Internet rzeczy w gospodarstwie mlecznym
Charakterystyczną cechą czwartej rewolucji technologicznej, która wkracza również do rolnictwa, są duże zasoby danych pozyskiwanych z różnych obszarów produkcji oraz działów przedsiębiorstwa.
tekst i zdjęcia: dr inż. Jacek Skudlarski, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Technologią, która to umożliwia jest internet, który z racji połączenia z siecią różnorodnych urządzeń pomiarowych, zasobów dyskowych, komputerów i urządzeń mobilnych oraz oprogramowania nazywa się internetem rzeczy (z ang. Internet of Things – IoT). To dzięki IoT możliwa jest cyfrowa transformacja przedsiębiorstw i dostosowanie ich do standardów, jakie dyktuje nowa rzeczywistość. Internet rzeczy okazuje się przydatny również w gospodarstwach rolnych, także tych specjalizujących się w produkcji zwierzęcej.
Czym jest internet rzeczy?
Internet rzeczy to ogromna sieć obiektów fizycznych – „rzeczy” – wyposażonych w procesory i/lub czujniki, oprogramowanie i inne technologie w celu łączenia się i wymiany danych z innymi urządzeniami i systemami za pośrednictwem internetu. Internet rzeczy obejmuje zarówno przedmioty gospodarstwa domowego, jak również zaawansowane narzędzia przemysłowe. Dzięki zastosowaniu technologii obliczeniowych, chmury i rozwiązań mobilnych fizyczne przedmioty mogą udostępniać i zbierać dane przy minimalnej interwencji człowieka. Za pośrednictwem łącza internetowego systemy cyfrowe mogą rejestrować, monitorować i dostosowywać każdą interakcję między połączonymi rzeczami.
Internet stosowany w przemyśle, jak i w innych sektorach gospodarki, w tym również w rolnictwie, określany jest mianem przemysłowego internetu rzeczy (IIoT – industrial Internet of Things). Jednakże pomiędzy internetem rzeczy dostępnym dla społeczeństw a IIoT dla przemysłu istnieją różnice dotyczące nie tylko zastosowanych urządzeń, ale również bezpieczeństwa danych.
Dynamiczny rozwój przemysłowego internetu rzeczy jest możliwy dzięki dostępowi do tanich czujników oraz zaawansowanym technologiom, takim jak przetwarzanie danych w chmurze (Cloud Computing), przetwarzanie brzegowe (Edge Computing), analiza dużych zbiorów danych (Big Data), sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence) i uczenie maszynowe (Machine Learning).
Przemysłowy internet rzeczy to nadrzędna technologia czwartej rewolucji technologicznej w przemyśle (Przemysł 4.0), jak i w rolnictwie (Rolnictwo 4.0). IIoT umożliwia m.in. realizację inteligentnej produkcji, zarówno przemysłowej, jak i rolnej, inteligentnych sieci energetycznych, skomunikowanej logistyki czy cyfrowych łańcuchów dostaw. Dużą zaletą internetu rzeczy jest zdalny dostęp do wykorzystywanych urządzeń z dowolnego miejsca będącego w zasięgu internetu. Za pomocą telefonu czy tabletu, bez konieczności podchodzenia do komputera, użytkownik może nie tylko monitorować produkcję, ale też dokonywać zmian (np. zmieniać na odległość parametry pracy maszyn).
Przemysłowy internet rzeczy może wspomóc działanie informatycznych systemów do zarządzania przedsiębiorstwem (gospodarstwem rolnym) poprzez szybsze i dokładniejsze dostarczanie informacji. Za pomocą tych rozwiązań możliwe jest uzyskiwanie w szybkim czasie informacji, które pozwalają lepiej zarządzać przedsiębiorstwem, zwiększać produktywność oraz wydajność operacji biznesowych, jak również tworzyć nowe modele biznesowe.
