UNIVERZA V MARIBORU
EKONOMSKO-POSLOVNA FAKULTETA
Vloga pametnih tehnologij v kmetijskih praksah
Izberite ustrezni tip dela.
Študent: Žiga Miha Erjavec, Domen Rajh
Študijski program: Ekonomske in poslovne vede
Študijska usmeritev: Ekonomija, Finance in bančnistvo
Mentorica: prof. dr. Barbara Bradač Hojnik
Somentorica: Ivona Huđek
Maribor, maj 2025
KAZALO
KAZALO ............................................................................................................................. i
1
UVOD ........................................................................................................................ 1
1.1 Opredelitev in opis problema .......................................................................................... 1
1.2 Cilji in namen ................................................................................................................. 1
1.3 Predpostavke in omejitve ................................................................................................ 2
1.4 Metodologija ................................................................................................................... 2
1.5 Struktura seminarske naloge .......................................................................................... 2
1.6 Literatura in viri ............................................................................................................. 2
2
Ogljični odtis kmetijstva ............................................................................................ 3
2.1 Vpliv globalnega segrevanja na kmetijstvo ..................................................................... 3
2.2 Kmetijstvo kot vir emisij toplogrednih plinov ................................................................. 3
2.3 Glavni toplogredni plini v kmetijstvu .............................................................................. 3
2.4 Vloga sprememb rabe zemljišč pri emisijah .................................................................... 3
3
Opredelitev pametnih kmetijskih praks ...................................................................... 5
3.1 Razvoj kmetijskega napredka ......................................................................................... 5
3.1.1 Kmetijstvo 1.0 – Začetki tradicionalnega kmetijstva ........................................................................... 5
3.1.2 Kmetijstvo 2.0 – Industrijska revolucija in mehanizacija kmetijstva ................................................... 5
3.1.3 Kmetijstvo 3.0 – Digitalizacija in uporaba novih tehnologij ................................................................. 5
3.1.4 Kmetijstvo 4.0 – Pametno kmetijstvo in prihodnost ............................................................................ 6
4
Pregled tehnologij v kmetijstvu ................................................................................. 7
4.1 Internet stvari (IoT) v kmetijstvu .................................................................................... 7
4.1.1 Uporaba IoT v pametnem kmetijstvu ................................................................................................... 7
4.1.2 Prihodnost IoT v pametnem kmetijstvu ............................................................................................... 8
4.2 Veliki podatki (Big Data) ................................................................................................ 8
4.2.1 Uporaba velikih podatkov v pametnem kmetijstvu ............................................................................ 10
4.2.2 Tehnološke rešitve in prihodnost....................................................................................................... 10
4.3 Blockchain v pametnem kmetijstvu ................................................................................ 10
4.3.1 Uporaba blockchaina v pametnem kmetijstvu ................................................................................... 11
4.3.2 Tehnološke rešitve in prihodnost....................................................................................................... 11
4.4 Robotika in avtonomni sistemi v pametnem kmetijstvu ................................................ 11
4.4.1 Uporaba robotike v pametnem kmetijstvu ......................................................................................... 11
4.4.2 Prihodnost robotike v kmetijstvu ....................................................................................................... 12
5
Prednosti in izzivi implementacije ............................................................................ 13
5.1 Prednosti pri uvajanju pametnih tehnologija ................................................................ 13
i
5.2 Izzivi pri uvajanju pametnih tehnologij ........................................................................ 13
6
Primeri Uspešne uporabe......................................................................................... 15
7
Povzetek/ZAKLJUČEK ............................................................................................... 17
8
Literitura in viri........................................................................................................ 18
Tabela slik:
Slika 1: Arhitektura interneta kmetijskih stvari ....................................................................................................... 7
Slika 2: Arhitektura ekosistema velikih podatkov za pametno kmetijstvo .............................................................. 9
Slika 3: Aplikacija Operations Center .................................................................................................................... 15
ii
1 UVOD
V seminarski nalogi bova raziskala vlogo digitalizacije in naprednih tehnologij v sodobnem
kmetijstvu ter njihov pomen pri razvoju pametnih kmetijskih praks. Osredotočila se bova na to,
kako tehnologije, kot so umetna inteligenca, robotika in podatkovna analitika, prispevajo k
optimizaciji kmetijskih procesov, izboljšanju produktivnosti in trajnosti kmetijske pridelave.
Analizirala bova ključne vidike digitalne preobrazbe kmetijstva, vključno s prednostmi in
izzivi, ki jih prinaša njihova implementacija. Prav tako bova predstavila konkretne primere
uspešne uporabe teh tehnologij.
1.1 Opredelitev in opis problema
Digitalizacija in uporaba digitalnih tehnologij sta vse bolj značilni za sodobni kmetijski sektor,
pri čemer napredek na področju robotike, umetne inteligence (UI) in podatkovne analitike
pomembno vpliva na razvoj trajnostne pridelave hrane in zaščito okolja. Pametne kmetijske
prakse so ključnega pomena za izboljšanje produktivnosti in trajnosti kmetijstva, hkrati pa je
njihova implementacija povezana s številnimi izzivi. Slovenija je leta 2019 kot ena izmed 25
držav EU podpisala Deklaracijo o pametni in trajnostni digitalni prihodnosti za evropsko
kmetijstvo in podeželje, s čimer se je zavezala k spodbujanju digitalizacije v kmetijstvu.
Kmetijski sektor se sooča z izzivom usklajevanja vse večjega povpraševanja po hrani in potrebe
po trajnostni pridelavi, ki zmanjšuje vpliv na okolje ter ohranja biotsko raznovrstnost.
