На главную

Эффективное животноводство: аналитика и интернет вещей в сельском хозяйстве

Фермерство перестает быть консервативным – здесь теперь решают вопросы эффективности с помощью высоких технологий. Датчики интернета вещей помогают повышать производительность ферм, а аналитические сервисы из облака – лучше планировать уход за животными и увеличивать поголовье стада.

Интернет вещей может снизить себестоимость продукции и повысить конкурентоспособность в самых разных отраслях. В быстро меняющемся сельском хозяйстве сегодня тоже используют умные датчики – например, для сбора информации о влажности и температуре почвы, чтобы управлять поливом и повышать урожайность. А в японской Fujitsu разработали носимые устройства для коров – для мониторинга не только их физического, но и эмоционального состояния.

Решение называется «Подключенные коровы» (Gyuho) и функционирует оно на базе облака Microsoft Azure. Суть сервиса в следующем: на ноге коровы размещают специальное устройство, работающее по аналогии с фитнес-трекером. Оно замеряет количество шагов, которое делает корова, и обрабатывает эту информацию с помощью аналитических сервисов Microsoft Azure. На основе полученных результатов специалисты оптимизируют кормление, доение и сон животных. Аналитика также позволяет выявлять у коров ряд заболеваний на ранней стадии (до 10 видов). Более того: благодаря получаемым данным можно значительно увеличить поголовья стада и даже регулировать пол будущего потомства.

Оптимальное регулирование

Облачный сервис помогает фермерам отслеживать активность коров и благодаря этому эффективнее регулировать численность поголовья. Известно, что в период, благоприятный для зачатия, коровы увеличивают свою двигательную активность в 6 раз. Точность в определении наиболее подходящего для оплодотворения момента делает его более успешным. Вероятность здесь можно повысить до 95%!

Система анализирует активность коровы и в нужный момент направляет автоматическое уведомление животноводам. Они получают результаты аналитики из облака на свои устройства – ПК или смартфоны. Графы, визуализирующие поведение животного, обновляются каждый час. Таким образом, фермеры могут видеть пиковые периоды, благоприятные для оплодотворения.

По оценке Fujitsu, сервис повысил успешность искусственных оплодотворений коров на 70%. При этом фермеры могут с его помощью регулировать пол потомства, исходя из текущих нужд хозяйства. Так, телята женского пола чаще рождаются, если корову оплодотворить в первые 4 часа течки, а мужского – в последние 4 часа. Сервис также предсказывает дату родов и позволяет дистанционно отслеживать этот процесс.

Выгода, получаемая фермерами, значительно превышает вложения: стоимость одного датчика составляет 150$, приемника, который собирает с устройств данные и отправляет в облако Microsoft Azure – около 3000$. Ежемесячные расходы включают абонентскую плату за использование сервиса и услуги связи.

Облачный охват

В Японии система используется с 2012 г., к ней подключены уже более 40 000 коров. Также сервис функционирует в других странах, в том числе Южной Корее, Австралии, Вьетнаме. В планах Fujitsu – международный охват, с более 500 000 «подключенных» животных по всему миру. Облако Microsoft Azure обеспечивает сервису Fujitsu повсеместную доступность решения, а также позволяет в случае необходимости масштабировать бизнес без инвестиций в инфраструктуру.

Проникновению решения будут способствовать его коммерческие преимущества. Так, пилот, проведенный на 11 молочных фермах, показал, что использование сервиса Fujitsu позволило за год нарастить производство на 12%. К тому же, сервис можно использовать для регулирования поголовья других сельскохозяйственных животных.

Узнать больше о сервисах интернета вещей в облаке Microsoft Azure

Меняемся вместе Онлайн-конференция Microsoft «Бизнес.IoT: Открывая интернет вещей» 30 марта 2017, 10:00 Участие в конференции бесплатное
при подтвержденной регистрации.
Принять участие
Вас ждут два трека Pro.Бизнес и Pro.Технологии с лучшими практиками, демонстрациями, готовыми решениями и рекомендациями от ведущих экспертов в области интернета вещей, машинного обучения и предиктивной аналитики.