يعتمد المزارعون على الحصادات لجمع محاصيلهم في وقت الحصاد، وخاصة بالنسبة للمزارع الزراعية الصناعية الكبيرة لمحاصيل الحبوب مثل القمح والذرة وفول الصويا والأرز. تاريخيًا، كانت هذه مهمة يدوية وميكانيكية إلى حد ما. ومع ذلك، مع تقدم التكنولوجيا، ومع الطفرة الأخيرة في تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI)، كان هناك زخم متزايد نحو الزراعة الذكية والحصاد الذكي.
إن تطبيقات التكنولوجيا الجديدة، إذا تم تطبيقها بشكل مناسب، لديها القدرة على تحسين سرعة الحصاد، وتعظيم العائد، وتقليل الهدر، وتقليل الجهد اليدوي وعدد الموظفين. تتناول هذه المقالة بعض التطورات والاتجاهات المبتكرة الرئيسية التي يتم تطبيقها الآن على الحصاد والحصادات.
جدول المحتويات
نمو الزراعة الذكية
تطبيقات تكنولوجية مثيرة في الحصادات
نظرة عامة على الاتجاهات والتطورات الحالية
الأفكار النهائية
نمو الزراعة الذكية
الزراعة الذكية، أو الزراعة الذكية، هي مصطلحات تصف استخدام أحدث التقنيات لجعل الزراعة أسهل وأكثر ذكاءً وأكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة.
وفي عام 2022، بلغت قيمة السوق العالمية للزراعة الذكية 18.5 مليار دولار أمريكي. ومن المتوقع أن ينمو هذا بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ حوالي 12٪ خلال الفترة من 2023 إلى 2032.
تطبيقات تكنولوجية مثيرة في الحصادات
تقوم الحصادات بتنفيذ المهام المتعددة للحصاد، من خلال دمج عدة وظائف في مسار واحد للآلة. يأتي اسم "الحصادة" من مجموعة هذه المهام. يشمل الحصاد الحصاد (قطع عشب الحبوب)، والدرس (فصل القش عن الحبوب)، والتنظيف (إزالة الطين والحجارة)، ثم التذرية (فصل القشر الخشن عن البذور الموجودة بداخله).
التكلفة والكفاءة دائمًا ما تكون على رأس جدول أعمال المزارع. يريد المزارعون تقليل تكاليف العمالة، مع زيادة ساعات العمل الإنتاجية. وتتزايد أهمية كفاءة حصاد المحاصيل من أجل زيادة الغلة إلى الحد الأقصى وتقليل الهدر.
تترك العمليات الميكانيكية البسيطة للحصاد الكثير من الفرص لفقد الحبوب وضعف جودة المحاصيل، لذلك مع وصول التكنولوجيا إلى جميع جوانب الحصاد، تتحسن الأمور بالنسبة للمزارع.
هناك عدد من اتجاهات التكنولوجيا المثيرة والمبتكرة التي يمكن أن تحسن حياة المزارعين بشكل كبير، ويتم الآن تطبيق الكثير منها على الحصاد. وتشمل هذه إنترنت الأشياء (IoT)، وأجهزة الاستشعار، ومعالجة الصور في الوقت الحقيقي، والروبوتات، والزراعة المستقلة، والآن الذكاء الاصطناعي.
