Mitindo ya Kusisimua ya Kuchanganya Wavunaji kwa 2024

Wakulima wanategemea wavunaji mchanganyiko kukusanya katika mazao yao wakati wa mavuno, hasa kwa mashamba makubwa ya kilimo ya mazao ya nafaka kama vile ngano, mahindi, soya na mpunga. Kwa kihistoria, hii imekuwa kazi ya mwongozo na ya kiufundi. Hata hivyo, jinsi teknolojia inavyosonga mbele, na kwa kushamiri kwa hivi majuzi katika matumizi ya akili bandia (AI), kumekuwa na msukumo unaoongezeka kuelekea kilimo bora na uvunaji mahiri.

Matumizi ya teknolojia mpya, yakitumiwa ipasavyo, yana uwezo wa kuboresha kasi ya uvunaji, kuongeza mavuno, kupunguza upotevu, na kupunguza juhudi za mikono na idadi ya wafanyikazi. Makala haya yanaangazia baadhi ya maendeleo kuu ya kibunifu na mielekeo ambayo sasa inatumika katika uvunaji na kuchanganya wavunaji.

Orodha ya Yaliyomo
Ukuaji wa kilimo cha busara
Matumizi ya teknolojia ya kusisimua katika wavunaji mchanganyiko
Muhtasari wa mwenendo na maendeleo ya sasa
Mwisho mawazo

Ukuaji wa kilimo cha busara

Kilimo mahiri, au kilimo mahiri, ni maneno ya kuelezea matumizi ya teknolojia ya hivi punde zaidi ili kufanya kilimo kuwa rahisi, nadhifu, bora zaidi na kwa gharama nafuu.

Mnamo 2022, soko la kimataifa la kilimo bora lilikuwa na thamani ya dola bilioni 18.5. Hii inakadiriwa kukua kwa kiwango cha ukuaji wa kila mwaka (CAGR) cha karibu 12% katika kipindi cha 2023 hadi 2032.

Matumizi ya teknolojia ya kusisimua katika wavunaji mchanganyiko

Wavunaji wa kuchanganya hutekeleza kazi nyingi za uvunaji, kwa kuunganisha kazi kadhaa kwenye njia moja ya mashine. Jina 'combine harvester' linatokana na mchanganyiko wa kazi hizi. Kuvuna kunahusisha kuvuna (kukata nyasi za nafaka), kupura (kutenganisha majani na nafaka), kusafisha (kuondoa tope na mawe), na kisha kupepeta (kutenganisha makapi machafu na mbegu zilizoko ndani).

Gharama na ufanisi huwa juu katika ajenda ya mkulima. Wakulima wanataka kupunguza gharama za kazi, huku wakiongeza saa za kazi zenye tija. Ufanisi wa uvunaji wa mazao unazidi kuwa muhimu, ili kuongeza mavuno na kupunguza upotevu.

Michakato rahisi ya kimitambo ya uvunaji huacha fursa nyingi za upotevu wa nafaka na mavuno duni, kwa hivyo kwa teknolojia inayofanya kazi katika nyanja zote za uvunaji, mambo yanamngojea mkulima.

Kuna mielekeo kadhaa ya kiteknolojia ya kusisimua na ya kiubunifu ambayo inaweza kuboresha maisha ya mkulima kwa kiasi kikubwa, na mingi ya hii sasa inatumika katika uvunaji. Hizi ni pamoja na mtandao wa vitu (IoT), vitambuzi, usindikaji wa picha za wakati halisi, robotiki, kilimo cha uhuru, na sasa AI.

Baadhi ya njia ambazo teknolojia inatumika ni pamoja na:

• Ramani ya shamba na mavuno, kupanga mazao kwa ajili ya kuvuna
• Matumizi ya GNSS na GPS ili kutoa usafiri bora zaidi
• Uendeshaji wa roboti na wa kujitegemea ili kupunguza hitaji la operesheni ya binadamu na kuruhusu muda mrefu wa kufanya kazi
• Muunganisho wa IoT ili kutoa data ya wakati halisi juu ya uvunaji kwa mifumo mingi
• Sensorer na kamera, pamoja na usindikaji wa picha za AI, kufuatilia na kupunguza upotevu na kuongeza mavuno.
• Usogezi mahiri wa kichwa na urekebishaji wa pembe ili kutoa kukata kwa karibu hata kwenye ardhi iliyoteremka na isiyosawa
• Matengenezo ya utabiri ili kuboresha utumiaji wa mashine na kupunguza wakati wa kupumzika na

Muhtasari wa mwenendo na maendeleo ya sasa

Kuchora ramani za shambani, GNSS na GPS, na uvunaji unaojitegemea

Programu ya hivi punde zaidi ya kilimo inaweza kuweka ramani ya shamba la mazao litakalovunwa na uchoraji wa ramani unaweza kufanywa kwa njia tofauti. Njia moja ya kutengeneza ramani ya uga ni wewe mwenyewe, kwa kutumia programu ya ramani yenye picha ya satelaiti ili kuvuta ndani na kuweka alama kwenye mipaka. Watengenezaji wengi wakuu hutoa programu ya ramani ya uwanja.

