2024년 콤바인 수확기의 흥미로운 트렌드

농부들은 수확기에 작물을 모으기 위해 콤바인 수확기를 사용합니다. 특히 밀, 옥수수, 콩, 쌀과 같은 곡물 작물의 대규모 산업 농업 농장의 경우 더욱 그렇습니다. 역사적으로 이는 상당히 수동적이고 기계적인 작업이었습니다. 그러나 기술이 발전하고 최근 인공지능(AI) 적용이 붐을 이루면서 스마트 농업과 스마트 수확에 대한 관심이 증가하고 있습니다.

새로운 기술 응용 프로그램은 적절하게 적용하면 수확 속도를 개선하고, 수확량을 극대화하고, 낭비를 최소화하고, 수동 작업과 인력을 줄일 수 있는 잠재력이 있습니다. 이 기사에서는 현재 수확 및 콤바인 수확기에 적용되고 있는 몇 가지 주요 혁신적 개발 및 추세를 살펴봅니다.

차례
스마트 농업의 성장
콤바인 수확기의 흥미로운 기술 응용
현재 추세 및 개발 개요
마무리

스마트 농업의 성장

스마트 농업은 농업을 더 쉽고, 더 똑똑하고, 더 효율적이고, 더 비용 효율적으로 만들기 위해 최신 기술을 사용하는 것을 설명하는 용어입니다.

2022년 글로벌 스마트 농업 시장 규모는 18.5억 달러로 평가되었습니다. 이는 12년부터 2023년까지 약 2032%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.

콤바인 수확기의 흥미로운 기술 응용

콤바인 수확기는 여러 작업을 기계의 단일 패스로 통합하여 수확의 여러 작업을 수행합니다. '콤바인 수확기'라는 이름은 이러한 작업의 조합에서 유래되었습니다. 수확에는 수확(곡물 풀을 베기), 타작(곡물에서 짚을 분리하기), 세척(진흙과 돌을 제거하기), 그리고 탈곡(굵은 겨와 내부의 씨앗을 분리하기)이 포함됩니다.

비용과 효율성은 항상 농부의 의제에서 높은 순위를 차지합니다. 농부는 노동 비용을 최소화하고 생산적인 근무 시간을 늘리고 싶어합니다. 수확 효율은 수확량을 극대화하고 낭비를 최소화하기 위해 점점 더 중요해지고 있습니다.

수확의 간단한 기계적 과정은 곡물이 손실되고 수확량 질이 떨어질 가능성이 많기 때문에 수확의 모든 측면에 기술이 도입되면서 농부의 삶이 나아지고 있습니다.

농부의 삶을 엄청나게 개선할 수 있는 흥미롭고 혁신적인 기술 트렌드가 많이 있으며, 이 중 다수가 현재 수확에 적용되고 있습니다. 여기에는 사물 인터넷(IoT), 센서, 실시간 이미지 처리, 로봇 공학, 자율 농업, 그리고 이제는 AI가 포함됩니다.

기술이 적용되는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 밭과 수확량 매핑, 수확을 위한 작물 계획
• 최적의 현장 이동을 제공하기 위한 GNSS 및 GPS 사용
• 로봇 및 자율 주행으로 인간의 조작 필요성을 줄이고 더 긴 작업 시간을 허용
• 다중 시스템에 수확에 대한 실시간 데이터를 제공하기 위한 IoT 연결
• 센서와 카메라, AI 이미지 처리 기능을 함께 사용하여 낭비를 모니터링하고 줄이고 수확량을 극대화합니다.
• 경사지고 고르지 않은 지면에서도 밀착 절단을 제공하기 위한 스마트한 헤더 이동 및 각도 조절
• 기계 사용을 최적화하고 가동 중지 시간을 줄이기 위한 예측 유지 관리

현재 추세 및 개발 개요

현장 매핑, GNSS 및 GPS, 자율 수확

최신 농업 소프트웨어는 수확할 작물 밭을 지도화할 수 있으며, 지도화는 다양한 방법으로 수행할 수 있습니다. 밭 지도를 만드는 한 가지 방법은 위성 이미지가 있는 지도화 소프트웨어를 사용하여 확대하고 경계를 표시하는 것입니다. 대부분의 주요 제조업체는 밭 지도화 소프트웨어를 제공합니다.

