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Trattori a guida autonoma

· 7 minuti di lettura
Mative CEO & Founder

Quali trattori a guida autonoma sono già sul mercato?

La maggior parte dei produttori di trattori sta lavorando sulla tecnologia per permettere ad almeno uno dei loro modelli di trattore di lavorare senza conducente. Un riepilogo basato su ciò che sappiamo finora.

Attualmente solo pochi tipi di trattori sono disponibili di fabbrica come pronti per operare senza conducente o con capacità autonome. Supportati dal produttore originale (OEM) e non da terze parti che offrono kit di retrofit autonomi. Questi trattori possono essere operati senza conducente mentre un operatore li controlla da un altro trattore o veicolo vicino, o persino da una posizione remota. I produttori giapponesi Kubota e Yanmar sono stati i primi a offrire commercialmente trattori a guida autonoma nel loro paese d'origine, il Giappone. Sono stati seguiti da Monarch Tractor e John Deere.

Sviluppi futuri

Ogni produttore di trattori, che lo ammetta o meno, sta sviluppando trattori con opzione di guida autonoma. All’aperto o dietro porte chiuse. Veicoli che somigliano all'aspetto attuale di un trattore e costruiti con componenti che normalmente si trovano nei trattori come li conosciamo da decenni. Recenti fiere come l'Agritechnica dello scorso anno ad Hannover, in Germania, hanno presentato alcuni modelli di trattori a guida autonoma in arrivo, come il Claas Xerion 12.590 TerraTrac, il Fendt e107 Vario e la serie 900 e il Kubota AgriRobo MR 1000 A.

In precedenza, Case IH ha mostrato un Magnum 400 autonomo in Brasile e ha dimostrato un Magnum 340 autonomo in Austria. Anche la Bielorussia ha reso pubblico il fatto che stanno lavorando al loro modello di trattore autonomo A3523i. Altri produttori che molto probabilmente stanno sviluppando trattori a guida autonoma includono Farmtrac, Mahindra e anche Keestrack. Quest'ultimo potrebbe non essere un nome molto familiare per la maggior parte degli agricoltori e dei contoterzisti, ma il produttore ha una lunga esperienza nella produzione di macchine per le costruzioni, possiede lo specialista dei trattori Goldoni e produce trattori elettrici sviluppati dallo svizzero Rigitrac nella sua fabbrica Goldoni in Italia.

La maggior parte dei trattori a guida autonoma ha ancora una cabina

Ciò che i trattori a guida autonoma commercialmente disponibili e quelli in fase di sviluppo hanno in comune è che la maggior parte della tecnologia a bordo può già essere trovata nei modelli di trattore più recenti. Questi sono automatizzati a tal punto che possono seguire automaticamente linee rette e curve AB, abbassare/sollevare e avviare/arrestare attrezzi e macchinari e girare automaticamente ai bordi del campo grazie a sofisticati sistemi di gestione. L'unica tecnologia che manca a questi trattori per lavorare senza conducente sono le telecamere e i sensori per osservare l'ambiente circostante, il macchinario e la qualità del lavoro svolto.

Un altro aspetto comune a molti trattori a guida autonoma disponibili e prototipi è la presenza di una cabina o almeno di un sedile per il conducente. Questo potrebbe essere il risultato di un periodo di transizione tra trattori con conducente e trattori senza conducente, simile a ciò che abbiamo visto con Tesla e Beyond Meat, ad esempio. Le prime auto Tesla avevano ancora griglie di raffreddamento per assomigliare all'aspetto familiare e generalmente accettato delle auto e dei camion esistenti. Beyond Meat e altri produttori di alimenti vegani hanno prima sviluppato prodotti a base di carne vegana che somigliavano nell'aspetto, nel gusto e nella consistenza alla carne per ottenere accettazione iniziale. Un ulteriore aspetto riguarda la flessibilità dei trattori con opzione di guida autonoma che includono una cabina, comandi e un terminale per l'operatore. Puoi ancora usare il tuo trattore come al solito e puoi guidarlo da un campo all'altro su strade pubbliche. Quest'ultimo potrebbe non essere un problema nelle grandi fattorie dell'outback, ma lo è nella maggior parte delle altre aree. Spostare macchinari autonomi da un campo all'altro richiede ancora un trattore o un camion con un rimorchio pianale.

