHet project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten. | MIT R&D Samenwerking | € 151.428 | 2023 | Details |
Biobased AutoplatformDonkervoort ontwikkelt een duurzaam autoplatform van biobased materialen in samenwerking met Scabro Groep, met als doel de carbon footprint met 75% te verlagen en een gevalideerd prototype te creëren. | MIT R&D Samenwerking | € 118.472 | 2023 | Details |
Insourcing & automatisering productieproces souvenirtulpenKlompenfabriek Nijhuis en EMA-Projects ontwikkelen een geautomatiseerd productieproces voor souvenirtulpen in Nederland om kwaliteit, duurzaamheid en marktaandeel te verbeteren. | MIT R&D Samenwerking | € 340.900 | 2023 | Details |
KeraMod
Het KeraMod-consortium ontwikkelt een disruptief alternatief voor 2DGC-technologie om complexe monsters efficiënter, goedkoper en duurzamer te analyseren, ten voordele van milieu en industrie.
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile Technology
Het project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten.
Biobased Autoplatform
Donkervoort ontwikkelt een duurzaam autoplatform van biobased materialen in samenwerking met Scabro Groep, met als doel de carbon footprint met 75% te verlagen en een gevalideerd prototype te creëren.
Insourcing & automatisering productieproces souvenirtulpen
Klompenfabriek Nijhuis en EMA-Projects ontwikkelen een geautomatiseerd productieproces voor souvenirtulpen in Nederland om kwaliteit, duurzaamheid en marktaandeel te verbeteren.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Smart Farming met RTK- GPSHet project richt zich op het uitvoeren van een haalbaarheidsonderzoek naar geavanceerdere toepassingen van RTK-GPS systemen voor precisielandbouw, om efficiëntie en duurzaamheid te verbeteren. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2023 | Details |
Multi spectrale liveview camera t.b.v. precisielandbouwHet project richt zich op de ontwikkeling van een betaalbaar multispectraal camerasysteem voor precisielandbouw, waarmee gewasbehoeften nauwkeurig kunnen worden vastgesteld en bemesting geoptimaliseerd. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2022 | Details |
Real-time detectiesysteem voor het grootschalig toepassen van schoffeltechniek binnen de landbouwHet project onderzoekt de haalbaarheid van een geautomatiseerd roboticasysteem voor het schoffelen van gewassen om arbeidsintensieve processen in de landbouw te verbeteren. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2021 | Details |
Multi spectrale liveview camera t.b.v. precisielandbouwHet project ontwikkelt een betaalbaar multispectraal camerasysteem voor precisielandbouw, gericht op efficiënte bemesting en gewasdetectie. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2022 | Details |
Smart Farming met RTK- GPS
Het project richt zich op het uitvoeren van een haalbaarheidsonderzoek naar geavanceerdere toepassingen van RTK-GPS systemen voor precisielandbouw, om efficiëntie en duurzaamheid te verbeteren.
Multi spectrale liveview camera t.b.v. precisielandbouw
Het project richt zich op de ontwikkeling van een betaalbaar multispectraal camerasysteem voor precisielandbouw, waarmee gewasbehoeften nauwkeurig kunnen worden vastgesteld en bemesting geoptimaliseerd.
Real-time detectiesysteem voor het grootschalig toepassen van schoffeltechniek binnen de landbouw
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een geautomatiseerd roboticasysteem voor het schoffelen van gewassen om arbeidsintensieve processen in de landbouw te verbeteren.
Multi spectrale liveview camera t.b.v. precisielandbouw
Het project ontwikkelt een betaalbaar multispectraal camerasysteem voor precisielandbouw, gericht op efficiënte bemesting en gewasdetectie.