Upravljanje kmetijskih ekosistemov postaja vse bolj kompleksno in zahteva intenzivno uporabo
znanja ter naprednih tehnologij. Ključno vlogo pri tem ima umetna inteligenca, zlasti v
povezavi s podatki iz daljinskega zaznavanja, ki omogočajo učinkovitejše načrtovanje in
izvajanje trajnostnih kmetijskih praks. V tej nalogi bova raziskala prednosti in izzive
digitalizacije v kmetijstvu ter analizirala vpliv pametnih tehnologij na optimizacijo kmetijskih
procesov. (GZS, 2021, str. 37-38)
1.2 Cilji in namen
Glavni cilji naloge so:



Analizirati vpliv tehnologij na trajnostne kmetijske prakse,
Raziskati prednosti in izzive implementacije digitalnih tehnologij v kmetijstvu,
Predstaviti konkretne primere uspešnih implementacij tehnologij v kmetijstvu.
Namen seminarske naloge je raziskati vlogo digitalizacije in pametnih tehnologij v kmetijstvu
ter njihov vpliv na trajnostno pridelavo hrane, optimizacijo kmetijskih procesov in varovanje
okolja. Z raziskavo želiva prispevati k boljšemu razumevanju prednosti in izzivov
implementacije pametnih kmetijskih praks ter oceniti, kako lahko tehnologije, kot so umetna
inteligenca, robotika in podatkovna analitika, prispevajo k učinkovitejšemu in trajnostnemu
upravljanju kmetijskih virov.
1
1.3 Predpostavke in omejitve
Predpostavljava, da uporaba pametnih tehnologij v kmetijstvu povečuje produktivnost in
zmanjšuje vpliv na okolje oziroma da digitalizacija in avtomatizacija kmetijskih procesov
vodita do boljše optimizacije virov, kot so voda, gnojila in energija.
Predpostavljava tudi, da visoki začetni stroški predstavljajo eno glavnih ovir pri uvajanju
pametnih kmetijskih praks oziroma da imajo manjši kmetje več težav pri dostopu do sodobnih
kmetijskih tehnologij kot večji kmetijski sistemi.
Dispozicija bo temeljila na obstoječih študijah in podatkih, pri čemer bova omejila analizo na
tehnologije, ki se trenutno uporabljajo v evropskem prostoru.
1.4 Metodologija
Uporabila bova deskriptivno in analitično metodo raziskovanja, pri čemer bova pregledala
znanstveno literaturo, poročila in primere dobrih praks.
1.5 Struktura seminarske naloge
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Uvod
Ogljični odtis kmetijstva
Opredelitev pametnih kmetijskih praks
Pregled tehnologij v kmetijstvu (senzorji, IoT, AI, droni, avtomatizacija)
Prednosti in izzivi implementacije
Primeri uspešne uporabe
Povzetek
1.6 Literatura in viri
Pregledala bova znanstvene članke, poročila organizacij in druge relevantne vire, ki
obravnavajo vpliv tehnologij na kmetijstvo.
2
2 OGLJIČNI ODTIS KMETIJSTVA
2.1 Vpliv globalnega segrevanja na kmetijstvo
Globalno segrevanje je nesporno dejstvo, potrjeno z desetletji meteoroloških opazovanj.
Njegov glavni vzrok so emisije toplogrednih plinov (GHG), ki jih povzroča človek s svojimi
dejavnostmi. Te emisije zadržujejo toploto v ozračju, kar vodi do dviga povprečne globalne
temperature in posledično do podnebnih sprememb. V zadnjih 150 letih se je povprečna
svetovna temperatura dvignila za približno 1,1 °C, pri čemer je največji del tega segrevanja
nastal v zadnjih treh desetletjih. Zaradi tega se pojavljajo vse pogostejši ekstremni vremenski
pojavi, kot so smrtonosni vročinski valovi in hude suše, ki resno ogrožajo kmetijsko
proizvodnjo (Ahmed & Shakoor, 2025).
2.2 Kmetijstvo kot vir emisij toplogrednih plinov
Kmetijstvo je eden glavnih virov emisij toplogrednih plinov, saj neposredno prispeva približno
8,5 % vseh globalnih emisij. Te emisije izhajajo iz različnih kmetijskih dejavnosti, kot so
fermentacija pri prežvekovalcih, gojenje riža v poplavljenih poljih in uporaba dušikovih gnojil.
Poleg tega spremembe v rabi zemljišč, predvsem krčenje gozdov za širitev kmetijskih površin,
prispevajo dodatnih 14,5 % emisij. Združene emisije iz kmetijstva in sprememb v rabi zemljišč
so torej eden ključnih dejavnikov podnebnih sprememb (Ahmed & Shakoor, 2025).
Po podatkih USDA kmetijski sektor v ZDA trenutno prispeva več kot 10 % nacionalnih emisij
toplogrednih plinov, pri čemer bi lahko ta delež do leta 2050 dosegel kar 32 %, če se trenutni
trendi nadaljujejo.
2.3 Glavni toplogredni plini v kmetijstvu
Med toplogrednimi plini, ki izvirajo iz kmetijstva, prevladuje ogljikov dioksid (CO₂), ki
predstavlja 79,7 % vseh emisij. Glavni viri CO₂ so uporaba fosilnih goriv v kmetijskih strojih,
razgradnja organske snovi v tleh ter sežiganje ostankov pridelkov.
Drugi pomembni toplogredni plini so:


Metan (CH₄), ki predstavlja 11,1 % emisij in se sprošča predvsem iz anaerobnih pogojev
v poplavljenih riževih poljih ter fermentacije pri prežvekovalcih. Ima 28-krat večji
učinek segrevanja kot CO₂.
Didušikov oksid (N₂O), ki prispeva 6,1 % emisij, nastaja kot posledica uporabe
sintetičnih gnojil in živalskega gnoja. Ima kar 298-krat večji učinek segrevanja kot CO₂.
2.4 Vloga sprememb rabe zemljišč pri emisijah
Spremembe v rabi zemljišč, zlasti krčenje gozdov za širitev kmetijskih površin, dodatno
poslabšujejo problem emisij, saj zmanjšujejo sposobnost narave za zajemanje in shranjevanje
ogljika. Tla so namreč eden največjih ponorov ogljika na Zemlji, saj skladiščijo kar trikrat več
3
ogljika kot rastlinska biomasa in dvakrat več kot ozračje. Ohranjanje zdravja tal je zato
ključnega pomena za uravnoteženje kmetijske produktivnosti in trajnostnega razvoja (Ahmed
& Shakoor, 2025, str. 1, 2).