Le eccezioni senza cabina o sedile per il conducente sono il bielorusso A3523i, il Kubota New Agri Concept e, in una certa misura, anche il Krone/Lemken Combined Powers VTE.

Dichiarazioni ufficiali

Abbiamo chiesto alla maggior parte dei principali produttori dichiarazioni ufficiali sull'introduzione di trattori a guida autonoma e queste sono le risposte che abbiamo ricevuto.

Agco (Fendt) dice: "Abbiamo diversi progetti per soluzioni di autonomia/autonome in corso, ma nessuno di questi è attualmente disponibile commercialmente."

Claas dice: "La nostra soluzione di connessione autonoma non sarà disponibile nel 2024 ma nel medio termine, senza dare una data concreta."

CNH dice: "Attualmente non abbiamo trattori commercialmente disponibili che lascino una delle nostre fabbriche con capacità di operazioni senza conducente. I nostri prototipi Case IH Farmall 75C Electric e New Holland T4 Electric Power sono in fase di omologazione. Insieme a Raven, possiamo fornire kit di retrofit autonomi per i trattori Case IH Magnum nei paesi in cui le operazioni autonome sono legalmente consentite. Questo esclude l'Europa."

Deutz-Fahr dice: "Nel 2024 non introdurremo un trattore autonomo commercialmente."

John Deere dice: "I nostri modelli a quattro ruote e cingolati della serie 8 e 9 per l'anno modello 2025 offriranno un'opzione pronta per l'autonomia che permetterà agli agricoltori di passare rapidamente e facilmente a un funzionamento completamente autonomo quando sarà giusto per la loro azienda agricola. Il pacchetto pronto per l'autonomia offre tutto l'hardware, il software e le funzionalità di sicurezza che oggi sappiamo saranno necessari per l'operazione autonoma in futuro. Il pacchetto pronto per l'autonomia è disponibile negli Stati Uniti e in Canada per l'ordine tramite concessionari John Deere locali. L'unico elemento aggiuntivo che un agricoltore dovrà aggiungere in futuro per completare le operazioni autonome sarà il sistema di percezione. Il sistema di percezione è composto da telecamere e unità di elaborazione visiva necessarie per il funzionamento autonomo."

Soluzioni e fornitori affidabili preferiti

Se lasci che il tuo trattore autonomo lavori nei tuoi campi, affidi i tuoi campi e le tue colture a qualcosa di (piuttosto) sconosciuto. Le lezioni apprese durante gli esperimenti dello scorso anno nei Paesi Bassi con un trattore comune dotato di un kit di retrofit autonomo includono le opinioni chiare degli agricoltori che trovano "un trattore autonomo senza conducente principalmente interessante per la preparazione del terreno". Questa opinione nasce principalmente dalla necessità di supervisione, sia per motivi di sicurezza che per garantire che la macchina funzioni efficacemente e mantenga la qualità del lavoro. Le operazioni che determinano la salute e la resa delle colture, come la semina e il diserbo, sono difficilmente affidate ad alternative autonome poiché mancano soluzioni di monitoraggio adeguate. Un filare di seminatrice bloccato o un coltello per diserbo che trascina un pezzo di legno o metallo, distruggendo così un filare di coltura, sono l'ultima cosa che gli agricoltori vogliono. John Deere e altri hanno una chiara ragione per iniziare le operazioni autonome con compiti di preparazione del terreno.

Poi, facciamo un altro parallelo con l'industria automobilistica, almeno in Europa. Ai produttori coreani di auto ci sono voluti decenni per guadagnare fiducia nei loro prodotti. Non solo dal punto di vista della qualità e dell'affidabilità, ma anche dal punto di vista della svalutazione o del valore di rivendita. Attualmente, almeno in Europa, sono i coreani insieme a Tesla ad essere noti per le loro innovazioni, affidabilità e valore di rivendita per le auto elettriche. Nel frattempo, i numerosi produttori cinesi di auto elettriche stanno affrontando le stesse sfide, ma molto più rapidamente.

Lo stesso sta accadendo in agricoltura. Se acquisti un trattore da uno dei produttori affermati menzionati sopra, sai cosa stai ottenendo. In termini di qualità, affidabilità e servizio, e puoi anche stimare (approssimativamente) il valore di rivendita o scambio e quindi i costi orari. Anche se lo hai dotato di un kit di retrofit autonomo. Questo non è il caso per i robot da campo, che sono costosi e, almeno per ora, si svalutano rapidamente.

