:::

【108年 應用案例】 智慧農漁業數位分身:一個高效率、永續經營的農漁業升級解決方案。養殖漁業如何靠著稱為「數位分身」的AI 技術達成三倍產量?

靠著九種感知器偵測水質、以及監控養殖物生長狀況和漁民行為決策,「智慧農漁業數位分身」人工智慧解決方案,可以大幅增加產量至 300%。「開心農場」式的高科技整合的解決方案,可以讓新手也快速上手,農漁業可以大幅降低對於經驗的倚賴,增加年輕人回鄉加入農漁業的誘因。

曾經有一段時間,FB遊戲剛剛開始流行的時候,因為「開心農場」這個熱門遊戲,可以說是人人皆農夫。上班族中午休息時間一一拿出手機,開始了手機上的快樂農夫生活。有些人還調皮,上班時間偷偷連上 FB ,偷了同事的菜。由於這個遊戲實在太療癒,有些人還真的就踏入真正的農田,當個小小的假日農夫。如果說,「開心農場」真實存在,你相信嗎?由資策會服創所領頭開發的「數位分身」-「智慧溫室」以及「智慧養殖場」解決方案,就是貨真價實存在的「開心農場」、「開心水族箱」。

在這裡,基於 IoT 的 9 大感知器,會持續監測水質等作物 / 養殖物生長環境的「設施因子」,並且透過控制盒上傳雲端。而雲端中的 AI 機器人會在系統內持續模擬出一個數位的分身,在收到外部的水溫、溶氧量等等「設施因子」、以及持續蒐集作物 / 養殖物生長狀況的「生長因子」,雲端系統裡面創造出一個模擬的養殖漁民的「數位分身」,AI 機器人也會按照過往漁民的成功策略來運算出合適的「行為決策」。

在含氧量低、水溫超標等等情況下, AI 會建議你開水車、開增氧機,或是用藥等等行為決策,漁民則可以考慮自己的經驗或是知識,再判斷是否要採用。事後,系統也會比較判斷結果,漁民也可以就結果來判斷,究竟是真人的決策比較厲害,還是「數位分身」的行為決策比較厲害。

除此之外,智慧農業的數位分身AI ,在背景也是 24 小時運作不打烊,它默默的紀錄並且分析養殖漁民在智慧養殖場中針對各種「設施因子」以及「生長因子」的對應「行為決策」,由此慢慢的建立起養殖策略的最佳解模型。慢慢的, AI 像是個小學徒,在漁民身邊默默的學習這些「隱性知識」,使得這些知識不會因為漁民退休而失傳。

不僅如此,除了「種魚」還可以利用同樣的技術方案去「種菜」,這些最佳化養殖 / 種植模型可以成為珍貴的資料庫,即使是剛入行的新手,也可以跳過摸索的過程,直接成為大師。

三難一貴,是目前最大的挑戰:人力不足、老年化、經驗失傳三大難,新科技導入貴

台灣農業技術、養殖技術都聞名全球,然而小農結構普遍都有人力不足、老年化的趨勢,數位轉型勢在必行。然而,要導入新技術的成本,是 80% 的小農小漁都負擔不起的。由於環境因素有太多不確定因素,如氣候的變遷、水質變化等等,都高度倚賴經驗來處理。因此,最嚴峻的挑戰,來自於農漁民退休而年輕農漁民又不及接班,多年的經驗因無法傳承而失傳。

智慧農漁業數位分身,持續最佳化不停機

「數位分身」是一個結合 AI 人工智慧,與 HI 工匠智慧的新興技術,國際研究機構 Gartner 連續三年將其評為全球未來關鍵十大技術之一。經濟部技術處在 2016 年就開始布局數位分身的研發,認為領域產業除了自動化效率之外,同時也需要將各產業的經驗技藝數位保存下來,建構 AI 與 HI 交互學習與最佳化的人機協同技術。以水產養殖這個領域來說,透過「魚電共生魚塭」的 AIoT (人工智慧物聯網 Artificial Internet of Things)的「數位分身」,將漁民的種種隱性知識數位化。利用各種水質數據所建構出的「設施因子」、魚、蝦體影像的影像資料、病徵影像等等的「生長因子」各種數位資料的分析,加上養殖漁民的「行為決策」來訓練 AI 人工智慧,可以得出水質管理、水產生長管理、水產疾病管理等等最佳化模型。