Technologie internetu rzeczy
Z internetem rzeczy wiąże się szereg technologii. Jedną z nich jest przetwarzanie danych w chmurze (Cloud Computing). Chmura obliczeniowa to ogromne zasoby dyskowe przeznaczone do przechowywania, przetwarzania i zarządzania danymi, które należą do określonych firm. Innymi słowy, chmura obliczeniowa to dzierżawienie pamięci masowej, aplikacji i innych usług obliczeniowych za pośrednictwem internetu. Przetwarzanie danych w chmurze obejmuje przede wszystkim usługi obliczeniowe, pracę serwerów i oprogramowania, analizę i bazy danych. Dostęp do danych oraz przetwarzających je programów możliwy jest z poziomu komputera, smartfonu lub tabletu. W chmurze obliczeniowej coraz częściej mogą działać programy do zarządzania gospodarstwem rolnym.
Przetwarzanie brzegowe (Edge Computing) to rozwiązanie, którego celem jest odciążenie tradycyjnej chmury obliczeniowej dzięki przetwarzaniu danych w rozproszony sposób, bliżej miejsca ich wykorzystania, np. na terenie przedsiębiorstwa. Przetwarzanie brzegowe to zatem zasoby dyskowe i odpowiednia infrastruktura, do których trafiają dane z firmy – nie są one więc przekazywane do chmury obliczeniowej lub transferowane w ograniczonej ilości i określonych przedziałach czasowych. Oznacza to, że część czynności związanych z przetwarzaniem pozyskanych danych realizuje się bezpośrednio w pobliżu urządzeń końcowych, jakimi są czujniki czy maszyny w przedsiębiorstwie.
Rozwiązania brzegowe najczęściej wykorzystuje się jako alternatywę dla chmury obliczeniowej, ponieważ czas, jaki upływa od pozyskania danych do uzyskania informacji zwrotnej z chmury (która może być oddalona nawet tysiące kilometrów od przedsiębiorstwa), może być niesatysfakcjonujący.
Z internetem rzeczy i przetwarzaniem danych w chmurze wiąże się potrzeba analizy dużych zbiorów danych (Big Data). Big data odnosi się do zbiorów danych, które są tak duże i złożone, że do przetwarzania wymagają nowych technologii, takich jak sztuczna inteligencja. Bogate zasoby danych opisują przebieg procesów produkcji w przedsiębiorstwie i wiele innych zdarzeń. Pozyskiwanie informacji z tych zasobów jest bardzo przydatne w zarządzaniu przedsiębiorstwem.
W analizie dużych zasobów danych zastosowanie znajduje sztuczna inteligencja (AI – Artificial Intelligence), która jest różnie definiowana. W definicji Parlamentu Europejskiego sztuczna inteligencja (SI) oznacza zdolność maszyn do wykazywania ludzkich umiejętności, takich jak rozumowanie, uczenie się, planowanie i kreatywność. W wielu dziedzinach gospodarki coraz szerzej wykorzystuje się sztuczną inteligencję. W branży przemysłowej na przykład umożliwia ona optymalizację procesów produkcyjnych pod względem wydajności i kosztów wytwarzania. Stosuje się ją również w projektowaniu wyrobów, jak i kontroli jakości produkcji.
Pozyskiwanie i analiza danych stanowią także podstawę uczenia maszynowego (Machine Learning), gdzie komputery, na podstawie danych, uczą się i nieustannie ulepszają. Procesy uczenia i doskonalenia się nie są zaprogramowane. W uczeniu maszynowym algorytmy są trenowane pod kątem znajdowania wzorców i korelacji w dużych zbiorach danych oraz podejmowania najlepszych decyzji i formułowania prognoz na podstawie wyników takiej analizy.
Uczenie maszynowe w branży przemysłowej poprawia wydajność i efektywność procesów produkcyjnych oraz jakość wyrobów. Te same zalety uczenia maszynowego dostrzegalne są w rolnictwie.
