Introduksjon til IoT in Agriculture
I en tid med internett og tilkoblede enheter er Internet of Things (IoT) den neste store tingen for bransjen. På den annen side forventes det at verdens befolkning i løpet av de neste 30 årene vil overstige 6 milliarder og den trinnvise gjennomstrømningen som er nødvendig for å produsere mat til denne befolkningen er 70%. Å innlemme IoT-baserte smarte landbrukssystemer er avgjørende for å takle dette behovet. La oss se på utfordringene landbruksnæringen står overfor og hvordan IoT er et svar på problemene.
Utfordringer i det moderne landbruket og hvordan IoT er et svar?
De viktigste utfordringene som landbruk og jordbruksnæring står overfor, kan kort klassifiseres på følgende måter
- Global oppvarming og miljøendringer
- Mangel på arbeidskraft, et stort tilbud og etterspørsel i arbeidskraften
- Mangel på riktig overvåking og behov for store manuelle inngrep
- Utfordringer med å analysere ustrukturerte data i stor skala
IoT-applikasjoner innen smart jordbruk og jordbruk
Enkel internettforbindelse og billig databehandling har gjort det mulig å integrere IoT-løsninger i jordbruket. Følgende er noen av de viktige brukssakene til IoT i landbruksnæringen
1. Overvåkning i sanntid
Smarte sensorer, bevegelsesdetektorer, smarte bevegelsesfølende kameraer, lysdetektorer gjør det mulig for bønder å få sanntidsdata fra gårdene sine for å overvåke kvaliteten på produktene og optimalisere ressursstyringen.
2. IoT-analyse i landbruket
Data fra smarte sensorer kan analyseres for prediktiv analyse og automatisert beslutningstaking. Det hjelper bønder med smart automatisert beslutningstaking i stedet for klassiske regelbaserte systemer eller manuelle prosedyrer. Prediksiv analyse og maskinlæring kan hjelpe bønder til å takle ekstreme værforhold som flom, tørke, etc. Den viktigste fordelen med IoT-analyse er inkludering av jordkvalitet, temperatur, fuktighet som parameter.
3. Husdyrforvaltning
Ettersom industriell landbruk sterkt avhenger av den manuelle arbeidsstyrken. Gitt endringene i det globale økonomiske landskapet, øker gapet mellom tilbud og etterspørsel dag for dag. Husdyr er et slikt område som trenger regelmessig overvåking. IoT-basert smart sporing kan hjelpe bønder med å få lagerinformasjon direkte til sine smarte enheter. Det gjør det mulig for bønder med bestandsforvaltning, å oppdage røykutskillinger mye tidligere og skille infiserte raser med ikke-smittede.
4. Dronebaserte brukssaker
Drones fra industriklasse har også flere tilfeller i smart oppdrett. På den ene siden brukes droner for å overvåke luft, jord, fuktighetskvalitet, andre hender det kan hjelpe med fysiske aktiviteter som automatisk sprøyting av gjødsel, forhindre fysiske utbrudd i gårder, etc. Selvfølgelig er det noen utfordringer med å innlemme droner i gårder, men vellykket utplassering og bruk av saker kan bidra til å redusere den manuelle arbeidsstyrken i landbruket betydelig.
5. Smarte drivhusløsninger
Drivhus brukes konvensjonelt for å opprettholde den nødvendige atmosfæren for planter, og denne prosessen krever kontinuerlig overvåking og manuell intervensjon. Industrielle IoT-løsninger kan inkorporeres for å automatisere denne prosessen. Data samlet inn av smarte sensorer kan analyseres automatisk, og dype læringsbaserte systemer kan distribueres for å ta beslutninger og skape et visst klima automatisk. Med disse smarte sensorene kan klimavariabler og vannforbruk overvåkes via SMS eller Wi-Fi-baserte systemer.
6. Smart avfallshåndtering
En av de viktigste forskjellene mellom jordbruk og annen industri er verdien av industriavfall. Biologisk avfall produsert fra oppdrett kan gjenbrukes til fremstilling av gjødsel, IoT-løsninger kan bidra til å styre prosessen eksternt på en smart måte. Smarte sensorer kan brukes til å måle forekomsten av giftige kjemikalier i avfall og administrere riktig jordbrukslivssyklus.
Globale trender på IoT-applikasjoner i landbruket
kilde: https://trends.google.com/trends/
Den typiske livssyklusen til en IoT Analytics-basert landbrukets brukstilfelle
Livssyklusen til en typisk IoT-basert brukssak. Hvis vi fordeler et eksempel på bruk av IoT-analyse, består det av følgende trinn:
1. Valg av sensorer
Valget av sensorer skiller seg fra brukskasse til brukskasse. For eksempel er sensorene som kreves for husdyrhåndtering veldig forskjellig fra sensorkravene for en smart drivhusbrukskasse.
2. Innsamling av data
Innsamling av data fra distribuerte sensorer og konvertering til ønsket format.
3. Ta beslutninger og distribusjon
Data samlet inn fra sensorene kan brukes til å trekke innsikt og ta automatiserte forretningsavgjørelser. Etter å ha kommet igjennom riktig datavitenskap blir livssyklusmodeller distribuert til skyen eller lokale servere etter behov.
4. Kalibrering av modeller
Resultatene oppnådd fra de foregående prosessene blir overvåket og rekalibrert basert på virksomhetens KPI og avvik fra resultatet.
Konklusjon
I denne artikkelen diskuterte vi de forskjellige problemene som landbrukssektoren står overfor, og hvordan industriell IoT kan bidra til å dempe problemene. IoT med maskinlæring og datasyn kan endre det industrielle landskapet til smart jordbruk. Vi har også diskutert de forskjellige fasene i en typisk IoT-brukssak og de globale trendene for IoT i landbrukssektoren. Selv om det er et faktum at skalerbarheten i IoT-brukstilfeller fremdeles er svært begrenset sammenlignet med andre sektorer, blir det å integrere det samme viktig for global matforvaltning.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til IoT in Agriculture. Her diskuterer vi introduksjons- og IoT-applikasjonene i smart jordbruk og jordbruk. Du kan også gå gjennom de andre foreslåtte artiklene våre for å lære mer–
- Introduksjon til IoT
- IoT-programvare
- Big Data-teknikker
- IoT-plattformen
- Fordelene med IoT
- KPI i Power BI
- IoT-prosjekter
- Topp 3 ulemper med IoT i detaljert