Фермеры - последние бенефициары в мире аналитики данных. В последние несколько лет точное земледелие помогает фермерам принимать более взвешенные решения и получать более высокие урожаи. Но большинство исследований на сегодняшний день проводились на пропашных культурах, собранных большими машинами, что стало возможным благодаря данным, собранным с помощью дронов и других средств. Однако Ричард Сауэрс, профессор инженерии промышленных и корпоративных систем и математики в Университете Иллинойса в Урбана-Шампейн, и группа студентов разработали алгоритм, который обещает предоставить ценную информацию фермерам, собирающим урожай вручную.
Сауэрс вместе со студентами Нитином Сриваставой и Питером Манейковски разработали алгоритм, который поможет оптимизировать рабочую силу при сборе скоропортящихся культур. В их статье «Алгоритмическая геолокация урожая в собранном вручную сельском хозяйстве», которая будет опубликована в журнале «Моделирование природных ресурсов», представлены результаты исследования, проведенного при сборе урожая клубники на фермах Crisalida Farms в Окснарде, Калифорния. Менее года назад Sowers co. - автор статьи под названием «Собранные вручную специальные культуры, созревшие» для методов точного земледелия, в которой рассматриваются сроки и транспортировка таких культур.
«Клубнику, которую вы кладете на мороженое или хлопья, на данный момент собирает бригада из 10 или около того рабочих, которые в основном получают заработную плату за собранную коробку», - отметил Сауэрс. «Для потребителя важно, чтобы клубника была хорошего качества и выглядела красиво».
По словам Сауэрса, клубника, которая появляется в раковинах моллюсков, которую вы найдете на рынке или в местном продуктовом магазине, в основном находится в том же состоянии, в котором она была собрана с поля. Их загружают в коробку, затем в большую коробку, затем на поддон и, наконец, в грузовик. Затем на рынке происходит обратный процесс.
«Одним из аспектов, который меня интересует, является тот факт, что в сборе урожая участвуют люди», - сказал Сауэрс. «Подобно тому, как история посещений Интернета различается от человека к человеку, в том же духе способность рабочих собирать клубнику различна. Это поднимает вопрос: как вы относитесь к данным в этой отрасли? Потому что человеческая изменчивость имеет огромное влияние..
"Выяснение того, что происходит на местах, является важным вопросом", добавил он. «Определение того, что определенные части поля дают урожай более высокого или более низкого качества, может быть ценным в стратегии сбора урожая».
Вместо того, чтобы требовать от работника ввода данных во время сбора урожая, что замедлило бы процесс, команда Сауэрса смогла точно определить перемещение каждого рабочего с помощью GPS-отслеживания на смартфоне, который каждый носил с собой. На основе этих данных команда разработала алгоритм для прогнозирования количества заполненных коробок.
Данные обещают в конечном итоге привести к более точным методам сбора урожая. Например, один этап контроля качества обычно происходит на краю поля, и часто в очереди остается большое количество рабочих. Дополнительные данные помогут лучше спланировать лучшее время для обеспечения этого контроля, а также запланировать вилочные погрузчики для подъема поддонов и помещения их в холодильник. Время имеет решающее значение, так как жаркая погода может сильно повлиять на качество продукции.
«В данный момент мы просто пытаемся отследить», - отметил Сауэрс. «Нельзя управлять тем, что нельзя измерить. Мы пытаемся измерить то, что происходит в поле, на самом деле в поле, а не на краю поля, где в настоящее время собираются данные. Если вы знаете момент за В тот момент, когда будет собрано много урожая, вы сможете лучше планировать, перераспределять бригады по сбору урожая или переназначать задачи."
Сауэрс еще раз подчеркивает важность этого измерения для отрасли, поскольку неправильный расчет рабочей силы может полностью свести на нет прибыль.
«Если это произойдет, все питательные вещества, которые в него вошли (вода, удобрения, азот и т. д.), просто потрачены впустую», - сказал он. «Если вы сможете лучше распределить ресурсы и предотвратить или сократить время, в течение которого некоторые из этих стопок ягод лежат в поле, это победа».
Команда успешно доказала, что такое поведение можно отслеживать и анализировать, и планирует вернуться в Калифорнию, чтобы уточнить его.
«В этой отрасли все больше и больше ценят данные», - сказал Сауэрс. «Я хотел бы вернуться и сделать это в большем масштабе, чтобы мы могли попытаться сравнить это с чем-то, что находится на уровне производства. Чтобы действительно оказать влияние, нам нужно понять и обработать данные в уровень уверенности, который не уступает или сравним с тем, что необходимо для фактического принятия некоторых решений по перераспределению людей и оптимизации расположения полей."