【109年 應用案例】 「農業智慧化暨大數據應用平台」,有效降低肥料施用量50%!

靠天吃飯,生菜村業者生存大不易
全球市場趨勢瞬息萬變,對農業而言,必須跟都市競爭土地和水,還要挑戰其他危機,如:緩解氣候變遷、保護自然棲地等,尤其以氣候變遷讓從農者更難以傳統方式進行種植規劃。對於以有機生菜出口之業者,得要克服氣候、蟲害等問題,讓生菜能夠達到海外客戶要求標準,是業者正面臨的課題…
台灣生菜村面臨的困境與需求
台灣生菜村雖然目前已採用國際認證標準流程(G.GAP)種植,並透過豐聯資訊股份有限公司所開發的「智慧農業資訊系統」執行種植管理,但仍面臨氣候異常導致作物產量與品質無法控制的困境。
近幾年更常為了田間病害及產量問題而奔波,不僅耗費人工,在防治藥材施用上也較往年多出一倍支出,若仍一昧憑藉過往習慣的模式栽種與生產,將造成產業停滯甚至是被淘汰的局面。
故冀望透過AI加值,讓生菜村在種植上可更加資訊化、智慧化,更具分析及預測性,以利未來擴大產業出口量及拓展產業發展之多元性。
生菜村的需求現況
台灣生菜村的農產業目前僅落實「資訊化管理」,雖有數據應用概念,但無執行之作法及方向,且目前仍採人工田間巡視,靠經驗判斷用藥量。由於作物每一個季度會因環境因素而有不同的生產型態,故可經由歷史氣象數據,對比當時作物產量與採收日,推估萵苣生長所需的積溫條件,建立積溫運算模組,推估種植時程,讓系統依當下整體環境氣象溫度、溼度之數據自動分析預測,並於作物採收期間,協助田間人員工作優化,降低過往需每日現場巡視判斷下一步的工作排程。
農業資訊系統+AI,要讓生菜生長無礙
「栽培環境的穩定性」在作物生長過程中扮演重要角色,了解作物的生長條件可以大幅提高生產量,品質也將有一定的水準,搭配「田間智能設備裝置」與「linebot」隨時進行農田管理及警示接收,讓管理者可快速應變以減少可能產生之損失,並協助進行病害防治、生長期、採收預估,再介接氣象局數據進行整合,建立「種植數據資料庫」,透過數據的蒐集進行農務分析,如:施肥用量規劃、不同月份萵苣生長天數分析、從氣候溫度下分析萵苣產出的質與重量,甚至是病害防治預測等。

▲圖一:導入數位化後前後對比差異
彙整生菜村田間設備蒐集的種植數據及外部數據如:溫度、溼度、日照值、農地肥力等分別應用在四個面向,包含:
1.建立作物進度及生長障礙資訊,分析適合生長及阻礙生長的溫度區間,導入Open data數據(即時及未來氣象預測數據)形成預測標準,再搭配田間氣象感測設備進行田間監控,達成即時警示通知及預防的效果。
2.結合種植數據進行生長期預測,以達成預估採收日之目標。
3.藉由手機田間氣象監測,達成即時管控及調整田間作業之目標,以利生菜村有效管理人力、資材成本、作物品質等。
4.彙整農地肥力數據,提供農地適用肥料使用比例,以降低施肥次數,並藉此活絡農地肥力同時改善整體環境。

▲圖二:數據應用說明
未來將持續優化系統並推廣至更多單位
「農業種植智慧化大數據應用平台」讓生菜村的農務者不再侷限於傳統農業的經營模式,將種植和生產管理制度化,並透過標準化的規範提升品質、穩定產量、減少人力耗損和資材成本。
提升病蟲害偵測精準度,自80 %提升至100 %
未來希望能增加病蟲害偵測的精準度,農民可即時掌握作物狀況,使系統更加完善,也希望將此套系統的模式套用在更多作物上,藉由政府的推廣,讓更多務農者能以低成本的方式種出品質高、品質穩定的作物。
