Увод у ИоТ у пољопривреди

У доба интернета и повезаних уређаја Интернет оф Тхингс (ИоТ) је следећа велика ствар за ову индустрију. С друге стране, очекује се да ће до наредних 30 година становништво света премашити 6 милијарди, а инкрементални проток потребан за производњу хране за ово становништво је 70%. Укључивање паметних пољопривредних система заснованих на ИоТ-у од суштинског је значаја да бисте се носили са овом потребом. Погледајмо изазове са којима се суочава пољопривредна индустрија и како ИоТ представља одговор на проблеме.

Изазови савремене пољопривредне индустрије и како је ИоТ одговор?

Главни изазови са којима се суочава пољопривреда и пољопривредна индустрија могу се укратко класификовати на следеће начине

  • Глобално загревање и промене животне средине
  • Недостатак радне снаге, велики јаз између потражње и потражње у радној снази
  • Недостатак одговарајућег праћења и потреба за великом ручном интервенцијом
  • Изазови за анализу неструктурираних података великих размјера

ИоТ апликације у паметној пољопривреди и пољопривреди

Једноставност интернетске повезаности и јефтино рачунање омогућили су укључивање ИоТ рјешења у пољопривреду. Следе неки од важних случајева употребе ИоТ-а у пољопривредној индустрији

1. Праћење усева у реалном времену

Паметни сензори, детектори кретања, паметне камере за осматрање кретања, детектори светлости омогућавају пољопривредницима да добију податке у стварном времену својих фарми како би пратили квалитету својих производа и оптимизирали управљање ресурсима.

2. ИоТ аналитика у пољопривреди

Подаци паметних сензора могу се анализирати ради предвиђања и аутоматизованог одлучивања. Помаже пољопривредницима паметним аутоматским доношењем одлука умјесто класичних система заснованих на правилима или ручним поступцима. Предиктивне анализе и машинско учење могу помоћи пољопривредницима да се носе са екстремним временским условима попут поплава, суше итд. Главна предност ИоТ аналитике је укључивање квалитета тла, температуре, влаге као параметара.

3. Управљање стоком

Како индустријска пољопривреда снажно зависи од ручне радне снаге. С обзиром на промене у глобалном економском пејзажу, јаз између потражње и потражње расте из дана у дан. Стока је једно такво подручје које треба редовно надзирати. Паметно праћење засновано на ИоТ-у може помоћи пољопривредницима да информације о залихама добију директно на својим паметним уређајима. Омогућује фармерима управљање залихама, детекцију пробијања димних гасова много раније и одвајање заражених пасмина са незаразним.

4. Случајеви употребе на дрону

Дронови индустријске класе такође имају више случајева примене у паметном узгоју. С једне стране, дронови се користе за надгледање квалитета ваздуха, тла, влаге, у другим рукама могу помоћи у физичким активностима попут аутоматизованог прскања ђубрива, спречавању физичких провала на фармама, итд. Очигледно да постоје неки изазови који укључују дронове на фармама, али успешни су Случајеви примене и употребе могу значајно помоћи смањењу ручне радне снаге у пољопривреди.

5. Паметна решења за стакленике

Стакленици се на конвенционални начин користе за одржавање потребне атмосфере за биљке и овај процес захтева стално праћење и ручну интервенцију. За аутоматизацију овог процеса могу се уградити индустријска ИоТ решења. Подаци прикупљени паметним сензорима могу се аутоматски анализирати и системи за дубоко учење могу се распоредити за доношење одлука и стварање аутоматски одређене климе. Помоћу ових паметних сензора, климатске променљиве и потрошња воде могу се надгледати путем СМС или Ви-Фи система.

6. Паметно управљање отпадом

Једна од главних разлика између пољопривреде и друге индустрије је вредност индустријског отпада. Биолошки отпад произведен из пољопривреде може се поново користити за прављење ђубрива, ИоТ раствори могу помоћи на даљинско управљање процесом на паметан начин. Паметни сензори могу се користити за мерење присуства отровних хемикалија у отпаду и управљање правилним пољопривредним животним циклусом.

Глобални трендови за ИоТ апликације у пољопривреди

извор: хттпс://трендс.гоогле.цом/трендс/

Типични животни циклус случаја пољопривредне употребе на основу ИоТ Аналитике

Животни циклус типичног случаја употребе заснованог на ИоТ-у, Ако рашчланимо пример примене ИоТ аналитике, он се састоји од следећих фаза:

1. Избор сензора

Избор сензора разликује се од случаја употребе до случаја употребе, На пример, сензори потребни за управљање стоком веома су различити од сензорских захтева за случај употребе паметних стакленика.

2. Прикупљање података

Прикупљање података са примењених сензора и њихово претварање у тражени формат.

3. Доношење одлука и распоређивање

Подаци прикупљени помоћу сензора могу се користити за цртање увида и доношење аутоматизираних пословних одлука. Након исправног проучавања података о животном циклусу модели се распоређују у облак или локалне сервере према потреби.

4. Рекалибрација модела

Резултати добијени из претходних процеса прате се и калибрирају на основу пословне КПИ и одступања од резултата.

Закључак

У овом чланку смо разговарали о различитим проблемима са којима се суочава пољопривредни сектор и како индустријски ИоТ може помоћи у ублажавању проблема. ИоТ помоћу машинског учења и рачунарског вида може променити индустријски пејзаж паметне пољопривреде. Такође смо разговарали о различитим фазама типичног случаја употребе ИоТ-а и глобалним трендовима ИоТ-а у сектору пољопривреде. Иако је чињеница да је скалабилност случајева употребе ИоТ-а још увек врло ограничена у поређењу с другим секторима, њихово уклапање постаје све битно за глобално управљање храном.

Препоручени чланци

Ово је водич за ИоТ у пољопривреди. Овде смо разговарали о увођењу и ИоТ апликацијама у паметном пољопривреди и пољопривреди. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -

  1. Увод у ИоТ
  2. ИоТ Софтваре
  3. Технике великих података
  4. ИоТ платформа
  5. Предности ИоТ-а
  6. КПИ у Повер БИ-у
  7. ИоТ Пројекти
  8. Топ 3 недостаци ИоТ-а у појединостима

Категорија:

Велики података