Einführung in das IoT in der Landwirtschaft
Im Zeitalter des Internets und vernetzter Geräte ist das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) das nächste große Thema für die Branche. Auf der anderen Seite wird erwartet, dass die Weltbevölkerung in den nächsten 30 Jahren 6 Milliarden überschreiten wird und der inkrementelle Durchsatz, der zur Herstellung von Nahrungsmitteln für diese Bevölkerung erforderlich ist, 70% beträgt. Die Integration von IoT-basierten Smart-Agriculture-Systemen ist unerlässlich, um diesem Bedarf gerecht zu werden. Werfen wir einen Blick auf die Herausforderungen, denen sich die Landwirtschaft gegenübersieht, und wie das Internet der Dinge eine Antwort auf die Probleme ist.
Herausforderungen in der modernen Landwirtschaftsindustrie und wie ist das Internet der Dinge eine Antwort?
Die wichtigsten Herausforderungen für die Landwirtschaft und die Landwirtschaft lassen sich wie folgt zusammenfassen
- Globale Erwärmung und Umweltveränderungen
- Mangel an Arbeitskräften, eine enorme Lücke zwischen Angebot und Nachfrage an Arbeitskräften
- Mangelnde ordnungsgemäße Überwachung und Notwendigkeit umfangreicher manueller Eingriffe
- Herausforderungen bei der Analyse großer unstrukturierter Daten
IoT-Anwendungen in Smart Farming und Landwirtschaft
Dank der einfachen Internetverbindung und des günstigen Computing konnten IoT-Lösungen in die Landwirtschaft integriert werden. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Anwendungsfälle des Internet der Dinge in der Landwirtschaft aufgeführt
1. Ernteüberwachung in Echtzeit
Mit intelligenten Sensoren, Bewegungsmeldern, intelligenten Bewegungserkennungskameras und Lichtdetektoren können Landwirte die Echtzeitdaten ihrer Betriebe abrufen, um die Qualität ihrer Produkte zu überwachen und das Ressourcenmanagement zu optimieren.
2. IoT-Analytik in der Landwirtschaft
Daten von intelligenten Sensoren können zur prädiktiven Analyse und automatisierten Entscheidungsfindung analysiert werden. Es hilft Landwirten bei der intelligenten automatisierten Entscheidungsfindung anstelle klassischer regelbasierter Systeme oder manueller Verfahren. Vorausschauende Analysen und maschinelles Lernen können den Landwirten helfen, mit extremen Wetterbedingungen wie Überschwemmungen, Dürre usw. fertig zu werden. Der Hauptvorteil der IoT-Analytik ist die Berücksichtigung von Bodenqualität, Temperatur und Luftfeuchtigkeit als Parameter.
3. Tierhaltung
Als Industrie ist die Landwirtschaft stark abhängig von der manuellen Belegschaft. Angesichts der Veränderungen in der globalen Wirtschaftslandschaft nimmt die Lücke zwischen Angebot und Nachfrage von Tag zu Tag zu. Das Vieh ist ein Bereich, der regelmäßig überwacht werden muss. Mithilfe von IoT-basiertem Smart Tracking können Landwirte die Bestandsinformationen direkt auf ihre intelligenten Geräte übertragen. Es ermöglicht Landwirten die Bestandsbewirtschaftung, das frühzeitige Erkennen von Ausbrüchen und das Trennen infizierter von nicht infizierten Rassen.
4. Drohnenbasierte Anwendungsfälle
Drohnen in Industriequalität werden auch in der intelligenten Landwirtschaft vielfach eingesetzt. Auf der einen Seite werden Drohnen zur Überwachung von Luft, Boden und Feuchtigkeit eingesetzt. Auf der anderen Seite können körperliche Aktivitäten wie das automatische Versprühen von Düngemitteln, das Verhindern von physischen Ausbrüchen in landwirtschaftlichen Betrieben usw. unterstützt werden Bereitstellungs- und Anwendungsfälle können dazu beitragen, die Anzahl der Arbeiter in der Landwirtschaft erheblich zu verringern.
5. Intelligente Gewächshauslösungen
Gewächshäuser werden herkömmlicherweise verwendet, um die für Pflanzen notwendige Atmosphäre aufrechtzuerhalten, und dieser Prozess erfordert eine kontinuierliche Überwachung und manuelle Eingriffe. Um diesen Prozess zu automatisieren, können industrielle IoT-Lösungen integriert werden. Von intelligenten Sensoren gesammelte Daten können automatisch analysiert und lernbasierte Systeme eingesetzt werden, um automatisch Entscheidungen zu treffen und ein bestimmtes Klima zu schaffen. Mit diesen intelligenten Sensoren können Klimavariablen und Wasserverbrauch über SMS oder Wi-Fi-basierte Systeme überwacht werden.
6. Intelligente Abfallwirtschaft
Einer der Hauptunterschiede zwischen Landwirtschaft und anderer Industrie ist der Wert von Industrieabfällen. Biologische Abfälle aus der Landwirtschaft können für die Herstellung von Düngemitteln wiederverwendet werden. IoT-Lösungen können dabei helfen, den Prozess auf intelligente Weise aus der Ferne zu steuern. Intelligente Sensoren können verwendet werden, um das Vorhandensein giftiger Chemikalien in Abfällen zu messen und den richtigen landwirtschaftlichen Lebenszyklus zu verwalten.
Globale Trends zu IoT-Anwendungen in der Landwirtschaft
Quelle: https://trends.google.com/trends/
Der typische Lebenszyklus eines auf IoT Analytics basierenden landwirtschaftlichen Anwendungsfalls
Der Lebenszyklus eines typischen IoT-basierten Anwendungsfalls. Wenn wir einen beispielhaften Anwendungsfall der IoT-Analytik aufschlüsseln, besteht dieser aus den folgenden Phasen:
1. Auswahl der Sensoren
Die Auswahl der Sensoren unterscheidet sich von Anwendungsfall zu Anwendungsfall. Beispielsweise unterscheiden sich die für die Tierhaltung erforderlichen Sensoren stark von den Sensoranforderungen für einen Anwendungsfall für intelligente Gewächshäuser.
2. Datenerfassung
Sammeln von Daten von eingesetzten Sensoren und Konvertieren dieser in das erforderliche Format.
3. Entscheidungen treffen und einsetzen
Die von den Sensoren gesammelten Daten können verwendet werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und automatisierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Nach Durchlaufen einer ordnungsgemäßen Data Science-Phase werden die Lebenszyklusmodelle nach Bedarf in der Cloud oder auf lokalen Servern bereitgestellt.
4. Neukalibrierung von Modellen
Die aus den vorherigen Prozessen erhaltenen Ergebnisse werden überwacht und basierend auf dem Geschäfts-KPI und der Abweichung vom Ergebnis neu kalibriert.
Fazit
In diesem Artikel haben wir die verschiedenen Probleme des Agrarsektors erörtert und erläutert, wie das industrielle Internet der Dinge dazu beitragen kann, diese Probleme zu lösen. Das Internet der Dinge mit maschinellem Lernen und Computer Vision kann die industrielle Landschaft der intelligenten Landwirtschaft verändern. Wir haben auch die verschiedenen Phasen eines typischen IoT-Anwendungsfalls und die globalen Trends zum Thema IoT in der Landwirtschaft erörtert. Es ist zwar eine Tatsache, dass die Skalierbarkeit von IoT-Anwendungsfällen im Vergleich zu anderen Sektoren immer noch sehr begrenzt ist, jedoch wird die Einbeziehung derselben für das globale Lebensmittelmanagement immer wichtiger.
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