IoTと機械学習で酪農生産性を20%向上
農業におけるIoTとデータ分析の導入は、世界中で進んでいます。
地球人口が2050年までに90億人に急増すると予想される中、さらに13億人を養うためには、農業生産性を高める新しい方法が必要です。
ロシアのヤロスラヴリにあるある農場は、IoTと機械学習を活用して必要な生産性向上を目指しています。スペインのプラットフォームプロバイダーLibeliumの支援により、導入から1年足らずで乳量を18%改善しました。
Libeliumは「Plug&Sense! Smart Agriculture」プラットフォームを導入し、農場の温度、湿度、気圧を追跡します。このデータは、MicrosoftのAzure Power BI SQLベースのALAN-IT分析サービス「Smart4Agro」によって分析され、農家に牛一頭あたりの必要飼料量を知らせます。
農家は突然の悪天候警告と収量改善のための最善の行動についてSMS通知を受け取ります。収量改善に加え、このサービスは繁殖率と動物の疾病可能性についても知らせます。
Libeliumによると、2,000頭の乳牛でシステムを試験したスマートファームは、180日で34万ユーロを節約しました。スマートファーム開発を主導したロシアの飼料サプライヤーMustangは、このプラットフォームを効率改善と利益増大の手段と見ています。
農業におけるIoTとデータ分析の導入は世界中で進んでいます。MarketsandMarketsの市場調査レポートによると、農業IoT市場は2024年までに200億ドルの価値を超えると予想されています。
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