농업 서비스 시장 트렌드

시장 드라이버 - IoT 기기, 드론, AI를 사용하여 정밀 농업의 채택

농업 풍경은 최근 과거에 엄청난 변화를 겪었습니다. 급속한 속도로 진화하는 기술로, 농부는 지금 통제의 밑에 비용을 지키는 동안 그들의 수확량을 확대하는 것을 도울 수 있는 재배의 더 새로운 똑똑한 방법을 채택하기 위하여 찾고 있습니다. 정밀 농업은 IoT 장치, 무인 항공기 및 인공 지능 (AI) 기반 솔루션의 사용을 통해 최근 시간에 상당한 섭취를 보았던 같은 영역입니다.

Farmers는 점점 더 많은 센서, 토양 모니터 및 기타 IoT 활성화 장치의 사용으로 토양 품질, 습기 수준 및 농장의 다른 부분의 온도 변화와 관련된 정확한 데이터를 수집하는 데 도움이됩니다. 정확한 실시간 통찰력, 관개, 비료 및 살충제 사용법과 관련있는 결정은 농장 내의 각 미생물을 위해 tailored 할 수 있습니다. 최적화된 자원 활용 및 생산성을 가능하게 합니다. 마찬가지로 고급 카메라 및 센서가 장착 된 무인 항공기는 현장 조건에 새 눈 통찰력을 제공합니다. 농부들은 영양 결핍, 질병 패턴 및 기타 문제를 식별 할 수 있습니다. drone 이미지 및 정확한 측정을 따르십시오.

AI 및 기계 학습 알고리즘은 IoT 및 드론을 통해 수집된 대용량의 데이터를 분석하는 데 도움이 됩니다. 이 알고리즘은 숨겨진 패턴을 감지 할 수 있으며 미래 결과를 예측하고 정기적으로 농부에게 개인화 된 권고를 제공합니다. 예를 들어, AI 전원 도구는 과거 수율 수치, 토양 변화, 날씨 패턴을 분석 할 수 있으며 다가오는 계절에 대한 수율 예측을 제공합니다. 또한 완화가 필요한 위험을 주력합니다. 신기술에 의해 활성화 된 전체, 정밀 농업 기술은 긴 실행에 더 많은 지식 중심과 지속 가능한 농업을하고있다. 농장에서 제공하는 농장 관리 솔루션의 핵심 드라이버 중 하나입니다.

Market Driver- Cost- effective Access to Advanced Technologies 농부를위한 상륙 투자 감소

정밀 농업은 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 인프라에 투자하는 몇 가지 이점을 제공합니다. 특히 작고 마진 농부에 대한 도전, 특히 큰 잠재 자본이 필요합니다. IoT 센서, 드론, 데이터 관리 도구 및 AI/ML 플랫폼과 같은 정밀 농업에 필요한 기술. 또한, 잦은 업그레이드는 최신 혁신을 활용해야 합니다. 이것은 서비스 사업 모델로 농업이 효과적인 입증 된 곳입니다.

서비스 기반 모델의 밑에, agri-input 및 기술 회사뿐만 아니라 전문 서비스 제공 업체는 고객을 대신하여 고급 농업 장비의 조달 및 유지 보수를 처리합니다. Farmers는 유료 사용 또는 구독 기반에 최첨단 솔루션에 액세스하여 무거운 투자를 제거합니다. 예를 들어, 농부는 센서 기반 토양 및 작물 모니터링을 제공하는 월간 또는 연간 구독 계획을 선택할 수 있으며, 드론 및 AI 자문을 사용하여 수확량 추정 서비스. 모든 백엔드 인프라, 시스템 통합, 소프트웨어 및 전문성은 서비스 제공업체에 의해 관리됩니다.

이 농부, 특히 소규모 주주, 비용 걱정없이 디지털 농업에 의해 제공 생산성과 수익성 혜택을 다시 할 수 있습니다. 운영 지출은 한 번에 비해 더 저렴한 예산입니다. 또한, 서비스 제공 업체는 서비스 모델에 따라 정기적으로 최신 업그레이드를 제공합니다. 이 모든 요인은 서비스 접근법으로 농업의 더 큰 채택을 격려하고 따라서이 진화 시장에서 성장을 운전.

Market Challenge - 데이터 개인 정보 보호 및 보안 Concerns 서라운드 Personal and Farm-Related Data

서비스 시장으로 농작물의 성장에 대한 주요 과제 중 하나는 개인 및 농장 관련 데이터에 대한 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제입니다. 디지털 기술은 농장 및 필드에서 다량의 데이터 수집을 가능하게하며, 이 민감한 정보가 저장되고 액세스되고 사용되는 방법에 대한 걱정이 증가합니다. Farmers는 작업, 필드, 작물 및 절차에 대한 데이터에 액세스 할 수있는 것에 대해 적절히 우려하고있다. 이 데이터는 제3자에 액세스하면 관행, 비용, 소득 등을 많이 알 수 있습니다. 동시에 서비스 솔루션으로 농업을 제공하는 회사는 대량의 농업 데이터를 효과적으로 서비스 최적화, 맞춤형 추천 및 개선을 제공합니다. 그러나, 수집 및 저장이 데이터는 엄격한 개인 정보 보호법 및 기밀 농부 및 농장 정보를 보호하기 위해 상당한 준수 및 규제 문제를 제기. 이 문제를 해결하는 것은 농가의 신뢰를 얻고 더 넓은 데이터 공유를 격려하는 기업에 중요합니다. 이는 정밀 농업 기술 및 기술을 발전시키는 데 필수적입니다. 과민한 자료 보호 및 사용법은 지켜지고, 이 유망한 시장의 성장을 두드러지게 할 수 있었습니다.

Market Opportunity- Data Analytics 및 Machine Learning을 사용하여 농업 공급망 최적화

Farming의 주요 기회 중 하나는 데이터 분석 및 기계 학습 기술을 사용하여 농업 공급망을 최적화하는 것입니다. 현대 디지털 기술은 필드, 장비, 공급 소스 및 더 많은 데이터의 전례없는 금액을 생성하고 있습니다. 고급 분석 및 AI를 통해 효과적으로 활용하면 이 데이터는 농장 운영, 슬래시 비용 및 폐기물을 최적화하고 생산성을 향상시킵니다. 예를 들어, 기계 학습 모델은 역사적인 데이터를 더 나은 예측 작물 수율, 날씨 영향 및 시간 동안 공급 및 수요를 예측할 수 있습니다. 효율적인 자원 할당, 수요 계획 및 물류 관리가 가능합니다. 데이터는 토양 조건을 기반으로 물, 비료 및 농약과 같은 입력을 최적화 할 수 있으며, 폐수 및 비용을 최소화하고 출력을 극대화합니다. 더 넓은 공급 네트워크를 통해 적용될 때, 그런 최적화는 농부, 입력 공급자, 구매자, 분배자 및 다른 사람에 tangible 이익을 전달할 수 있습니다. 데이터 볼륨 및 분석 기능 증가로, 농업 생태계 전반에 걸쳐 인 효율성을 간소화 할 수있는 기회는 크게 확장됩니다.