Farming As a Service Market Tendenze

Driver di mercato - Adozione di Agricoltura di precisione utilizzando dispositivi IoT, Drones e AI

Il paesaggio agricolo ha subito enormi cambiamenti nel recente passato. Con la tecnologia in evoluzione ad un ritmo rapido, gli agricoltori stanno ora cercando di adottare metodi di coltivazione più nuovi e più intelligenti che possono aiutare a massimizzare i loro rendimenti mantenendo i costi sotto controllo. L'agricoltura di precisione è una tale area che ha visto un aumento significativo in tempi recenti con l'uso di dispositivi IoT, droni e soluzioni basate sull'intelligenza artificiale (AI).

Gli agricoltori stanno sempre più facendo uso di sensori, monitor del suolo e altri dispositivi IoT abilitati che aiutano a raccogliere dati precisi relativi alla qualità del suolo, ai livelli di umidità e alle variazioni di temperatura in diverse parti del terreno. Armato di approfondimenti precisi in tempo reale, le decisioni relative all'irrigazione, fertilizzante e uso di pesticidi possono essere adattate per ogni micro-regione all'interno dell'azienda. Ciò consente l'utilizzo e la produttività delle risorse ottimizzate. Analogamente, i droni dotati di telecamere e sensori avanzati forniscono informazioni sugli occhi degli uccelli in condizioni di campo. Gli agricoltori possono identificare carenze nutrienti, modelli di malattie e altri problemi con precisione utilizzando immagini di droni e prendere misure correttive di conseguenza.

Algoritmi AI e machine learning stanno ulteriormente aiutando ad analizzare i grandi volumi di dati raccolti attraverso IoT e droni. Questi algoritmi possono rilevare schemi nascosti, prevedere i risultati futuri e offrire raccomandazioni personalizzate agli agricoltori su base regolare. Ad esempio, gli strumenti alimentati da AI possono analizzare i dati di rendimento passati, le variazioni del suolo, i modelli meteorologici e offrire previsioni di resa per la prossima stagione, mentre anche i rischi di segnalazione che hanno bisogno di mitigazione. Nel complesso, le tecniche di allevamento di precisione abilitate dalle tecnologie emergenti stanno rendendo l'agricoltura più orientata alla conoscenza e sostenibile nel lungo periodo. Questo è uno dei principali driver che alimentano l'interesse per le soluzioni di gestione aziendale offerte sotto l'agricoltura come modello di servizio.

Mercato Driver- Accesso economico alle tecnologie avanzate Ridurre gli investimenti in anticipo per gli agricoltori

Mentre l'agricoltura di precisione offre diversi vantaggi, investire nella necessaria infrastruttura hardware e software richiede un significativo capitale upfront che è una sfida, soprattutto per gli agricoltori più piccoli e marginali. Le tecnologie necessarie per l'agricoltura di precisione come sensori IoT, droni, strumenti di gestione dei dati e piattaforme AI/ML comportano costi considerevoli. Inoltre, sono necessari aggiornamenti frequenti per sfruttare le ultime innovazioni. Questo è dove l'agricoltura come modelli di business di servizio si sono dimostrati efficaci.

Nell'ambito del modello basato sui servizi, le aziende agroalimentari e tecnologiche e i fornitori di servizi specializzati gestiscono l'approvvigionamento e la manutenzione di attrezzature agricole avanzate per conto dei clienti. Gli agricoltori ottengono l'accesso a soluzioni all'avanguardia su base pay-per-use o abbonamento, eliminando gli investimenti pesanti. Per esempio, un agricoltore può optare per un piano di abbonamento mensile o annuale che offre monitoraggio del suolo e delle colture a base di sensori, servizi di stima dei rendimenti utilizzando droni e consulenza AI. Tutte le infrastrutture di back-end, l'integrazione di sistemi, software e competenze sono gestite dal fornitore di servizi.

Ciò rende più facile per gli agricoltori, in particolare per i piccoli proprietari, raccogliere vantaggi di produttività e redditività offerti dall'agricoltura digitale senza preoccuparsi dei costi. Le spese operative sono più amichevoli rispetto alle uscite di capitale una volta. Inoltre, i fornitori di servizi sono incentivati a offrire gli ultimi aggiornamenti regolarmente sotto il modello dei servizi. Tutti questi fattori incoraggiano una maggiore adozione dell'agricoltura come un approccio di servizio che guida la crescita in questo mercato in evoluzione.

Market Challenge - Informativa sulla privacy e sulla sicurezza dei dati

Una delle sfide chiave per la crescita dell'Agriturismo come mercato del Servizio è la privacy dei dati e le preoccupazioni di sicurezza che circondano i dati personali e aziendali. Poiché le tecnologie digitali consentono enormi quantità di raccolta dati da aziende agricole e campi, ci sono sempre più preoccupazioni su come vengono memorizzate, accessibili e utilizzate queste informazioni sensibili. Gli agricoltori sono giustamente interessati a chi ha accesso ai dati relativi alle loro operazioni, campi, colture e procedure. Questi dati potrebbero rivelarsi molto sulle loro pratiche, costi, reddito e molto altro se accessibili da terzi. Allo stesso tempo, le aziende che forniscono l'agricoltura come soluzioni di servizio hanno bisogno di grandi quantità di dati agricoli per ottimizzare efficacemente i servizi, offrire raccomandazioni e miglioramenti personalizzati. Tuttavia, la raccolta e la memorizzazione di questi dati pone importanti sfide di conformità e di regolamentazione per affrontare severe leggi sulla privacy e proteggere informazioni riservate alle aziende agricole e alle aziende agricole. Affrontare queste questioni è fondamentale per le aziende ottenere fiducia degli agricoltori e incoraggiare una condivisione di dati più ampia, che è essenziale per promuovere tecnologie e tecniche di allevamento di precisione. A meno che non sia garantita la protezione e l'utilizzo dei dati sensibili, potrebbe limitare significativamente la crescita di questo promettente mercato.

Opportunità di mercato- Ottimizzazione della catena di approvvigionamento agricolo utilizzando Data Analytics e apprendimento automatico

Una delle principali opportunità per l'agricoltura come mercato dei servizi è quella di ottimizzare la catena di approvvigionamento agricola utilizzando l'analisi dei dati e le tecniche di machine learning. Le moderne tecnologie digitali generano quantità di dati senza precedenti da campi, attrezzature, fonti di approvvigionamento e altro ancora. Se sfruttato efficacemente attraverso analisi avanzate e AI, questi dati detengono un enorme potenziale per ottimizzare le operazioni aziendali, ridurre i costi e i rifiuti attraverso la supply chain e migliorare la produttività. Per esempio, i modelli di machine learning possono analizzare i dati storici per prevedere meglio i raccolti, gli impatti meteo e l'output nel tempo per prevedere l'offerta e la domanda. Ciò consente una distribuzione più efficiente delle risorse, la pianificazione della domanda e la gestione della logistica. I dati possono anche fornire indizi per ottimizzare gli input come acqua, fertilizzanti e pesticidi basati sulle condizioni del suolo, riducendo al minimo i rifiuti e i costi, massimizzando le uscite. Quando applicato in tutta la rete di approvvigionamento, tali ottimizzazioni possono fornire vantaggi tangibili a agricoltori, fornitori di input, acquirenti, distributori e altri. Poiché i volumi di dati e le capacità di analisi aumentano, l'opportunità di ottimizzare le inefficienze in tutto l'ecosistema agricolo continuerà ad espandersi in modo significativo.