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對於大多數的高爾夫球場而言,場務的營運及管理是一個令人頭疼的問題。「球場就是在賣草皮,場地一定要顧好」,一位高球場負責人不諱言指出。面臨球場場務人力短缺、老年化及成本高昂的市場痛點,導入AI無人機進行農藥噴灑及防蟲害,將可節省球場一半以上的人力成本,並大幅提升整體營運效率。 初夏晌午,位於桃園的台北高爾夫俱樂部,AI智慧無人機緩緩升空,其主要的任務是進行高爾夫球場AI 智慧無人機施肥噴藥的測試。事實上,執行此項任務的佐翼科技,其無人機普遍使用於稻田、香蕉、茶樹等農作物,來從事施肥施藥及防治病蟲害的工作,對於動輒數十到上百公頃的高爾夫球草坪,要運用AI無人機協助草皮維護作業,現階段將進行資料蒐集、建立施藥AI模型及多光譜影像分析測試等,未來將進一步進行大規模的技術落地驗證,為無人機導入高爾夫球場域建立典範。 透過AI無人機施肥灑藥 可節省一半人力 傳統高爾夫球場維護草坪的作業方式,是以人工揹著藥桶,或是駕駛施藥車逐一分區進行噴灑。「國內高爾夫球場於2001年起開始種植超矮性百慕達草種品系,此一草種喜好涼爽的氣候,台灣高溫潮濕的天氣型態並不適宜」,佐翼科技執行長進一步指出,為避免草皮遭受病蟲害,就必須進行農藥噴灑工作,以18洞球場而言,相當於每周要噴灑一次殺菌劑,T台及球道每兩個月噴藥一次。對於高爾夫球場而言,噴灑農藥耗時費力,重要的是,大規模噴灑將增加人員中毒與農藥量增加的風險。 農用無人機在高爾夫球場應用之效益 根據佐翼科技研究,高爾夫球場的蟲害包括夜盜蟲、斜紋夜盜蛾等,其生活習性是傍晚會出來覓食,因此,噴藥的工作必須傍晚施作。依據傳統作業方式,每次施藥估計需要兩台車三個人力,共耗費45小時的時間。若透過AI無人機施肥灑藥,操作人力僅需1人,20分鐘可以噴灑08公頃土地,約可節省三分之二的人力,也可減少營運成本30左右。 高爾夫球場草坪透過AI無人機施肥灑藥,約可節省一半人力 啟用農用無人機應用於高爾夫球場的草皮維護,除了顯著的效益顯現外,佐翼科技也特別導入AI多光譜影像辨識建立NDVI標準化植被指數分析,「所謂的多光譜是將不同的波長波段光線打在草坪的植株上,蒐集反射回來的影像進行分析」,佐翼科技劉姓執行長接著解釋,因為不同光譜,每一種植物在光的波長吸收程度不一,透過多光譜可以掌握草種生長狀況。同時再結合AI影像辨識,可以精準偵測病蟲害分布情況,據此決定施藥量的多寡。 跨領域協作 建立無人機草坪多源影像資料庫 運用AI多光譜影像辨識技術,佐翼科技將蒐集包括可見光譜、多光譜、熱影像和高光譜影像等,建立無人機草坪多源影像資料庫,完整掌握百慕達草種生長週期。 佐翼科技累積豐富的農業AI無人機噴灑藥劑經驗,但要將AI解決方案導入大面積的高爾夫球場仍有諸多問題需要克服。例如需要建立全新施藥模型及測試飛行方式,尤其是多光譜影像辨識運用,概念驗證並不困難,但實際執行則需要更多的測試實證,反覆推論,並與植物專家建立協同作業才能完成,這部分則須仰賴資策會等法人單位跨域整合,集結更多場域投入實證,建立典範,才能在高爾夫球場場域擴散。 智慧無人機導入高爾夫球場的國際案例文獻並不多,在驗證的過程中,能否快速複製至下一個球場尚未可知,但佐翼科技劉姓執行長認為,透過跨領域協作的方式,將問題定義清楚,一一臚列,供需雙方取得共識,針對每一個問題提出可以解決的方案,並找尋內外部的資源合作,才能逐步完成高爾夫球場智慧化的目標,順利協助產業轉型。 佐翼科技執行長劉峻麟

隨著AOIAI系統的導入,我們將能提高產品良率、降低成本,從業務面來看,更可提高客戶的信任度,增加營業收益。而且AI具有難以被模仿的優勢,並非如其它設備只要花錢就買的到,讓我們的競爭對手難以追上我們。 組弘發展現況 我們致力於IOT智慧製造上,自行開發的系統已有智慧物料系統、環境溫溼度監控系統、防錯料系統、智能採購算料系統、智慧物料盤點系統、錫膏管理系統、生管系統。過去我們曾詢問過其他廠商,有關AI檢驗PCBA表面瑕疵的可能性,每個廠商都希望我們能夠購買其設備,但實際驗證後都無法達到效果,此次與資服業者討論過後,定調為AOIAI的運作模式,方覺得有可行性。 組弘科技投入AOIAI檢測計畫,用於檢查SMT零件上的文字、焊點、極性、缺件hellip等,用AI替代人工來學習AOI檢測後定義為rdquo可能是不良品rdquo的部份,提升人員產值與降低誤判率。 產業痛點 nbspnbspnbsp 台灣缺工情形嚴重,尤其願意從事目視檢查的人更少,而且年齡相對較大,檢查遺漏的狀況越來越嚴重。所以在追求高品質電子產業中,最關鍵的瓶頸已經是生產後的檢查。過去的消費性產品,異常未能被檢出,只要在一定比例下,也可被接受。現在的汽車產業如果有不良未被檢出,即有可能造成人員死亡,所以汽車產業對於品質的要求極高。要想在汽車產業的供應鏈中生存,就必須解決異常無法被檢出的問題。 nbspnbspnbsp 而且隨著台灣工資越來越高,只能設法以AI技術,取代傳統人力,否則就算解決了異常流出,但相對高的人力成本依然無法在此產業中競爭。 應用技術與說明 nbspnbspnbsp 原本過程圖一,PCB從出來Reflow後,會經過AOI檢測,分出「疑似不良品」與良品,這時「疑似不良品」的部分約為20,再由人工針對這20的部分來做複判,再將「疑似不良品」的部分區分為良品與不良品。 nbspnbspnbsp 我們想要藉由AI的技術,將原本由人工複判這20的「疑似不良品」改由AI來做,複判出來一樣會有良品與「疑似不良品」,結果一樣會有「良品」與「疑似不良品」的產生,但此時「疑似不良品」約只剩下3,也就是說組弘作業人員的工作量會從20降到只有3。理論上是AOI檢查完後,再由AI來做複判,但從表面看起來似乎只有經過AOI而已,所以我們才將這個技術稱之為A0IAI檢測圖二。 原本AOI檢測過程 操作員將待測PCB板放入AOI檢測設備,輸出AOI 檢測不良品資訊,再經由人工逐一覆判是否為不良品。 AOIAI檢測過程 操作員將待測PCB板放入AOI檢測設備,輸出AOI檢測不良品資訊後, 進由AI先進行AOI檢測不良品的覆判,輸出AI檢測不良資訊後, 再經由人工逐一覆判是否為不良品。 流程差異 nbspnbspnbsp 藉由AOIAI系統的導入,我們除了能夠提升目視檢查人員的效率與良率外,我們有了這次AI的導入經驗,以後也可將AI與大數據的運用加入到組弘原有的智慧製造系統,使我們的智慧製造系統的效能更提升,更進一步的減輕員工的工作壓力。 導入前後差異說明 推廣策略 1nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 同領域擴散:所有SMT製造業皆會遇到檢查瓶頸導致延誤出貨的狀況,導入此系統可解決目前缺工嚴重問題並提升出貨速度與品質,自行向客戶推廣或透過設備商銷售給相關需求者。 2nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 異業擴散規劃:與AOI製造商洽談直接將AI系統掛在AOI系統內,增加其市場競爭力。 nbsp 獲利策略 1nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 與AOI製造商合作收取授權金。 2nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 與SMT製造業直接銷售AI系統。 3nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 提供SMT製造業AOIAI系統訂閱制

近2,000個在田間蹲點的日子,讓悠由數據應用公司成為台灣在農業數據領域的佼佼者,對於農作物產量、產期與價格的全盤掌握,更讓它做到能與聯合國合作,服務農地面積在短短不到3年,從24公頃擴展至超過6000公頃,飆漲250倍。對於悠由數據應用創辦人兼總經理吳君孝而言,因應全球環保趨勢,成為氣候科技X綠色經濟的數據公司,並服務全球市場,是他創業的終極目標。 工程師出身的吳君孝,在2010年進入資策會,成為涵養他深厚技術與資料科學分析實力的重要沃土,讓他練就一身功夫,得以大展拳腳。「當時,我在做資料分析工程的工作,會內幾乎所有的數據相關資料都會匯集到我這邊,加上那時執行過室內栽培箱,要種菜、種香菇,因此,農業結合數據分析就此埋下創業的種子」。 