水中IoT：水産養殖におけるデータ分析の可能性

IoTを追いかけている人なら、IoTがどれほど業界を変えつつあるかご存知だろう。デバイスはデータを収集する。分析プラットフォームはそのデータを洞察に変え、多くの場合、強力な予測を可能にするAIコンポーネントを備えている。そのため、生産ラインの予定外のダウンタイムをなくす予知保全、施設全体のコストを削減するスマート・オートメーション、生産から消費者の手元に届くまでの出荷を追跡するサプライチェーンの可視化などが実現する。最適化は無限にある。それでも、IoTが養殖のような複雑なものにどのような影響を与えるのか、不思議に思うかもしれない。

あなたの製品が、深海を泳ぎ回る生き物だったらどうなるでしょうか？IoTが自分に向いているとは思わないかもしれない。しかし、IoTアナリティクスは養殖業者や養殖動物に多くのことを提供できることがわかった。ここでは、今日のIoTシステムが、孵化場から食卓まで、どのように養殖を改善しているのか、そして、それがすでにご存知の産業用IoTとどのように関連しているのかをご紹介します。   IoTが養殖のためにあるとは思わないかもしれない。結局のところ、IoTアナリティクスは養殖業者と彼らが飼育する動物に多くのものを提供するのです」。- サイトラインシステムズ

なぜIoTを波の下に送るのか？ 

成功している植物栽培農家は、作物の各成長段階における理想的な養分レベルを知っている。彼らは測定値を用いて肥料を調整し、土壌の生産性を最適化している。IoTアナリティクスを使えば、養殖業者も同じことができる。予防的な、時には 予測的-スケール・アンド・フィンのためのメンテナンス。IoTシステムは、水産養殖の専門家に以下のことを行うために必要な可視性を提供します： 

• 魚を健康に保つ。 IoTシステムは、動物の健康とそれに影響を与える環境要因を追跡し、養殖業者がより幸せで健康な魚のために条件を調整できるようにする。
• 市場投入までの時間を短縮する。 予測分析は、養殖業者が魚の成長を可能な限り迅速かつ安全に維持するために、水条件や飼料レベルを調整するのに役立つ。これはより早い収穫につながり、ひいてはより高い利益につながる。
• 無駄を省く。 IoT分析プラットフォームは、養殖業者に餌の与えすぎを教えてくれる。また、水温、健康状態、時期、その他の要因に基づいて魚が食べる量を予測する。これらすべてが、無駄の削減と収益強化につながるのだ。
• 環境および食品安全に関する規制を遵守する。 健康な魚は抗生物質を必要としない。よく肥えた魚は飼料を海に放置して腐らせることもない。データ分析は、水産養殖事業が持続可能性に関する法律や、それに付随する報告書を遵守するのに役立ちます。 
• 将来の結果を予測する。 AIを活用した予測分析では、魚の成長率から藻の発生などの環境脅威まで、あらゆることを予見します。これにより養殖業者は、養殖ライフサイクルのあらゆる段階で、賢いビジネス上の意思決定を行うために必要な知識を得ることができます。  

しかし、ひとつ重要な疑問が残る： どうやって？ 

水産養殖におけるIoTとデータ分析の深掘り

平均すると、約 二年 サケを卵から市場に出荷するまで育てるにはしかも、その年月にリスクがないわけではない。養殖業者は沿岸の養殖場、つまり海でサケを育てる。これは一般的な工場よりもはるかに管理された環境ではない。それでも、IoTのアプローチは、より専門的なデバイスといくつかのユニークなデータポイントに目を向けるだけで、より良いプロセスと豊かな収穫を生み出すのに役立つ。 

養殖IoTシステムの解剖学的構造（魚の解剖学的構造には素晴らしい効果がある）： 

センサーが水中でデータを収集

私たちの海のサケ漁業を例にとってみよう（ただし、内陸の養殖場でも同様のIoTソリューションが使われているのでご安心を）。ブイは、水柱内のさまざまな深さで環境要因を測定するセンサーをつないだケーブルをぶら下げて、魚の飼育小屋に浮かんでいる。一般的な測定値は以下の通りだ： 

