Shamba linalogundua matatizo siku kadhaa kabla hayajakugharimu kundi
FCR ikipanda nusu pointi kwenye kundi la nguruwe wanaomalizia, ndege mgonjwa aliyejificha kwenye banda la kuku wa nyama lenye kuku 20,000, kiwango cha kutaga kikiteleza kutoka kileleni kwenye banda la kuku wa mayai - wafanyakazi wako hutembelea banda kila siku na bado wanakosa kile kinachoharibika polepole. Kufikia wakati kinaonekana kwenye takwimu za wiki, kundi tayari limechelewa na gharama imeshakwama. DeepLoop hufunga kitanzi kabla halijakugharimu kundi zima.
Macho kwenye kila zizi, kila saa - na hufanyia kazi kile kinachokiona
DeepLoop ni nini?
DeepLoop ni jukwaa la akili ya mifugo la AI ambalo hutumia kamera za kawaida na kuona tarakilishi kuelewa tabia za nguruwe, kuku wa nyama na kuku wa mayai - kuwahesabu wanyama, kukadiria uzito, kufuatilia tabia, na kukugua magonjwa, mabadiliko ya uzito na matatizo ya ustahi siku chache kabla ya ukaguzi wa mkono. Ugunduzi unajiunga moja kwa moja na rekodi na maamuzi ya shamba: idadi ya vichwa, vifo, ubadilishaji wa chakula na siku hadi soko. Hakuna vifaa maalum - wakulima wanapatikana kamera za kawaida wenyewe na kulipa ada ya kila mwezi kwa kila nyumba.
Wafanyakazi wako hutembea kila zizi, kila siku - na bado wanakosa mambo. Nguruwe akikohoa usiku, siku kadhaa kabla halijaonekana kwenye alama ya kikohozi. Kundi la kuku wa nyama likijitenga na njia za joto, vidato vya miguu vikiwa vyekundu kwenye matandiko mabichi chini ya chuchu inayovuja. Kunyofoa manyoya kukienea taratibu kwenye banda la kuku wa mayai huku mayai ya sakafuni yakiongezeka na kiwango cha kutaga kikiteleza kutoka kileleni. Kufikia wakati linajitokeza kwenye takwimu zako - FCR, uwezo wa kuishi, kiwango cha kutaga - kundi tayari limechelewa na gharama imeshakwama. Tunaanzia pale uchunguzi wa mikono unapokoma: kugeuza kila ishara kutoka kwa mnyama, zizi, na mazingira - mwendo, mkao, mtawanyiko, ulaji, kupumua - kuwa maamuzi yanayofunga kitanzi kiotomatiki, kabla namba haijasonga.
Huona kila mnyama
Huhesabu na kufuatilia hata kwenye zizi lililojaa - hata wanyama wakilundikana au kuzuia kamera.
Hujua kilicho cha kawaida
Hesabu, uzito, ukuaji, vifo na tabia kwa wakati halisi - hukaguliwa kama daktari wa mifugo angevikagua.
Hukuonya mapema
Ugonjwa huonyeshwa siku kadhaa kabla, pamoja na rekodi imara za kutosha kusuluhisha kundi.
Huwa makini zaidi
Kila kundi analoliangalia, hujifunza banda lako kidogo zaidi.
Jinsi DeepLoop inavyofanya kazi
Angalia
Kamera na sensa kwenye wanyama, zizi na hali ya hewa ya bandani.
Amua
Hugundua tatizo mapema na hukuambia kwa nini imelionyesha.
Tenda
Hurekebisha chakula, hali ya hewa na tahadhari - au roboti hufanya kazi hiyo.
Jifunze
Kila kundi hufanya lijalo liende vizuri zaidi.
