Big Data в сельском хозяйстве и сельхозмашиностроении
На прошлой неделе один из наших подписчиков спрашивал: используются ли большие потоки данных в сельском хозяйстве и как в этом участвуют производители техники?
«Большие данные» - данные для обработки которых как правило применяются специальные технологии/программное обеспечение. Они обладают рядом отличительных признаков:
Объем – от 150 Гб/сутки
Скорость – объем и содержание Big Data ежесекундно меняются
Разнообразие – массив больших данных может включать как визуальный ряд, так и текст, специальные сигналы и файлы разных форматов и объемов
Достоверность – данные собираются из доверенных источников (иногда прямо от первоисточников)
Изменчивость – данные собираются онлайн, поэтому поток нестабилен и изменчив
Ценность – сами по себе данные ничего не значат, но на из основе можно сделать глубокие выводы и принимать взвешенные решения
В сельском хозяйстве используют огромный массив данных, собираемых с помощью GPS-трекеров установленных на сельхозтехнике, со всего многообразия датчиков этих машин, с метеостанций, дронов и т.д. Основные аспекты, на которых сконцентрировано внимание современного фермера:
- карта урожайности
- почвенное здоровье и болезни растений
- эффективность использования удобрений
- эффективность использования техники
Все крупные холдинги по производству техники для сельского хозяйства работают в направлении сбора и обработки колоссального количества данных, которые собирает (или потенциально может собирать) комбайн, трактор или самоходный опрыскиватель.
Расскажу лишь о некоторых проектах.
🌾#JohnDeere. Система точного земледелия AMS, которая позволяет управлять продуктивностью посевов с уменьшением затрат и ростом производительности. Используется спутниковые данные и данные систем навигации машин.
🌾#Ростсельмаш. Информационно-аналитическая система с широким функционалом РСМ-Агротроник. Система гибкая и позволяет фермеру выстроить свою платформу агроменеджмента под его уникальный набор задач.
🌾#CLAAS. Система агроменеджмента CLAAS connect на основе облачных технологий объединяет цифровое управление техникой, планированием сервисом и картированием урожайности.
Кроме того, в 2019 году компании CLAAS, John Deere, CNH Industrial и 365FarmNet представили совместный проект – протокол DataConnect. Его использование позволяет обмениваться информацией между облачными хранилищами.
И это только сельхозмашиностроители (и то далеко не все), а есть еще компании продвигающие независимые решения FMS (Farm Management System) и крупные агропредприятия развивающие это направление как внутрикорпоративный проект... Потенциал видят все!👀
Проектируй. Созидай. #Excogitator 🦾
#Design@excolab
На прошлой неделе один из наших подписчиков спрашивал: используются ли большие потоки данных в сельском хозяйстве и как в этом участвуют производители техники?
«Большие данные» - данные для обработки которых как правило применяются специальные технологии/программное обеспечение. Они обладают рядом отличительных признаков:
Объем – от 150 Гб/сутки
Скорость – объем и содержание Big Data ежесекундно меняются
Разнообразие – массив больших данных может включать как визуальный ряд, так и текст, специальные сигналы и файлы разных форматов и объемов
Достоверность – данные собираются из доверенных источников (иногда прямо от первоисточников)
Изменчивость – данные собираются онлайн, поэтому поток нестабилен и изменчив
Ценность – сами по себе данные ничего не значат, но на из основе можно сделать глубокие выводы и принимать взвешенные решения
В сельском хозяйстве используют огромный массив данных, собираемых с помощью GPS-трекеров установленных на сельхозтехнике, со всего многообразия датчиков этих машин, с метеостанций, дронов и т.д. Основные аспекты, на которых сконцентрировано внимание современного фермера:
- карта урожайности
- почвенное здоровье и болезни растений
- эффективность использования удобрений
- эффективность использования техники
Все крупные холдинги по производству техники для сельского хозяйства работают в направлении сбора и обработки колоссального количества данных, которые собирает (или потенциально может собирать) комбайн, трактор или самоходный опрыскиватель.
