Gabonatárolók AI megoldása
Silók Központi Monitoringrendszere
A Silók Központi Monitoringrendszere egy innovatív platform, amely lehetővé teszi a silók hatékony és megbízható ellenőrzését. A rendszer szenzoradatokat gyűjt össze a silók különböző pontjairól, és ezeket egy központi felületen jeleníti meg. Az adatokat terményspecifikus értékekkel kiegészítjük, így a felhasználók pontos és időben aktuális információkat kapnak.
Főbb jellemzők
- $Szenzoradatok összegyűjtése: A rendszer automatikusan rögzíti a hőmérsékletet, páratartalmat és más releváns paramétereket a silókban.
- $Koncentrált adatmegjelenítés: A platform lehetővé teszi az adatok egységes és áttekinthető megjelenítését. A felhasználók könnyen nyomon követhetik a változásokat és esetleges kockázati tényezőket, mint például penészesedés, vagy rovarok megjelenése, csírázás veszélye.
- $Riasztások és értesítések: A rendszer figyeli a szenzoradatokat, és riasztásokat generál, ha a küszöbértékek elérésre kerülnek vagy havária esetén.
- $Skálázhatóság és integráció: A platform felkészített további silók szenzorrendszereinek integrálására. A jövőben akár visszavezérlési vagy leszabályozási eseményeket is támogathat.
- $Emberi beavatkozás minimalizálása: A rendszer automatizált és megbízható, csökkentve az emberi beavatkozásból adódó hibalehetőségeket.
- $Könnyű továbbfejlesztési lehetőség: A központi platformra bármilyen új mérés vagy vezérlés könnyen ráilleszthető, függetlenül a szállítótól.
A Silók Központi Monitoringrendszere a modern mezőgazdaság egyik kulcsfontosságú eszköze.
Biztosítja a hatékony és biztonságos terménytárolást, minimalizálva a kockázatokat és növelve a termelékenységet.
Műszaki megoldás részletezése
IoT és Szenzor Hálózatok
Az IoT (Internet of Things) segítségével a szenzorok adatait valós időben lehet gyűjteni és elemezni.
- $Hőmérséklet- és páratartalom-szenzorok: Ezek segítenek a termény állapotának monitorozásában és a romlás kockázatának csökkentésében.
- $CO2 és O2 szenzorok: Ezek az adatok segíthetnek felismerni a biológiai aktivitásokat, például a penészedést vagy a rovarfertőzéseket.
Adatfeldolgozás és Gépi Tanulás
A gépi tanulási modellek segíthetnek a szenzor adatok elemzésében és előrejelzések készítésében:
- $Anomália detektálás: Az AI modellek képesek észlelni a normál körülményektől eltérő adatokat, amelyek jelezhetik a problémákat, mint például a hőmérséklet-emelkedést vagy a páratartalom változását.
- $Prediktív elemzés: Az AI segítségével előre jelezhetők a lehetséges problémák, például a penész vagy a rovarfertőzés kialakulása, mielőtt azok súlyosbodnának.
- $Optimalizálás: A modellek optimalizálhatják a tárolási feltételeket, például a szellőztetést vagy a hűtést, hogy a termény minél tovább megőrizze minőségét.
Deep Learning
A mélytanulási algoritmusok képesek nagy mennyiségű adat feldolgozására és összetett minták felismerésére:
- $A mélytanulási algoritmusok képesek nagy mennyiségű adat feldolgozására és összetett minták felismerésére:
