Einsparungen bei der Düngerausbringung und dem Pflanzenschutz durch eine Ertragskartierung sowie eine Erleichterung der Organisation und Durchführung der Rübentransporte durch genaue Informationen über die Rübenmengen in den einzelnen Mieten sind die Hauptmotivationen des KibEZ-Projektes. Bisher sind exakte Ertragskartierungen bei der Zuckerrübenernte noch nicht möglich, da aktuell der Füllstand des Rübenbunkers über Ultraschallsensoren erfasst wird, die lediglich das Volumen und nicht die Masse ermitteln. Zudem weist das aktuelle Ertragsmesssystem besonders bei geringen Füllständen eine große Abweichung im Vergleich zu Referenzmessungen auf. Das Projekt KibEZ erprobt daher eine auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Lösung, die langfristig auf unterschiedlichen Maschinentypen verschiedener Hersteller einsetzbar sein soll. Hierbei werden Maschinenparameter und –messwerte wie z. B. die Leistungsaufnahme in der Reinigung genutzt und mit anderen Daten (z. B. dem Bodentyp) verschnitten und mittels KI ausgewertet. Dazu muss die KI mittels breit angelegter Kalibrierungsversuche lernen, die richtigen Schlüsse zu ziehen und daraus Ertragskarten abzuleiten. Hierzu bildet die TU Braunschweig das Expertenwissen einer Rodegemeinschaft, eines Herstellers, eines Landwirts und der Landwirtschaftskammer NDS sowie die Versuchsergebnisse in einer künstlichen Intelligenz ab.