Wprowadzenie do IoT w rolnictwie
W dobie Internetu i podłączonych urządzeń Internet przedmiotów (IoT) to kolejna wielka rzecz dla branży. Z drugiej strony przewiduje się, że w ciągu najbliższych 30 lat liczba ludności na świecie przekroczy 6 miliardów, a przyrostowa przepustowość potrzebna do produkcji żywności dla tej populacji wynosi 70%. Włączenie inteligentnych systemów rolnictwa opartych na IoT jest niezbędne, aby sprostać tej potrzebie. Rzućmy okiem na wyzwania, przed którymi stoi przemysł rolny i jak Internet Rzeczy stanowi odpowiedź na problemy.
Wyzwania we współczesnym przemyśle rolniczym i jak IoT jest odpowiedzią?
Główne wyzwania, przed którymi stoi rolnictwo i przemysł rolniczy, można pokrótce sklasyfikować na następujące sposoby
- Globalne ocieplenie i zmiany środowiskowe
- Brak siły roboczej, ogromna luka podaży i popytu w sile roboczej
- Brak odpowiedniego monitorowania i potrzeba dużej ręcznej interwencji
- Wyzwania związane z analizą nieustrukturyzowanych danych na dużą skalę
Aplikacje IoT w inteligentnym rolnictwie i rolnictwie
Łatwość połączenia z Internetem i tanie obliczenia umożliwiły zastosowanie rozwiązań IoT w rolnictwie. Oto niektóre z ważnych przykładów wykorzystania Internetu Rzeczy w branży rolniczej
1. Monitorowanie upraw w czasie rzeczywistym
Inteligentne czujniki, detektory ruchu, inteligentne kamery z wykrywaniem ruchu, detektory światła umożliwiają rolnikom uzyskiwanie w czasie rzeczywistym danych o ich gospodarstwach w celu monitorowania jakości swoich produktów i optymalizacji zarządzania zasobami.
2. Analizy IoT w rolnictwie
Dane ze inteligentnych czujników można analizować w celu analizy predykcyjnej i zautomatyzowanego podejmowania decyzji. Pomaga rolnikom w inteligentnym zautomatyzowanym podejmowaniu decyzji zamiast klasycznych systemów opartych na regułach lub procedur manualnych. Analizy predykcyjne i uczenie maszynowe mogą pomóc rolnikom poradzić sobie z ekstremalnymi warunkami pogodowymi, takimi jak powodzie, susze itp. Główną zaletą analiz IoT jest włączenie jakości gleby, temperatury i wilgotności jako parametru.
3. Zarządzanie inwentarzem żywym
Ponieważ rolnictwo przemysłowe silnie zależy od siły roboczej. Biorąc pod uwagę zmiany w globalnym krajobrazie gospodarczym, luka podaży i popytu rośnie z dnia na dzień. Zwierzęta gospodarskie to jeden z takich obszarów, który wymaga regularnego monitorowania. Inteligentne śledzenie oparte na IoT może pomóc rolnikom w dostarczaniu informacji o zapasach bezpośrednio do ich inteligentnych urządzeń. Umożliwia to rolnikom z zarządzaniem stadem, znacznie wcześniej wykrywające wybuchy spalin i oddzielanie zarażonych ras od niezainfekowanych.
4. Przypadki użycia oparte na dronach
Drony klasy przemysłowej mają również wiele zastosowań w inteligentnym rolnictwie. Z jednej strony drony są używane do monitorowania powietrza, gleby, jakości wilgoci, z drugiej strony może to pomóc w działaniach fizycznych, takich jak automatyczne rozpylanie nawozów, zapobieganie fizycznym wypryskom w gospodarstwach itp. Oczywiście istnieją pewne wyzwania związane z włączeniem dronów w gospodarstwach, ale z powodzeniem przypadki wdrażania i użytkowania mogą znacznie pomóc w zmniejszeniu siły roboczej w rolnictwie.
5. Inteligentne rozwiązania szklarniowe
Szklarnie są tradycyjnie stosowane do utrzymania niezbędnej atmosfery dla roślin, a proces ten wymaga ciągłego monitorowania i ręcznej interwencji. W celu automatyzacji tego procesu można zastosować rozwiązania IoT dla przemysłu. Dane gromadzone przez inteligentne czujniki mogą być analizowane automatycznie, a systemy oparte na głębokim uczeniu mogą być wdrażane w celu automatycznego podejmowania decyzji i tworzenia określonego klimatu. Dzięki tym inteligentnym czujnikom zmienne klimatyczne i zużycie wody mogą być monitorowane za pomocą SMS-ów lub systemów Wi-Fi.
6. Inteligentne zarządzanie odpadami
Jedną z głównych różnic między rolnictwem a innym przemysłem jest wartość odpadów przemysłowych. Odpady biologiczne wytwarzane z rolnictwa można ponownie wykorzystać do produkcji nawozów, rozwiązania IoT mogą pomóc w zdalnym zarządzaniu procesem w inteligentny sposób. Za pomocą inteligentnych czujników można mierzyć obecność toksycznych substancji chemicznych w odpadach i zarządzać odpowiednim cyklem życia rolnictwa.
Globalne trendy w aplikacjach IoT w rolnictwie
źródło: https://trends.google.com/trends/
Typowy cykl życia rolniczego przypadku zastosowania opartego na IoT Analytics
Cykl życia typowego przypadku użycia opartego na IoT. Jeśli podzielimy przykładowy przypadek użycia IoT, składa się on z następujących etapów:
1. Wybór czujników
Wybór czujników różni się w zależności od przypadku użycia, na przykład czujniki wymagane do zarządzania inwentarzem żywym różnią się znacznie od wymagań dotyczących czujników w przypadku inteligentnego zastosowania w szklarni.
2. Zbieranie danych
Zbieranie danych z wdrożonych czujników i konwertowanie ich do wymaganego formatu.
3. Podejmowanie decyzji i wdrażanie
Dane zebrane z czujników można wykorzystać do uzyskania wglądu i podjęcia zautomatyzowanych decyzji biznesowych. Po przejściu przez właściwą analizę danych, modele cyklu życia są wdrażane w chmurze lub lokalnych serwerach zgodnie z wymaganiami.
4. Ponowna kalibracja modeli
Wyniki uzyskane z poprzednich procesów są monitorowane i ponownie skalibrowane na podstawie kluczowego wskaźnika efektywności firmy i odchyleń od wyniku.
Wniosek
W tym artykule omówiliśmy różne problemy, przed którymi stoi sektor rolny, oraz sposób, w jaki IoT w przemyśle może pomóc w łagodzeniu problemów. Internet przedmiotów z uczeniem maszynowym i wizją komputerową może zmienić krajobraz przemysłowy inteligentnego rolnictwa. Omówiliśmy także różne fazy typowego przypadku użycia Internetu Rzeczy oraz globalne trendy na Internet Rzeczy w sektorze rolnym. Chociaż faktem jest, że skalowalność przypadków użycia Internetu Rzeczy jest nadal bardzo ograniczona w porównaniu z innymi sektorami, włączenie ich staje się niezbędne dla globalnego zarządzania żywnością.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po IoT w rolnictwie. Tutaj omawiamy wprowadzenie i zastosowania Internetu Rzeczy w inteligentnym rolnictwie i rolnictwie. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Wprowadzenie do IoT
- Oprogramowanie IoT
- Techniki Big Data
- Platforma IoT
- Korzyści z IoT
- KPI w Power BI
- Projekty IoT
- 3 najważniejsze wady IoT w szczegółach