Ištisas kartas ūkininkavimas buvo intuicija pagrįstas verslas. Stebite dangų, jaučiate dirvą ir pasitikite dėsningumais, kuriuos perdavė prieš jus žemę dirbę žmonės. Tačiau mes pasiekiame žmogaus intuicijos galimybių ribas. Esant permainingiems klimato dėsningumams ir mažėjančioms maržoms, „nuojauta“ grindžiamas požiūris tampa rizika.
Kiekvieną savaitę kalbuosi su gamintojais, kuriuos baugina aplink „AgTech“ kylantis triukšmas. Jie žino, kad pramonė keičiasi, tačiau nežino, kaip naudoti DI žemės ūkio operacijose neapsunkinant savo kasdienio darbo ar nešvaistant pinigų įrenginiams, kurie nesusikalba tarpusavyje. Perėjimas nuo dirvožemio prie programinės įrangos nėra skirtas ūkininkui pakeisti; juo siekiama pašalinti „sezoniškumo akląją zoną“ – atotrūkį tarp laukuose atsiradusios problemos ir momento, kai ūkininkas ją pastebi.
Sezoniškumo akloji zona: kodėl rankinis įrašų vedimas nepasiteisina
💡 Norite Penny analizuoti jūsų verslą? Ji nustato, kuriuos vaidmenis AI gali pakeisti, ir sudaro etapinį planą. Pradėkite nemokamą bandomąją versiją →
Dauguma žemės ūkio operacijų vis dar remiasi tuo, ką vadinu „ataskaitomis po įvykio“. Jūs fiksuojate tai, kas nutiko po derliaus nuėmimo, po kenkėjų protrūkio arba po įrangos gedimo. Tai sukuria duomenų vėlavimą, kuris didelės rizikos aplinkoje yra lemtingas.
Kai pasikliaujate rankiniu įrašų vedimu, iš esmės vairuojate traktorių žiūrėdami į galinio vaizdo veidrodėlį. DI pakeičia jūsų žvilgsnio kryptį. Kol žmogaus akis pastebi azoto trūkumą kukurūzų lape, to augalo derliaus potencialas jau būna sumažėjęs. DI pagrįstas multispektrinis vaizdavimas užfiksuoja šį pokytį likus kelioms dienoms – o kartais ir savaitėms – iki tol, kol jis tampa matomas mums.
Tiksliojo prognozavimo sistema
Norint pereiti nuo rankinio prie prognozuojamojo valdymo, nebūtina visko automatizuoti iš karto. Tiesą sakant, toks skubėjimas dažnai sukelia „integracijos mokestį“ – kai už programinę įrangą sumokama daugiau, nei ji sukuria vertės. Vietoj to rekomenduoju trijų etapų perėjimą.
1. Skaitmenizavimo etapas (Pagrindas)
Prieš pradedant prognozuoti, būtina viską fiksuoti. Tai reiškia, kad visi rankiniai žurnalai – drėkinimas, chemikalų naudojimas, darbo valandos – turi būti perkelti į struktūrizuotą skaitmeninį formatą. Tai ne tik „atsisakymas popieriaus“; tai jūsų duomenų paruošimas taip, kad juos galėtų skaityti mašinos.
Jei jūsų įrašai yra užrašų knygelėje, tai yra „mirę“ duomenys. Jei jie yra debesijos sistemoje, jie tampa kuru jūsų ateities DI. Valdantiems didelius plotus, būtent čia pradedami matyti sutaupymai žemės ūkyje vien dėl geresnio išteklių paskirstymo.
2. Analizės etapas (Įžvalgos)
Kai jūsų duomenys tampa skaitmeniniai, DI įrankiai gali pradėti ieškoti dėsningumų. Pavyzdžiui, susiejus istorinius derliaus duomenis su vietos orų modeliais ir dirvožemio jutiklių parodymais, DI gali tiksliai nustatyti, kodėl tam tikros „probleminės vietos“ lauke duoda prastesnį rezultatą.
