In Form einer Bedarfs-, Anforderungs- und Systemdefinition wurden der Aufbau des Gesamtsystems und einzelner Teilsysteme spezifiziert.
In 2019 wurden Mess- und Boniturdaten erhoben. Da die Interaktion von unterschiedlichen, die Bestandesentwicklung beeinflussenden Parametern im Saisonverlauf sehr dynamisch ist, wird die Parameterverknüpfung vor jeder Gabe überprüft und gegebenenfalls angepasst. Es wurde ein erstes Fuzzy Inferenzsystem entwickelt, bei dem die Biomasseinformation aus dem Echtzeit-Biomassesensor mit Bodenleitfähigkeitsdaten verknüpft wird. Nach der Simulation von Entscheidungs- und Fusionsalgorithmen wurde eine Echtzeit-Steuerung entwickelt, welche in 2020 genutzt wird, um die fuzzy-logische Verknüpfung dieser Parameter in Großparzellenversuchen zu testen. Die Rauch GmbH hat dazu in Streuversuchen passende Einstellungen für den Schleuderstreuer ermittelt. Von Hanse Agro wird die fuzzy-logische Parameterverknüpfung an einem weiteren Standort getestet, wobei statt der Echtzeit-Datenfusion ein zweiphasiger Ansatz angewendet wird.
Von Disy wurde ein Geo Data Warehouse aufgebaut, über welches derzeit z.B. Biomassekarten zur Verfügung gestellt werden können. Über ein User-Interface sollen dem Experten solche Informationen in aufbereiteter Form zur Verfügung gestellt werden und darauf basierend der Entscheidungsalgorithmus vom Experten für die konkrete Applikation definiert werden. Für das User-Interface wurden erste Mockups entwickelt.
Die TU Chemnitz hat mit Streubilddaten der Rauch GmbH unterschiedliche Ansätze zur Modellierung und Optimierung des Streubildes, unter anderem mithilfe von Model Predictive Control, untersucht. Es wurde eine echtzeitfähige Steuerung für den Applikationsalgorithmus entwickelt, welche dann kein Modell des Prozesses mehr benötigt.