Demand for food is growing at the same time the supply side faces constraints in land and farming inputs. Empowered with internet of things (IoT) and advanced connectivity technologies, smart agriculture is expected to play a significant role in enhancing agricultural productivity to meet food demand for today and for tomorrow.

SMART AGRICULTURE USE CASES

McKinsey puts together five use cases where enhanced connectivity is already in the early stages of being used and is most likely to deliver the higher yields, lower costs, and greater resilience and sustainability. The use cases are crop monitoring, livestock monitoring, building and equipment management, drone farming, and autonomous farming machinery. This issue would like to particularly address the smart agriculture use cases in favor of the smart-livestock monitoring initiative.

The value of the use cases lies primary in labor efficiencies, input optimization, yield increase, reduced overhead, and improvements in operation and maintenance of machinery. In addition, enhanced connectivity in agriculture could add more than $500 billion to global gross domestic product, a critical productivity improvement of 7 to 9 percent for the industry. Much of that value requires investments in connectivity that today are largely absent from agriculture.

SMART LIVESTOCK MONITORING

Preventing outbreaks and spotting animals in distress are critical to large-scale livestock management. Chips and body sensors that measure temperature, pulse, and blood pressure give insight analytics such as detecting illnesses among the population and, therefore, preventing herd infection.

With a combination of technologies, a wearable tag attached directly to the livestock is capable of monitoring the vital signs, detecting body movement, and triangulated self-locating. Leveraging environmental sensors could trigger automatic ventilation adjustments or activate a pre-defined scenario in support of livestock’s well-being conditions and ranch’s habitability. Value added by a flexible management framework, streams of data generated from the sensors are algorithmically functioned to recognize irregularity in the operation, offer insights into decision-making, and even guide strategic planning according to the production goal.

The monitoring system can be implemented by hardware components, the cloud system, and the end-user application. Hardware components include the monitoring and the infrastructure devices: The hubs, wireless access points, and GSM routers. The cloud system refers to the hosting machine server, a system that can be leased from a cloud provider.

Working with wearable tags and other sensors-based systems, the application helps identify and solve problems with predation, weather, or ration changes and therefore allows remotely monitoring and auditing all aspects of the operation such reproduction, health, and feed, etc. As of today, livestock management providers offer a range of customizable solutions which minimally require a network hardware installation.

TAKE-HOME MESSAGE

Entering the world of smart agriculture, the farmer is able not only to access existing data, but also to reach better decision-making resulting in operational improvement and optimization. This is the process of digital transformation in agriculture where a knowledge base has been built toward process automation in the near future.

Article by: Asst. Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., Senior Editor

食料需要の増大と同時進行で供給側は土地と農業の投入量の制約に直面しています。モノのインターネット（IoT）と高度な接続技術を備えたスマート農業は現在およびに未来の食料需要を満たすために農業生産性を向上させる上で重要な役割を果たすことが期待されています。

スマート農業の利用ケース

マッキンゼーは強化された接続性が既に利用の初期段階にありより高い歩留まり、より低いコスト、およびにより優れた回復力と持続可能性を提供する可能性が最も高い5つのユースケースをまとめました。利用ケースは作物の監視、家畜の監視、建物と設備の管理、ドローン農業、およびに自律型農業機械です。本号ではスマート家畜監視イニシアチブに焦点をあてスマート農業のユースケースに特に対処したいと思います。

ユースケースの価値は主に労働効率、投入量の最適化、歩留まりの向上、間接費の削減、およびに機械の操作と保守の改善にあります。更に農業における接続性の強化により世界の国内総生産に5,000億ドル以上が加算される可能性があります。これは業界にとって何と7〜9％の生産性の向上です。その価値の多くは今日の農業には殆どと言って良いほど存在しない接続性への投資を必要とします。

スマート家畜監視

大規模な家畜管理には疫病の発生を防ぎ、苦しんでいる動物を見つけることが重要です。体温、脈拍、血圧を測定するチップとボディセンサーは集団内の病気を検出するなどの洞察分析を可能にして群れの感染を防ぎます。

テクノロジーの組み合わせにより家畜に直接取り付けられたウェアラブルタグは生死の監視、体の動きの検出、三角測量による自己位置特定が可能です。環境センサーを活用する事で自動換気調整を発動させたり家畜の健康状態や牧場の居住性をサポートするために事前定義されたシナリオを作動させたりする事ができます。柔軟な管理フレームワークによって付加価値がもたらされるセンサーからのデータのストリームはアルゴリズムによって機能し操作の不規則性を認識し意思決定への洞察を行い生産目標に応じた戦略的計画を導きます。