현장 지도가 완성되면 경계를 정확하게 표시하고 면적을 계산할 수 있습니다. 그런 다음 지도를 사용하여 수확량 매핑, 작물 생산성 평가 및 수확량 예측에 사용할 수 있습니다. 작업 계획을 추가하고 현장 과거 데이터를 쉽게 검토할 수 있습니다. 현장이 매핑되면 고급 추적 시스템을 사용하여 작물 수확을 최적화하고 지원할 수 있습니다.

들판을 지도화하는 또 다른 방법은 GPS와 통합 무선 및 인터넷 기능과 함께 GNSS(Global Navigation Satellite Systems)를 사용하여 매우 정확한 위치 지정을 제공하는 것입니다. 이전 농사 활동에서 수집한 데이터를 사용할 수 있으며, 이는 이전 경운, 심기 또는 수확에서 기록할 수 있습니다. 기록된 데이터는 로컬 및 원격 장치에 빠르고 정확하게 통신할 수 있습니다. 

최신 센서와 카메라 및 기타 스마트 데이터 수집 기능을 결합하면 운영자와 농장 관리자는 성능, 효율성 및 안전성에 대한 자세한 분석을 수집할 수 있습니다.

이러한 정확한 위치 시스템을 통해 기계의 자율적, 로봇적 또는 원격 작동이 가능해지고, 정확도와 안전성이 향상되며, 충돌 방지 및 원격 추적이 가능해집니다. 

예를 들어 John Deere는 현장 매핑을 위한 도구가 있는 컴퓨터화된 운영 센터를 제공하고, AutoTrac™ 소프트웨어는 운영 센터와 통합되어 작물 수확을 최적화하기 위해 갭과 중복을 줄이는 수확 경로를 계획하고 제어합니다. 그들의 시스템은 완전 자율 및 무인 운영으로도 실행될 수 있습니다.

쿠보타는 감지 및 분석은 물론 자동 주행 솔루션과 통합할 수 있는 계층화된 현장 지도를 제공하는 FMIS(농장 관리 정보 시스템)를 통해 유사한 기능을 제공합니다.

수확량 극대화를 위한 센서와 카메라 결합

수확기 제조업체는 수년 동안 탈곡 중 곡물 손실에 대한 수확기 속도의 균형을 맞추는 과제에 씨름해 왔습니다. 더 나은 효율성을 기대하면서 수확기 속도를 높이면 막힘이 발생하고 곡물 손실이 증가하는 것으로 나타났습니다. 이는 떨어지거나 먼지, 겨, 짚과 함께 배출될 때 발생합니다.

Yanmar는 10년 이상 현장 지도와 센서를 함께 사용하여 곡물 손실을 실시간으로 식별하고, 탈곡이나 흔들기에 따른 것인지 빠르게 분석하여 필요에 따라 공급기, 체 및 배출 밸브를 조정할 수 있는 솔루션을 찾아왔습니다.

인공 지능 시스템의 진화로 실시간 카메라 이미지 처리가 빠르고 정확해졌습니다. 이를 통해 다른 센서 시스템과 통합하여 밭 전체에서 수확량이 다른 지점과 작물 밀도가 더 높거나 낮은 지역을 식별할 수 있습니다. 이러한 결합된 기술을 적용하면 수확 속도를 적절히 조정하여 일관된 작물 처리량을 유지할 수 있습니다. 이 빠른 실시간 조정은 수확량을 극대화하고 낭비를 최소화하며 엔진 효율성을 극대화하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, New Holland의 IntelliSense 기술은 청소 슈의 센서와 곡물 모니터링 카메라를 함께 사용하여 로터와 체에 있는 재료의 양을 계산하고 곡물 손실을 측정할 수 있습니다. 그런 다음 시스템은 탈곡, 팬 및 체에 대한 적절한 조치와 설정을 선택할 수 있습니다.

TC5.30과 같은 New Holland 모델과 SMARTASSIST가 장착된 Yanmar 모델은 여러 가지 지능형 시스템을 통합하여 처리량을 최적화하고, 수확량을 늘리고, 곡물 수분 수준을 측정하고, 전반적인 곡물 품질을 개선합니다.

작물 높이와 지형에 적응하기 위한 지상 센서 및 카메라

덜 지능적인 수확기의 경우 작물 절단 높이는 일반적으로 수확을 시작하기 전에 설정되며, 대부분의 다른 설정도 마찬가지입니다. 커터 바 조정은 수확기가 정지한 상태에서 수동으로 수행되며 수확할 작물 유형에 맞게 설정됩니다.

