農家は、特に小麦、トウモロコシ、大豆、米などの穀物を栽培する大規模な工業農場では、収穫期に作物を収穫するためにコンバインハーベスターに頼っています。歴史的に、これはかなり手作業と機械による作業でした。しかし、技術が進歩し、最近では人工知能 (AI) の応用が急増しているため、スマート農業とスマート収穫への機運が高まっています。
新しい技術を適切に適用すれば、収穫速度の向上、収穫量の最大化、無駄の最小化、手作業と人員の削減が期待できます。この記事では、収穫とコンバイン収穫機に現在適用されている主な革新的な開発とトレンドのいくつかを紹介します。
目次
スマート農業の成長
コンバイン収穫機におけるエキサイティングな技術の応用
現在の動向と動向の概要
最終的な考え
スマート農業の成長
スマート農業とは、最新のテクノロジーを活用して農業をより簡単に、よりスマートに、より効率的かつ費用対効果の高いものにすることを表す用語です。
2022年、スマート農業の世界市場規模は18.5億米ドルと評価されました。これは、12年から2023年にかけて約2032%の年平均成長率（CAGR）で成長すると予測されています。
コンバイン収穫機におけるエキサイティングな技術の応用
コンバイン ハーベスターは、複数の作業を機械の 1 回の通過に統合することで、収穫の複数の作業を実行します。「コンバイン ハーベスター」という名前は、これらの作業の組み合わせに由来しています。収穫には、刈り取り (穀物の草を刈る)、脱穀 (穀物からわらを分離する)、洗浄 (泥や石を取り除く)、そして選別 (粗い籾殻を種子から分離する) が含まれます。
コストと効率は常に農家にとって重要な課題です。農家は労働コストを最小限に抑えながら、生産的な労働時間を増やしたいと考えています。収穫量を最大化し、無駄を最小限に抑えるために、作物の収穫効率はますます重要になっています。
収穫の単純な機械的なプロセスでは、穀物の損失や収穫量の品質低下の可能性が大いにあります。そのため、収穫のあらゆる側面にテクノロジーが浸透しつつあることで、農家の状況は好転しています。
農家の生活を大幅に改善できる刺激的で革新的な技術トレンドが数多くあり、その多くが現在収穫に応用されています。これにはモノのインターネット (IoT)、センサー、リアルタイム画像処理、ロボット工学、自律農業、そして AI が含まれます。
テクノロジーが応用される方法には次のようなものがあります。
- 畑と収穫量のマッピング、収穫のための作物の計画
- GNSSとGPSを使用して最適なフィールド移動を実現
- ロボットと自動運転により、人間の操作の必要性が減り、労働時間が長くなる
- IoT接続により、収穫に関するリアルタイムデータを複数のシステムに提供
- センサーとカメラをAI画像処理と組み合わせて、無駄を監視・削減し、収量を最大化します。
- スマートなヘッダーの動きと角度調整により、傾斜地や不均一な地面でも細かい刈り取りが可能です。
- 機械の使用を最適化し、ダウンタイムを削減するための予測メンテナンス
現在の動向と動向の概要
フィールドマッピング、GNSSとGPS、自律収穫
最新の農業ソフトウェアは、収穫する作物畑をマッピングすることができ、マッピングはさまざまな方法で行うことができます。畑のマップを作成する方法の 1 つは、マッピング ソフトウェアを使用して衛星画像を拡大し、境界線をマークして手動で作成することです。ほとんどの大手メーカーは、畑のマッピング ソフトウェアを提供しています。
圃場の地図が完成すると、境界を正確にマークし、面積を計算できます。その後、地図を使用して収穫量をマッピングし、作物の生産性を評価して収穫量を予測できます。作業計画を追加し、圃場の履歴データを簡単に確認できます。圃場の地図が完成すると、高度な追跡システムを使用して、作物の収穫の最適化を計画し、支援できます。
畑を地図化するもう 1 つの方法は、全地球航法衛星システム (GNSS) を GPS および統合ワイヤレスおよびインターネット機能と組み合わせて使用し、非常に正確な位置測定を実現することです。以前の耕作、植え付け、収穫から記録された、以前の農業活動から取得されたデータを使用できます。記録されたデータは、ローカル デバイスとリモート デバイスに迅速かつ正確に伝達できます。
最新のセンサーやカメラ、その他のスマートなデータ キャプチャ機能と組み合わせることで、オペレーターや農場管理者はパフォーマンス、効率、安全性に関する詳細な分析情報を収集できます。
これらの正確な位置決めシステムにより、機械の自律操作、ロボット操作、遠隔操作、精度の向上、安全性の向上、衝突回避、遠隔追跡も可能になります。
たとえば、John Deere は、フィールド マッピング ツールを備えたコンピュータ化されたオペレーション センターを提供しています。また、同社の AutoTrac™ ソフトウェアはオペレーション センターと統合されており、収穫経路をプロットして制御することで、ギャップや重複を減らし、作物の収穫を最適化します。同社のシステムは、完全に自律的で無人運転の操作として実行することもできます。
クボタは、センシングや分析、自動運転ソリューションと統合できる階層化されたフィールドマップを提供できる FMIS (農場管理情報システム) で同様の機能を提供しています。
センサーとカメラを組み合わせて収穫量を最大化
収穫機メーカーは、脱穀中の穀物損失と収穫機の速度とのバランスを取るという課題に長年取り組んできました。効率向上を期待して収穫機の速度を上げると、落下やほこり、籾殻、わらとともに排出されることによって、詰まりが発生し、穀物損失が増加することが判明しました。