Internet rzeczy w rolnictwie
Internet rzeczy okazuje się nieodzownym narzędziem inteligentnego rolnictwa, które umożliwia produkcję żywności w sposób zrównoważony, czyli bardziej neutralny dla środowiska naturalnego, niż ma to miejsce w klasycznym rolnictwie. Jednym z obszarów zastosowania IoT w rolnictwie jest monitoring warunków pogodowych
Czujniki internetu rzeczy umożliwiają bezpośredni pomiar parametrów pogody, takich jak temperatura i wilgotność powietrza, wielkość opadów, siła i kierunek wiatru, których znajomość jest potrzebna do wykonywania szeregu zabiegów agrotechnicznych, jak np. opryskiwanie, wysiew nawozów mineralnych, nawadnianie.
Algorytmy, przetwarzające dane z owych systemów pomiarowych, umożliwiają prognozowanie pogody, jak i ocenę ryzyka wystąpienia chorób grzybowych czy szkodników. Dzięki temu rolnicy otrzymują alerty o zagrożeniach dla plantacji, co pozwala im podjąć stosowne działania, aby zminimalizować ich skutki.
Dane z czujników polowych uzupełniają informację pozyskaną z dronów, satelitów oraz od maszyn dokonujących zbioru (mapy plonu) czy urządzeń skanujących glebę. Jednym z rodzajów urządzeń pomiarowych są systemy wizyjne, które mogą w bezpośredni sposób monitorować obszar pola w zasięgu kamer. Systemy wizyjne analizują rozwój i kondycję roślin, a także wykrywają anomalie spowodowane warunkami pogodowymi czy agrofagami. Dane z kamer na bieżąco trafiają do użytkownika za pomocą internetu.
Systemy wizyjne znajdują zastosowanie również w innych obszarach gospodarstwa rolnego, o czym będzie mowa w dalszej części artykułu.
Internet rzeczy nabiera znaczenia wraz z wdrażaniem do rolnictwa autonomicznych maszyn pracujących w polach, szklarniach czy budynkach inwentarskich. Wymiana danych poprzez IoT staje się niezbędna do monitorowania pracy oraz stanu technicznego maszyn, jak również do zdalnego sterowania nimi. Dzięki tej technologii rolnik obserwuje pracę autonomicznych maszyn z wykorzystaniem komputera i smartfonu (tabletu), niezależnie od miejsca, w którym akurat się znajduje – czy to w gospodarstwie, czy poza nim. Z poziomu komputera lub urządzenia mobilnego, za pośrednictwem internetu, rolnik może także wysyłać komendy do autonomicznych maszyn.
Internet rzeczy w gospodarstwie mlecznym
Do grupy farm, w których technologie Rolnictwa 4.0 mają również szerokie zastosowanie, należą gospodarstwa zajmujące się chowem zwierząt, w tym bydła mlecznego. W chowie zwierząt system internetu rzeczy okazuje się bardzo przydatny w poprawianiu wydajności pracy, produktywności i dobrostanu zwierząt. Urządzenia IoT dla gospodarstw mlecznych wykorzystywane są do śledzenia zdrowia i aktywności krów, monitorowania warunków środowiskowych w oborach i optymalizacji procesów dojenia.
Integracja urządzeń IoT umożliwia rolnikom monitorowanie i zarządzanie swoimi gospodarstwami z większą precyzją i wydajnością, co zwiększa produktywność i obniża koszty operacyjne.
Do kluczowych obszarów, w jakich urządzenia IoT w gospodarstwach mlecznych mają zastosowanie, zalicza się aktywność i stan zdrowotny zwierząt, środowisko, w którym zwierzęta przebywają, pozyskiwanie mleka oraz stan techniczny i konserwację sprzętu.