تتضمن بعض الطرق التي يتم من خلالها تطبيق التكنولوجيا ما يلي:
- رسم خرائط الحقول والإنتاجية، وتخطيط المحصول للحصاد
- استخدام GNSS وGPS لتوفير السفر الميداني الأمثل
- القيادة الآلية والذاتية لتقليل الحاجة إلى العمليات البشرية والسماح بساعات عمل أطول
- اتصال إنترنت الأشياء لتوفير بيانات في الوقت الفعلي حول الحصاد لأنظمة متعددة
- أجهزة الاستشعار والكاميرات، جنبًا إلى جنب مع معالجة الصور بالذكاء الاصطناعي، لمراقبة الهدر وتقليله وزيادة الإنتاجية
- حركة الرأس الذكية وتعديل الزاوية لتوفير قطع دقيق حتى على الأرض المنحدرة وغير المستوية
- الصيانة التنبؤية لتحسين استخدام الماكينة وتقليل وقت التوقف عن العمل
نظرة عامة على الاتجاهات والتطورات الحالية
رسم الخرائط الميدانية، GNSS وGPS، والحصاد المستقل
أحدث البرامج الزراعية قادرة على رسم خريطة لحقول المحاصيل المراد حصادها ويمكن رسم الخرائط بطرق مختلفة. إحدى الطرق لإنتاج خريطة ميدانية هي يدويًا، وذلك باستخدام برنامج رسم الخرائط مع صورة القمر الصناعي لتكبير الحدود ووضع علامات عليها. توفر معظم الشركات المصنعة الكبرى برامج رسم الخرائط الميدانية.
بمجرد الانتهاء من رسم خريطة الحقل، يمكن تحديد الحدود بدقة وحساب المساحة. يمكن بعد ذلك استخدام الخريطة لرسم خرائط الإنتاجية وتقييم إنتاجية المحاصيل للتنبؤ بالإنتاجية. يمكن إضافة خطط العمل ومراجعة البيانات التاريخية الميدانية بسهولة. بمجرد رسم خريطة للحقل، يمكن لأنظمة التتبع المتقدمة التخطيط والمساعدة في حصاد المحاصيل على النحو الأمثل.
هناك طريقة أخرى لرسم خريطة للحقل وهي استخدام أنظمة الملاحة عبر الأقمار الصناعية العالمية (GNSS) جنبًا إلى جنب مع نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) وقدرات الاتصال اللاسلكي والإنترنت المتكاملة، لتوفير تحديد المواقع بدقة شديدة. ويمكن استخدام البيانات التي تم جمعها من الأنشطة الزراعية السابقة، والتي يمكن تسجيلها من الحراثة أو الزراعة أو الحصاد السابقة. يمكن توصيل البيانات المسجلة إلى الأجهزة المحلية والبعيدة بسرعة ودقة.
عند دمجها مع أحدث أجهزة الاستشعار والكاميرات، إلى جانب ميزات التقاط البيانات الذكية الأخرى، يمكن للمشغلين ومديري المزارع جمع تحليلات مفصلة حول الأداء والكفاءة والسلامة.
تتيح أنظمة تحديد المواقع الدقيقة هذه أيضًا تشغيل الآلات بشكل مستقل أو آلي أو عن بعد، وتحسين الدقة وزيادة السلامة، وتجنب الاصطدام، والتتبع عن بعد.
على سبيل المثال، توفر شركة John Deere مركز عمليات محوسبًا مزودًا بأدوات لرسم الخرائط الميدانية، ويتكامل برنامج AutoTrac™ الخاص بها مع مركز العمليات لرسم مسارات الحصاد والتحكم فيها مما يقلل الفجوات والتداخلات لتحسين حصاد المحاصيل. ويمكن أيضًا تشغيل أنظمتها كعمليات مستقلة تمامًا وبدون سائق.
تقدم Kubota ميزات مماثلة مع نظام FMIS (نظام معلومات إدارة المزرعة) الذي يمكنه توفير خريطة ميدانية متعددة الطبقات يمكن أن تتكامل مع الاستشعار والتحليل بالإضافة إلى حلول القيادة الآلية.
الجمع بين أجهزة الاستشعار والكاميرات لتعظيم إنتاجية الحصاد
ظل مصنعو الحصادات يواجهون التحدي المتمثل في موازنة سرعة الحصاد مع فقدان الحبوب أثناء الدرس لسنوات عديدة. لقد وجد أن زيادة سرعة الحصاد مع توقع كفاءة أفضل تسبب انسدادًا وتزيد من فقدان الحبوب، سواء من السقوط أو عند تفريغها من الغبار والقش والقش.