Suluhisho
Ufuatiliaji wa Mifugo wa AI
Ufuatiliaji wa mifugo wa AI unatumia kamera na kuona tarakilishi kuelewa tabia za wanyama - kuwahesabu, kukadiria uzito, kufuatilia tabia na kuashiria ugonjwa siku kadhaa kabla ya ukaguzi wa mkono. DeepLoop hufanya hii kwenye kamera za kawaida unazopata mwenyewe, katika nyumba za nguruwe, kuku wa nyama na kuku wa mayai.
Ufuatiliaji wa AI wa Shamba la Nguruwe
Ufuatiliaji wa AI wa shamba la nguruwe unatumia kamera za kawaida na kuona tarakilishi kuangalia kila zizi la wanalishwa kila wakati -kuhesabu nguruwe, kukadiria uzito na kuonyesha ishara ndogo (kikohozi usiku, nguruve mmoja akosekana kwenye hesabu, kung'ata mkianza kwenye kona moja) ambazo hushusha vibaya ubadilishaji wa chakula. DeepLoop hufanya kazi kwenye kamera unazopata mwenyewe, na kubadilisha kila ugunduzi kuwa hesabu iliyosasishwa, curva ya uzito, rekodi ya vifo na FCR iliyohesabu upya.
Ugunduzi wa Mapema wa Ugonjwa wa Kuku wa Nyama
Ugunduzi wa mapema wa ugonjwa wa kuku wa nyama unatumia kamera na kuona tarakilishi kusoma kundi la wanyama 20,000 kila wakati -ukigundua uvunjiko wa upumuaji, vidonda vya miguu kutoka kwa mabanda ya kuawia, mabadiliko ya mstari wa joto na matatizo ya mtawanyiko wa kuchochiya kabla hujashusha uwezo wa kuishi. DeepLoop hufanya hii kwenye kamera za kawaida unazopata mwenyewe, katika kila nyumba ya kuku wa nyama katika eneo.
Ugunduzi wa Kukunjwa Manyoya wa Kuku wa Mayai
Ugunduzi wa kukunjwa manyoya kwa kuku wa mayai hutumia kamera na kuona tarakilishi kufuatilia kundi kwa kuendelea - kukamata kuchomoza za kwanza, mabaka ya kwanza yasiyo na manyoya, na mabadiliko ya mtawanyiko yanayoashiria kuwa kukunjwa manyoya kumeanza, kabla hajaenea na kabla kiwango cha kutaga hakijateleza. DeepLoop hutumia kamera za kawaida unazozipata mwenyewe, na hubadilisha kila ugunduzi kuwa hesabu iliyosasishwa, rekodi ya vifo na upatanisho wa kiwango cha kutaga.
Kuona Tarakilishi ya Mifugo
Kuona tarakilishi ya mifugo kunatumia kamera za kawaida na programu ya kutembea kilicho chini ili kuona kinachoendeka bandani - kuhesabu wanyama kupitia misongamano, kukadiria uzito kwa kutumia kamera, kusoma mwendo na tabia, na kupanga mtawanyiko katika zizi.
Viwango vitano vya uhuru wa shamba
Kama viwango vya magari yanayojiendesha yaliyobadilisha magari - lakini kwa banda. Kila kiwango ni hatua kuelekea lengo moja: mkulima huweka shabaha - FCR kwa nguruwe wanaomalizia, uwezo wa kuishi kwenye banda la kuku wa nyama, kiwango cha kutaga kwenye banda la kuku wa mayai - na shamba hupata njia. L1-2 ni otomatiki unayoweza kununua popote tayari - saa za kupanga, sensa, masanduku ya hali ya hewa. L3 ndipo DeepLoop inapoishi: mfumo unaosoma wanyama wenyewe, siku kadhaa kabla ya jicho la binadamu - karibu hakuna mwingine anayefanya hivi. L4-5 ndiko tunakoelekea: shamba linalojiendesha, kujiponya na kujiboresha lenyewe.
Kile inachofanya
Kila kitu kutoka kuangalia banda hadi kuliendesha - tahadhari leo, uendeshaji wa kujiendesha ukiwa tayari.
