2018互联网+生猪产业解决方案PPT版
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EJI QIANYAN/科技前沿K|四川农业与农机/2019年4期|针对我国养猪业存在的问题和弊端,笔者通过人工智能、移动互联网、物联网、云计算、大数据等技术手段与传统养猪业深度融合,创建了生猪产业大数据平台——“猪联网”。
“猪联网”包含“猪服务”“猪交易”和“猪金融”三个核心内容,不仅能够为养猪户/企业提供猪场智能化服务,也实现了与农信商城和农信金融的无缝对接,从而实现服务整个生猪产业链的目标,开创了“互联网+”时代的智慧养猪新模式。
自上线以来,“猪联网”平台年服务用户数高达230万人,年服务生猪数量超过5800万头,占全国生猪存栏量的10%,已成为我国服务养猪户最多、覆盖猪头数规模最大的“互联网+”养猪服务平台。
1猪服务猪服务是融合物联网、智能设备、大数据、人工智能等新技术新产品开发的猪场智能养殖管理平台,可为猪场提供生猪智能养殖管理、财务分析、生产管理、行情监测、猪病诊断、养猪知识学习等一系列服务,是养猪的平台化、智能化、远程化、情景化、数据化、互动化探索。
具体包括利用物联网、云计算、大数据等技术实现猪场自动化设备与生猪生产环境互联互通的生猪智能管理系统;帮助企业优化工作流程、提升工作效率的猪场智能管理系统;面向全国的养殖户、经销商、兽医、技术员等提供猪病远程诊断服务的猪病通;为用户提供全国生猪价格、玉米和豆粕等大宗原料价格等信息的行情宝,以及为涉猪人群提供学习交流机会的养猪学堂。
1.1猪管理猪管理是猪场的智能管理系统,通过猪联网平台上规模化猪场的自动化设备(环控、饲喂等),实现猪场自动化设备与生猪生产环境的互联互通,可以实时监控生产状况和设备运行状态,根据智能逻辑设置和环境变化让设备自动、智能运行,同时,为每头猪建立档案,记录每头猪从出生或购买到售卖的整个过程,并构建生产预警模型,对个体猪养殖关键节点进行提示,并且对异常状况进行及时报警。
1)智能监控。
猪舍智能环境监控系4.1存在的问题4.1.1技术不成熟、存在安全隐患一方面,由于受技术制约,目前,市场上大量单旋翼农用无人机遭遇发展瓶颈。
文 ⊙ 本刊编辑部2018年,AI养猪横空出世,养猪业要“变天”?非洲猪瘟频频爆发,防控现状如何?中美贸易摩擦,究竟给养猪业带来怎样的变化?逝者如斯,年末如期而知,纵观2018年养猪业,注定不平凡........2018养猪业关键词——AI养猪、非洲猪瘟、中美贸易摩擦养猪AI中国是世界上养猪最多的国家,在全球占比超过半壁江山,多达7亿头,市场规模高达1.1万亿元;14亿人,平均每两人就拥有一头猪。
但同时,中国也是世界上养猪效率最低的国家之一。
数据显示,中国每生产1kg猪肉,饲料成本就比美国贵2倍,人力成本比美国贵5倍,甚至更多。
中国养殖业规模程度偏低,大部分生猪出自小型养殖场或散户,养殖技术很难推广。
以人力为主导的养殖业工作繁重,难以对猪群进行大规模的检测、统计,人工投食,更是极易浪费。
人工智能的横空出世无疑将为中国养殖业弯道超车带来前所未有的机遇。
养殖业即将大变天。
未来,谁不拥抱人工智能,谁不向大数据靠拢,谁不紧跟技术的步伐,谁将被时代所抛弃。
2018年2月6日,阿里云与四川特驱集团、德康集团达成合作,发力养猪项目。
不过,马云养猪的方式有点新潮——AI(人工智能)养猪,而且数量有点惊人:两年后达1000万头。
AI养猪,也就是人工智能养猪。
每一头猪在出生之时就会有一个自己的档案,猪的体重、健康状况、运动情况、进食情况都会被人工智能采集分析。
如有一只猪的体温出现异常,就会被红外线测温技术识别出来,如果有一只猪出现咳嗽,语音智能技术就会识别出来。
因此,人工智能养出来的猪,比传统方式养出来的猪更健康,生长的更好。
11月20日,京东突然宣布,利用人工智能,全面进军养猪业。
按照计划,京东将通过整合“神农大脑(AI)”、物联网设备、系统,独创养殖巡检机器人、饲喂机器人、3D农业摄像头等众多人工智能前沿科技,全面打通养殖业。
通俗地讲,就是为养猪建立数据库,包括猪场的温度、湿度、空气、猪的品种、体重、进食情况、运动强度、频次、轨迹......然后,利用这些数据对猪的行为特征、饮食规律等进行全面剖析,取代人工养殖的经验主义和繁重劳动,不仅让猪健康生长,更让猪茁壮成长,甚至还能控制猪的生育,如果母猪的生育能力下降,人工智能可以及时将其淘汰。
生猪大数据项目解决方案说明书XX科技股份有限公司编制目录一、项目存在问题及需解决问题 (4)1.1 (1).生猪养殖数据缺乏 (4)1.2.数据采集困难、成本高 (4)1.3.数据碎片化严重 (4)2.需解决问题 (5)二、解决方案 (5)1.解决方案架构 (6)2.关键技术 (7)(1)) Hadoop (7)(2)SpringMVC (7)(3)MyBatis (7)(4)Echarts (8)(5)MySQL (8)(6)Hive (8)(7)HBASE (9)(8)Zookeeper (9)(9)Flume (9)三、开发范围 (9)1.数据生产 (9)3.数据分析 (11)4.数据展示 (12)一、项目存在问题及需解决问题1.存在问题1.1.生猪养殖数据缺乏散户和中小规模的养殖场作为我国生猪生产主体,养殖水平落后, 管理水平较低;加之猪场环境差,猪场工作人员年龄结构偏大(至少90%以上的养殖人员年龄在50岁左右),文化水平相对较低,没有记录生产数据的意识和习惯;有些猪场甚至不清楚自己猪场的存栏量,更别提正规的生产和财务报表。
大型和一体化的养殖场管理相对比较规范,有相对完整的数据记录,它们在我国的占比较小,而且其生猪数据主要用于内部生产,数据和信息的公开度和透明度有限,因此对整个生猪养殖行业的数据化构建作用有限。
1.2.数据采集困难、成本高猪场的自动化、智能设备在中国的使用才刚刚起步,又因其价格高昂,使用专业性要求高,只在部分大型养殖场中得以使用,因此猪场数据的自动采集目前也处于起步阶段。
相当一部分猪场需要采用人力来录入数据,对从业人口素质要求较高,从而导致猪场成本较高。
1.3.数据碎片化严重生猪养殖环节包含生产费料生产环节(饲料企业、兽药企业、疫苗企业、猪场设备企业)、育种环节、养殖环节、加工流通环节、消费环节。
当前生猪养殖各个环节之间只存在产品的向下传递和资金流的向上传递,各环节信息互动很少,导致生产对需求信息掌握不足,无法合理安排生产和配置资源,导致生产和需求之间存在严重的不平衡。