تستخدم شركة Yanmar أجهزة الاستشعار مع الخرائط الميدانية لأكثر من 10 سنوات لإيجاد حلول لتحديد فقدان الحبوب في الوقت الفعلي، وتحليل ما إذا كان ذلك بسبب الدرس أو الرج بسرعة، بحيث يمكن تعديل وحدات التغذية والمناخل وصمامات التفريغ حسب الحاجة.
لقد أدى تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى جعل معالجة صور الكاميرا في الوقت الفعلي سريعة ودقيقة. وهذا يسمح بالتكامل مع أنظمة الاستشعار الأخرى لتحديد نقاط الإنتاج المختلفة عبر الحقل، والمناطق ذات الكثافة الأكبر أو الأقل للمحصول. ويسمح تطبيق هذه التقنيات المدمجة بعد ذلك بتعديل سرعة الحصاد وفقًا لذلك، للحفاظ على إنتاجية متسقة للمحصول. يعمل هذا التعديل السريع في الوقت الحقيقي على زيادة الإنتاجية وتقليل الفاقد، بالإضافة إلى زيادة كفاءة المحرك إلى أقصى حد.
على سبيل المثال، تستطيع تقنية IntelliSense التي ابتكرتها نيو هولاند حساب كمية المواد الموجودة على الدوارات والمناخل، وقياس فقدان الحبوب، باستخدام أجهزة الاستشعار الموجودة في حذاء التنظيف مع كاميرات مراقبة الحبوب. يمكن للنظام بعد ذلك تحديد الإجراء والإعدادات المناسبة للدرس والمروحة والمناخل.
تدمج نماذج New Holland، مثل موديلات TC5.30 وYanmar المتوافقة مع SMARTASSIST، العديد من الأنظمة الذكية لتحسين الإنتاجية، وتحسين الإنتاجية، وقياس مستويات رطوبة الحبوب، وتحسين جودة الحبوب بشكل عام.
حساسات أرضية وكاميرات للتكيف مع ارتفاع المحصول والتضاريس
مع الحصادات الأقل ذكاءً، يتم تحديد ارتفاع قطع المحصول عادةً قبل البدء في الحصاد، كما هو الحال في معظم الإعدادات الأخرى. سيتم إجراء تعديلات شريط القاطع يدويًا على آلة الحصاد بينما تكون ثابتة، ويتم ضبطها على نوع المحصول المراد حصاده.
عادةً ما يتم تثبيت الرأس الذي يقطع المحصول بزاوية أفقية. ومع ذلك، فإن الرأس الأفقي الثابت ليس مثاليًا للحقول غير المسطحة تمامًا، ذات المنخفضات أو التلال أو المنحدرات. إن وجود فجوة أسفل شريط القطع يعني قطعًا غير متساوٍ، مما يترك بقايا غير متساوية، وربما فقدان الحبوب. تحتوي العديد من الحصادات القديمة على رؤوس يمكن ضبط زاويةها يدويًا لتناسب المنحدر.
يتجه الاتجاه الآن نحو الآلات المتقدمة التي تستخدم تقنية مستشعر الأرض لتحديد الأرض غير المستوية، ومن ثم ضبط ارتفاع شريط القاطع تلقائيًا. تقدم بعض الشركات المصنعة "أجنحة" رأسية قابلة للتعديل لتتوافق مع التضاريس. تمتد هذه الأجنحة من المجموعة الرئيسية إلى كلا الجانبين ويمكن ضبطها لأعلى أو لأسفل بشكل مستقل، للتكيف مع المنحدرات المتنوعة.
