Connected Farming: использование IoT для буста урожайности, сокращения затрат и драйва устойчивости

Пока сельское хозяйство остается hands-on индустрией, Интернет вещей (IoT) перестраивает то, как фермеры работают, превращая рутинные задачи в data-driven решения, улучшающие продуктивность и прибыльность.

С сенсорами и умной аналитикой, встроенными в тракторы, сеялки и поля, фермеры могут точно определять нужные почвенные нутриенты, предсказывать отказы оборудования до их случая и оптимизировать каждый инпут от семени до ирригации.

Диана Ковар, John Deere

«Фермеры должны стать более продуктивными, чтобы оставаться прибыльными», — говорит Диана Ковар, директор команды Global Operator Station John Deere. «IoT-данные позволяют им идентифицировать возможности экономии затрат и снижать риск». Ковар была финалисткой награды IoT World Leader of the Year 2020, чтящих исполнителей, продвигающих IoT адопшн по отраслям.

American Farm Bureau репортирует, что прецизионная технология — connected сенсоры и AI-драйвенные алгоритмы — может резать операционные затраты на ~15% и поднимать урожайность на 13%.

[IoT World — крупнейшее в Северной Америке IoT-мероприятие, связывающее стратегов, технологий и исполнителей для развертывания IoT, AI, 5G и edge решений по вертикалям. Забронируйте билет сейчас.]

Connected farming больше не ниша: Alpha Brown оценивает 10–15% американских ферм используют IoT. BI Intelligence предсказывает, что к 2020 году сектор будет хостить 75 млн IoT-устройств, растущих 20% ежегодно. Глобальный рынок умного земледелия спроецирован к утроению, достигая $15,3 млрд к 2025 от чуть более $5 млрд в 2016.

Эти выгоды жизненно важны, как сужаются фермерские маржи. Чистый денежный фермерский доход ожидается к снижению $10,9 млрд (9,0%) до $109,6 млрд в 2020, заставляя фермеров повышать продуктивность, резать затраты и управлять риском.

В то же время спрос растет. ООН проецирует глобальное население 9,7 млрд к 2050, драйвя аграрное производство вверх на 69% между 2010 и 2050. Аналитика и автоматизация IoT — необходимы для встречи этого вызова.

Укрощение вариабельности сельского хозяйства с Connected Farming

Фермеры сталкиваются с ежедневными неопределенностями — погодными колебаниями, почвенной вариабельностью и надежностью оборудования. IoT-сенсоры на тракторах и сеялках дают реальное-время видимость в эти факторы, позволяя проактивный риск-менеджмент.

«Есть много вариабельности из сезона в сезон», — отмечает Ковар. «Подключая каждую машину, мы помогаем фермерам достичь большей консистентности».

Например, сенсоры могут детектировать грядущие отказы оборудования, предотвращая дорогостоящий простой. В 2019 John Deere's Operations Center — IoT-платформа — послала 27 000 алертов дилерам, предупреждая их о грядущих отказах, так что они могли проактивно советовать клиентов.

Ковар объясняет, что данные меняют принятие решений: фермеры могут бросить поле, скорректировать нормы посева, модифицировать ирригацию или нутриентное применение — все на основе действенных инсайтов.

Один провайдер оценивает, connected сенсоры могут резать водопотребление на 30% улучшая земельный менеджмент. Тем не менее фермеры остаются осторожными по отношению к крупным корпорациям, хранящим их данные, предпочитая кооперативные репозитории, обеспечивающие безопасность и контекстуальную релевантность.

Больше софта в оборудовании может добавить операционную сложность. Фермеры хотят способность ремонтировать свое железо независимо, а не полагаться исключительно на connected сервис-провайдеров.

Оптимизация культурных циклов с IoT

После уборки фермерам нужны данные почвенного состояния для пополнения полей. IoT-сенсоры теперь доставляют реальное-время нутриентные потребности, позволяя своевременные амендменты и снижая срывы, вызванные погодой или другими переменными.

Connected машины могут также делиться данными, предотвращая дублирование работы. Ковар называет это «coverage map sharing»: одна сеялка помечает ряд как засеянный, так что следующая сеялка пропускает его, максимизируя полевую эффективность.

Будущие планы включают компьютерное зрение для отличия культур от сорняков. John Deere оценивает, что точное таргетирование гербицидов может резать затраты на 80% и улучшить устойчивость.

«Компьютерное зрение и машинное обучение позволят нам распылять только сорняки», — говорит Ковар. «Фермеры жаждут новой автоматизации, которая бустит урожайность, сохраняя ресурсы».

Ковар также подсветила, что адопшн технологий — это однолетнее окно для фермеров для максимизации выхода и минимизации инпута, и что IoT и AI будут продолжать играть пивотную роль.

[Ковар спичит на этом году IoT World 2020. Проверьте сессию по connected farming здесь. Для регистрации на IoT World, забронируйте билет сейчас.]