「魚電共生魚塭」的 AIoT (人工智慧物聯網 Artificial Internet of Things)的「數位分身」,將漁民的種種隱性知識數位化。

▲「魚電共生魚塭」的 AIoT (人工智慧物聯網 Artificial Internet of Things)的「數位分身」,將漁民的種種隱性知識數位化。(示意圖來源:台鹽綠能股份有限公司委託三奕設計顧問有限公司設計)

將這些 AI 管理模型組合起來,就成為了高存活率、高換肉率的智慧養殖解決方案。養殖的整個過程都有數位化的監控資料、品質可分析、而且產銷履歷甚至可以回溯至養殖初期,藉以大幅提升水產品質、價值以及產量。

雖然前景看好,但是仍然有著重重挑戰

資策會服創所與「數位分身」的緣份,是由 2018 年時經濟部技術處支持的前瞻科技專案開始。當時技術處認為各領域產業除了自動化效率之外,也需數位保存領域產業的工藝知識,用以建構 AI 與 HI 交互學習與最佳化的人機協同技術。

後來,行政院農委會農業試驗所接續支持「數位分身」在智慧農業當中的應用。「數位分身技術應用在農業,協助小農經驗數位化積累,並透過群體經驗與人工智慧交互作用,精進農業技藝,解決農業智慧化最大挑戰」。在農業場域當中的「智慧農業數位分身技術」,在產品化之後預期可以提高生產效率 30% ,可以說是前景相當看好。

邱璟明組長受訪圖
▲邱璟明組長:「厲害的漁民所作的行為決策,以結果論,硬是要比一般的漁民還要強三倍。」 
 

Digital Twin: Aqua-Solution

Digital Twin: Aqua-Solution

後來,與科技養殖產業業者合作,共同獲得經濟部工業局的業界計畫支持,資策會服創所才將數位分身的技術應用在「智慧漁塭」的場域當中。負責養殖漁業的場域應用團隊指出,「在養殖漁塭當中,漁民在面對各種環境改變時的行為決策,往往是不同的。其中,厲害的漁民所作的行為決策,以結果論,硬是要比一般的漁民還要強三倍,例如白蝦的存活率,一般的平均是 10% 左右,有些漁民就是可以獲得 30% 的高水準產量。如此一來,生產成本降低,賺的錢也是原本的三倍。

數位分身的技術,就是可以將這些達人的隱性知識傳承下來,最終推動整個產業的升級。」

9大感知器、魚體影像以及漁民行為決策組合而成的「數位分身」

為了取得各種養殖場的環境數據,服創所採用了包括了有溶氧、水溫、酸鹼度、鹽度、濁度、氨氮、硝酸鹽、葉綠素 a、ORP (Oxidation-Reduction Potential)氧化還原電位等九大感知器來監控水質,這些又被稱為「設施因子」。

另外,漁民也會定期把魚、蝦從池中撈上來,或是透過沉水攝影機拍攝水下的養殖物影像。藉以得知目前養殖物的大小,來了解生長狀況,這又被稱為「成長因子」。

智慧養殖設施示意圖

▲ 「設施因子」、「成長因子」再加上漁民在不同情境下會採取的「行為決策」,就可以在雲端伺服器裡面創造一個虛擬的「數位分身」。(示意圖來源:台鹽綠能股份有限公司委託三奕設計顧問有限公司設計) 

有了這兩個因子,在加上漁民在不同情境下會採取的「行為決策」,就可以在雲端伺服器裡面創造一個虛擬的「數位分身」。

在這個好像遊戲一樣的「數位分身」中,我們可以盡情的模擬,藉以找尋不同「設施因子」下,最佳的「行為決策」,藉以取得最佳化的「成長因子」。

換一個比較容易理解的說法,各位讀者不妨想像我們現在有個「開心漁塭」遊戲軟體。其中,漁塭的各種環境參數,都是由真實情況所記錄下來的。我們也紀錄下每個「開心漁塭」玩家在不同環境參數下所做出的行為決策以及最終的成果。當紀錄下來的資料組數量夠多,得到 ML 機器學習( Machine Learning)而來的魚塭數位分身模型,再經由即時數據進行模擬,就可以找出各種最佳化組合。而這個模擬世界,就是「開心漁塭」的「數位分身」。

感知器容易損壞,如何解決?