ヤンマーは、10年以上にわたりセンサーと圃場マップを組み合わせて使用し、穀物の損失をリアルタイムで特定し、それが脱穀によるものか振動によるものか迅速に分析して、必要に応じてフィーダー、ふるい、排出バルブを調整できるソリューションを模索してきました。
人工知能システムの進化により、リアルタイムのカメラ画像処理が高速かつ正確になりました。これにより、他のセンサー システムと統合して、畑の収穫量が異なる場所や、作物の密度が高いまたは低い場所を特定できます。これらの複合技術を適用することで、収穫速度をそれに応じて調整し、一貫した作物処理量を維持できます。この高速リアルタイム調整により、収穫量を最大化し、無駄を最小限に抑えるとともに、エンジン効率を最大化できます。
たとえば、ニューホランドの IntelliSense テクノロジーは、クリーニングシューのセンサーと穀物監視カメラを使用して、ローターとふるい上の物質の量を計算し、穀物の損失を測定できます。その後、システムは脱穀、ファン、ふるいの適切な動作と設定を選択できます。
TC5.30 などの New Holland モデルや、SMARTASSIST を搭載した Yanmar モデルは、複数のインテリジェント システムを統合して、処理能力を最適化し、収穫量を向上させ、穀物の水分レベルを測定し、穀物全体の品質を向上させます。
作物の高さや地形に適応する地上センサーとカメラ
それほどインテリジェントでない収穫機では、作物の刈り取り高さは、他のほとんどの設定と同様に、収穫を開始する前に設定されるのが一般的です。カッター バーの調整は、収穫機が静止しているときに手動で行われ、収穫する作物の種類に合わせて設定されます。
作物を刈り取るヘッダーは、通常、水平角度で固定されています。ただし、水平固定ヘッダーは、窪み、尾根、傾斜のある、完全に平らでない畑には適していません。カッター バーの下に隙間があると、刈り取りが不均一になり、不均一な刈り株が残り、穀物が失われる可能性があります。多くの古い収穫機には、傾斜に合わせて手動で角度を調整できるヘッダーが付いています。
現在、地面センサー技術を使用して不均一な地面を識別し、カッター バーの高さを自動的に調整する高度なマシンが主流になっています。一部のメーカーは、地形に合わせて調整可能なヘッダー「ウィング」を提供しています。これらのウィングはメイン アセンブリから両側に伸びており、さまざまな傾斜に合わせて上下に独立して調整できます。
John Deere は、独立したカッター バーとして機能する柔軟なドレーパー ヘッダーを備えた、先進的な新技術のハーベスターを提供しています。これらの調整可能なヘッダー ウィングは中央から扇状に広がり、傾斜や湾曲した圃場に合わせて上下に独立して調整できます。カッター バーの後ろにあるドレーパー ベルトもヘッダーに合わせて調整され、穀物の供給ロスを最小限に抑えます。メーカーによると、ウィングは最大 10° 曲がるため、ウィングの先端は最大 8.5 フィート (2.6 メートル) 垂直に動くことになります。
同様のセンサーとカメラの組み合わせにより、地形の凹凸を識別し、それに応じて収穫速度を調整して、上り坂では収穫速度を上げ、下り坂では速度を下げることができます。これにより、脱穀の一貫性が維持され、穀物の流れが不十分で非効率的になったり、流れが過剰になったり、無駄になったり、その結果として目詰まりが起きたりすることがなくなります。
John Deere 社は、前方に搭載されたカメラとフィールド マッピングを組み合わせてこれを実現しています。これらのテクノロジを統合することで、収穫機は変化する地形に反応するだけでなく、予測できるようになります。
予知保全
センサー技術のさまざまな応用が農家の収穫量と収穫効率の最大化に役立ちますが、データキャプチャにおけるもう 1 つの重要な進化は、リモート監視を使用して予測メンテナンス アラートを提供し、機械のダウンタイムとメンテナンス コストを削減することです。
GPS追跡とAI技術で分析されたIoTの応用により、コンピュータ化された 保守管理システム (CMMS) は、走行距離 (キロメートル) と稼働時間を追跡します。これらのシステムは、サービスのタイミングに関するアラートを提供したり、データを分析して稼働率や機器の効率に関する情報を提供したりできます。
最終的な考え
農業は要求が厳しく非効率的な仕事になる可能性があるため、作業をより簡単にし、そして何よりも効率的で費用対効果の高いものにするためのあらゆるテクノロジーの応用は歓迎されます。
高速画像処理機能を備えたカメラの使用を含むセンサー技術の導入は、AIと組み合わせることで農家に多大な利益をもたらし、これらの技術の応用は今後も増加するばかりです。
コンバイン収穫機はますますスマートになり、オペレーターが利用できる情報も大幅に増えました。その情報の一部は組み込みシステムによって独立して処理され、その他の情報はオペレーターにリアルタイムで高速に通知されます。
農家は、畑全体と収穫までの収穫量をよりスマートな方法で監視できるようになり、収穫経路の重複を減らし、収穫量の少ない作物エリアのパワーと速度を最適化できるようになりました。農家は、より多く、より高品質で、より少ない損失で収穫できるため、全体的な収穫量が向上します。つまり、農家の効率が向上し、コストが削減され、投資に対する収益が増えるということです。
農業にとって今はエキサイティングな時期です。コンバイン収穫機の詳細については、オンラインショールームをご覧ください。 Chovm.com.