Jua namba zako wakati halisi
Uzito, hesabu, ulaji na vifo yanapotokea - si siku ya kupima tu.
Banda hujiendesha lenyewe
Ulishaji na hali ya hewa hurekebika wenyewe kufikia malengo yako.
Roboti kwa kazi chafu
Ukaguzi, ukusanyaji wa maiti, kuosha na kudezinfeksheni bila wafanyakazi wa ziada.
Hufanya kazi na ulivyonavyo
Huunganishwa na mfumo wako wa chakula, kidhibiti cha hali ya hewa na rekodi ulizonazo.
Haigundui tu matatizo. Huyashughulikia.
Teknolojia nyingi za shamba zilijengwa na watu ambao hawajawahi kufanya kazi bandani - huhesabu na kuchora chati, lakini hazielewi nguruwe mgonjwa aliyekosekana anakugharimu nini. Sisi tulijenga kwa mtazamo tofauti.
Tahadhari ya '2 pigs missing' inafanya nini hasa? Hatutoi tahadhari tu - mfumo huoanisha hesabu ya vichwa kwenye zizi, husasisha rekodi ya vifo, huhesabu upya FCR na ADG dhidi ya msongamano mpya wa kufuga, hurekebisha tena mkondo wa chakula na vigezo vya uingizaji hewa kufanana, na husukuma makadirio yaliyosahihishwa ya siku-hadi-soko kwenye karatasi yako ya usuluhishi. Mantiki ile ile huenea kati ya spishi: ongezeko la vidato vya miguu hupima upya ustawi wa kuku wa nyama na makadirio ya kutupwa, kushuka kwa uzalishaji wa kuku-kwa-siku hupima upya kundi la kuku wa mayai. Kila ugunduzi hufunga kitanzi.
Timu yetu inaelewa uzalishaji wa mifugo, si tu kufundisha mifano. Nguruwe anayekosekana husogeza ADG, FCR, kiasi cha chakula na siku-hadi-soko vyote kwa pamoja. Kipande cha matandiko mabichi chini ya mstari wa chuchu inayovuja husababisha vidato vya miguu, kuungua kwa magoti na kutupwa kiwandani - wiki kadhaa kabla karatasi ya kuchinja haijaonyesha. Kunyofoa manyoya kukikamatwa mapema kwenye kundi la kuku wa mayai huhifadhi kiwango cha kutaga na huzuia mayai ya sakafuni na vipunguzo kuingia kwenye usuluhishi. Hatuoni tu ugunduzi - tunajua unagharimu nini chini ya mkondo na nini cha kufanya kuuhusu.
Mifumo ya Ulaya hutoza 20-50K EUR kwa vifaa vya kumiliki pamoja na ada za leseni za kila mwaka, kisha husimama kwenye usakinishaji. Mifumo ya China huchukua 100-200K RMB mbele kisha huacha kuboreka siku cheki inapolipwa. DeepLoop haikuuzii vifaa kabisa - tunakupa orodha kamili ya vifaa vya kawaida vya watumiaji - kamera, swichi za mtandao na kadhalika - na wewe mwenyewe huvitafuta kutoka kwa muuzaji yeyote, mtandaoni au wa karibu, kwa gharama. Hakuna viunganishi vya kumiliki, hakuna kufungwa kwa muuzaji, hakuna ongezeko la bei. Unalipia usakinishaji pamoja na ada ndogo ya kila mwezi kwa kila banda - si zaidi. Hivyo ndivyo hatimaye huleta teknolojia ndani ya uwezo wa mkulima mdogo wa mkataba, si tu shamba la maonyesho linalofadhiliwa. Tunapata pesa tu wakati mfumo unapojilipia bandani kwako.