يقدم John Deere مجموعة متقدمة من الحصادات ذات التقنية الجديدة مع رؤوس ثنيات مرنة تعمل كقضبان قطع مستقلة. تنطلق هذه الأجنحة الرأسية القابلة للتعديل من المركز ويمكن ضبطها لأعلى أو لأسفل بشكل مستقل لتتناسب مع المنحدر أو المجال المنحني. خلف قضبان القطع، يتم أيضًا ضبط أحزمة الثني مع الرأس للحفاظ على تغذية الحبوب بأقل قدر من الخسارة. تقول الشركة المصنعة أن الأجنحة يمكن أن تنثني بما يصل إلى 10 درجات مما يعني أن أطراف الأجنحة لها حركة عمودية تصل إلى 8.5 قدم (2.6 متر).
يمكن لمجموعات مماثلة من أجهزة الاستشعار والكاميرات تحديد عدم استواء التضاريس وضبط سرعة الحصاد وفقًا لذلك، لزيادة سرعة الحصاد على المنحدرات العلوية وتقليل السرعة على المنحدرات السفلية. ويساعد ذلك في الحفاظ على الدرس المتسق ويتجنب عدم وجود تدفق كاف وغير فعال للحبوب، أو التدفق المفرط والهدر والانسداد الناتج عن ذلك.
يقوم John Deere بذلك باستخدام مجموعة من الكاميرات المثبتة في الأمام مع رسم الخرائط الميدانية. يتيح تكامل هذه التقنيات لآلة الحصاد أن تكون تنبؤية بدلاً من الاستجابة فقط للتضاريس المتغيرة.
الصيانة الوقائية
على الرغم من أن التطبيقات العديدة لتكنولوجيا الاستشعار تساعد المزارع في تعظيم الإنتاجية وكفاءة الحصاد، إلا أن التطور المهم الآخر في التقاط البيانات هو استخدام المراقبة عن بعد لتوفير تنبيهات الصيانة التنبؤية، مما يقلل من وقت توقف الماكينة وتكاليف الصيانة.
يتيح تطبيق تتبع نظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، جنبًا إلى جنب مع إنترنت الأشياء الذي تم تحليله باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي، إجراء محوسب نظام إدارة الصيانة (CMMS) لتتبع الأميال (الكيلومترات) المقطوعة وساعات التشغيل. يمكن لهذه الأنظمة توفير تنبيهات بشأن توقيت الخدمة، ويمكنها تحليل البيانات لتوفير معلومات حول معدل التشغيل وكفاءة المعدات.
الأفكار النهائية
يمكن أن تكون الزراعة مهنة شاقة وغير فعالة، لذا فإن أي تطبيق للتكنولوجيا لجعل المهمة أسهل، والأهم من ذلك أنها فعالة وفعالة من حيث التكلفة، هو موضع ترحيب.
إن إدخال تقنيات الاستشعار، بما في ذلك استخدام الكاميرات ذات المعالجة السريعة للصور، جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي، يوفر الكثير من الفوائد للمزارع، وستزداد تطبيقات التكنولوجيا هذه في المستقبل.
أصبحت الحصادات أكثر ذكاءً، وأصبح الكثير من المعلومات الآن في متناول المشغل. يمكن التعامل مع بعض هذه المعلومات بشكل مستقل من خلال الأنظمة المدمجة، والبعض الآخر يقوم بإبلاغ المشغل بطرق سريعة في الوقت الفعلي.
أصبح المزارعون الآن قادرين على مراقبة الحقل الإجمالي وإنتاجية الحصاد بطرق أكثر ذكاءً، وتقليل تداخلات مسار الحصاد، وتحسين الطاقة والسرعة في مناطق المحاصيل منخفضة الإنتاجية. ويمكن للمزارع أن يحصد المزيد، بجودة أفضل، وأن يخسر أقل، مما يعني عوائد أفضل بشكل عام. وهذا يعني كفاءات أفضل للمزارع، وتكلفة أقل، وإيرادات أكبر للاستثمار.
هذه أوقات مثيرة للزراعة. لمزيد من المعلومات حول الحصادات المتاحة، قم بزيارة صالة العرض عبر الإنترنت في Chovm.com.