4
3 OPREDELITEV PAMETNIH KMETIJSKIH PRAKS
3.1 Razvoj kmetijskega napredka
Kmetijstvo je skozi zgodovino doživelo več pomembnih tehnoloških prelomnic, ki so
postopoma izboljšale pridelavo hrane, povečale učinkovitost in zmanjšale potrebo po fizičnem
delu. Ta razvoj lahko razdelimo na štiri glavne faze: Kmetijstvo 1.0, Kmetijstvo 2.0, Kmetijstvo
3.0 in Kmetijstvo 4.0.
3.1.1 Kmetijstvo 1.0 – Začetki tradicionalnega kmetijstva
Prva faza kmetijstva, znana kot Kmetijstvo 1.0, sega več tisoč let v preteklost, ko so ljudje
začeli prehajati iz nomadskega načina življenja na stalno naselitev ter gojenje rastlin in vzrejo
živali. Ta način kmetovanja je temeljil predvsem na ročnem delu, pri čemer so kmetje
uporabljali preprosta orodja, kot so motike, srpi, vile in plugi, ki so jih vlekli živali, na primer
voli ali konji. Zaradi pomanjkanja mehanizacije je bil proces gojenja hrane dolgotrajen,
zahteval je veliko delovne sile, pridelki pa so bili odvisni od vremenskih razmer in rodovitnosti
zemlje.
V tej fazi ni bilo sistematičnih načinov za izboljšanje pridelave, saj kmetje niso imeli dostopa
do sodobnih metod analize tal, umetnih gnojil ali tehnik za zaščito rastlin pred boleznimi in
škodljivci. Pridelki so bili večinoma namenjeni lokalni skupnosti, saj trgovina s hrano ni bila
razvita na večje razdalje (Sharma, Tripathi & Mittal, 2022).
3.1.2 Kmetijstvo 2.0 – Industrijska revolucija in mehanizacija kmetijstva
V drugi fazi, Kmetijstvo 2.0, ki se je razvila v času industrijske revolucije v 19. in 20. stoletju,
je prišlo do pomembnega tehnološkega napredka. Uvedba prvih strojev, kot so traktorji,
sejalnice, plugi in kombajni, je omogočila hitrejšo in učinkovitejšo obdelavo večjih površin
zemlje. Zaradi uporabe parnih strojev, kasneje pa bencinskih in dizelskih motorjev, so se
zmanjšale potrebe po fizičnem delu, produktivnost pa se je občutno povečala.
Poleg mehanizacije se je v tem obdobju močno izboljšala tudi kemijska industrija, kar je
pripomoglo k razvoju umetnih gnojil, pesticidov in herbicidov. Te snovi so omogočile večje
donose in zmanjšale izgube pridelkov zaradi škodljivcev in plevela. Kmetijstvo se je
začelo industrijsko organizirati, kar pomeni, da so se metode pridelave in distribucije hrane
postopoma usmerile v masovno proizvodnjo. Pojav železnic in cestnega transporta je omogočil
prevoz kmetijskih proizvodov na večje razdalje, kar je spodbudilo razvoj trgovine in omogočilo
dostop do hrane širši populaciji (Sharma, Tripathi & Mittal, 2022).
3.1.3 Kmetijstvo 3.0 – Digitalizacija in uporaba novih tehnologij
V 20. stoletju, zlasti po drugi svetovni vojni, je kmetijstvo vstopilo v tretjo fazo, znano
kot Kmetijstvo 3.0. To obdobje zaznamujejo elektrifikacija kmetijstva, avtomatizacija strojev
in razvoj informacijskih tehnologij.
5
Pomembno vlogo je odigral razvoj računalniške tehnologije in satelitske navigacije, ki sta
omogočila natančnejše sledenje in optimizacijo kmetijskih postopkov. Pojavile so se
prve precizne kmetijske metode, ki so omogočile boljše načrtovanje sejanja, gnojenja in
namakanja, kar je povečalo donose in zmanjšalo stroške. Hkrati so se pojavile nove metode v
agronomiji, kot so hidroponika (gojenje rastlin brez zemlje), gensko spremenjeni organizmi
(GSO) in izboljšane metode klimatskega nadzora v rastlinjakih. Ta faza je vpeljala
tudi senzorsko tehnologijo za spremljanje kakovosti tal, vlage, temperature in drugih
dejavnikov, pomembnih za rast rastlin.
Poleg tega so nove transportne in logistične rešitve izboljšale distribucijo hrane po vsem svetu,
kar je povečalo globalno povezanost kmetijskih trgov (Sharma, Tripathi & Mittal, 2022).
3.1.4 Kmetijstvo 4.0 – Pametno kmetijstvo in prihodnost
Danes smo vstopili v četrto fazo kmetijstva, imenovano Kmetijstvo 4.0, ki jo
zaznamuje povezanost digitalnih tehnologij, umetne inteligence in avtomatizacije. Ta prelomna
faza temelji na konceptih interneta stvari (IoT), umetne inteligence (AI), strojnega učenja,
blockchain tehnologije, avtonomnih sistemov in robotike.
V Kmetijstvo 4.0 so ključne naslednje tehnologije:






Big data in analitika – kmetijski podatki se zbirajo v realnem času prek senzorjev,
dronov in satelitov ter analizirajo s pomočjo umetne inteligence.
Internet stvari (IoT) – pametni senzorji omogočajo natančno spremljanje stanja
pridelkov, vlage v tleh in vremenskih razmer.
Blockchain – zagotavlja sledljivost hrane od pridelovalca do potrošnika ter povečuje
preglednost oskrbovalne verige.
Avtonomni traktorji in roboti – izvajajo setev, pobiranje pridelkov in odstranjevanje
plevela brez potrebe po človeškem delu.
Droni – omogočajo spremljanje stanja poljščin, diagnosticiranje bolezni rastlin in ciljno
uporabo pesticidov.