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IoT e ML: benefici energetici ed economici in una Azienda Agricola

· 4 minuti di lettura
Mative CEO & Founder

Introduzione

L'innovazione tecnologica rappresenta una leva fondamentale per migliorare l'efficienza e la sostenibilità delle aziende agricole. Mative, azienda specializzata nella fornitura di soluzioni tecnologiche avanzate, offre servizi di Internet of Things (IoT) e Machine Learning (ML) capaci di rivoluzionare le pratiche agricole. Questa relazione esplora i benefici energetici ed economici che derivano dall'adozione di tali tecnologie in un'azienda agricola.

Internet of Things (IoT) in Agricoltura

Definizione e Funzionamento

L'IoT consiste nell'interconnessione di dispositivi intelligenti tramite internet, capaci di raccogliere, scambiare e analizzare dati in tempo reale. In agricoltura, i sensori IoT possono monitorare vari parametri come l'umidità del suolo, la temperatura, la qualità dell'aria e le condizioni delle colture.

Benefici Energetici

  1. Ottimizzazione dell'Irrigazione: I sensori di umidità del suolo permettono di irrigare solo quando necessario, riducendo sprechi d'acqua e di energia utilizzata per il pompaggio.
  2. Gestione Intelligente dei Sistemi di Riscaldamento e Ventilazione: I sensori di temperatura e umidità aiutano a mantenere condizioni ottimali per le colture, minimizzando l'uso di riscaldamento e ventilazione non necessari.
  3. Riduzione del Consumo Energetico delle Macchine Agricole: Trattori e altre macchine dotate di sensori IoT possono operare in maniera più efficiente, riducendo il consumo di carburante grazie all'ottimizzazione dei percorsi e delle operazioni.

Benefici Economici

  1. Aumento della Produttività: Il monitoraggio continuo e preciso delle condizioni ambientali consente interventi tempestivi, migliorando la salute delle colture e aumentando la resa.
  2. Riduzione dei Costi Operativi: L'ottimizzazione delle risorse, come l'acqua e l'energia, porta a una significativa riduzione dei costi operativi.
  3. Manutenzione Predittiva: I dati raccolti dai sensori IoT permettono di prevedere guasti alle attrezzature, riducendo i tempi di inattività e i costi di riparazione.

Machine Learning (ML) in Agricoltura

Definizione e Funzionamento

Il Machine Learning è una branca dell'intelligenza artificiale che utilizza algoritmi per analizzare grandi quantità di dati e fare previsioni o decisioni intelligenti. In agricoltura, ML può essere utilizzato per analizzare i dati raccolti dai dispositivi IoT, identificando modelli e tendenze.

Benefici Energetici

  1. Previsioni Meteo Avanzate: Algoritmi di ML possono analizzare dati meteorologici per prevedere condizioni climatiche, aiutando gli agricoltori a pianificare l'irrigazione e altre attività in modo più efficiente.
  2. Ottimizzazione delle Risorse: ML può analizzare dati storici per suggerire l'uso ottimale di risorse come fertilizzanti e pesticidi, riducendo l'impatto ambientale e il consumo energetico.

Benefici Economici

  1. Gestione delle Colture: L'analisi predittiva dei dati permette di identificare tempestivamente eventuali malattie o infestazioni, riducendo le perdite di raccolto e migliorando la qualità dei prodotti.
  2. Pianificazione della Produzione: ML può aiutare a prevedere la domanda di mercato, ottimizzando la produzione e riducendo sprechi.
  3. Marketing e Vendite: L'analisi dei dati di mercato permette di ottimizzare le strategie di vendita e di prezzo, migliorando la competitività dell'azienda.

Caso di Studio: Implementazione in Azienda Agricola

Consideriamo un'azienda agricola media che decide di adottare le soluzioni IoT e ML di Mative Srl. Le nostre analisi previsionali dopo un anno dall'implementazione e dall'adozione delle nostre tecnologie, mostrano i seguenti benefici:

  1. Riduzione del Consumo di Acqua del 30%: Grazie all'ottimizzazione dell'irrigazione basata sui dati in tempo reale.
  2. Diminuzione dei Costi Energetici del 25%: Attraverso una gestione più efficiente dei sistemi di riscaldamento, ventilazione e macchine agricole.
  3. Aumento della Produzione del 20%: Dovuto a una migliore gestione delle colture e a interventi tempestivi contro malattie e infestazioni.
  4. Risparmio sui Costi Operativi del 15%: Grazie alla manutenzione predittiva e all'uso ottimizzato delle risorse.

