Середні ціни грн/т порти:
Пшениця 2 клас (гр. А) — 6900⬆
Пшениця 3 клас (гр. А) — 6800⬆
Пшениця 6 клас- 6500⬆
Ячмінь — 7100⬆
Кукурудза — 4930⬇
Завантаження...
Ви тут:  Головна  >  Бізнес  > 

ТОП 6 цифровых трансформаций в сельском хозяйстве по версии Forbes

Автор   /  29/06/2018  /  Немає коментарів

ТОП 6 цифровых трансформаций в сельском хозяйстве.

В последние годы, технологии в сельском хозяйстве, также известные как AgTech, стремительно меняют всю отрасль в целом. В 2015 году инвестиции в AgTech достигли огромных 4,6 млрд. долл. США. Население планеты продолжает расти, что потенциально может повлиять на доступность ресурсов в будущем. В последних исследованиях было установлено, что к 2030 году объем производства в аграрной промышленности должен возрасти на 60%, пишет Daniel Newman, в американском журнале Forbes.

Но как достичь такого роста? Участники рынка, фермеры  и производители продуктов питания, должны охватывать тенденции цифрового преобразования  в сельском хозяйстве. Используя технологии как устойчивый и масштабируемый ресурс, мы сможем достичь новых высот в этой отрасли .

#1. Интернет вещей (IoT) и датчики в поле

Интернет вещей нарушает сельскохозяйственную промышленность — в хорошем смысле слова. Также, существует огромный потенциал использования IoT в пищевой промышленности. Согласно отчету Cisco, мировой рынок интернет вещей оценивается в 14,4 трлн. дол. США. Интернет вещей упрощает и упорядочивает сбор, проверку и общее распределение сельскохозяйственных ресурсов с использованием датчиков на оборудовании и материалах.

Датчики, размещены вокруг полей наряду с технологиями распознавания изображений, позволяют фермерам просматривать свои урожаи из любой точки мира. Эти датчики отправляют фермерам актуальную информацию в режиме реального времени, поэтому изменения могут быть внесены в соответствии с их посевами. У меня нет большого зеленого пальца (идиома), но если бы у меня было приложение, которое рассказывало бы мне, когда растениям на заднем дворе нужна вода или какой-то другой тип питания, я думаю, что смог бы сохранить их живыми дольше.

Датчики IoT в сельскохозяйственной области делают то же самое для фермеров, но, очевидно, в большем масштабе, что приводит к увеличению производства продуктов питания с меньшим количеством отходов, а это именно то, что требуется для отрасли.

#2. Интернет вещей (IoT) и датчики в оборудовании

Подобно технологии в полевых условиях, датчики размещаются на сельскохозяйственном оборудовании для отслеживания состояния машины и т. д. Используя термин «точное земледелие» тракторы и другое сельскохозяйственное оборудование производятся с навигационными системами и различными датчиками. Некоторые из этих датчиков построены с возможностью компенсации неровной местности с помощью GPS. Некоторые из них построены для картографирования урожайности и сбора документации, непосредственно из кабины сельскохозяйственной машины. В то же время другие датчики контролируют, необходимость обслуживания тракторов. Все вместе эти датчики уменьшают количество простоя машин и механизмов.

#3. Дроны и мониторинг урожая

Когда вы работаете в своем саду, вы можете видеть все свои растения сразу. Но фермеры работают на полях, которые охватывают сотни, а иногда и тысячи гектар, единственный способ увидеть все поля — это самолет. Представьте себе возврат инвестиций, если фермеры смогут визуализировать свои урожаи с воздуха — без необходимости нанимать самолет. Дроны активно используются для мониторинга посевов по всем штатам США, в качестве средства борьбы с засухой и другими вредными факторами окружающей среды. Беспилотники, способны создавать точные трехмерные карты для начального анализа почвы, что важно при разработке планов посадки семян.

Беспилотники также используются для распыления химикатов на сельскохозяйственные культуры, стараясь при этом не проникать в грунтовые воды. Недавние исследования показали, что дроны могут увеличить скорость распыления в пять раз по сравнению с другими типами с/х машин.

#4. Сельское хозяйство и робототехника

Подобно использованию роботов и искусственного интеллекта в других отраслях, робототехника в сельском хозяйстве могла бы повысить производительность и привела бы к более высоким и быстрым урожаям. Такие роботы, как роботы-распылители и прополки, недавно приобретенные компанией John Deere, могут сократить использование агрохимикатов до невероятных 90%.

Другие  стартапы связанные с роботами, экспериментируют с лазерами и камерами для определения и удаления сорняков без вмешательства человека. Эти роботы могут использовать руководство по эксплуатации, чтобы самостоятельно перемещаться между рядами культур, сокращая трудозатраты. Другие компании создают роботы для трансплантации растений, которые добавляют новый уровень эффективности к традиционным методам. И наконец, сейчас тестируется роботы для сбора фруктов и орехов, что ранее казалось слишком деликатным для робототехники.

#5. RFID датчики и трекинг

После сбора урожая, RFID-датчики могут использоваться для отслеживания продукции из поля в магазин. Эта технология может повысить добросовестность производителей и их ответственность за предоставление свежих продуктов и товаров конечному потребителю.

Я не говорю, что это может уменьшить вспышки кишечной палочки или других вредных бактерий. Но если есть вспышка, было бы легко отследить ферму или фабрику, где продукция была произведена.

Эти трекинг системы могут уменьшить опасения относительно аллергенов и санитарных требований для конечных потребителей. Отслеживание товаров, вызовет чувство облегчения у фермеров. В конце концов, фермеры будут уверенны в том, что их продукция безопасна для потребителей.

#6. Машинное обучение и аналитика

Возможно, одним из самых инновационных элементов цифровой трансформации является способность использовать машинное обучение и расширенную аналитику для сбора данных о тенденциях. Машинное обучение может предсказать, какие генетические особенности будут лучшими для выращивания сельскохозяйственных культур, что даст фермерам во всем мире понятие о лучших сортах для их месторасположения и климата.

Алгоритмы машинного обучения также могут быть использованы в потребительском секторе сельского хозяйства.  Эти алгоритмы могут показать, какие продукты приобретаются больше всего и какие продукты попадают на рынок. Таким образом, создавая эмпирические и эффективные прогнозы для будущего производства продукции.

Автор  — Daniel Newman генеральный директор of Broadsuite Media Group, главный аналитик в Futurum и автор книги Futureproof.

Про автора

Зерновик - той хто працює з зерновими культурами.

Вам також може сподобатися...

Кадрова політика в «МХП»: в компанії моніторять емоції співробітників

Прочитайте більше →