然而,研發的過程總是有些挑戰。例如水下的感知器如水溫和溶氧感知器,經常由於藻類增生而損壞。水下紀錄魚體大小的攝影機,也經常因為池底泥沙或藻類污染而模糊不清,無法辨識。

為了克服這些感知器的損壞問題,有兩個方案,一是定期從池中打水上來經過感知器來偵測,二是將感知器製作成一個盒子,每天定期泡入養殖池當中用以偵測水質。

至於魚體和蝦體的生長狀況,只需要漁民每日定期打撈上來拍照量測即可。成本低而且有效。

服創所的邱組長說:「這些感知器的損壞問題,是個成本問題,雖然說帶來的效益很高,但是若成本太高,漁民不願意採納也失去意義了。我們目前正在研發 9 合 1 的水質偵測盒子,成功整合完成之後,就可以準備量產,並且以銷售盒子加上連線月租費的方式來商業運作。我們目前已經非常接近完成整合,非常歡迎廠商來洽談合作」

漁民行為決策難以紀錄的困難

另外一個挑戰來自於漁民,部份漁民會自覺的紀錄每天觀察的水質以及環境指標,並且紀錄自己的操作策略和結果。但是,並不是每個漁民都會這樣操作,這時候,就需要引進 AI 人工智慧當中相當重要的 GAN (Generative adversarial network 生成對抗網路)技術。

GAN 會依據過去的資料,生成漁民的可能策略,也就是「猜」漁民的決策,用以補足漁民沒有輸入的行為決策。若是事後得到漁民補完,也不影響訓練資料集。

得獎技術量產化之後, 300%的生產效率不再是遙不可及

「數位分身」技術目前全球應用案例多運用於航太、製造業,目前只有台灣與荷蘭率先投入數位分身在智慧農業的研發。因此,「智慧農業數位分身」獲美國 R&D全球百大科技研發獎也是國內技術領先的證明。目前正在完成整合的水質監控盒以及整套解決方案,在產品化後預期提高生產效率 300%。

未來「數位分身」技術不只是可以應用於農業和養殖漁業當中,還可以擴展至原本仰賴「隱性知識」的產業當中,如製茶、漁業等等。由於全程數據化,品質不再是靠著經驗以及「看天吃飯」。藉此,可以提高農民的「智慧化監控」和「精準化生產」科技層次,除了提昇傳統農漁業的生產力,也很有機會達成永續經營,促成整個產業升級,提昇年輕人回鄉參與農漁業的誘因。