Umetna inteligenca in strojno učenje – pomagata pri napovedovanju pridelka,
optimizaciji uporabe vode, prepoznavanju bolezni rastlin ter avtomatizaciji procesov.
Pametno kmetijstvo temelji na trajnostnem razvoju, saj zmanjšuje uporabo kemikalij,
optimizira porabo vode in energije ter zmanjšuje negativni vpliv kmetijstva na okolje (Sharma,
Tripathi & Mittal, 2022).
6
4 PREGLED TEHNOLOGIJ V KMETIJSTVU
Integracija sodobnih tehnologij, kot sta internet stvari in veliki podatki, v podnebno pametno
kmetijstvo je ključnega pomena za povečanje učinkovitosti in trajnosti kmetijstva
4.1 Internet stvari (IoT) v kmetijstvu
V zadnjih letih je internet stvari (IoT) dosegel izjemen tehnološki napredek in se uveljavil kot
ključni komunikacijski sistem prihodnosti. Gre za tehnologijo, ki je omogočila preobrazbo
običajnih fizičnih objektov v pametne naprave, ki jih lahko upravljamo na daljavo, spremljamo
njihovo delovanje in prejemamo podatke o njihovem stanju v realnem času. Cilj IoT je povezati
različne objekte in sisteme pod enotno omrežje, kar omogoča optimizacijo procesov v različnih
sektorjih, vključno s kmetijstvom. IoT omogoča povezovanje naprav prek različnih tehnologij,
kot so Bluetooth, omrežja dolgega dosega (LTE), komunikacija bližnjega polja (NFC),
brezžična senzorska omrežja (WSN) in radiofrekvenčna identifikacija (RFID) (Sharma,
Tripathi & Mittal, 2022, str. 9).
4.1.1 Uporaba IoT v pametnem kmetijstvu
Slika 1: Arhitektura interneta kmetijskih stvari
Vir podatkov: (Ahmed & Shakoor, 2025).
7
Slika 1 prikazuje celovito arhitekturo interneta kmetijskih stvari, ki vključuje omrežje
medsebojno povezanih senzorjev in naprav, ki omogočajo zbiranje podatkov v realnem času iz
različnih kmetijskih virov. Na percepcijski ravni imajo senzorji ključno vlogo pri spremljanju
okoljskih parametrov, kot so vlaga v tleh, temperatura, vlažnost in atmosferski pogoji. Ta raven
vključuje tudi senzorje za zaznavanje emisij toplogrednih plinov, kot so infrardeči plinski
analizatorji za ogljikov dioksid in metan, senzorji indeksa normalizirane razlike vegetacije za
oceno zdravja pridelkov ter vremenske postaje za zbiranje mikroklimatskih podatkov. Hkrati
postaja kmetijska mehanizacija vse bolj avtomatizirana – traktorji, opremljeni s sistemom GPS,
omogočajo izjemno natančno sajenje in gnojenje, medtem ko droni z zračnimi posnetki in
analizo podatkov pripomorejo k boljši oceni stanja pridelkov ter optimizaciji kmetijskih
procesov. Na ravni omrežja je komunikacija med temi komponentami ključnega pomena, saj
se podatki s senzorjev prenašajo v oblak za nadaljnjo analizo, kar pa zahteva stabilno
infrastrukturo. Na ravni aplikacij ponuja rešitve, kot so precizno kmetijstvo, natančno
napovedovanje, spremljanje pridelkov in optimizacija dobavne verige. (Ahmed & Shakoor,
2025, str. 4-5)
“Vendar je treba kritično oceniti izraz »pametno«, ko govorimo o tehnologijah, kot so pametni
namakalni sistemi. Čeprav so zasnovani za natančno sprožanje namakanja na podlagi vhodnih
podatkov senzorjev, je resnična »pametnost« teh sistemov odvisna od natančnosti osnovnih
modelov in praga vrednosti, ki morajo biti premišljeno določeni z robustnimi raziskavami in
prilagoditvijo lokalnim razmeram. Integracija naprednih senzorskih zmogljivosti v internetu
stvari v kmetijstvu zagotavlja bolj robusten in kontekstno zaveden kmetijski sistem, ki se lahko
dinamično odziva na podatke v realnem času” (Ahmed & Shakoor, 2025, str. 5)
4.1.2 Prihodnost IoT v pametnem kmetijstvu
V prihodnosti lahko pričakujemo nadaljnji razvoj IoT, ki bo vključeval naprednejše algoritme
umetne inteligence, večjo avtomatizacijo procesov ter integracijo z drugimi tehnologijami, kot
sta 5G in blockchain. Napredek na tem področju bo omogočil še večjo optimizacijo kmetijskih
dejavnosti, povečal trajnost in zmanjšal vplive podnebnih sprememb na pridelavo hrane
(Sharma, Tripathi & Mittal, 2022, str. 10).
4.2 Veliki podatki (Big Data)
Veliki podatki (Big Data) so postali ključno orodje v sodobnem digitalnem svetu in bodo v
prihodnosti še naprej igrali pomembno vlogo. Gre za obsežne, raznolike in kompleksne
podatkovne zbirke, ki jih je težko obdelati v realnem času. Z razvojem tehnologije se dnevno
ustvarja ogromna količina podatkov, zato so za njihovo analizo potrebne napredne analitične
metode. (Ahmed & Shakoor, 2025, str. 6)
8
Slika 2: Arhitektura ekosistema velikih podatkov za pametno kmetijstvo
Vir podatkov: (Ahmed & Shakoor, 2025).
