農業用OEMカスタムセンサアセンブリ

当社のカスタムセンサは、あらゆる種類の農業機器に対応する最先端のひずみゲージセンサとエレクトロニクスで、技術革新の最前線をリードしています。

Farmer seeding, sowing crops at field. Sowing is the process of planting seeds in the ground as part of the early spring time agricultural activities.

農業機械のメーカーは、精密農業機械に高度なセンサ技術をどんどん組み込んでいます。

トラクタと機械用のセンサには、ダウンフォースセンサ、カスタムトルクとフォースセンシング、収穫量ベーラーセンサ、ドラフトロードピン、ホイールフォースと土壌コンパクションセンサなどがあります。

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課題

国連食糧農業機関のJosé Graziano Da Silva事務局長は、「2050年までに、93億人の世界人口を養うためには、（2012年よりも）60％多くの食糧を生産する必要がある」と述べている。[出典：https://www.un.org/en/chronicle/article/feeding-world-sustainably]

例えば、穀物生産は1960年から2000年の間に倍増しました。しかし、その間に選択された方法は持続可能なものではありませんでした。「土地の劣化や森林伐採、地下水の過剰採取、温室効果ガスの排出、生物多様性の喪失、水域の硝酸塩汚染など、付随的な被害がある」とFAO（国連食糧農業機関）は指摘します。

そのため、生態系に調和した技術を用い、肥料や農薬といった外部からの投入を最小限に抑えることで、農業生産を持続的に増加させる方法を見つけることが課題となっています。

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機会
応答

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精密農業における技術革新の第一波は、より多くの情報をトラクターの運転席に送り込み、運転手がプラウ、肥料、播種機、農薬散布機、収穫機などの道具をより効果的に操作できるようにした。

技術革新の第二の波は、自動化ツール間のフィードバック・ループを作ることに焦点を当て、トラクターオペレータの役割を単純化し、少数の本当に重要な決定に注意を集中できるようにしました。バックグラウンドでは、自動化されたシステムが常にデータを収集し、新たな洞察を提供し、意思決定を改善します。

精密農業の第三の波では、オペレータはもはや運転席で一日を過ごす必要はありません。実際、すでに市販されている一部の自律走行車では、もはや運転手が座る運転台すら存在しないかもしれません。この進化の段階は、重大な変革をもたらします。限られたリソースである農業労働者は、現在では経済的な乗数効果を生み出す存在となり、複数の自動化された農業ロボットを同時に管理することができるようになっています。

精密農業の今後の発展では、自律走行農作業車の利用が増えるだろう。これは、よりスマートで小型の無人航空機と無人地上走行車（それぞれUAVとUGV）からの無線データ伝送とデータ取得の改善に伴うものです。作物や土壌の状態を監視するだけでなく、これらの小型車両は農機の状態も監視するため、農家は機械の整備やメンテナンスのサイクルを改善し、稼働率を向上させることがでます。

無線センサとモノのインターネットを活用した自動化による農業活動の遠隔管理は、農業における新たな地平線です。しかし、それは裕福な経済圏や最大手のアグリビジネスに限ったことではありません。土に水が染み込むように、技術やアイデアは業界に浸透し、広がっていきます。

技術の初期の波は、実験を行うための研究開発リソースと、新たなアプローチを生み出すビジョンを持った大手メーカーによって生み出され、これらは投資できる大規模農場をターゲットにしていました。精密農業の未来は、世界的なニッチに対応するスマート・ソリューションを開発する大量生産メーカーと、小規模農家のニーズに対応する小型の機器を低価格で開発する多数の小規模で革新的なメーカーとが、間違いなく共有することになるだろう。FAOによれば、発展途上国にはおよそ5億の小規模農家があり、世界の食料の80％以上を生産しています。起業家やイノベーターにとっては無視できない市場です。

精密農業は、農家が世界的な食糧需要の増加に対応するための手法のひとつです。センシング技術を駆使し、複数のソースから実用的なデータを収集する。データを分析し、得られた洞察を活用することで、農家は環境条件に適応し、資源をより効率的に利用することができます。

インプット（種子、肥料、農薬、燃料、エネルギー、水など）に関するデータを、GPSによる正確な位置情報、気候や天候のデータと組み合わせることで、効果的な意思決定のための実用的な洞察を得ることができます。これらの分析を、生産物（収量、収穫物の品質、市場価格）に関するデータと組み合わせたり、それらと比較したりすることで、農家はより詳細に考え、かなり高いレベルの効率性と有効性で行動できるようになります。

精密農業は収量を最適化するだけでなく、農家が環境に与える悪影響を最小限に抑えることも可能にします：

燃料およびエネルギー効率の改善を通じて二酸化炭素排出量を削減する、
窒素肥料の使用を最適化することで、土壌から放出される亜酸化窒素を削減する、
ピンポイント散布により、化学肥料や農薬の使用を減らす、
土壌の健全性を監視・管理することで、栄養素の枯渇をなくす、
機械の往来を最小限にすることで、土壌の締め固めを抑制する、
水の効率的な利用を最大化する。

実際には、精密農業には、 センサを備えた機械、データ収集インフラ、そしてそのすべてを理解するための処理装置の組み合わせが必要です。こうした技術を最初に採用したのが、投資に十分な資本を持つ農業関連企業であったことは、驚くべきことではありません。早くから精密農業に投資してきた大規模農場は、作物の収量という点で大きなリターンを得ています。

技術が普及すればするほど、価格も手頃になります。スマートフォンに組み込まれたツールや関連アプリケーション、小型の機械を使って、小規模農場でも精密農業の恩恵を受けることができるようになりました。さらに、これらのテクノロジーは、公害、地球温暖化、自然保護など、農場だけにとどまらない解決策にも貢献しています。

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