• 水温
• PHレベル
• 塩分濃度
• 酸素飽和度

一方、カメラと赤外線センサーが波下の魚の活動を監視している。環境データを追跡するセンサーもあれば、以下のような動物自体の情報を収集するセンサーもある： 

• 魚のサイズ
• 飼料消費量
• 水泳スピード

これらのIoTカメラは、単に集合体としてこのデータを収集しているわけではない。魚の皮の斑点模様は、あなたの拇印と同じように識別可能だ。ソフトウェアはこれらのパターンを使って 個魚海底の砂のように細かいデータを追跡する。   

しかし、これらすべてのデータは、"モノのインターネット "に "インターネット "を入れる力として働く接続性なしでは役に立たない。 

エッジサーバーが環境・行動データを受信

沿岸の養殖場の多くは携帯電話の電波塔の届く範囲外にあるため、海洋ベースのIoTの多くは衛星接続に頼っている。もうひとつのエキサイティングなオプションは、接続されたブイを使用することで、無線周波数でデータを送信し、局地的なネットワークを構築することができる。 

最良のシナリオでは、こうした接続によってリアルタイムのデータが提供されるが、ほぼリアルタイムの送信であっても、農家は従来の選択肢である鉛筆とクリップボードよりもはるかに速く状況の変化に対応することができる。   

いずれにせよ、上述したすべてのIoTセンサーは、その測定値をエッジのサーバーに送信する。サーバーはデータを分類する。そして、養殖IoTシステムの最終目的地である分析プラットフォームへと可能な限り迅速にデータを移動させる。 

水産養殖ソリューションにおけるデータ分析がもたらすエンド・ツー・エンドの洞察

データを収集するだけでは十分ではない。プロセスを本当に最適化するためには、分析も必要であり、これには異種のデータポイントを1つの正確な予測にまとめるAIモデルも含まれる。養殖に最適なアナリティクス・ソフトウェアは、いくつかのことを同時に行います。それは 

• IoTデバイスから収集した測定値のリアルタイム（またはほぼリアルタイム）のデータベースを維持する。
• AIモデルを使用して、最適な飼料率から魚の成長率まで、将来の指標を予測する。
• 水や健康状態が規格外になったとき、あるいはその傾向が出始めたときに、プッシュ通知を提供する。
• 農家に真の洞察を伝える強力なデータ可視化を提供する。 
• これらすべての監視ツールを単一のガラスダッシュボードに一元化します。      

これらすべてのことができるプラットフォームは利用可能ですが、1つの重要な機能をリストから外しました：養殖分析システムがエンド・ツー・エンドの洞察を提供することを望みます。それは、養殖分析システムがエンドツーエンドの洞察を提供することを望んでいるということです。 養殖ライフサイクル.

養殖魚の一生は孵化場から始まり、そこで養殖業者はすでに述べたようなデータポイントを追跡する。養殖業者は外洋ではなく屋内の水槽を扱っているからだ。しかし、成熟した魚が養殖場に移動しても、データの可視化は続く。適切な大きさになった魚は生きたまま加工工場に運ばれ、そこで生産機械自体がさらに多くのデータを収集する。そこから魚製品は包装され、市場に出荷され、その過程で最新情報が送信される。  

理想的な分析ソリューションは、これらのすべての段階でデータを追跡し、サプライチェーンの完全な可視性を提供する。そうすれば、特定のバッチに何か問題が発生した場合、農家は問題の原因を正確に突き止めることができる。規制当局がより多くのコンプライアンス報告を求めても、数回クリックするだけで対応できる。また、持続可能な方法で養殖された魚の出荷にはすべて適切なラベルが貼られるため、消費者は正規の製品を入手していることを知ることができる。可視性により、養殖業者は、製品が水から出荷された後でも、管理することができます。 

このコンセプトは、産業用IoTを知っている人なら誰でも知っていることだろう。可視性の価値は水産養殖に特有のものではなく、結局のところ、IoTイノベーションのおかげでますます良くなっている別の産業に過ぎない。要するに、IoTとデータ分析は、深刻なビジネスインサイトを提供するのだ。水中であろうと地上であろうと、それがあなたのオペレーションに何をもたらすか、想像してみてほしい。 

原文は すべての人にIoTを.