參考資料:智慧製造的關鍵拼圖!加速「數位分身」實現的創新感測技術-數位時代

推薦案例

【導入案例】海量數位工程AOI機器智能手臂檢測系統 大幅提高瑕疵檢測精準度
海量數位工程AOI機器智能手臂檢測系統 大幅提高瑕疵檢測精準度

臺灣堪稱製造業大國,然而,在產線上,品質瑕疵檢測一直是製造業長期痛點,雖然有AOI設備可輔助,但大多採用固定式機器,受限於角度,診斷不夠精準,誤判率也高。海量數位工程公司導入AOI機器智能手臂檢測系統,可有效降低誤判率,提高瑕疵檢測精準度。 一般來說,產品的良率攸關企業的成本與客戶的退貨率,而製造產業品質瑕疵的檢測流程,往往需要編制大量的品質檢測人力。目前製造業檢測工具雖然有AOI設備來輔助進行,但這些設備多半採用固定式的檢測機器,固定式相機容易受限於角度,導致診斷不夠精準,誤判率太高等缺點,因此,人員在後端需要再次篩選檢驗,也就是複檢,通常人工目測檢視的瑕疵漏檢率平均在5上,甚至可高達20。 製造業品質檢測三大痛點 機器手臂AOI之動態多角度品檢協助解決 根據海量數位工程實際了解製造業在檢測產品品質有三大痛點: 痛點一、人力檢測產品品質出錯率高 目前製造業多以人力來檢測產品外觀,但人工判斷多半有誤差,例如:表面刮傷、色差、焊道外觀hellip等,瑕疵判斷出錯率高,且須待成品階段才能一次性檢驗,時常出貨前全檢後依然遭整批退件,導致重製及人力成本大增。 痛點二、品質檢測之數據無法量化與記錄 傳統人力檢測無法保留檢測數據,嗣後發生品質糾紛時,責任難以釐清。而海外品牌高階代工單往往要求溯源與相對應的缺點紀錄,傳統產業原有之人力檢測難以符合更高階代工單之要求。 痛點三、傳統AOI視覺檢測的限制 現有製造業常用的AOI視覺檢測系統,因為視覺軟體技術的限制,都是以固定相機、固定光源及單一角度的方式來進行,這種方式對於平面或形狀由直線組成之產品例如:長方體或正方體的單一檢測點尚可處理,但對於複雜形狀的產品例如:汽車零件多為不規則狀多點、多幅度的檢測,就較難實現。 海量數位工程研發AOI機器智能手臂檢測系統,有效提高瑕疵檢測精準度。 為解決製造業在品質檢測的痛點,海量數位工程決定從研發多角度、可移動式的檢測儀器開始發想,從結合工廠自動化領域中的兩大代表性技術-機器手臂與機器視覺著手。海量數位工程以機器手臂結合AOI之動態多角度AI視覺即時品質檢測方式,改善固定式檢測受限多角度的問題,視覺檢測技術的提升與結合人工智慧,進一步相機取得的影像資訊可由平面取樣提升至多角度、多維度取樣。 選定汽車產業做為實證場域 可快速回應顧客需求 AOI機器智能手臂檢測系統,所運用的AI技術包括無監督學習(unsupervised)、監督式學習Supervised learning、半監督式學習Semi-supervised Learing,使業者在初期樣本不齊全,或是沒有不良樣本的情況下也能使用無監督深度學習技術學習良品,並應用在汽車三角架自動焊接的視覺檢測上。可解決導入前受限於固定式機器的角度、診斷不夠精準、誤判率高的問題。 汽車零組件單價較高,會要求更嚴格的瑕疵檢測正確率。 在導入AI服務的產業中,選定汽車製造業作為實證場域。海量數位工程表示,汽車製造業主要為相關零組件製造商,而且通常元件單價較高,需更多品質檢測品質及良率,會要求更嚴格的正確率,因此選定汽車業做為導入的場域。 機器手臂結合AI之動態多角度AOI視覺即時品質檢測系統,除了可以改善汽車零組件檢測瑕疵品質失誤率外,因為以多角度的機器手臂AOI服務來提升定點式AOI光學檢測,可以符合多數產業之量測需求;最後是建立第三方系統平台,建置共同工作整合平台監測系統,以便在問題發生時,第一時間接收訊息並著手處理。 本系統可針對出廠產品之重要數據進行記錄儲存,為實現未來數位生產線與虛擬生產之基礎。同時於瑕疵發生時,可即時串接海量MES監控系統,迅速反應至相關製造決策部門,嗣後並利用ERP系統進行專案管理與檢討,有效精進其生產效率,降低生產成本。 有助降低溝通成本 期許成為行業標配 就產業上下游整合而言,可以為上下游之數據連貫提供一基礎之標準,降低供應鏈之溝通成本,經由指標代工廠與品牌商的認證,有機會成為該產業之行業標準配置。 透過此一計畫的產出數據資料庫建置,業者進一步透過大數據分析Data Analysis,優化供應鏈管理的解決方案「供應鏈規畫Supply Chain Planning, SCP」,依據數據,建立預測計畫,並運用科技串連供應鏈上下游的數據,精準控制產品品質。未來對接歐美、日,需要品質精細訂單,業者能更快速回應及整合產業供應鏈Supply Chain 。 最後期望透過標竿示範產業之場域驗證,例如:以汽車零組件製造產業標竿示範場域,透過機器手臂結合AI之動態多角度AOI視覺即時品質檢測系統計畫進行驗證,讓汽車代工廠與汽車原廠之間有更優化的供應鏈聯繫,並成為該行業標準。更進一步尋求更多的AI團隊,加入場域協作平台跨產業之開發,帶動整體AI新創與場域結合的生態系。 海量數位工程研發的自走車