吳君孝自2016年起,就常常到農場內「蹲點」,跟農民、農改場人員聊天、交換情報,系統性地大量交換資訊,讓吳君孝的農業Know-How快速建立。 堅實的數據分析技術能量 連聯合國都買單 2017年,他離開資策會自行創業,並於2019年創立悠由數據應用公司,目前許多農企業皆是他的客戶,服務的栽種面積從24公頃快速攀升至逾6,000公頃, 2022年可望超過7,000公頃。客戶遍及海外,包括日本、中美洲市場,甚至聯合國下轄機構-世界農民組織,都使用悠由數據支持的「悠由農作物演算系統」。 悠由數據應用公司究竟是如何做到連聯合國機構都買單 悠由數據應用建置的「悠由農作物演算系統」,準確預測產期產量與價格。 首先,由於吳君孝對農業數據的精準掌握,悠由數據應用的客戶不見得要用到感測器Sensor等硬體設備,「感測器成本高,若購買便宜的設備,反而蒐集一大堆雜訊或錯誤數據,完全派不上用場」。吳君孝接著說,蒐集數據不一定要使用感測器,透過我們的數據解決方案可以更直接有效的解決問題。 例如,悠由數據應用的產品之一-悠由金錢報農產價格Linebot,係2020年與LINE合作,蒐集產地、批發、終端價格長達10年以上的數據,由悠由數據自主研發AI演算法,讓系統自主學習農產品交易價格,更以大數據與人工智慧分析進行價格預測分析,協助採購商降低交易風險,讓數據不止於生產端,更擴大應用至農產供應鏈。 以香蕉價格來說,預測價格的準確率從原本70拉高至998。吳君孝指出,不管採購商或農民,對於價格都十分敏感,現在透過悠由金錢報服務,無論是採購商或農民,都能很精準了解農產品價格波動情況。悠由數據也能針對預測作物生長情況、產量、價格預估模型等,向客戶做出最佳的決策建議。目前價格預測可達28種農作物。 精準預估產期及價格波動 悠由數據靠數據分析做出差異化服務 悠由數據應用公司所提供的「悠由農作物演算系統」內建「參數庫」,通常會搜集200~300種參數,不光是溫度、濕度等比較直觀的數據,還會依作物生理的特性去切分。透過有效動態數據的演算法,可以精準估算農作物何時會開花、何時能收成,產量是多少等。如青花菜產期預測準確率為0-4天,開花期預測今年實際使用上是0天,與現場開花時間完全吻合。而在動態的計算當中7天內都是合理範圍,悠由數據的誤差值平均在2-4 天,大多數作物產期準確率均在80以上。 透過有效動態數據演算法,全球超過120種作物可精準預估產期產量及價格。 透過有效動態數據的演算法,可以設定預估產量多少,協助在生產端做調整,悠由數據應用的客戶多以外銷的水果作物為主,如鳳梨、香蕉、芭樂、芒果、文旦、鳳梨釋迦、小番茄、洋香瓜、西瓜、玉荷包,荷蘭豆、毛豆等,尤其是毛豆,佔台灣外銷第一,種植面積達400多公頃。全球120多種作物、超過600個品種都可以適用此套系統。 台灣農業生產同質性高,容易造成一窩蜂搶種,導致價格崩跌,悠由數據應用要幫助客戶做出差異化,因此,吳君孝將公司定位在精緻的數位顧問,所採取的策略是慎選客戶,重質不重量。他分析,台灣的農業客戶著重的是如何提升良率,甚至將良率分級,規格品質均佳,走精緻化的高階外銷市場;國外客戶重視的是如何提升單位產量,國內外的操作方式有別。 除了農作水果外,悠由數據應用也將服務觸角延伸至漁業,包括虱目魚、金目鱸、白蝦等,均使用同一套系統,將各種跟魚蝦生長有關的參數建立起來,何時下料、何時收成,產量多少等,藉此預測產期、產量及價格。 悠由數據應用善用數據力量,創造智慧農業奇蹟。 因應公司的高速發展,悠由數據應用於2021年引進創投資金,進行人員擴充與業務推展。吳君孝表示,因應全球2050年淨零碳排趨勢,未來也計畫將協助客戶在土壤中種碳,有效將碳保留在土地上,同時引介客戶對接碳交易平台,與客戶共創環保商機。 吳君孝表示,剛開始創業時就將公司定位為全球化公司,因此,與國際合作的方案將不斷推出。而成為氣候科技X綠色經濟的數據公司服務全球,這是吳君孝對自己的期許及公司的長遠目標。 悠由數據應用創辦人兼總經理吳君孝