Conclusione

L'adozione delle tecnologie IoT e ML proposte da Mative Srl rappresenta una svolta significativa per le aziende agricole che desiderano migliorare la loro efficienza energetica ed economica. I benefici derivanti dall'implementazione di queste tecnologie non solo contribuiscono alla sostenibilità ambientale, ma aumentano anche la competitività e la redditività delle aziende agricole, posizionandole al meglio per affrontare le sfide future del settore.

Agricoltura: sistemi di monitoraggio

· 3 minuti di lettura
Mative CEO & Founder

Sistemi di Allerta e monitoraggio in Agricoltura

I sistemi di allerta in agricoltura rivestono un ruolo fondamentale nel monitoraggio delle condizioni ambientali, delle malattie delle piante, dei parassiti e delle condizioni meteorologiche avverse. Questi sistemi forniscono agli agricoltori informazioni tempestive e pertinenti per prendere decisioni informate riguardo alle pratiche agricole, migliorando la produttività e riducendo le perdite. In questo documento, esploreremo i software utilizzati per sviluppare sistemi di allerta in agricoltura e forniremo alcuni esempi di tali sistemi.

Software per Sistemi di Allerta in Agricoltura

  1. OpenWeatherMap API

    Descrizione: OpenWeatherMap fornisce dati meteorologici globali attraverso un'API che può essere integrata in sistemi di allerta agricola. Caratteristiche principali: Fornisce dati meteorologici in tempo reale e previsioni a lungo termine. Include informazioni dettagliate come temperatura, umidità, velocità del vento, precipitazioni e altro ancora. Utilizzo: Integrazione con sistemi di allerta per avvisare gli agricoltori in caso di condizioni meteorologiche avverse.

  2. Crop Disease Prediction using Machine Learning

    Descrizione: Questo software utilizza algoritmi di apprendimento automatico per prevedere la diffusione di malattie delle piante basandosi su dati storici e attuali. Caratteristiche principali: Analizza dati relativi alle condizioni ambientali, al tipo di coltura e agli attacchi di malattie precedenti. Identifica pattern e correlazioni per prevedere la diffusione delle malattie delle piante. Utilizzo: Avvisa gli agricoltori in anticipo sulle potenziali epidemie di malattie delle piante, consentendo loro di adottare misure preventive.

  3. Agricultural Decision Support Systems (ADSS)

    Descrizione: Gli ADSS sono sistemi che integrano dati provenienti da varie fonti per supportare le decisioni agricole. Caratteristiche principali: Raccolgono e analizzano dati meteorologici, dati sul suolo, dati delle colture e altro ancora. Forniscono raccomandazioni personalizzate agli agricoltori in base alle condizioni locali. Utilizzo: Aiuta gli agricoltori a pianificare le operazioni agricole in modo efficiente e a mitigare i rischi legati al clima e alle malattie delle piante.

Esempi di Sistemi di Allerta in Agricoltura

  1. Sistema di Allerta Anticipata per Malattie delle Piante

    Descrizione: Questo sistema integra dati meteorologici, dati sulle colture e modelli predittivi per avvisare gli agricoltori in anticipo sulla possibile diffusione di malattie delle piante. Funzionalità: Monitora costantemente le condizioni ambientali e la salute delle colture. Utilizza algoritmi di machine learning per prevedere la diffusione di malattie specifiche. Invia avvisi agli agricoltori tramite SMS o app mobile. Benefici: Riduce le perdite causate dalle malattie delle piante e ottimizza l'uso dei pesticidi.

  2. Sistema di Allerta Meteorologica per Agricoltura di Precisione

    Descrizione: Questo sistema utilizza dati meteorologici in tempo reale e modelli di previsione per avvisare gli agricoltori su eventi meteorologici avversi che potrebbero influenzare le loro colture. Funzionalità: Integra dati da sensori meteorologici locali e dall'API di OpenWeatherMap. Fornisce avvisi tempestivi su piogge improvvise, grandine, gelate e altri eventi meteorologici critici. Consiglia azioni preventive da intraprendere per proteggere le colture. Benefici: Minimizza i danni causati da eventi meteorologici estremi e ottimizza le pratiche agricole.

