IoT와 머신러닝으로 낙농장 생산성 20% 향상

농업에서 IoT와 데이터 분석 구현이 전 세계에서 일어나고 있습니다.

지구 인구가 2050년까지 90억 명으로 급증할 것으로 예상됨에 따라, 13억 명을 더 먹여 살리기 위해 농업 생산성을 높이는 새로운 방법이 필요합니다.

러시아 야로슬라블의 한 농장이 IoT와 머신러닝을 활용하여 필요한 생산성 향상을 시도하고 있습니다. 스페인 플랫폼 제공업체 Libelium의 도움으로 구현 1년도 안 되어 우유 생산량을 18% 개선했습니다.

Libelium은 Plug&Sense! 스마트 농업 플랫폼을 배포하여 농장의 온도, 습도, 압력을 추적합니다. 이 데이터는 Microsoft의 Azure Power BI SQL 기반인 ALAN-IT의 분석 서비스 Smart4Agro로 분석되어 농부에게 소 한 마리당 필요한 사료량을 알려줍니다.

농부들은 갑작스러운 날씨 경보와 수확량 개선을 위한 최선의 행동 방침에 대한 인사이트를 SMS 알림으로 받습니다. 수확량 개선 외에도 이 서비스는 가축 번식률과 가능한 동물 질병도 알려줍니다.

Libelium에 따르면, 2000마리 젖소로 시스템을 시범 운영한 스마트 팜은 180일 동안 34만 유로를 절약했습니다. 스마트 팜 개발을 주도한 러시아 사료 공급업체 Mustang은 이 플랫폼을 효율성 개선과 이익 증대의 방법으로 보고 있습니다.

농업에서 IoT와 데이터 분석 구현이 전 세계에서 일어나고 있습니다. MarketsandMarkets의 시장 조사 보고서에 따르면 농업 IoT 시장은 2024년까지 200억 달러 가치를 넘어설 것으로 예상됩니다.