Mara tu ramani ya sehemu inapokamilika, mipaka inaweza kutiwa alama kwa usahihi, na ekari kuhesabiwa. Ramani basi inaweza kutumika kwa ramani ya mazao, kutathmini tija ya mazao ili kutabiri mavuno. Mipango ya kazi inaweza kuongezwa na data ya kihistoria ya uga kukaguliwa kwa urahisi. Baada ya shamba kuchorwa, mifumo ya hali ya juu ya ufuatiliaji inaweza kupanga na kusaidia katika uvunaji bora wa mazao.

Njia nyingine ya kupanga uga ni kutumia Global Navigation Satellite Systems (GNSS) pamoja na GPS na uwezo jumuishi wa pasiwaya na intaneti, ili kutoa nafasi sahihi sana. Data iliyonaswa kutoka kwa shughuli za awali za kilimo inaweza kutumika, ambayo inaweza kurekodiwa kutoka kwa kulima, kupanda au kuvuna hapo awali. Data iliyorekodiwa inaweza kuwasilishwa kwa vifaa vya ndani na vya mbali haraka na kwa usahihi. 

Ikiunganishwa na vihisi na kamera za hivi punde, pamoja na vipengele vingine mahiri vya kunasa data, waendeshaji na wasimamizi wa mashamba wanaweza kukusanya uchanganuzi wa kina kuhusu utendakazi, ufanisi na usalama.

Mifumo hii sahihi ya uwekaji nafasi pia huwezesha uendeshaji wa mashine unaojiendesha, wa roboti au wa mbali, usahihi ulioboreshwa na kuongezeka kwa usalama, kuepuka mgongano na ufuatiliaji wa mbali. 

Kwa mfano John Deere hutoa Kituo cha Uendeshaji cha kompyuta na zana za kuchora ramani, na programu yao ya AutoTrac™ inaungana na Kituo cha Uendeshaji kupanga na kudhibiti njia za uvunaji ambazo hupunguza mianya na miingiliano ili kuboresha uvunaji wa mazao. Mifumo yao pia inaweza kuendeshwa kama shughuli za uhuru kamili na zisizo na dereva.

Kubota inatoa vipengele sawa na FMIS (Mfumo wa Taarifa za Usimamizi wa Shamba) ambavyo vinaweza kutoa ramani ya uga yenye safu ambayo inaweza kuunganishwa na kuhisi na kuchanganua pamoja na suluhu za kuendesha gari kiotomatiki.

Kuchanganya vihisi na kamera ili kuongeza mavuno

Wazalishaji wavunaji wamekuwa wakikabiliana na changamoto ya kusawazisha kasi ya uvunaji dhidi ya upotevu wa nafaka wakati wa kupura kwa miaka mingi. Kuongezeka kwa kasi ya kivunaji kwa matarajio ya ufanisi bora kumepatikana kusababisha kuziba na kuongeza upotevu wa nafaka, ama kutokana na kuanguka au kumwagwa na vumbi, makapi na majani.

Yanmar imekuwa ikitumia vitambuzi pamoja na ramani za uga kwa zaidi ya miaka 10 ili kutafuta suluhu za kutambua upotevu wa nafaka kwa wakati halisi, na kuchanganua kwa haraka ikiwa hiyo ni kutokana na kupura au kutikiswa, ili malisho, ungo na valvu za kumwaga ziweze kurekebishwa inavyohitajika.

Mageuzi ya mifumo ya kijasusi ya bandia yamefanya uchakataji wa picha ya kamera kwa wakati halisi kuwa haraka na sahihi. Hii inaruhusu kuunganishwa na mifumo mingine ya vitambuzi kutambua pointi za mavuno tofauti kote shambani, na maeneo yenye msongamano mkubwa au mdogo wa mazao. Utumiaji wa teknolojia hizi zilizounganishwa basi huruhusu kasi ya uvunaji kurekebishwa ipasavyo, ili kudumisha mazao thabiti. Marekebisho haya ya haraka ya wakati halisi hutumikia kuongeza mavuno na kupunguza upotevu, na pia kuongeza ufanisi wa injini.

Kwa mfano, teknolojia ya IntelliSense ya New Holland inaweza kukokotoa kiasi cha nyenzo kwenye rota na ungo, na kupima upotevu wa nafaka, kwa kutumia vitambuzi kwenye kiatu cha kusafisha pamoja na kamera za ufuatiliaji wa nafaka. Kisha mfumo unaweza kuchagua hatua na mipangilio inayofaa ya kupuria, feni na ungo.

Miundo mipya ya Uholanzi kama vile TC5.30 na miundo ya Yanmar inayolingana na SMARTASSIST, huunganisha mifumo kadhaa mahiri ili kuboresha matokeo, kuboresha mavuno, kupima viwango vya unyevu wa nafaka, na kuboresha ubora wa nafaka kwa ujumla.

