智慧农业物联网系统(五个物联网智慧农业用例)
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篇首语:夫唯不争,故天下莫能与之争。本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了智慧农业物联网系统(五个物联网智慧农业用例)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
智慧农业物联网系统(五个物联网智慧农业用例)
传统上,农业一直是人工密集型的,基本上是被动的。最近的技术进步,如物联网,使农民能够极大地改变他们的经营方式。有了物联网,农民可以为模拟和机械设备添加智能,简化流程,提高效率,并从整体上建立更强大的业务。智慧农业是这种农业新方法的术语,在行业中有很多例子。
收集信息,如环境条件,提高产品的质量和数量,同时最大限度地减少风险和浪费。该技术还可以适用于特定的机械和系统,例如拖拉机和洒水系统,并使用收集的数据提供完整的实时操作视图。智慧农业影响着农业流程的方方面面。这些工具可以跟踪到达农民手中的库存、他们准备种植时的土壤状况、作物生长、天气状况、收获和配送。因此,智慧农业解决方案吸引了越来越多的兴趣,购买量也在上升。全球智能农业市场在2021年达到141亿美元,预计在2027年将增加到252.5亿美元,CAGR为9.8%。以下是智慧农业如何改变农业的五个例子。
智慧农业示例
1、土壤管理
在农业领域,土壤被视为一切的基础。作物的种植和收获不断波动,因此会对业务产生很大影响。借助物联网,农民可以完成以下所有工作:
深入了解土壤成分、降水和温度,最大限度地提高土壤性能。
决定是否需要添加或去除杀虫剂或化肥。
依靠灌溉传感器,可以监测土壤的干燥度,并相应地操作洒水装置。
农业企业可以实时了解土壤的生存能力和独特的地面条件,以便更好地利用土地。物联网为农民提供了获取正在发生的事情的更多信息的方法,以便他们能够主动管理,而不是被动应对。
2、作物监测
农民希望获得一致的作物质量并避免各种偏差,物联网可以提供帮助。传感器不断监测项目,如叶片质量、颜色和根系强度;然后将当前的测量值与历史数据进行比较,确定作物的生长情况。有了它,农民可以做以下所有事情:
更好地预测生产运行。
参见作物生长。
注意任何会降低产量的异常情况,如疾病、虫害或恶劣的气候。
了解他们的最终产出是什么。
设定更好的预期。
增强产品分销。
更准确地监控业务费用。
知道何时安排下一批种子和谷物。
本质上,业务流动更加一致。一旦成品分发出去,下一批就可以种植了。这些见解降低了生产风险,增强了农民的权能,因此他们不会面临产品短缺和收入中断。
3、预测性维护
另一个重要的智慧农业例子是预测性维护。智能物联网传感器的出现使供应商能够在设备运行时收集设备性能信息。人工智能、机器学习和数据分析基于振动分析、油分析和热成像等项目来衡量资产的典型效率和磨损。预测模型具有识别资产何时需要维护或修理的算法。好处包括:
延长的机器生命周期。
减少停机时间。
提高员工生产力。
来自美国能源部的数据表明,预测性维护极具成本效益。实施预测性维护计划可以产生:
投资回报率提高十倍
维护成本降低25-30%
故障减少了70-75%。
停机时间减少35-45%。
本质上,农民获得了一种更好的方法来确保他们的设备以最佳性能运行。
4、牲畜管理
传统的牲畜监控方法依赖于个人手动检查动物并寻找疾病或伤害的迹象,这是一种成本高昂、高度不可靠且效率低下的方法。物联网牲畜管理解决方案消除了确定动物健康状况的猜测。物联网牲畜管理是如何工作的?使用可穿戴的项圈或标签,电池供电的传感器监测动物的位置、温度、血压和心率。
信息以近乎实时的方式无线发送到应用程序。农民通过移动设备获取信息,因此他们可以做以下事情:
从任何地方检查牛群中每只动物的健康状况和位置。
如果指标超出正常范围,将收到警报。
立即知道哪些牲畜受到影响,哪些没有。
此外,农民不再需要亲自检查每只动物的重要器官来判断疾病是否已经传播。温度追踪有助于确定交配季节的高峰期。牲畜监控解决方案还使用跟踪来收集和存储首选放牧点的历史数据。保持牲畜健康很重要,因为如果它们生病了,它们的发育就会落后于同类。这样的动物通常赶不上其他的畜群,它们对农民来说变得没什么价值了。通过这个智能农业的例子,农民可以更深入地了解他们的动物的健康状况。
5、流程自动化
农民需要提高效率。几十年前,农民开始用机器代替手工劳动。现在,物联网为他们提供了这一过程的下一步:
计算机技术来承担通常由雇工完成的工作。
简化重复性的手动任务,如灌溉、施肥、病虫害防治,甚至种子种植。
筛选大量的性能数据,如作物生长、群体进食和土壤条件。
找出异常。
根据需要,自动向员工智能手机发送警报。
有了这些功能,农民变得更加见多识广、更加积极主动。他们发现问题,深入研究问题,排除故障,制定解决方案,工作速度更快,效率更高。
竞争激烈的行业
农业是一个成熟的、高度竞争的、手工密集型产业。上面的智慧农业例子突出了这一点。新兴的物联网技术简化了土壤管理、预测性维护和自动化等领域的运营。使用智能传感器收集环境和机器指标,使农民能够做出明智的决策,并改善日常工作流程的方方面面。
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