監視システムは、ハードウェアコンポーネント、クラウドシステム、およびにエンドユーザーアプリケーションによって作動できます。ハードウェアコンポーネントには監視デバイスとインフラストラクチャデバイス、即ちハブ、ワイヤレスアクセスポイント、GSMルーターが含まれます。クラウドシステムとはクラウドプロバイダーからリースできるシステムであるホスティングマシンサーバーの事です。

このアプリケーションはウェアラブルタグやその他のセンサーベースのシステムと連携して捕食、天候、配給量の変化に関する問題を特定して解決するのに役立ち、繁殖、健康、飼料などの操作の全ての側面をリモートで監視および監査できます。今現在家畜管理プロバイダーはネットワークハードウェアのインスレーションを最小限に抑えられる様々なカスタマイズ可能なソリューションを提供しています。

持ち帰りメッセージ

スマート農業の世界に仲間入りする事で農家は既存のデータへのアクセスだけではなく、より良い意思決定や運用の改善と最適化を実現できます。これは、農業におけるデジタル化移行のプロセスであり近い将来プロセスの自動化に向けての知識ベースが構築されているのです

Article by: Asst. Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., Senior Editor

ขณะที่ความต้องการอาหารเพิ่มขึ้นนั้น ในฝั่งของผู้ผลิตก็กำลังเผชิญอุปสรรคที่เป็นข้อจำกัดด้านพื้นที่การเพาะปลูกและปัจจัยการผลิตทางการเกษตร การเกษตรอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วยอินเทอร์เน็ตของสิ่งต่าง ๆ (IoT) และเทคโนโลยีการเชื่อมต่อขั้นสูงนั้น คาดว่าจะมีบทบาทสำคัญในการเพิ่มผลผลิต เพื่อตอบสนองความต้องการอาหารสำหรับวันนี้และในอนาคต

McKinsey รวบรวมแนวทางการประยุกต์แนวคิดการเกษตรอัจฉริยะ ได้ข้อสรุปออกมาเป็น 5 แนวทาง ซึ่งเหมาะกับสถานการณ์ ณ ปัจจุบัน เป็นเวลาที่เทคโนโลยีการเชื่อมต่อ ยกระดับกำลังพัฒนาและถูกนำไปใช้ จึงมีแนวโน้มที่จะให้ผลตอบแทนสูงจากต้นทุนที่ต่ำซึ่งทั้งยืดหยุ่นและยั่งยืน แนวทางการประยุกต์แนวคิดการเกษตรอัจฉริยะดังกล่าวนี้ ประกอบไปด้วย การตรวจสอบพืชผล การตรวจสอบปศุสัตว์ การจัดการอาคารและอุปกรณ์ การทำฟาร์มแบบโดรน และเครื่องจักรสำหรับการทำฟาร์มแบบอัตโนมัติ ซึ่งบทความนี้ได้กล่าวถึงแนวทางการปศุสัตว์อัจฉริยะโดยยกตัวอย่างเป็นกรณีพิเศษ

คุณค่าที่ได้จากการประยุกต์แนวคิดการเกษตรอัจฉริยะ ตั้งอยู่บนหลักการรากฐานที่สำคัญ ได้แก่ ประสิทธิภาพแรงงาน ประสิทธิภาพของอินพุต ผลผลิตที่เพิ่มขึ้น ค่าใช้จ่ายที่ลดลง และพัฒนาการในการดำเนินงานและการบำรุงรักษาเครื่องจักร คาดว่าเทคโนโลยีการเชื่อมต่อเพื่อการเกษตรนี้ จะสร้างมูลค่าเพิ่มกว่า 5 แสนล้านเหรียญสหรัฐให้แก่ GDP ของโลก และนี่นับว่าเป็นการยกระดับประสิทธิภาพการผลิตครั้งสำคัญในอุตสาหกรรมการเกษตรให้สูงขึ้นประมาณ 7 ถึง 9 เปอร์เซ็นต์ มูลค่าเพิ่มเหล่านี้จะได้มาก็ต่อเมื่อมีการลงทุนระบบการเชื่อมต่อโครงข่ายข้อมูลความเร็วสูงเพื่อการเกษตร ทว่าการลงทุนที่ว่านี้แทบจะปรากฎให้เห็นในปัจจุบัน