Šiame etape pereinama nuo „visuotinio“ purškimo prie „kintamos normos“ taikymo. Kam purkšti visus 100 akrų, jei to reikia tik 12-ai? Tai ne tik geriau aplinkai, bet ir tiesioginis smūgis jūsų pridėtinėms išlaidoms.
3. Prognozavimo etapas (Derlius)
Tai yra galutinis tikslas: prognozuojamasis pasėlių valdymas. Šiame etape jūsų DI ne tik sako, kas vyksta, bet ir nurodo, kas įvyks.
- Prognozuojamas derlius: Derliaus kiekio apskaičiavimas su 95 % tikslumu prieš kelias savaites, leidžiantis geriau derėtis dėl sutarčių.
- Kenkėjų ir ligų prognozavimas: Drėgmės ir temperatūros duomenų naudojimas siekiant numatyti ligos protrūkį dar prieš jam prasidedant.
- Priežiūros prognozavimas: Kombainų variklių vibracijų analizė siekiant numatyti gedimą prieš mašinai sustojant pačiame derliaus nuėmimo įkarštyje. Efektyvios automobilių parko valdymo išlaidos dažnai smarkiai sumažėja, kai nustojate reaguoti į gedimus ir pradedate jų vengti.
Duomenų silosų spąstų sprendimas
Didžiausia klaida, kurią matau, nėra technologijų trūkumas; tai tarpusavyje nesusijusių technologijų perteklius. Dronas nesusikalba su traktoriumi; traktorius nesusikalba su dirvožemio jutikliais; jutikliai nesusikalba su apskaitos programine įranga.
Tai yra „duomenų silosų spąstai“. Jei turite rankiniu būdu perkelti duomenis iš vienos programėlės į kitą, jūs nenaudojate DI – jūs tiesiog atliekate skaitmeninį administravimą. Tikra, į DI orientuota žemės ūkio operacija naudoja agro-operacinę sistemą, kuri sujungia visus šiuos duomenis į vieną prietaisų skydelį.
Už laukų ribų: tiekimo grandinė
Jūsų veiklos efektyvumas neturėtų baigtis už ūkio vartų. Viena svarbiausių DI galimybių slypi žemės ūkio tiekimo grandinėje. Naudodami DI galiojimo laiko rodikliams ir logistikos laikui stebėti, gamintojai gali sumažinti nuostolius po derliaus nuėmimo, kurie šiuo metu visame pasaulyje siekia stulbinančius 30 %.
DI gali padėti suplanuoti derliaus nuėmimo laiką taip, kad jis sutaptų su rinkos paklausos viršūnėmis arba logistikos galimybėmis, užtikrinant, kad jūsų produkcija mažiau laiko praleistų sandėlyje ir greičiau pasiektų vartotoją.
Kaip pradėti (be didelės naštos)
Jei vis dar naudojate popierių ar paprastas skaičiuokles, nepirkite dronų parko jau rytoj. Pradėkite nuo čia:
- Auditą atlikite savo duomenų srautams: Kur jūsų informacija įstringa? (pvz., brigadininko kišenėje, dulkėtoje apskaitos knygoje).
- Pasirinkite vieną „skaudžiausią“ kintamąjį: Ar tai drėkinimo išlaidos? Kenkėjų valdymas? Darbo jėga? Pirmiausia pasitelkite DI būtent šiai problemai spręsti.
- Reikalaukite suderinamumo: Niekada nepirkite programinės ar techninės įrangos, kuri neturi atviros API sąsajos. Jei įranga negali dalintis savo duomenimis, tai yra aklavietė.
Žemės ūkis yra seniausia pramonės šaka pasaulyje, tačiau ji neprivalo būti lėčiausia adaptuojantis. Perėjimas nuo dirvožemio prie programinės įrangos nereiškia ūkininkavimo „širdies“ praradimo; tai ūkininkų aprūpinimas aiškumu, kurio jiems reikia norint išgyventi skaitmeninėje ekonomikoje.
Jei norite sužinoti, kur tiksliai slepiasi švaistymas jūsų konkrečioje veikloje, peržvelkime skaičius kartu.