【導入案例】赫銳特科技VCSEL封裝元件瑕疵導入AOI檢測 提升產能效率20
赫銳特科技VCSEL封裝元件瑕疵導入AOI檢測 提升產能效率20%

2017年,iPhone X的亮相讓提供 Face ID人臉解鎖的3D感測技術成為大熱門,也帶動了3D感測模組中的核心零元件VCSEL的發展。而VCSEL封裝元件入料瑕疵檢測,若透過AI推論模型可解決良率偏低產業難題,提升可靠度達95。 VCSEL技術現階段可被運用於諸多用途和各類終端消費市場,包括機器人、移動設備、監控、無人機,以及ARVR等。VCSEL在需求高速調製功能的應用(例如照相機和生物計量)中堪稱為不錯的解決方案。 VCSEL技術應用層面廣,也可應用於無人機。圖為佐翼科技農用無人機 VCSEL技術應用層面廣 AI技術助攻瑕疵檢測 赫銳特科技表示,VCSEL封裝元件市場也面臨到商業對手強力的削價競爭,需要進一步降低成本提升、產品競爭力,其中一個關鍵的難題就是將玻璃透鏡更換為環氧樹脂型透鏡。傳統玻璃透鏡的生產良率高,但成本較環氧樹脂透鏡高,因環氧樹脂經切割製程,側壁切割道上容易會有毛邊,造成尺寸過大,容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放,將會直接導致光學透鏡破裂。 赫銳特科技指出,VCSEL環氧樹脂透鏡的入料檢測十分重要,在封裝空間的限制下,封裝與光學透鏡貼合的空間有限,且此光學透鏡會被侷限於一金屬框架內,若是沒有控管好尺寸公差,很容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放會直接導致光學透鏡破裂,造成VCSEL封裝可靠度驗證良率損失最高達到10,造成生產成本增加。 為解決上述問題,赫銳特科技希望在VCSEL環氧樹脂透鏡的入料階段,可以藉由AI影像監控環氧樹脂元件的尺寸及外觀瑕疵,確認其尺寸是否合乎規格、切割邊緣是否平整、外觀是否瑕疵等。由於傳統的入料檢測,經通過大略的人眼目檢分辨好壞,為順利收集影像數據,首先需要解決影像蒐集的問題。 因此,赫銳特科技首先建立自動光學檢測裝置Automated Optical Inspection,AOI,自動光學檢測裝置包含X、Y、Z三軸動及高解析相機,及相關控制軟體自動記錄影像。蒐集完成後的影像資料,經opencv將測試影像Test與一標準正常影像Normal,進行影像對位後取出Test與Normal影像的差異部分,並可經由Pixel Mapping計算影像的像素面積進行比較完成初步篩檢。 承上之影像分類,進行手動標籤標示包含:正常、外觀瑕疵或形狀特徵差異之樣品,後進行演算法訓練與驗證,使用深度殘差網絡Residual neural network ResNet或其他相關演算法進行深度學習,以辨識出透鏡的優劣情形。 導入AOI檢測 提升產能效率達20以上 比較導入AI影像檢測的前後差異,導入前的VCSEL入料透鏡檢測,僅透過簡易的人工外觀檢測,將透鏡封裝在已固晶的VCSEL封裝體上,通過一般點亮檢測後,最後進行可靠度測試高溫回焊,失效樣品進再入重工流程。 但在導入AOI檢測之後,可提前將有問題的透鏡篩選出來,除了可以降低後續物料投入的成本,亦可減少失效情形降低重工的需要,因而提升可靠度驗證良率達95以上,預期可協助場域業者降低生產成本達10,提高產能效率達20以上。 導入AI影像檢測的前後之差異 赫銳特科技指出,這項技術是基於微小影像開發的AI應用技術,透過深度學習演算法辨識影像瑕疵,用來辨識瑕疵影像。而訓練後的網路來自動分類對應於預定類別的影像數據。透過參考影像就能辨識缺陷類別,因此不再需要繁瑣的編程。 而在工業機器視覺環境中,深度學習主要用於應用中的分類任務,例如在工業產品的檢驗或零件的辨識,未來隨著IOT穿戴裝置的發展,符合節能省電的潮流議題,光電元件尺寸將不斷的縮小,本技術未來也可應用在其他微小光電元件的外觀瑕疵檢測。