เวชศาสตร์ป้องกันและการค้นหาติดตามทุพภาวะในสัตว์นับว่าเป็นหัวใจของระบบการบริหารจัดการงานปศุสัตว์ขนาดใหญ่ ชิปและเซ็นเซอร์ที่ตรวจจับร่างกายที่วัดอุณหภูมิ ชีพจร และความดันโลหิต เมื่อประงานการทำงานกันจะประกอบสร้างเป็นสารสนเทศเพื่อวิเคราะห์เชิงลึก เช่น การตรวจหาความเจ็บป่วยในหมู่ประชากร เพื่อนำไปสู่หนทางป้องกันการแพร่เชื้อในประชากรปศุสัตว์

การประกอบสร้างจากเทคโนโลยีนานนับชนิด นำมาสู่อุปกรณ์สวมใส่ให้แก่ปศุสัตว์ที่สามารถตรวจสอบสัญญาณชีพ ตรวจจับการเคลื่อนไหวของร่างกาย และระบุตำแหน่งตัวเองได้ ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ภายในโรงเรือนร่วมกับข้อมูลสัญญาณชีพจากเซ็นเซอร์บนตัวปศุสัตว์ สามารถใช้เพื่อควบคุมระบบการไหลเวียนของอากาศในโรงเรือนแบบอัตโนมัติ เพื่อส่งเสริมสุขลักษณะที่ดีของปศุสัตว์และของโรงเรือน ด้วยหลักการบริหารจัดการที่ยืดหยุ่น จะเพิ่มมูลค่าให้กับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ตรวจจับได้จากเซ็นเซอร์ ผนวกกับอัลกอริธึมหลักการบริหารจัดการ ซึ่งสามารถแยกแยะตรวจจับความผิดปกติ นำเสนอข้อมูลเชิงลึกเพื่อประกอบการตัดสินใจ หรือแม้กระทั่งให้คำแนะนำเพื่อการวางแผนเชิงกลยุทธ์ตามเป้าหมายการผลิต

ระบบตรวจสอบทางเกษตรปศุสัตว์ยังสามารถประกอบขึ้นใช้งานเองได้ โดยอาศัย 3 องค์ประกอบ ได้แก่ ระบบฮาร์ดแวร์ ระบบคลาวด์ และระบบแอปพลิเคชันสำหรับผู้ใช้ปลายทาง ทั้งนี้องค์ประกอบฮาร์ดแวร์จะมีส่วนประกอบย่อยคืออุปกรณ์เซ็นเซอร์ตรวจจับและอุปกรณ์โครงสร้างพื้นฐาน เช่น ฮับซึ่งเป็นจุดรวมและกระจายสัญญาณ จุดเชื่อมต่อไร้สาย และตัวเราเตอร์ระบบ GSM  สำหรับองค์ประกอบระบบคลาวด์นั้นหมายถึงเครื่องแม่ข่ายประมวลข้อมูลทั้งหมด ซึ่งสามารถเช่าได้จากผู้ให้บริการคลาวด์ทั่วไป

ตัวแอปพลิเคชั่นทำงานร่วมกับระบบเซ็นเซอร์สวมใส่สามารถระบุและแก้ปัญหา ไม่ว่าจะเป็นปศุสัตว์สูญหาย การเปลี่ยนแปลงในสภาพอากาศ การเปลี่ยนแปลงสัดส่วนในอาหาร ไม่ว่าจะอยู่ที่ใดผู้ใช้สามารถเข้าระบบเพื่อตรวจตรา ติดตาม หรือวัดประสิทธิภาพการจัดการระบบปศุสัตว์ได้ในทุกมิติ ไม่ว่าจะเป็น การสืบพันธุ์ สุขภาพ และอาหาร ฯลฯ ในปัจจุบันผู้ให้บริการต่างก็มีโซลูชันที่หลากหลายปรับแต่งได้ที่สนองต่อทุกความต้องการ ประหยัดค่าใช้ทางด้านอุปกรณ์

ในโลกของการเกษตรอัจฉริยะ เกษตรกรไม่เพียงแต่เข้าถึงข้อมูลที่มีอยู่ได้เท่านั้น แต่ยังสามารถเข้าถึงเครื่องมือที่ช่วยการตัดสินใจที่ดีกว่า ส่งดีต่อผลการผลิตและเพิ่มประสิทธิภาพ และนี่คือเส้นทางสู่การแปรรูปทางดิจิทัลสำหรับอุตสาหกรรมการเกษตร เกิดการสั่งสมของความรู้ซึ่งสามารถพัฒนาไปสู่แนวคิดกระบวนการอัตโนมัติในอนาคตอันใกล้ได้

Article by: Asst. Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., Senior Editor