Aktywność oraz stan zdrowotny zwierząt monitorowane są za pomocą urządzeń czujnikowych umieszczonych na poszczególnych zwierzętach. Sensory te analizują ruchy zwierzęcia, jak i wybranych części jego ciała, identyfikując takie czynności jak spożywanie paszy, odpoczynek czy przemieszczanie się. Dane z tych sensorów trafiają do systemu informatycznego, który je analizuje i odnotowuje odchylenia od normalnego zachowania, co pozwala wykryć ruję lub problemy zdrowotne i w razie potrzeby szybko zainterweniować, a tym samym zmniejszyć ryzyko wystąpienia poważnych chorób. Rozpoznawanie problemów zdrowotnych wspomagają sensory mierzące podstawowe parametry życiowe, takie jak tętno, temperatura ciała i częstość oddechów.
W sieci IoT w gospodarstwie mlecznym wykorzystuje się również umieszczone w oborze czujniki mierzące parametry środowiska panującego w tychże budynkach, np. temperaturę i wilgotność powietrza, zawartość kurzu, amoniaku oraz dwutlenku węgla w powietrzu. Dzięki tym rozwiązaniom wspomniane parametry mogą być monitorowane na bieżąco, a system nadzoru natychmiast poinformuje rolnika o anomalii w chwili jej wystąpienia.
Do sieci internetu rzeczy mogą być podpięte czujniki umieszczone na urządzeniach udojowych lub robotach mierzące przepływ mleka z każdej ćwiartki wymienia dojonej krowy, co pozwala monitorować ilość wydojonego mleka, oceniać jego skład oraz wykrywać komórki somatyczne. Na podstawie zebranych danych system informatyczny może ocenić dzienną i sezonową wydajność mleczną każdej krowy, wykrywając tym samym potencjalne anomalie. Dzięki danym z czujników mierzących parametry pozyskanego mleka system może też wychwytywać stany zapalne wymion.
Kolejny obszar zastosowania IoT w gospodarstwie mlecznym to kontrola parametrów pracy oraz stanu technicznego sprzętu w oborach. Dzięki czujnikom umieszczonym na urządzeniach udojowych, maszynach zadających paszę, schładzalnikach i innych możliwa jest ocena ich stanu technicznego i wykrywanie usterek oraz awarii.
Rozwiązania internetu rzeczy mogą być również wykorzystywane do śledzenia lokalizacji i wyznaczania wirtualnych granic na pastwiskach, co ułatwia kontrolę zwierząt. System informatyczny, otrzymując dane z czujników lokalizujących zwierzę, wysyła powiadomienia, jeśli zwierzę przekroczy ustaloną granicę. Rozwiązanie pozwala zapobiegać kradzieży i zagubieniu zwierząt gospodarskich.
Internet rzeczy zapewnia komunikację w obu kierunkach, tzn. nie tylko transfer danych z czujników do systemu zarządzania produkcją w gospodarstwie, ale również transfer sygnałów sterujących do urządzeń wykonawczych. Dzięki IoT zarówno z poziomu komputera, jak i smartfonu (tabletu) rolnik może sterować systemem wentylacji w oborze czy uruchomić robota zadającego paszę.
Podsumowanie
Dzięki nowym technologiom, jakie dostarczyła czwarta rewolucja technologiczna (4.0), rolnicy nie muszą już polegać wyłącznie na swojej intuicji, aby podejmować kluczowe decyzje. Do dyspozycji rolników są bogate zasoby danych pozyskane z czujników monitorujących zachowanie zwierząt, ich stan zdrowotny, warunki środowiskowe, w jakich przebywają zwierzęta, pozyskiwanie mleka oraz stan techniczny maszyn i urządzeń.
Dzięki urządzeniom IoT gospodarstwa mleczne mogą znacznie zwiększyć swoje możliwości w zakresie monitorowania stada i zarządzania gospodarstwem, co w rezultacie pomoże poprawić zdrowie zwierząt, zoptymalizować warunki środowiskowe i zwiększyć efektywność działalności gospodarstwa, a tym samym polepszyć wyniki finansowe.