這是一張圖片。 This is a picture.
以植物生長箱為例 - 依影像建構電子設備程序標準化

近年來,全球氣候變遷和環境問題日益嚴重,對農業生產造成了巨大衝擊。傳統農業高度依賴天氣條件,面臨著作物品質不穩定、產量驟減、病蟲害難以控制等挑戰。特別是在台灣,農業生技業者和農民不斷遭受損失,亟需創新解決方案。同時,台灣植物工廠產業也面臨諸多困境:高昂的設備和人工成本、產業鏈不完整導致國際競爭力不足、企業間缺乏合作等問題制約了產業發展。此外,COVID-19疫情更凸顯了遠程監控和管理的重要性,傳統的人工巡檢和數據收集方式已無法滿足現代農業生產的需求。這些問題共同構成了智慧農業解決方案的迫切需求背景,推動了如台灣海博特等公司開發整合物聯網、雲計算和人工智能技術的創新項目。 海博特雲端數據整合分析平台 面對這些挑戰,農業領域亟需一套能夠精確控制生長環境、提高資源利用效率、實現遠程監控和智能管理的系統。現有的植物工廠設備往往需要整套更換,難以與舊有設備兼容,且感測器與攝影系統可能需要不同的操作界面,使用不便。因此,業界需要一種能夠靈活整合各種設備和技術的解決方案,既能提供實時監測和數據分析,又能根據植物生長狀況自動調節環境參數。這種需求不僅存在於台灣,也是全球智慧農業發展的趨勢。通過引入人工智能技術,可以建立更科學化的評量基準,優化生產流程,提高產量和品質,同時降低能源消耗和環境影響。此外,這種智能化的解決方案還能吸引更多年輕人參與農業生產,推動產業升級和可持續發展。總的來說,智慧農業解決方案的需求源於應對氣候變化、提高生產效率、降低成本、實現精準化管理的迫切要求,而這正是像台灣海博特這樣的公司所致力解決的問題。 台灣的植物工廠業者們正面臨著一系列嚴峻的挑戰,這些困難正逐漸侵蝕著他們的競爭力和生存空間。首先,高昂的設備和運營成本成為了他們最大的負擔。每一次電費賬單的到來都像是一次沉重的打擊,迫使他們在保證產品品質和控制成本之間艱難平衡。其次,氣候變遷帶來的不可預測性成為了他們的噩夢。突如其來的極端天氣事件可能在短時間內摧毀他們精心培育的作物,造成巨大的經濟損失。更糟糕的是,他們發現自己在國際市場競爭中日漸處於劣勢。相比之下,國外的大型植物工廠憑藉先進的自動化技術和完善的供應鏈,能夠以更低的成本生產出品質穩定的農產品,這讓台灣的業者們感到前所未有的壓力。 在技術層面上,他們同樣面臨著諸多問題。新舊設備的兼容性問題常常讓他們陷入困境,嘗試整合不同系統時總是遭遇各種技術障礙。缺乏精確的數據分析和預測能力也讓他們在生產決策上舉步維艱,難以準確把握每種作物的最佳生長條件。現有的監測系統提供的數據往往雜亂無章,難以解讀和應用。人力資源方面的挑戰同樣嚴峻,年輕人普遍對農業工作缺乏興趣,導致他們難以招募到具備現代農業技能的員工。即便是現有的員工,也常常因為繁瑣的手動操作和監控工作而感到疲憊不堪。這些問題交織在一起,形成了一個複雜的困境,讓植物工廠業者們感到既困惑又焦慮。他們迫切需要一個能夠全面提升工廠運營效率、降低成本、提高產品競爭力的綜合解決方案,以助他們渡過難關,重新在激烈的市場競爭中站穩腳跟。 在面對植物工廠業者的種種挑戰時,台灣海博特公司展現了卓越的技術創新能力和靈活的客戶導向開發策略。