Slika 2 prikazuje pregled arhitekture ekosistema velikih podatkov za pametno kmetijstvo, ki
obsega več slojev. Na dnu je Infrastrukturni sloj, ki vključuje oblačne platforme, kot so AWS,
Google Cloud in Microsoft Azure, ter omrežno infrastrukturo za prenos in shranjevanje
podatkov. Sledi Sloj podatkovnih vrst in virov, ki obsega strukturirane, polstrukturirane in
nestrukturirane podatke, shranjene v bazah, kot sta MySQL in Hadoop. Sloj za dostop do
podatkov in predobdelavo omogoča dostop in obdelavo podatkov s pomočjo SQL, NoSQL baz
in API-jev. Sloj analitičnih motorjev uporablja orodja za statistične analize in strojno učenje,
kot sta R in TensorFlow, za pridobivanje vpogledov. Zadnji sloj je Vizualizacija in modeli, kjer
orodja, kot sta Tableau in Power BI, pretvorijo kompleksne analize podatkov v razumljive
vizualne oblike, prediktivni modeli pa so razviti za zagotavljanje uporabnih priporočil. Ta
zgornji sloj je ključnega pomena za sprejemanje odločitev in izvajanje optimiziranih kmetijskih
praks, ki zaključijo pot podatkov od zbiranja do uporabnih vpogledov. (Ahmed & Shakoor,
2025, str. 6)
9
4.2.1 Uporaba velikih podatkov v pametnem kmetijstvu
V zadnjih letih se je količina podatkov v kmetijski proizvodnji močno povečala. IoT naprave
ustvarjajo velike količine informacij, ki se uporabljajo za analizo vzorcev pridelave hrane,
predelave, logistike in distribucije. Z napredno analitiko je mogoče izboljšati odločitvene
procese, kar pomaga pri upravljanju tveganj, kot so pravočasna setev, vremenski vplivi,
finančna tveganja in tržni trendi.
Pametno kmetijstvo se vse bolj zanaša na napovedne analize, ki temeljijo na velikih podatkih,
kar omogoča optimalno uporabo virov, zmanjšanje izgub in povečanje pridelka. Poleg
tega analitika oskrbovalne verige s pomočjo velikih podatkov pomaga reševati izzive, kot so
presežna proizvodnja, pomanjkanje prodajnih kanalov, varnost hrane in zmanjšanje odpadkov.
Viri velikih podatkov v kmetijstvu vključujejo senzorske podatke (vremenske postaje,
biometrični senzorji), zgodovinske podatke (vladni in nevladni poročilni sistemi), satelitske in
zračne posnetke ter računalniške modele za analizo škodljivcev, bolezni in naravnih nesreč
(Sharma, Tripathi & Mittal, 2022, str. 16).
4.2.2 Tehnološke rešitve in prihodnost
V pametnem kmetijstvu se veliki podatki uporabljajo v povezavi s številnimi drugimi
tehnologijami, kot so daljinsko zaznavanje, biotehnologija, IoT in računalništvo v oblaku. Ti
sistemi omogočajo celovito spremljanje poljščin, optimizacijo namakanja, uporabo umetne
inteligence za prepoznavo škodljivcev in avtomatizacijo procesov, kot sta robotsko
odstranjevanje plevela in napredna hidroponska pridelava.
Poleg tega se v kmetijstvu razvijajo tudi sistemi krožnega gospodarstva, ki temeljijo na
recikliranju hranil in vode ter zmanjšani uporabi pesticidov. Digitalne platforme omogočajo
povezovanje kmetov, izmenjavo znanja in boljše upravljanje proizvodnje (Sharma, Tripathi &
Mittal, 2022, str. 16, 17).
4.3 Blockchain v pametnem kmetijstvu
Blockchain tehnologija, ki je bila prvotno razvita za kriptovalute, se danes uporablja na
številnih področjih, vključno s financami, medicini, logistiko in kmetijstvom. Gre za
decentraliziran in varen sistem zapisovanja transakcij, ki omogoča transparentnost, sledljivost.
Vsaka transakcija se zapiše v t.i. blok, ki je povezan s prejšnjim blokom, kar zagotavlja
nespremenljivost podatkov.
Pri tradicionalnih metodah finančnih in logističnih transakcij so potrebni posredniki, kot so
banke ali druge institucije. Blockchain pa omogoča neposredno izmenjavo vrednosti in
podatkov med uporabniki brez potrebe po tretjih osebah. Ključni mehanizmi, kot sta Proof of
Work (PoW) in Proof of Stake (PoS), zagotavljajo varnost in potrjevanje transakcij brez
centralnega nadzora.
10
4.3.1 Uporaba blockchaina v pametnem kmetijstvu
V kmetijstvu blockchain ponuja nove priložnosti za izboljšanje sledljivosti proizvodnje hrane,
varnosti oskrbovalne verige in optimizacije poslovanja. Glavne prednosti vključujejo:




Sledljivost hrane in varnost oskrbovalne verige – Blockchain omogoča takojšen dostop
do podatkov o izvoru hrane, kar povečuje zaupanje potrošnikov in preprečuje goljufije.
Pametne pogodbe – Omogočajo avtomatizacijo poslovnih procesov, kot so izplačila
kmetom, sklepanja pogodb in distribucija subvencij, brez posrednikov.
Zavarovanje pridelka – Pametne pogodbe lahko avtomatizirajo izplačila zavarovalnin v
primeru naravnih nesreč, saj sistem neodvisno preveri pogoje (npr. sušo ali poplave)
preko IoT senzorjev in satelitskih podatkov.
Zmanjšanje izgub in optimizacija logistike – Blockchain omogoča učinkovito
upravljanje zalog in prevoza kmetijskih izdelkov, kar zmanjšuje odpadke in izboljšuje
pravočasno dostavo.
4.3.2 Tehnološke rešitve in prihodnost
Blockchain v povezavi z IoT, RFID in NFC tehnologijami omogoča natančno sledljivost živil
od kmetije do mize. Razvijajo se številni decentralizirani sistemi za spremljanje kakovosti in
učinkovitosti pridelave. Blockchain lahko prav tako pomaga pri organizaciji kmetijskih zadrug,
kjer kmetje sodelujejo brez tveganja sporov glede izplačil ali razdelitve dobička.
Poleg tega blockchain v kombinaciji z napredno analitiko omogoča izboljšano upravljanje
naravnih virov, kot so voda in prst, ter zmanjšanje vpliva kmetijstva na okolje. Z uvedbo
standardov in politik bi blockchain lahko postal temeljna tehnologija za digitalizacijo
kmetijstva v prihodnosti (Sharma, Tripathi & Mittal, 2022, str. 18).
4.4 Robotika in avtonomni sistemi v pametnem kmetijstvu
V zadnjem desetletju so robotski in avtonomni sistemi bistveno izboljšali produktivnost v
kmetijstvu. Avtomatizacija je zmanjšala odvisnost od fizičnega dela, izboljšala varnost pri delu
in zmanjšala stroške pridelave. Robotski sistemi omogočajo natančnejšo uporabo virov, kot so
voda, gnojila in pesticidi, ter izboljšujejo učinkovitost različnih kmetijskih procesov.
4.4.1 Uporaba robotike v pametnem kmetijstvu
Razvoj pametnega kmetijstva je prinesel širok spekter robotskih sistemov, ki vključujejo:



Robote za sejanje in sajenje – omogočajo natančno postavitev semen in sadik, kar
izboljšuje kaljivost in rast pridelka.
Avtonomne stroje za pletje in zatiranje plevela – uporabljajo računalniški vid in umetno
inteligenco za prepoznavo plevela ter selektivno odstranjevanje brez uporabe kemikalij.
Sisteme za škropljenje in nanos gnojil – opremljeni z droni in avtonomnimi vozili
omogočajo natančno nanašanje pesticidov in hranil, kar zmanjšuje stroške in vpliv na
okolje.
11



Robote za obiranje pridelka – avtomatizirani sistemi lahko prepoznajo zrelost sadja in
zelenjave ter jih naberejo brez poškodb.
Avtonomni sistemi za nadzor in spremljanje poljščin – s pomočjo senzorjev,
računalniškega vida in umetne inteligence analizirajo zdravje rastlin, vlažnost tal in
vremenske pogoje.
Pametni roboti za živinorejo – avtomatizirani sistemi za hranjenje, molžo in spremljanje
zdravstvenega stanja živali izboljšujejo dobrobit živali in optimizirajo proizvodnjo
mleka in mesa.
4.4.2 Prihodnost robotike v kmetijstvu
Robotizacija v kmetijstvu prinaša številne prednosti, kot so povečana produktivnost, zmanjšana
potreba po fizičnem delu in bolj trajnostno kmetovanje. Kljub temu pa so še vedno prisotni
izzivi, kot so visoki stroški začetnih investicij, integracija različnih tehnologij in potreba po
ustrezni regulaciji.
S prihodnjim razvojem umetne inteligence, interneta stvari (IoT) in avtomatiziranih sistemov
bo robotika postala nepogrešljiv del pametnega kmetijstva, kar bo omogočalo večjo
učinkovitost in trajnostno pridelavo hrane (Sharma, Tripathi & Mittal, 2022, str. 11, 12).
12
5 PREDNOSTI IN IZZIVI IMPLEMENTACIJE
5.1 Prednosti pri uvajanju pametnih tehnologija
Pametno kmetijstvo predstavlja sodoben in tehnološko podprt pristop kmetovanja, ki temelji na
uporabi naprednih orodij, kot so senzorji, umetna inteligenca, internet stvari (IoT) in analitika
podatkov. Namen teh tehnologij je optimizacija kmetijskih procesov z vidika učinkovitosti,
trajnosti in donosnosti. Ena ključnih prednosti uvajanja pametnih rešitev v kmetijstvo je
povečanje proizvodne učinkovitosti, saj omogočajo natančno spremljanje stanja rastlin, tal in
vremenskih razmer, kar vodi do bolj ciljanih in pravočasnih odločitev. Pametne tehnologije
pripomorejo tudi k zmanjšanju stroškov, saj omogočajo optimalno rabo virov, kot so voda,
gnojila in pesticidi, kar znižuje skupne izdatke kmetovalcev. Natančno namakanje in zmanjšana
uporaba kemikalij pozitivno vplivata tudi na okolje, saj se zmanjša onesnaževanje tal in vodnih
virov, hkrati pa se zmanjša ogljični odtis zaradi zmanjšane porabe fosilnih goriv. Uporaba
obnovljivih virov energije, kot so sončne celice ali vetrne turbine, dodatno prispeva k
zmanjšanju emisij toplogrednih plinov (AgriRS, 2023).
Pomembna prednost je tudi večja pridelava na enoto površine, saj tehnologije omogočajo
natančno spremljanje rastnih pogojev in pravočasno ukrepanje ob morebitnih težavah. Poleg
tega pa digitalna orodja omogočajo oddaljeno spremljanje in upravljanje kmetijskih dejavnosti,
kar kmetovalcem omogoča večjo prilagodljivost in boljši odziv na nepredvidljive razmere. S
kombinacijo vseh teh dejavnikov pametno kmetijstvo prispeva k večji dobičkonosnosti,
trajnostni rabi virov in zmanjšanju vplivov na okolje, s čimer postaja ključni del preobrazbe
sodobnega kmetijskega sektorja (AgriRS, 2023).
5.2 Izzivi pri uvajanju pametnih tehnologij
Čeprav je izboljšanje kmetijskega sistema ključnega pomena, se pri analizi podatkov soočamo
z različnimi ovirami, ki otežujejo preprečevanje resnih posledic ekstremnih dogodkov. Eden
največjih izzivov je priprava podatkov za napovedovanje in ocenjevanje, saj se raziskave v
kmetijstvu običajno opirajo na zanesljive nabore podatkov, ki morajo biti ponovljivi in
reprezentativni za analizo. Čeprav lahko razvijemo številne modele umetne inteligence,
vključno s hibridnimi, je te podatke treba zbirati na velikih kmetijskih površinah, pri čemer so
na voljo le enkrat ali nekajkrat na leto. (Chen in drugi, 2021, str. 4-5)
Poleg tega lahko podnebne spremembe vplivajo na temperaturo, vlažnost tal, hitrost fotosinteze
in ekološko ravnovesje, kar lahko v kratkem času povzroči znaten upad kmetijskih pridelkov,
zmanjšanje kakovosti pridelka ter povečano občutljivost rastlin na bolezni in škodljivce, kar
dodatno ogroža stabilnost celotnega kmetijskega sistema. Dodatni izzivi pri nadzoru ali
upravljanju pridelkov in tal se lahko močno povečajo ob globalnih neugodnih dogodkih. Primer
tega je pandemija COVID-19, ki je imela velik vpliv na mednarodne odnose in kmetijsko
proizvodnjo, saj so omejitve gibanja in zaprtje mej povzročile motnje v oskrbovalnih verigah.