Wauzaji wengi hawagusi tena bidhaa baada ya siku ya usakinishaji - tayari wamelipwa. Wetu huendelea kuboreka: kila kundi, kila banda, kila shamba hurudisha kile ambacho daktari wa mifugo alithibitisha kweli, na maboresho hufika bandani kwako kama masasisho usiyolipia ziada. Mfumo unaoangalia mifugo wako huwa makini zaidi kwa sababu pia huangalia mabanda ya nguruwe, kuku wa nyama na kuku wa mayai kwingineko - kile kinachojifunza shamba moja humsaidia kugundua tatizo lile lile bandani kwako. Kila shamba jipya linalojiunga hufanya ugunduzi wa kila shamba lililopo kuwa bora kidogo. Wengine hukuuzia picha iliyogandishwa; wetu huendelea kujifunza. Kila kundi analoliangalia, huwa makini zaidi kidogo.
Kanuni zinazotuweka waaminifu
Hawa ni wanyama hai, si bidhaa za ghalani - hatua mbaya hugharimu pesa halisi na ustawi halisi. Hizi ni kanuni ambazo kila bidhaa ya DeepLoop hushikiliwa nazo.
Vitanzi kuliko dashibodi
Dashibodi hukuambia kilichotokea. Kitanzi hukirekebisha kabla hujakiona. Tunajipima kwa matokeo yaliyobadilishwa, si chati zilizochorwa.
Daktari wa mifugo huidhinisha kwanza
Kila uamuzi unaofanywa na mfumo hukaguliwa dhidi ya kile daktari wa mifugo alichokigundua kweli - si kubahatisha. Iwapo daktari wa mifugo hangeidhinisha uamuzi, mfumo hauufanyi.
Shindwa kwa usalama, si shindwa kwa kelele
Kwenye kujiamini chini, mfumo hurudia hali salama ya mwisho iliyojulikana. Haukisii, na haugandi. Hatua huru iliyo na makosa kwa mnyama hai hugharimu zaidi ya tahadhari iliyokosa - hivyo tunaelekea kwenye usalama.
Hukuonyesha sababu
Wakulima na madaktari wa mifugo lazima waelewe kwa nini mfumo ulitenda. Mfumo usioweza kujieleza haupati imani bandani. Kila tahadhari hubeba ushahidi wake - picha, namba, na mstari uliovuka.
Kitanzi lazima kifunge
Kila bidhaa hukamilisha mzunguko kamili wa tambua → elewa → amua → tenda. Hakuna kilichojengwa nusu kinachosafirishwa. Ugunduzi usioendesha kitendo ni dashibodi tu - na hatujengi dashibodi.
Kila banda likijiendesha lenyewe - na kuendesha vizuri zaidi kila kundi
Mkulima huweka lengo - na shamba hupata njia. Kila kundi ni ubao wa alama: FCR kwa nguruwe wanaomalizia, uwezo wa kuishi kwenye banda la kuku wa nyama, kiwango cha kutaga kwenye banda la kuku wa mayai. DeepLoop huusoma kabla yako, na hurekebisha kabla huna budi. Tunajenga kuelekea shamba linaloshughulikia kazi za kila siku lenyewe - nguruwe, kuku wa nyama na kuku wa mayai sawasawa: gharama ya chini, ustawi bora wa wanyama, na mabanda zaidi bila kuongeza wafanyakazi.
Iangalie ikifanya kazi bandani halisi.
Tunathibitisha sasa katika mabanda halisi ya nguruwe yanayofanya kazi, tukigundua mabadiliko ya FCR, vifo na ugonjwa wa awali yanapotokea. Kamera zile zile na mfumo ule ule hufanya kazi kwenye aina tatu za shamba - nguruwe wanaomalizia wakifuatilia FCR, banda la kuku wa nyama likifuatilia uwezo wa kuishi, kundi la kuku wa mayai likishikilia kiwango cha kutaga: mpangilio ule ule, wanyama tofauti, namba tofauti. Chochote unachoendesha - nguruwe, kuku wa nyama au kuku wa mayai - tuzungumze.