他們深刻理解到,解決方案必須能夠無縫整合現有設備,同時提供高度智能化的管理功能。為此,海博特的研發團隊採取了模組化設計的方法,開發出一套可以靈活配置的IoT(物聯網)系統。這個系統的核心是一個智能控制中樞,能夠與各種感測器和執行設備進行通信。在開發過程中,海博特密切與客戶合作,深入了解他們的具體需求和運營環境。他們甚至派遣工程師駐場,實地觀察植物工廠的日常運作,以確保開發的系統能夠真正解決實際問題。這種深度合作不僅幫助海博特優化了產品設計,還建立了與客戶的緊密關係,為後續的持續改進奠定了基礎。 海博特的創新不僅體現在硬件設計上,更體現在他們開發的智能軟體系統中。這套系統整合了先進的機器學習算法,能夠根據大量歷史數據和實時監測信息,對植物生長狀況進行精確預測和優化控制。為了幫助客戶克服技術障礙,海博特設計了一個直觀易用的用戶界面,即使是非技術背景的操作人員也能輕鬆掌握。此外,他們還提供全面的培訓和技術支持服務,確保客戶能夠充分利用系統的所有功能。在遇到難題時,海博特的技術團隊能夠通過遠程診斷迅速識別問題,並提供解決方案。在一次客戶遇到嚴重設備故障的緊急情況下,海博特的工程師通過系統遠程接入,成功指導客戶進行修復,避免了可能的巨大損失。這種全方位的服務不僅解決了客戶的即時困難,更增強了他們對智能化管理的信心,推動了整個行業向更高效、更可持續的方向發展。 海博特公司開發的智慧農業解決方案不僅為植物工廠帶來了革命性的變革,更為整個農業產業的未來描繪了一幅令人振奮的藍圖。這套系統的優越性體現在多個方面:首先,它實現了對植物生長環境的精準控制,大幅提高了作物產量和品質的穩定性。通過先進的人工智能算法,系統能夠根據歷史數據和實時監測信息,預測並調整最佳生長條件,使得每一株植物都能在最理想的環境中生長。其次,它顯著降低了能源消耗和運營成本,提高了資源利用效率。智能化的管理系統能夠優化用水、用電和養分供應,減少浪費,同時降低人力成本。此外,系統的模組化設計和強大的兼容性,使得它能夠輕鬆整合各種新舊設備,為植物工廠的逐步升級提供了靈活的解決方案。最重要的是,這套系統為農業生產注入了科技感和現代化氛圍,有助於吸引年輕一代加入農業領域,為行業注入新的活力。 展望未來,海博特的智慧農業系統具有廣闊的應用前景和擴展潛力。除了植物工廠,這套系統還可以應用於傳統溫室種植、都市農業、甚至是家庭園藝。在水產養殖領域,相似的技術可以用於監控和優化魚類或蝦類的養殖環境。在食品加工業,類似的智能監控和預測系統可以用於優化生產流程,提高食品安全性。甚至在製藥行業,這種精準控制的環境管理系統也可以應用於藥物研發和生產過程。為了進一步推廣這套系統,海博特可以採取多管齊下的策略。首先,可以與農業院校和研究機構合作,建立示範基地,讓更多人親身體驗智慧農業的優勢。其次,可以開發針對不同規模和類型農業生產的定制化解決方案,擴大產品的適用範圍。再者,可以通過舉辦行業論壇、線上研討會等方式,分享成功案例,提高業界對智慧農業的認知和接受度。最後,還可以探索與政府部門合作,將這套系統納入農業現代化和可持續發展的政策支持範疇,從而在更大範圍內推動智慧農業的普及。通過這些努力,海博特不僅可以擴大自身的市場份額,更能為全球農業的可持續發展做出重要貢獻,真正實現科技賦能農業的願景。