L'IdO sous-marin : Les promesses de l'analyse des données dans l'aquaculture

Si vous suivez l'IdO, vous savez à quel point il modifie les industries. Les appareils collectent des données. Les plateformes d'analyse transforment ces données en connaissances, souvent avec un composant d'IA qui permet de faire des prédictions puissantes. Ainsi, la maintenance prédictive élimine les temps d'arrêt imprévus sur les lignes de production, l'automatisation intelligente réduit les coûts dans l'ensemble de l'installation, la visibilité de la chaîne d'approvisionnement suit les expéditions depuis la production jusqu'à la porte du consommateur, et bien d'autres choses encore. Les possibilités d'optimisation sont infinies. Pourtant, vous vous demandez peut-être comment l'IdO peut affecter un secteur aussi complexe que l'aquaculture.

Que se passe-t-il lorsque votre produit est une créature vivante, nageant dans les profondeurs marines ? Vous ne pensez peut-être pas que l'IdO est fait pour vous. Il s'avère que l'analyse de l'IdO a beaucoup à offrir aux pisciculteurs et aux animaux qu'ils élèvent. Voici comment les systèmes IdO d'aujourd'hui améliorent l'aquaculture, depuis l'écloserie jusqu'à votre assiette, et comment ils s'articulent avec l'IdO industriel que vous connaissez et appréciez déjà.   Vous ne pensez peut-être pas que l'IdO est destiné à l'aquaculture. Il s'avère que l'analyse de l'IdO a beaucoup à offrir aux pisciculteurs et aux animaux qu'ils élèvent. - Sightline Systems

Pourquoi envoyer l'IdO sous les vagues ? 

Les horticulteurs qui réussissent savent quels sont les niveaux d'éléments nutritifs idéaux pour chaque stade de croissance des cultures. Ils utilisent les mesures pour ajuster les engrais, ce qui optimise la productivité du sol. Grâce à l'analyse de l'IdO, les pisciculteurs peuvent faire de même. Il s'agit d'une approche préventive, parfois même prédictif-maintenance pour l'ensemble de l'aquaculture à échelle et à nageoires. Les systèmes IdO donnent aux professionnels de l'aquaculture la visibilité dont ils ont besoin pour faire ce qui suit : 

• Garder les poissons en bonne santé. Les systèmes IoT suivent la santé des animaux et les facteurs environnementaux qui l'influencent, ce qui permet aux agriculteurs d'adapter les conditions pour que les poissons soient plus heureux et en meilleure santé.
• Réduire les délais de mise sur le marché. L'analyse prédictive aide les éleveurs à ajuster les conditions de l'eau et les niveaux d'alimentation pour que les poissons grandissent le plus rapidement et le plus sûrement possible. Les récoltes sont ainsi plus rapides et les bénéfices plus importants.
• Réduire les déchets. Les plateformes d'analyse IoT indiquent aux agriculteurs lorsqu'ils sont suralimentés. Elles prédisent également la quantité de poisson qui sera consommée en fonction de la température, de l'état de santé, de la période de l'année et d'autres facteurs. Tout cela permet de réduire le gaspillage et d'améliorer les résultats.
• Respecter les réglementations en matière d'environnement et de sécurité alimentaire. Les poissons en bonne santé n'ont pas besoin d'antibiotiques. Des poissons bien nourris ne laissent pas leur nourriture pourrir dans l'océan. L'analyse des données aide les exploitations aquacoles à se conformer aux lois sur le développement durable et aux rapports qui les accompagnent. 
• Prévoir les résultats futurs. Les analyses prédictives alimentées par l'IA prévoient tout, des taux de croissance des poissons aux menaces environnementales telles que les proliférations d'algues. Les agriculteurs disposent ainsi des connaissances nécessaires pour prendre des décisions commerciales intelligentes à chaque étape du cycle de vie de l'aquaculture.  

Tout cela semble très bien, mais il reste une question importante : Comment ? 

Une plongée en profondeur dans l'IdO et l'analyse des données en aquaculture

En moyenne, il faut environ deux ans pour élever un saumon de l'œuf au marché. De plus, ces années ne sont pas sans risque. Les éleveurs élèvent le saumon dans des parcs côtiers, c'est-à-dire dans l'océan. Il s'agit d'un environnement beaucoup moins contrôlé que celui d'une usine moyenne. Néanmoins, les approches IoT habituelles peuvent contribuer à l'amélioration des processus et à l'obtention d'une récolte plus riche, simplement avec des appareils plus spécialisés et en tenant compte de certains points de données uniques. 