Blokada preskrbe s hrano ter pomanjkanje delovne sile lahko privedeta do zmanjšanja
proizvodnje in distribucije hrane, kar posledično povzroči dvig cen, inflacijo in povečano
tveganje za prehransko negotovost. (Chen in drugi, 2021, str. 5)
13
Upoštevati je potrebno tudi visoke stroške razvoja in implementacije naprednih avtomatiziranih
sistemov za kmetijstvo. Tehnologije, ki vključujejo umetno inteligenco, globoko učenje,
pametne senzorje in robotske sisteme, so pogosto zelo drage, kar pomeni, da si jih lahko
privoščijo le večje kmetije. Manjše kmetije se pogosto soočajo z velikimi finančnimi ovirami
pri implementaciji teh tehnologij, kar lahko prepreči širšo uporabo in zmanjšanje stroškov
proizvodnje na globalni ravni. Zmožnosti daljinskega nadzora in spremljanja, ki jih omogoča
IoT, kmetom sicer pomagajo pri učinkovitejšem soočanju s podnebnimi spremembami, vendar
pa je njegova uporaba v mnogih regijah še vedno omejena zaradi infrastrukturnih, finančnih in
izobraževalnih ovir, kar pomeni, da njegove koristi niso enakomerno dostopne. V tem kontekstu
je treba skrbno oceniti potencial pametnih tehnologij za spodbujanje podnebno odpornih in
trajnostnih praks. Njegova učinkovitost je odvisna od dostopnosti zanesljivih modelov ter
socio-ekonomskih pogojev. Brez reševanja teh ključnih izzivov bi lahko integracija pametnih
tehnologij v kmetijstvo še povečala obstoječe neenakosti, saj bi od teh tehnologij imeli največ
koristi predvsem premožnejši kmetje. (Ahmed & Shakoor, 2025, str. 8)
14
6 PRIMERI USPEŠNE UPORABE
John Deere, kot vodilni svetovni proizvajalec kmetijske opreme, uvaja inovacije preko interneta
stvari (IoT) in analitike podatkov, da bi kmetom pomagal izboljšati njihovo poslovanje in
kakovost pridelkov. Razvili so aplikacijo Operations Center, ki preko senzorjev, nameščenih
na traktorjih in drugih kmetijskih napravah, zbira podatke o delovanju opreme (kot so nivo
goriva, lokacija, število delovnih ur) in agronomske podatke (kakovost tal, vlaga, vremenski
podatki). Ti podatki se nato pošljejo v oblak, kjer jih kmetje lahko spremljajo in analizirajo v
realnem času. Tako lahko sprejemajo bolj informirane odločitve o tem, kaj in kje posaditi,
koliko gnojil in pesticidov uporabiti ter optimizirajo svoje pridelke glede na trenutne pogoje.
Algoritmi in analitika, ki jih ponuja aplikacija, pomagajo kmetom optimizirati pogoje za
gojenje pridelkov, kar posledično vodi do večjih donosov in nižjih stroškov. Kmetje pa lahko
analizirajo podatke skozi čas in tudi delijo te informacije s tretjimi ponudniki programske
opreme, kar jim omogoča še boljše obvladovanje svojih pridelkov. Več podatkov, ki jih zberejo,
večje so možnosti za optimizacijo kmetijskih praks in povečanje produktivnosti. Deere
omogoča tudi sodelovanje z dobavitelji, kot so proizvajalci semen, gnojil in pesticidov, ki lahko
na podlagi teh podatkov avtomatizirajo naročila in tako zmanjšajo izpade in optimizirajo
dostavo potrebščin v pravi čas. Ta povezljivost ne prinaša samo večje učinkovitosti pri
kmetovanju, ampak tudi zmanjšanje stroškov, saj kmetje z boljšim obvladovanjem svojih virov
zmanjšajo prekomerno uporabo materialov. (Ahmed & Shakoor, 2025, str. 7) (Williams, 2019)
Slika 3: Aplikacija Operations Center
Vir podatkov: (Cross Impement, 2016)
15
Uspešen primer razvoja pametnih tehnologij je aplikacija Soil Navigator, ki so ga razvili na
Inštitutu Jožefa Štefana. Sistem omogoča oceno petih glavnih funkcij tal: produktivnosti,
kroženja hranil, zadrževanja vode, sekvestracije ogljika in biotske raznovrstnosti ter pripomore
k boljšemu upravljanju z njimi. Kmetovalcem oziroma uporabnikom poleg ocene funkcij
ponudi tudi nabor ukrepov, s katerimi lahko izboljšajo določene funkcije tal, ne da bi pri tem
ogrozili druge. Na ta način se izboljšuje sonaravnost tal, hkrati pa se povečuje njihova trajnost.
Sistem omogoča tudi nadgradnjo za vrednotenje ekosistemskih storitev, kar bi lahko v
prihodnosti omogočilo finančne spodbude za kmetovalce, ki trajnostno ravnajo s tlemi.
(Agrobiznis.finance.si, 2021)
Perutnina Ptuj tudi aktivno uporablja blockchain tehnologijo za izboljšanje sledljivosti in
transparentnosti v svoji proizvodnji perutninskega mesa. V sodelovanju s slovenskim podjetjem
Trace Labs, razvijalcem protokola in decentraliziranega omrežja OriginTrail, so uvedli sistem,
ki omogoča potrošnikom preverjanje izvora in kakovosti izdelkov prek QR kod na embalaži.
