Сельское хозяйство как рынок услуг Тенденции

Рыночный драйвер - внедрение точного земледелия с использованием IoT-устройств, дронов и искусственного интеллекта

Сельское хозяйство претерпело огромные изменения в недавнем прошлом. Поскольку технологии развиваются быстрыми темпами, фермеры теперь стремятся внедрить новые и более интеллектуальные методы выращивания, которые могут помочь максимизировать их урожайность, сохраняя при этом расходы под контролем. Точное сельское хозяйство является одной из таких областей, которая в последнее время значительно расширилась благодаря использованию устройств IoT, дронов и решений на основе искусственного интеллекта (ИИ).

Фермеры все чаще используют датчики, почвенные мониторы и другие устройства с поддержкой IoT, которые помогают собирать точные данные, связанные с качеством почвы, уровнем влажности и колебаниями температуры в разных частях сельскохозяйственных угодий. Вооружившись точными знаниями в режиме реального времени, решения, связанные с ирригацией, удобрениями и использованием пестицидов, могут быть адаптированы для каждого микрорегиона фермы. Это позволяет оптимизировать использование ресурсов и производительность. Аналогичным образом, беспилотные летательные аппараты, оснащенные передовыми камерами и датчиками, дают представление о полевых условиях с высоты птичьего полета. Фермеры могут выявлять дефицит питательных веществ, характер заболеваний и другие проблемы с точностью с помощью изображений дронов и принимать соответствующие корректирующие меры.

Алгоритмы ИИ и машинного обучения помогают анализировать большие объемы данных, собираемых с помощью IoT и дронов. Эти алгоритмы могут обнаруживать скрытые закономерности, прогнозировать будущие результаты и регулярно предлагать индивидуальные рекомендации фермерам. Например, инструменты с искусственным интеллектом могут анализировать прошлые показатели урожайности, изменения почвы, погодные условия и предлагать прогноз урожайности на предстоящий сезон, а также отмечать риски, которые нуждаются в смягчении. В целом, точные методы ведения сельского хозяйства, основанные на новых технологиях, делают сельское хозяйство более наукоемким и устойчивым в долгосрочной перспективе. Это один из ключевых факторов, подогревающих интерес к решениям по управлению фермами, предлагаемым в рамках модели обслуживания.

Рыночный драйвер - экономически эффективный доступ к передовым технологиям, сокращающий первоначальные инвестиции для фермеров

В то время как точное сельское хозяйство предлагает несколько преимуществ, инвестирование в необходимую аппаратную и программную инфраструктуру требует значительного авансового капитала, что является проблемой, особенно для мелких и маргинальных фермеров. Технологии, необходимые для точного земледелия, такие как датчики IoT, дроны, инструменты управления данными и платформы AI / ML, требуют значительных затрат. Кроме того, частые обновления необходимы для использования последних инноваций. Именно здесь фермерство в качестве бизнес-модели обслуживания оказалось эффективным.

В соответствии с моделью, основанной на услугах, сельскохозяйственные и технологические компании, а также специализированные поставщики услуг занимаются закупкой и обслуживанием передового сельскохозяйственного оборудования от имени клиентов. Фермеры получают доступ к современным решениям на основе оплаты за использование или подписки, что исключает крупные инвестиции. Например, фермер может выбрать месячный или годовой план подписки, который предлагает сенсорный мониторинг почвы и сельскохозяйственных культур, услуги оценки урожайности с использованием беспилотных летательных аппаратов и консультирование по ИИ. Вся инфраструктура, системная интеграция, программное обеспечение и опыт управляются поставщиком услуг.

Это облегчает фермерам, особенно мелким фермерам, получение выгод от производительности и рентабельности, предлагаемых цифровым сельским хозяйством, не беспокоясь о затратах. Операционные расходы являются более бюджетными по сравнению с единовременными капитальными затратами. Кроме того, поставщики услуг заинтересованы в том, чтобы регулярно предлагать последние обновления в соответствии с моделью услуг. Все эти факторы способствуют более широкому внедрению сельского хозяйства в качестве сервисного подхода, что способствует росту этого развивающегося рынка.

Рыночная проблема - Конфиденциальность и безопасность данных, окружающие персональные и сельскохозяйственные данные

Одной из ключевых проблем для роста рынка услуг является конфиденциальность и безопасность данных, связанных с личными и фермерскими данными. Поскольку цифровые технологии позволяют собирать огромные объемы данных с ферм и полей, растет беспокойство по поводу того, как эта конфиденциальная информация хранится, доступна и используется. Фермеры по праву обеспокоены тем, кто имеет доступ к данным об их деятельности, полях, культурах и процедурах. Эти данные могут многое рассказать об их практике, расходах, доходах и многом другом, если к ним будут обращаться третьи стороны. В то же время компании, предоставляющие услуги в области сельского хозяйства, нуждаются в больших объемах сельскохозяйственных данных для эффективной оптимизации услуг, предоставления индивидуальных рекомендаций и улучшений. Однако сбор и хранение этих данных создает значительные проблемы соблюдения и регулирования для решения строгих законов о конфиденциальности и защиты конфиденциальной информации о фермерах. Решение этих проблем имеет решающее значение для бизнеса, чтобы завоевать доверие фермеров и поощрять более широкий обмен данными, что имеет важное значение для продвижения технологий и методов точного земледелия. Если не обеспечить конфиденциальную защиту и использование данных, это может значительно ограничить рост этого перспективного рынка.

Рыночная возможность - оптимизация цепочки поставок сельскохозяйственной продукции с использованием анализа данных и машинного обучения

Одной из основных возможностей для рынка услуг является оптимизация цепочки поставок сельскохозяйственной продукции с использованием методов анализа данных и машинного обучения. Современные цифровые технологии генерируют беспрецедентные объемы данных из полей, оборудования, источников поставок и многого другого. Если эффективно использовать передовую аналитику и ИИ, эти данные имеют огромный потенциал для оптимизации сельскохозяйственных операций, сокращения затрат и отходов по всей цепочке поставок и повышения производительности. Например, модели машинного обучения могут анализировать исторические данные для лучшего прогнозирования урожайности, погодных воздействий и производства с течением времени для прогнозирования спроса и предложения. Это позволяет более эффективно распределять ресурсы, планировать спрос и управлять логистикой. Данные также могут дать подсказки для оптимизации вводимых ресурсов, таких как вода, удобрения и пестициды, на основе условий почвы, минимизации отходов и затрат при максимизации выходных данных. При применении в более широкой сети поставок такая оптимизация может принести ощутимые выгоды фермерам, поставщикам сырья, покупателям, дистрибьюторам и другим. По мере увеличения объемов данных и возможностей аналитики возможности для оптимизации неэффективности сельскохозяйственной экосистемы будут значительно расширяться.