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水下物联网:水产养殖数据分析的前景

发布日期:2023-12-29
信息摘要:
如果您关注物联网,您就会知道它正在多大程度地改变行业。设备收集数据。分析平台通常通过人工智能组件将这些数据转化为洞察力,从而实现强大的预测。因此,您可以进行预测性维护,消除……
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如果您关注物联网,您就会知道它正在多大程度地改变行业。设备收集数据。分析平台通常通过人工智能组件将这些数据转化为洞察力,从而实现强大的预测。因此,您可以进行预测性维护,消除生产线的计划外停机,智能自动化降低整个设施的成本,供应链可视性跟踪从生产到消费者门口的发货等等。优化是无止境的。不过,您可能想知道物联网如何影响水产养殖这样复杂的事物。

当您的产品是一个生物,在海水深处游走时,会发生什么?您可能认为物联网不适合您。事实证明,物联网分析可以为养鱼户及其饲养的动物提供很多帮助。以下故事讲述了当今的物联网系统如何改善水产养殖,从孵化场到您的餐盘,以及它与您已经了解和喜爱的工业物联网有何关系。

为什么要让物联网处于波浪之下?

成功的种植者知道作物生长各个阶段的理想养分水平。他们利用测量结果来调整肥料,从而优化土壤生产力。通过物联网分析,养鱼户也可以做同样的事情。将其视为预防性的,有时甚至是预测性的 – 对鱼鳞鳍组的维护。物联网系统为水产养殖专业人士提供了执行以下操作所需的可见性:

  • 保持鱼类健康。 物联网系统跟踪动物健康以及影响动物健康的环境因素,使农民能够调整条件以获得更快乐、更健康的鱼类。
  • 缩短上市时间。 预测分析可帮助农民调整水质条件和饲料水平,以保持鱼类尽可能快速、安全地生长。这会带来更快的收获,进而带来更高的利润。
  • 减少浪费。 物联网分析平台会告诉农民何时过度喂食。他们还根据温度、健康状况、一年中的时间和其他因素预测鱼会吃多少。所有这些加起来可以减少浪费并提高利润。
  • 遵守环境和食品安全法规。 健康的鱼不需要抗生素。喂养良好的鱼不会将饲料留在海洋中腐烂。数据分析帮助水产养殖运营遵守可持续发展法律以及随之而来的报告。
  • 预测未来结果。 人工智能驱动的预测分析可以预见从鱼类生长速度到藻类繁殖等环境威胁的一切。这为农民提供了在水产养殖生命周期的每一步做出明智商业决策所需的知识。

深入探讨水产养殖物联网

平均来说,从卵到上市的鲑鱼大约需要两年。另外,那些年并非没有风险。农民在沿海围栏(即海洋中)种植鲑鱼。与普通工厂相比,这是一个不太受控制的环境。尽管如此,熟悉的物联网方法仍然可以帮助创建更好的流程和更丰富的收获——只需使用更专业的设备并关注一些独特的数据点。

以下是水产养殖物联网系统的剖析(这对鱼类的解剖产生了奇迹):

传感器收集水中的数据

以我们的海洋鲑鱼渔业为例(但请放心,内陆养鱼场也使用类似的物联网解决方案)。浮标漂浮在鱼圈中,悬挂着装有传感器的电缆,用于测量水柱内不同深度的环境因素。常见的测量包括:

  • 水温
  • PH值
  • 盐度
  • 血氧饱和度

与此同时,摄像机和红外传感器密切关注海浪下的鱼类活动。虽然一些传感器跟踪环境数据,但其他传感器收集有关动物本身的信息,包括:

  • 鱼的大小
  • 饲料消耗量
  • 游泳速度

这些 IoT 摄像头不仅仅收集这些数据的总量。鱼皮上的斑点图案就像您的指纹一样可识别。软件使用这些模式来识别个体鱼,跟踪像海底沙子一样细的数据。

但如果没有连接性,所有这些数据都是毫无用处的,而连接性则是将“互联网”置于“物联网”的力量。

边缘服务器接收环境和行为数据

许多沿海养鱼场位于蜂窝塔的覆盖范围之外,因此许多基于海洋的物联网都依赖于卫星连接。另一个令人兴奋的选择是使用连接浮标,它可以通过无线电频率传输数据以创建本地网络。

在最好的情况下,这些连接提供实时数据,但即使是近乎实时的传输也能让农民比传统的铅笔和剪贴板更快地响应不断变化的条件。

无论哪种方式,上面讨论的所有物联网传感器都会将其读数发送到边缘服务器。这些服务器对数据进行分类。然后,他们尽快将其移动到我们水产养殖物联网系统之旅的最后一站:分析平台。

数据分析解决方案提供端到端洞察

收集数据还不够。要真正优化流程,您还需要分析,包括将不同数据点组合成单个准确预测的 AI 模型。最好的水产养殖分析软件可以同时完成几件事。它会:

  • 维护从物联网设备获取的实时(或近实时)测量数据库。
  • 使用人工智能模型预测未来指标,从最佳饲料率到鱼类生长率。
  • 当水或健康状况超出规格时,甚至开始朝该方向发展时,提供推送通知。
  • 提供强大的数据可视化,向农民传达真实的见解。
  • 将所有这些监控工具集中在一个单一管理平台仪表板中。

可以完成所有这些事情的平台是可用的,但我们遗漏了一个重要功能:您希望您的水产养殖分析系统提供端到端的见解。这意味着它维护整个水产养殖生命周期的数据。

养殖鱼的生命始于孵化场,农民在那里追踪我们已经讨论过的数据点。那里的测量更容易;农民们正在处理的是室内水箱,而不是公海。但当成熟的鱼转移到养殖场时,数据可见性仍然存在。一旦达到合适的尺寸,鱼就会活着到达加工厂,在那里生产机械本身会收集更多的数据。从那里,鱼产品被包装并运往市场,并一路发送更新。

理想的分析解决方案跟踪每个阶段的数据,提供完整的供应链可见性。这样,如果某个批次出现问题,农民就可以找到问题的确切根源。如果监管机构要求提供更多合规报告,只需点击几下即可。每一批可持续种植的鱼类都贴有适当的标签,因此消费者知道他们得到的是正宗产品。可见性使养鱼户能够进行控制,即使在他们的产品离开水源很久之后也是如此。

任何了解工业物联网的人都会熟悉这个概念工业物联网。可见性的价值并不是水产养殖所独有的,毕竟,水产养殖只是另一个行业——由于物联网创新而变得越来越好。简而言之,物联网和数据分析提供了严肃的业务洞察。在水下或干燥的地面上,想象一下这可以为您的操作带来什么。

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