작물을 자르는 헤더는 일반적으로 수평 각도로 고정됩니다. 그러나 고정된 수평 헤더는 움푹 들어간 곳, 능선 또는 경사가 있는 완전히 평평하지 않은 밭에는 이상적이지 않습니다. 커터 바 아래에 틈새가 있으면 고르지 않은 절단이 이루어지고 고르지 않은 그루터기가 남고 곡물이 손실될 가능성이 있습니다. 많은 오래된 수확기에는 경사에 맞게 수동으로 각도를 조정할 수 있는 헤더가 있습니다.

이제 추세는 지면 센서 기술을 사용하여 고르지 않은 지면을 식별한 다음 커터 바 높이를 자동으로 조정하는 고급 기계로 옮겨가고 있습니다. 일부 제조업체는 지형에 맞게 조정 가능한 헤더 '날개'를 제공합니다. 이 날개는 메인 어셈블리에서 양쪽으로 확장되며 다양한 경사에 맞게 독립적으로 위아래로 조정할 수 있습니다.

John Deere는 독립적인 커터 바로 작동하는 유연한 드레이퍼 헤더가 있는 새로운 기술 수확기의 고급 제품군을 제공합니다. 이 조절 가능한 헤더 날개는 중앙에서 펼쳐지며 경사면이나 곡선 밭에 맞게 독립적으로 위아래로 조정할 수 있습니다. 커터 바 뒤에서 드레이퍼 벨트도 헤더와 함께 조정되어 최소한의 손실로 곡물 공급을 유지합니다. 제조업체는 날개가 최대 10°까지 구부러질 수 있다고 말하는데, 이는 날개 끝이 최대 8.5피트(2.6m)의 수직 이동이 가능하다는 것을 의미합니다.

센서와 카메라의 유사한 조합은 지형의 고르지 않음을 식별하고 수확 속도를 그에 따라 조정하여 경사면에서 수확 속도를 높이고 경사면에서 속도를 줄일 수 있습니다. 이를 통해 일관된 탈곡을 유지하고 불충분하고 비효율적인 곡물 흐름이나 과도한 흐름, 낭비 및 그에 따른 막힘을 방지할 수 있습니다.

존 디어는 전방 장착 카메라와 현장 매핑을 조합하여 이를 수행합니다. 이러한 기술을 통합하면 수확기가 변화하는 지형에 반응하는 것이 아니라 예측할 수 있습니다.

예측 정비

센서 기술은 다양한 용도로 활용되어 농부가 수확량을 극대화하고 수확 효율성을 높이는 데 도움이 되지만, 데이터 수집에 있어서 또 다른 중요한 발전은 원격 모니터링을 사용하여 예측적 유지 관리 알림을 제공하고, 이를 통해 기계 가동 중단 시간과 유지 관리 비용을 줄이는 것입니다.

GPS 추적 기술과 AI 기술로 분석된 IoT를 함께 적용하면 컴퓨터화된 유지 관리 시스템(CMMS)을 사용하여 주행 거리(킬로미터)와 운영 시간을 추적합니다. 이러한 시스템은 서비스 타이밍에 대한 알림을 제공하고 데이터를 분석하여 운영률과 장비 효율성에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.

마무리

농업은 힘들고 비효율적인 일이 될 수 있기 때문에 작업을 보다 쉽게 ​​만들고, 가장 중요하게는 효율적이고 비용 효과적으로 만들어 주는 기술의 응용은 환영받습니다.

빠른 이미지 처리 기능을 갖춘 카메라 등 센서 기술의 도입은 AI와 결합되어 농부에게 많은 혜택을 제공하며, 이러한 기술의 응용은 미래에만 증가할 것입니다.

콤바인 수확기는 점점 더 똑똑해지고 있으며, 이제 훨씬 더 많은 정보가 운전자의 손에 있습니다. 그 정보 중 일부는 내장된 시스템에서 독립적으로 작동할 수 있고, 다른 정보는 운전자에게 빠르고 실시간으로 정보를 제공합니다.

농부들은 이제 더 스마트한 방식으로 전체 밭과 수확량을 모니터링하여 수확 경로 중복을 줄이고 수확량이 낮은 작물 지역에서 전력과 속도를 최적화할 수 있습니다. 농부는 더 많은 수확량을 더 좋은 품질로 수확하고 손실이 적어 전체적으로 더 나은 수확량을 얻을 수 있습니다. 즉, 농부의 효율성이 높아지고 비용이 절감되며 투자 수익이 늘어납니다.

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