Voici l'anatomie d'un système d'aquaculture IoT (qui fait des merveilles pour l'anatomie des poissons) : 

Des capteurs recueillent des données dans l'eau

Prenons l'exemple de la pêche au saumon dans les océans (mais soyez assurés que les piscicultures intérieures utilisent des solutions IdO similaires). Des bouées flottent dans les parcs à poissons, laissant pendre des câbles équipés de capteurs qui mesurent les facteurs environnementaux à différentes profondeurs de la colonne d'eau. Les mesures les plus courantes sont les suivantes 

• Température de l'eau
• Niveaux de PH
• Salinité
• Saturation en oxygène

Pendant ce temps, des caméras et des capteurs infrarouges surveillent l'activité des poissons sous les vagues. Tandis que certains capteurs suivent les données environnementales, d'autres recueillent des informations sur les animaux eux-mêmes, notamment : 

• Taille du poisson
• Consommation d'aliments
• Vitesse de nage

Ces caméras IoT ne se contentent pas de collecter ces données de manière globale. Les motifs mouchetés sur la peau d'un poisson sont aussi identifiables que votre empreinte de pouce. Les logiciels utilisent ces motifs pour reconnaître poisson individuelLes données sont aussi granuleuses que le sable des fonds marins.   

Mais toutes ces données sont inutiles sans la connectivité, qui est la force qui met le mot "internet" dans "internet des objets". 

Les serveurs Edge reçoivent des données environnementales et comportementales

De nombreuses piscicultures côtières se trouvent hors de portée des tours de téléphonie mobile, de sorte qu'une grande partie de l'IdO océanique repose sur des connexions par satellite. Une autre option intéressante consiste à utiliser des bouées connectées, qui peuvent transmettre des données par radiofréquences pour créer un réseau localisé. 

Dans le meilleur des cas, ces connexions fournissent des données en temps réel, mais même une transmission en temps quasi réel permet aux agriculteurs de réagir à l'évolution des conditions beaucoup plus rapidement qu'avec un crayon et un presse-papiers, l'alternative traditionnelle.   

Quoi qu'il en soit, tous les capteurs IdO mentionnés ci-dessus envoient leurs données à un serveur situé à la périphérie. Ces serveurs classent les données. Ils les transmettent ensuite aussi rapidement que possible à la dernière étape de notre visite du système IoT pour l'aquaculture : la plateforme d'analyse. 

L'analyse des données dans les solutions pour l'aquaculture fournit une vision de bout en bout

Collecter des données ne suffit pas. Pour optimiser réellement un processus, vous avez également besoin d'analyses, y compris de modèles d'IA qui combinent des points de données disparates en une seule prédiction précise. Le meilleur logiciel d'analyse pour l'aquaculture fera plusieurs choses à la fois. Il permet de : 

• Maintenir une base de données de mesures en temps réel (ou quasi réel), tirées des dispositifs IoT.
• Utilisez des modèles d'intelligence artificielle pour prédire les paramètres futurs, des taux d'alimentation optimaux aux taux de croissance des poissons.
• Envoyez des notifications push lorsque l'eau ou les conditions sanitaires ne sont pas conformes aux spécifications, ou même lorsqu'elles commencent à évoluer dans ce sens.
• Offrir des visualisations de données solides qui communiquent des informations réelles aux agriculteurs. 
• Centraliser tous ces outils de surveillance dans un tableau de bord unique.      

Il existe des plates-formes capables de réaliser toutes ces tâches, mais nous avons omis une caractéristique importante de notre liste : Vous voulez que votre système d'analyse de l'aquaculture fournisse des informations de bout en bout. Cela signifie qu'il conserve les données sur l'ensemble de la chaîne de production. cycle de vie de l'aquaculture.

La vie d'un poisson d'élevage commence dans l'écloserie, où les éleveurs suivent les données dont nous avons déjà parlé. Les mesures sont plus faciles à effectuer à cet endroit, car les éleveurs travaillent dans des bassins intérieurs et non en pleine mer. Mais lorsque les poissons matures sont transférés à la ferme, la visibilité des données se poursuit. Une fois qu'ils ont atteint la bonne taille, les poissons voyagent, vivants, jusqu'à l'usine de transformation, où les machines de production collectent encore plus de données. De là, les produits de la pêche sont emballés et expédiés sur le marché, et des mises à jour sont envoyées en cours de route.  

Une solution analytique idéale permet de suivre les données à chacune de ces étapes, offrant ainsi une visibilité complète de la chaîne d'approvisionnement. Ainsi, si quelque chose ne va pas avec un certain lot, l'agriculteur peut remonter à la source exacte du problème. Si les organismes de réglementation demandent davantage de rapports de conformité, il suffit de quelques clics pour les obtenir. Et chaque expédition de poisson issu de l'agriculture durable est correctement étiquetée, de sorte que les consommateurs savent qu'ils obtiennent un produit authentique. La visibilité permet aux pisciculteurs de contrôler leur produit, même longtemps après qu'il a quitté son milieu aquatique. 

Ce concept est familier à tous ceux qui connaissent l'IdO industriel. La valeur de la visibilité n'est pas propre à l'aquaculture, qui n'est, après tout, qu'une autre industrie - une industrie qui s'améliore de plus en plus grâce aux innovations de l'IdO. En bref, l'IdO et l'analyse des données permettent d'obtenir des informations commerciales sérieuses. Sous l'eau ou sur la terre ferme, imaginez ce que cela pourrait apporter à votre exploitation. 

Publié à l'origine sur L'IdO pour tous.