Какие технологии будут внедряться в сельское хозяйство в 2023 году – аналитика A2SEVEN

По данным исследования BI Intelligence, в 2020 году число IoT-устройств в сельском хозяйстве достигло 75 миллионов, и это число будет увеличиваться на 20% каждый год. Одновременно прогнозируется, что к 2025 году мировой рынок умного сельского хозяйства увеличится в четыре раза и достигнет $15,3 млрд (по сравнению с чуть более чем $5 млрд в 2016 году).

В сельскохозяйственной отрасли влияние аналитики данных настолько велико, что трудно точно обозначить все ее преимущества и еще труднее предугадать, какие перемены она может принести. Учитывая это, ниже приведены шесть способов, с помощью которых аналитика данных произвела революцию в сельскохозяйственной отрасли:

Умное, цифровое и высокоточное земледелие значительно увеличили объем данных, доступных для множества возможностей усовершенствования сельского хозяйства для умного орошения, посева и сбора урожая. В сельском хозяйстве важен не только объем данных, но и возможность получения полезных для анализа сведений с помощью них. 

Аграрии должны иметь возможность использовать большие данные в сельском хозяйстве для автоматизации и максимально возможной их визуализации с помощью информационных панелей и аналитических решений. Данные, собранные во внутренней системе, могут быть показаны на настраиваемом дашборде с удобным для пользователя отображением данных.

Карты, данные о посевах и полях, а также состояние встроенного оборудования - все это отслеживается и документируется. Настраиваемая приборная панель может отслеживать все заданные параметры и уведомлять аграриев о значимых изменениях. Приборные панели позволяют автоматически обновлять и защищать датчики, поливное оборудование, прогнозы и другие источники данных. На основе этих данных об урожайности фермеры могут планировать свои действия по улучшению управления посевами и повышению урожайности.

Аграрий часто привязан к определенному поставщику или партнеру в фермерском и сельском хозяйстве вне традиционных представлений. В цепочке поставок сельскохозяйственной продукции участвует множество сторон, и аналитика данных доказала свою ценность для рационализации операций по всей цепочке.

Системы автоматически собирают и анализируют данные в процессе производства, контролируют работу оборудования и выявляют проблемы. Например, фермеры могут поставлять часть своего последнего урожая в ближайший продуктовый магазин или сеть универмагов. Невозможно точно предсказать, сколько урожая будет собрано или когда он будет готов, независимо от того, кто занимается его выращиванием. В сочетании с изменением потребительского спроса это может привести к серьезным проблемам с поставками.

Аналитика данных может помочь смягчить некоторые проблемы в цепи поставок, обеспечивая лучший контроль над урожаем и его уборкой каждый сезон. От производителей до оптовиков, упаковщиков и розничных торговцев - все участники цепочки поставок могут извлечь из этого пользу, а не только те, кто непосредственно работает с урожаем. 

Фермеры и поставщики могут использовать аналитику данных для совершенствования программного обеспечения для управления автопарком, чтобы повысить надежность поставок. 

Экологические проблемы, влияющие на цепочку поставок агробизнеса, включают непредсказуемую погоду, засуху и изменение поведения насекомых. Однако фермеры могут извлечь выгоду из использования аналитики данных для лучшего понимания экологических тенденций, чтобы лучше планировать решения проблем и использовать возможности без потери ресурсов.

Здоровье сельскохозяйственных культур можно отслеживать в режиме реального времени с помощью аналитики данных; прогнозная аналитика может предсказать будущую урожайность, облегчая принятие решений по управлению ресурсами на основе доказанных закономерностей.

Использование Data Science может повысить урожайность в будущем за счет ввода исторических и текущих данных в систему и извлечения информации с помощью соответствующих алгоритмов. В результате фермеры и участники цепочки поставок могут сэкономить деньги и улучшить схемы распределения и поставок.

Карты местности можно исследовать с помощью дронов или беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). После сбора картографических данных их можно изучить и найти полезную информацию.

Нашествие вредителей и болезни сельскохозяйственных культур - вот несколько примеров огромного количества опасностей, с которыми сталкиваются фермеры и которые они не в силах контролировать. До появления аналитики данных фермеры не могли предвидеть ранние сигналы, предупреждающие об ухудшении урожая; следовательно, было слишком поздно что-либо предпринимать. Чтобы определить, угрожают ли урожаю болезни, ученые могут использовать аналитику данных для поиска индикаторов заболеваний у растений и составления прогнозов относительно будущего урожая.

Во-вторых, поскольку пестициды негативно влияют на экосистему, многие считают их проблемой. Аналитика данных может помочь фермерам определить, когда и где применять пестициды, принимая более обоснованные решения о том, какие пестициды использовать. В результате производителям продуктов питания легче избежать чрезмерного использования пестицидов. Доходы фермеров также увеличиваются, когда сокращается нерациональное использование пестицидов.

Благодаря анализу данных потребители могут быть более уверены в надежности и безопасности продуктов. Датчики, беспилотники и телефоны собирают данные в определенных местах умных сельскохозяйственных предприятий и полей. И одной из задач, решаемых современным сельским хозяйством, является способность быстро обнаруживать наличие бактерий и индикаторов загрязнения.

Аналитика данных позволяет организациям собирать и анализировать данные о высоком уровне влажности, температуре, химических веществах и других показателях. С помощью данных потребители могут узнать, где и как выращивались, транспортировались и обрабатывались продукты. Это еще один стимул для производителей и логистических агентств поддерживать качество на высоком уровне.

Аналитика данных используется в оценке рисков в сельском хозяйстве для бенчмаркинга, мониторинга, аналитики и прогнозного моделирования. Применение этих методик для составления прогнозов с использованием больших данных может помочь фермерам в прогнозировании и управлении рисками, связанными с производством скота и выращиванием сельскохозяйственных культур.

Смарт-контракты, опирающиеся на большие данные и построенные на платформе блокчейн, - еще одна заметная в настоящее время концепция оценки сельскохозяйственных рисков. Такой метод меняет сложную структуру на более быстрые и автоматизированные системы в сельскохозяйственном страховании.

Что касается уже существующих решений на отечественном рынке, то здесь уже много придумано за нас. С помощью «Истории поля»  можно просмотреть  карты полей с раскраской по культурам и фотофиксацией  вредителей и болезней. Сервис анализирует и хранит всю информацию в единой системе. Или можно выбрать «Полевод». В этом сервисе можно круглосуточно мониторить поля, назначать агрономам задания, собирать данные с точной геолокацией, а также фиксировать сорняки, вредителей и болезни. Пользователи могут использовать встроенный справочник по вредным объектам, сортам и СЗР. 

Большинство аграриев уже много лет используют «Росагролизинг» для оформления сельскохозяйственной техники в лизинг. В сервисе представлены около 20 тысяч единиц техники (тракторы, комбайны, грузовые и легковые автомобили, дорожно-строительная техника) от более 450 поставщиков. Классный сервис, который в разы ускоряет поиск нужного оборудования. 

Если необходима персонализация новых платформ и интеграция их с давно знакомыми программами, то это возможно с помощью IT компаний с глубокой экспертизой в агросфере.