Расскажу лишь о некоторых проектах.
🌾#JohnDeere. Система точного земледелия AMS, которая позволяет управлять продуктивностью посевов с уменьшением затрат и ростом производительности. Используется спутниковые данные и данные систем навигации машин.
🌾#Ростсельмаш. Информационно-аналитическая система с широким функционалом РСМ-Агротроник. Система гибкая и позволяет фермеру выстроить свою платформу агроменеджмента под его уникальный набор задач.
🌾#CLAAS. Система агроменеджмента CLAAS connect на основе облачных технологий объединяет цифровое управление техникой, планированием сервисом и картированием урожайности.
Кроме того, в 2019 году компании CLAAS, John Deere, CNH Industrial и 365FarmNet представили совместный проект – протокол DataConnect. Его использование позволяет обмениваться информацией между облачными хранилищами.
И это только сельхозмашиностроители (и то далеко не все), а есть еще компании продвигающие независимые решения FMS (Farm Management System) и крупные агропредприятия развивающие это направление как внутрикорпоративный проект... Потенциал видят все!
Проектируй. Созидай. #Excogitator 🦾
#Design@excolab
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👍6
Проектируй. Созидай.
Приставка "сельмаш" порой создает ложное впечатление, что это отсталая отрасль машиностроения. Поверьте - это абсолютно не так!
Вот лишь некоторые аспекты, на которые следует обратить внимание прежде, чем выносить суждения:
⚙️ Сложность конструкции машин. К примеру, зерноуборочные комбайны. Основной технологический процесс (обмолот и сепарация) бывает трёх типов: роторный, барабанный и гибридный. На видео отличия: https://disk.yandex.ru/d/esu743TC1kvzDw А теперь представьте, что всю эту систему надо спроектировать, а потом и настроить по производительности, потерям, сорности и дроблености зерна. А добавьте сюда многообразие убираемых культур!
⚙️ Типов техники для эффективного земледелия великое множество: зерноуборка, кормоуборка, трактора, самоходные опрыскиватели и так далее, и так далее... А еще в разы больше прицепных и навесных агрегатов для них. Всё это необходимо держать конструктору в уме. В каждой машине своя специфика.
⚙️ Сельскохозяйственная отрасль внедряет инновации быстрее прочих. Автономное вождение, автоматизированные системы настройки, умное внесение консервантов и удобрений, машинное зрение. Многие on-board системы, о которых мечтает автопром, давно уже в серии у #Claas, #MacDon, #JohnDeere, #AGCO, #Ростсельмаш, #Гомсельмаш и многих других.
⚙️ Облачные платформы объединяющие всю деятельность фермы есть свои у всех основных сельхозмашиностроителей. Добавьте сюда независимых игроков рынка Farm Management System (#FMS) и у вас будет полная картина... Хотя нет. Есть еще большие проекты по объединению всех этих систем в единую мегаплатформу.
⚙️ Ну и конечно завтрашний день: бескабинные исполнения, универсальные машины для всех типов работ, БПЛА, лазерное уничтожение сорняков... Продолжать можно долго.
Так что за приставкой "сельмаш" кроются порой самые последние разработки, как в 40х годах в СССР за Министерством сельскохозяйственного машиностроения скрывались создатели реактивных снарядов с пороховыми двигателями🤫
Проектируй. Созидай. #Excogitator 🦾
#Design@excolab
#Инжиниринг #Машиностроение #Сельмаш #НеКолхоз
Приставка "сельмаш" порой создает ложное впечатление, что это отсталая отрасль машиностроения. Поверьте - это абсолютно не так!
Вот лишь некоторые аспекты, на которые следует обратить внимание прежде, чем выносить суждения:
Так что за приставкой "сельмаш" кроются порой самые последние разработки, как в 40х годах в СССР за Министерством сельскохозяйственного машиностроения скрывались создатели реактивных снарядов с пороховыми двигателями
Проектируй. Созидай. #Excogitator 🦾
#Design@excolab
#Инжиниринг #Машиностроение #Сельмаш #НеКолхоз
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍16🔥7