CLICK AI를 통한
농업의 혁신

품종, 현장 조건, 작물 및 가축 관리, 분석

CLICK AI는 농업의 시작인 재배부터 시작하여 가공, 제조, 유통 그리고 판매까지의 방대한 양의 종, 날씨 및 센서 데이터를 분석하여
농업을 효율적으로 하는 방법에 대한 결정을 명확하고 최적화되게 하여 농업을 지식 기반 농업으로 바뀔 수 있도록 합니다.

올바른 결정을 신속하게 내리는 것은 중요합니다. 일반적으로 단방향으로 이루어 지는 제조업체의 프로세스에서 계획 및 데이터들을 CLICK AI를 통해 각 단계별로 유기적 연결을 함으로써 신속하고 민첩하게 발전 할 수 있습니다.

  • 변화에 앞서고 싶으신가요?
  • 최선의 사고와 지식을 모두 원하시나요?
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Use Cases

품종 선택

농업을 시작하기에 최우선적으로 고려되는 것은 어떤 품종을 선택하여 육종하느냐는 것입니다. 종 선택은 물과 영양소 사용의 효과, 기후 변화에 대한 적응, 질병 저항성, 영향소 함량 혹은 맛을 결정하는 특정 유전자를 찾아야 하는 복잡한 과정입니다. CLICK AI의 딥러닝 모델은 수십년의 현장 데이터를 사용하여 다양한 기후 혹은 토양에서의 작물 성능과 프로세스에서 개발 된 새로운 특성을 분석할 수 있습니다. 이를 바탕으로 어떤 유전자가 식물에 유리한 특성을 부여 할 수 있는 지 예측할 수 있습니다.

토양 관리

농업 전문가들에게 토양은 복잡한 과정과 모호한 메커니즘을 가진 이질적인 천연자원입니다. 날씨 데이터만으로도 지역 생산량에 미치는 기후 변화 영향에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. CLICK AI를 이용한 인공지능 모델은 증발 과정, 토양 수분 및 온도를 분석하여 생태계의 역학 및 농업의 영향을 이해함으로써 토양 관리를더욱 효율적으로 할 수 있습니다.

수획량 예측

수확량 예측은 수확량 매핑 및 추정, 작물 공급과 수요의 일치 및 작물 관리를 정의하기 때문에 정밀 농업에서 가장 중요한 주제 중 하나입니다. CLICK AI의 딥러닝 모델은 쌓여있는 과거의 데이터를 기반으로 하여 미래의 수확량을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 시각화를 통해 작물, 날씨 및 경제 상황에 대한 포괄적으로 다차원 분석을 통해 수확량을 최대한 활용할 수 있도록 합니다.

질병 감지

야외 및 온실 조건에서 해충 및 질병을 관리하기 위한 가장 널리 행해지는 관행은 작물에 농약을 살포하는 것입니다. 농약의 살포가 효과적이기 위해서는 상당한 양의살충제가 필요로 하는 데, 이는 높은 재정적, 환경적 비용이 발생합니다. CLICK AI의 인공지능은 농약 투입이 시간, 장소 혹은 농약에 영향을 받는 농작물의 데이터를 활용하여 농약 살포를 효율적으로 균일하게 살포함으로써 재정적, 환경적 비용을 낮출 수 있습니다.

가축 생산 최적화

작물 관리와 같이 딥러닝은 가축 및 계란 생산과 같은가축 생산 시스템의 경제 효율성을 최적화하기 위해 농업 매개 변수의 정확한 예측 및 추정을 제공할 수 있습니다. CLICK AI를 이용한 인공지능 모델을 이용한다면 쌓아놓은 가축 데이터를 이용해서 미래의 가축의 상태 혹은 체중을 예측하여 상태를 각각 수정하여 가축 생산을 최적화 할 수 있습니다.

잡초 감지

잡초는 농작물 생산에 크나큰 리스크 중 하나입니다. 잡초와의 싸움에서 가장 큰 문제는 농작물과 잡초를 탐지하고 구별하기 어렵다는 점 입니다. CLICK AI를 활용한 딥러닝 알고리즘은 환경 문제 및 부작용없이 저렴한 비용으로 잡초 감지 및 식별할수 있습니다. 이런 기술은 로봇과의 구성 연동을 통해 잡초를 없애고 제초제의 필요성을 최소화 시킬수 있습니다.

품종 인식

식물 분류에 대한 전통적인 인간 접근 방식은 입의 색과 모양을 비교하는 것입니다. CLICK AI의 딥러닝을 활용한 이미지 분류 혹은 물체 인식은 전통적인 방식을 더 빠르고 효율적으로 해줄 수 있을 뿐만 아니라, 잎 특성에 대해 더 많은 정보를 전달하는 잎 정맥 형태를 분석하여 더 정확하고 빠른 결과를 제공할 수 있습니다.

작물 품질분류

작물 품질 특성의 정확한 검출 및 분류는 제품가격을 높이며 폐기물을 줄일 수 있습니다. CLICK AI 딥러닝 모델은 과거의 작물의 품질 특성 데이터를 활용하여 전체 작물들에서 품질을 효율적으로 분류하고 감지 할 수 있습니다.

공급망 최적화

연구에 따르면 성과가 좋고 최적화된 공급망을 가진 회사의 79%가 더 큰 매출 성장을 달성했다고 합니다. 딥러닝을 통해 개별 공급망과 집단 공급 네트워크 전반에 걸쳐서 문제를 파악하고 운영을 간소화하여 공급 네트워크의 변동성을 해결함으로써 공급망을 최적화 할 수 있습니다. CLICK AI를 통해 학습된 인공지능 모델은 공급망 데이터를 지속적으로 분석하여 새로운 패턴을 찾습니다. 이 패턴은 공급망에 영향을 미치는 일련의 요소를 예측 정확도로 식별함으로써 기업이 공급망 프로세스를 최적화 할 수 있는 기회를 제공합니다.

예측 정비

센서, 장치 엔터프라이즈 시스템 그리고 운영 시스템에서 데이터를 집계하여 자산 오류를 정확하게 예측할 수 있습니다. CLICK AI는 플레너 및 운영자에게 자산 위험에 대한 포괄적인 통찰력을 제공하여 더 높은 수준의 자산 가용성을 유지하고 서비스 기반 차별화를 제공하며 유지 보수 비용 절감을 돕습니다.

안전 모니터링

딥러닝을 활용하여 비디오 밑 이미지 기반의 데이터를 분석, 예측하여 실시간으로 안전 위험을 감지하고 경고할 수 있습니다. 고객은 업, 미드 그리고 다운 스트림 운영을 통해 원거리 운영 보안을 원격으로 검증하고 자산 무결성을 감지할 수 있습니다.CLICK AI를 이용한 이미지 분류 혹은 물체인식 인공지능으로 동물들의 돌발행동과 같은 위험을 모니터링 함으로써 현장에서 빠른 처리 및 피드백을 통해 위험을 예방할 수 있습니다.

생산 최적화

공장이 IOT를 통해 계측되면 사용 가능한 데이터가 급증하게 됩니다. CLICK AI를 통해 디지털 공장에서 운영자는 데이터 통찰력을 사용해 잠재적인 생산 손질을 식별하고 품질, 비용 및 처리량을 예측할 수 있습니다. 결과적으로 낭비 및 중단을 감소시킬 수 있고 수율을 향상시켜 운영 효율성을 개선시킬 수 있습니다.

신속하게 입증하는
인공지능 성능

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