OriginTrail torej razvija rešitve za zaupanja vredno izmenjavo podatkov v dobavnih verigah,
kjer tehnologija blockchain zagotavlja integriteto in omogoča, da vsi podatki po vnosu v sistem
niso več spremenljivi, kar dodatno krepi zaupanje v verodostojnost informacij. OriginTrail je
tudi je za svoje rešitve prejelo nagrado Walmartovega centra za sodelovanje na področju
prehranske varnosti. (Perutninaptujgroup.com, 2022)
16
7 POVZETEK/ZAKLJUČEK
Digitalizacija in uvedba pametnih tehnologij predstavljata ključen korak naprej pri
preoblikovanju sodobnega kmetijstva v trajnostno in okolju prijaznejšo dejavnost. V okviru
raziskave sva ugotovila, da imajo tehnologije, kot so internet stvari (IoT), umetna inteligenca,
analiza velikih podatkov, blockchain in robotika, pomembno vlogo pri optimizaciji kmetijskih
procesov, povečanju produktivnosti ter zmanjšanju okoljskega vpliva. Ključna prednost teh
tehnologij je njihova sposobnost natančnega spremljanja pridelave, zmanjševanja porabe virov
in izboljšanja donosnosti, hkrati pa prispevajo tudi k večji transparentnosti in sledljivosti
oskrbovalne verige.
Kljub številnim prednostim pa implementacija pametnih rešitev ni brez izzivov. Visoki začetni
stroški, pomanjkanje infrastrukture, dostopa do izobraževanja in tehnoloških znanj, zlasti pri
manjših kmetovalcih, ter vpliv podnebnih sprememb ostajajo pomembne ovire za širšo
uveljavitev teh praks. Predpostavka, da lahko digitalne rešitve pomembno pripomorejo k
optimizaciji virov in zmanjšanju emisij toplogrednih plinov, je bila v večini potrjena, vendar le
ob ustrezni podpori politike, finančnih spodbud in prilagojenih strategij implementacije.
Uspešni primeri, kot so John Deere s svojo platformo za upravljanje kmetij, aplikacija Soil
Navigator Inštituta Jožef Stefan ter uvedba blockchain tehnologije v Perutnini Ptuj, potrjujejo,
da je možno doseči pomembne izboljšave v kmetijski praksi z uporabo pametnih tehnologij, če
so le-te premišljeno integrirane v obstoječe procese. Ti primeri kažejo, da pametno kmetijstvo
ni več prihodnost, temveč postaja realnost, ki zahteva sodelovanje med raziskovalci, kmeti,
politiko in industrijo.
Za dosego večje odpornosti kmetijstva v prihodnosti bo ključnega pomena nadaljnji razvoj
dostopnih in prilagodljivih rešitev, ki bodo omogočile vključevanje tudi manjših in srednjih
kmetij ter s tem pripomogle k pravičnejšemu in trajnostnemu razvoju celotnega sektorja.
17
8 LITERITURA IN VIRI
Liu, H., & Li, X. (2025). How digital technology can improve new productive forces? —
Perspective of total factor agricultural carbon productivity. Journal of Asian Economics.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1049007825000454
Ahmed, N., & Shakoor, N., (2025). Advancing agriculture through IoT, Big Data, and AI: A
review of smart technologies enabling sustainability. Smart Agricultural Technology.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/s2772375525000814%20
Sharma, V., Tripathi, A. K., & Mittal, H. (2022). Technological revolutions in smart farming:
Current trends, challenges & future directions. Computers and Electronics in Agriculture.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169922005324
Chen, Q., Li, Lanyu., Chong, C., & Wang, X. (2021). AI-enhanced soil management and
smart farming. Soil use and management.
https://bsssjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/sum.12771
OECD. (2023). Policies for the Future of Farming and Food in the European Union. OECD
Publishing. https://doi.org/10.1787/32810cf6-en
European Commission. (2025). Sustainable agricultural practices and methods. European
Commission. https://agriculture.ec.europa.eu/cap-my-country/cap-my-country/cap-mycountry/sustainability/environmental-sustainability/sustainable-agricultural-practices-andmethods_en
Agrobiznis.finance.si. (2021). Umetna inteligenca in strojno učenje spreminjata kmetijstvo in
pridelavo hrane. Pridobljeno 8. aprila 2025 iz : https://agrobiznis.finance.si/agro-hitech/umetna-inteligenca-in-strojno-ucenje-spreminjata-kmetijstvo-in-pridelavohrane/a/8983735
Gospodarska zbornica Slovenije. (2021). Nacionalni program spodbujanja razvoja in
uporabe umetne inteligence v Republiki Sloveniji do leta 2025. Dostopno na:
https://www.gzs.si/Portals/Panoga-ZIT/Vsebine/novice-priponke/NpUI-SI-2025.pdf
Williams, C. (2019). Farm to Data Table: John Deere and Data in Precision Agriculture.
Pridobljeno 8. aprila 2025 iz : https://d3.harvard.edu/platform-digit/submission/farm-to-datatable-john-deere-and-data-in-precision-agriculture/
Perutnitnaptujgroup.com (2022). OriginTrail in Perutnina Ptuj z rešitvijo sledljivosti.
Pridobljeno 8. aprila 2025 iz: https://perutninaptujgroup.com/sledljivost_poreklu_hrane
Rtvslo.si (2019). OriginTrail in Perutnina Ptuj z novo rešitvijo sledljivosti. Pridobljeno 8.
aprila 2025 iz: https://www.rtvslo.si/oglasno-sporocilo/origintrail-in-perutnina-ptuj-z-novoresitvijo-sledljivosti/483624
18
https://www.frontiersin.org/journals/agronomy/articles/10.3389/fagro.2025.1536998/full
AgriRS. (2023, april). What is smart farming? Its benefits and drawbacks.
https://www.agrirs.co.uk/blog/2023/04/what-is-smart-farming-and-the-benefits-anddrawbacks-of-it
Cross Implement. (2016, avgust 29). New mobile apps complement John Deere Operations
Center and JDLink Connect system.
https://crossimplement.com/news/article/2016/08/new-mobile-apps-complement-john-deereoperations-center-and-jdlink-connect-system
19