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Agricoltura: smart farming

· 3 minuti di lettura
Mative CEO & Founder

Rivoluzione dello Smart Farming: Software, Esempi e Nuove Idee

Lo smart farming, o agricoltura intelligente, sta rivoluzionando il settore agricolo attraverso l'uso innovativo della tecnologia. Questo approccio moderno all'agricoltura utilizza software avanzati, sensori IoT (Internet of Things), analisi dati e altre tecnologie per ottimizzare le pratiche agricole, migliorare la produttività, ridurre i costi e mitigare gli impatti ambientali. In questo articolo, esploreremo il ruolo chiave del software nello smart farming, forniremo esempi di implementazioni di successo e discuteremo nuove idee per migliorare ulteriormente questa rivoluzione agricola.

Il Ruolo del Software nello Smart Farming

Il software svolge un ruolo fondamentale nello smart farming, consentendo agli agricoltori di raccogliere, analizzare e utilizzare dati in tempo reale per prendere decisioni informate. Le principali funzionalità del software nello smart farming includono:

  1. Gestione dei Dati Agricoli

    Raccolta e archiviazione di dati provenienti da sensori, macchinari agricoli e altre fonti. Organizzazione e gestione efficiente dei dati agricoli per consentire analisi approfondite.

  2. Monitoraggio delle Condizioni delle Colture

    Utilizzo di sensori IoT per monitorare la crescita delle piante, la qualità del suolo, l'umidità e altri parametri chiave. Analisi dei dati per identificare tendenze e anomalie nelle condizioni delle colture.

  3. Ottimizzazione delle Risorse

    Ottimizzazione dell'uso di acqua, fertilizzanti e pesticidi attraverso sistemi di dosaggio basati su dati. Monitoraggio del consumo energetico e ottimizzazione dell'uso di macchinari agricoli.

  4. Previsione e Pianificazione

    Utilizzo di modelli predittivi basati su dati storici e attuali per prevedere rendimenti delle colture, malattie delle piante e altri fattori. Pianificazione delle attività agricole in base alle previsioni per massimizzare i rendimenti e ridurre i rischi.

Esempi di Smart Farming basati su Software

  1. Precision Agriculture

La precision agriculture utilizza dati dettagliati sulle condizioni del suolo e delle colture per adattare le pratiche agricole in modo mirato. I software di precision agriculture integrano dati provenienti da sensori, droni e immagini satellitari per ottimizzare l'irrigazione, la concimazione e la gestione delle malattie. 2. Gestione del Bestiame

I software per la gestione del bestiame consentono agli agricoltori di monitorare il benessere degli animali, la produzione di latte e carne e i parametri sanitari in tempo reale. Questi sistemi migliorano la produttività e il benessere degli animali attraverso il monitoraggio continuo e la gestione proattiva. 3. Monitoraggio delle Malattie delle Piante

I sistemi di monitoraggio delle malattie delle piante utilizzano dati meteorologici, immagini satellitari e analisi delle immagini per identificare precocemente segni di malattie e parassiti nelle colture. Ciò consente agli agricoltori di intervenire rapidamente per prevenire la diffusione delle malattie e limitare i danni alle colture. Nuove Idee per Migliorare lo Smart Farming

  1. Intelligenza Artificiale per la Diagnosi delle Malattie delle Piante

L'uso di algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare immagini delle piante potrebbe consentire una diagnosi più rapida e accurata delle malattie. Ciò aiuterebbe gli agricoltori a prendere decisioni tempestive sull'uso di trattamenti fitosanitari e sulla gestione delle colture. 2. Blockchain per la Tracciabilità Alimentare

L'integrazione della tecnologia blockchain nello smart farming potrebbe garantire una maggiore trasparenza e tracciabilità lungo l'intera catena di approvvigionamento alimentare. Ciò consentirebbe ai consumatori di accedere a informazioni dettagliate sulla provenienza e sulla qualità degli alimenti. 3. Agricoltura Verticale e Indoor

L'adozione di software avanzati per l'agricoltura verticale e indoor potrebbe rivoluzionare la produzione alimentare nelle aree urbane. L'uso di sistemi di controllo ambientale automatizzati e di analisi dei dati potrebbe consentire la coltivazione efficiente di colture in spazi limitati, riducendo la dipendenza dalle importazioni alimentari.

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