Vihisi vya ardhini na kamera ili kukabiliana na urefu wa mimea na ardhi

Kwa wavunaji wasio na akili sana, urefu wa kukata mazao kwa kawaida huwekwa kabla ya kuanza kuvuna, kama ilivyo kwa mipangilio mingine mingi. Marekebisho ya upau wa mkataji yatafanywa kwa mikono kwenye kivunaji kikiwa kimetulia, na kuwekwa kwa ajili ya aina ya mazao ya kuvunwa.

Kichwa kinachopunguza mazao kawaida huwekwa kwa pembe ya mlalo. Hata hivyo, kichwa cha usawa kilichowekwa sio bora kwa mashamba ambayo sio gorofa kabisa, yenye unyogovu, matuta au mteremko. Pengo chini ya upau wa mkataji litamaanisha kukata kwa usawa, kuacha mabua yasiyosawazisha, na nafaka inayoweza kupotea. Wavunaji wengi wakubwa wana vichwa vinavyoweza kuzungushwa kwa mikono ili kutoshea mteremko.

Mtindo sasa unaelekea kwenye mashine za hali ya juu zinazotumia teknolojia ya vitambuzi vya ardhini ili kutambua ardhi isiyosawazishwa, na kisha kurekebisha kiotomatiki urefu wa upau wa kikata. Watengenezaji wengine hutoa 'mbawa' za kichwa zinazoweza kubadilishwa ili kuendana na eneo. Mabawa haya yanatoka kwenye kusanyiko kuu hadi pande zote mbili na yanaweza kurekebisha juu au chini kwa kujitegemea, ili kukabiliana na miteremko mbalimbali.

John Deere anatoa anuwai ya hali ya juu ya vivunaji vya teknolojia mpya vilivyo na vichwa vinavyonyumbulika ambavyo hufanya kazi kama baa huru za kukata. Mabawa haya ya vichwa yanayoweza kurekebishwa yanatoa nje kutoka katikati na yanaweza kurekebisha juu au chini kwa kujitegemea ili kuendana na mteremko au uga uliojipinda. Nyuma ya baa za kukata, mikanda ya draper pia hurekebisha na kichwa ili kudumisha chakula cha nafaka na hasara ndogo. Mtengenezaji anasema kwamba mbawa zinaweza kujikunja kwa hadi 10° ambayo ina maana kwamba ncha za mbawa zina mwendo wa wima wa hadi 8.5 ft (2.6m).

Michanganyiko sawa ya vitambuzi na kamera inaweza kutambua kutofautiana kwa ardhi na kurekebisha kasi ya uvunaji ipasavyo, ili kuongeza kasi ya uvunaji kwenye miteremko na kupunguza kasi kwenye miteremko. Hii husaidia kudumisha upuraji thabiti na kuepuka kuwa na mtiririko wa nafaka usiotosha na usiofaa, au mtiririko mwingi, upotevu na kuziba kwa matokeo.

John Deere hufanya hivi kwa kutumia mchanganyiko wa kamera zilizowekwa mbele pamoja na ramani ya uwanja. Ujumuishaji wa teknolojia hizi huruhusu kivunaji kuwa cha kutabiri badala ya kuitikia tu mabadiliko ya eneo.

Matengenezo ya utabiri

Ingawa matumizi mengi ya teknolojia ya vitambuzi humsaidia mkulima katika kuongeza ufanisi wa mavuno na uvunaji, mageuzi mengine muhimu katika kunasa data ni matumizi ya ufuatiliaji wa mbali ili kutoa tahadhari za matengenezo ya ubashiri, kupunguza muda wa mashine na gharama za matengenezo.

Utumiaji wa ufuatiliaji wa GPS, pamoja na IoT iliyochambuliwa na teknolojia ya AI, inaruhusu kompyuta mfumo wa usimamizi wa matengenezo (CMMS) kuweka wimbo wa maili (kilomita) zilizofunikwa na saa za kazi. Mifumo hii inaweza kutoa arifa kuhusu muda wa huduma, na inaweza kuchanganua data ili kutoa taarifa kuhusu kiwango cha utendakazi na ufanisi wa vifaa.

Mwisho mawazo

Kilimo kinaweza kuwa kazi ngumu na isiyofaa, kwa hivyo utumiaji wowote wa teknolojia ili kurahisisha kazi, na muhimu zaidi ufanisi na gharama nafuu, unakaribishwa.

Kuanzishwa kwa teknolojia za sensa, ikiwa ni pamoja na matumizi ya kamera zenye usindikaji wa haraka wa picha, zote zikiletwa pamoja na AI, hutoa manufaa mengi kwa mkulima, na matumizi haya ya teknolojia yataongezeka tu katika siku zijazo.

Wavunaji wa kuchanganya wanakuwa nadhifu, na habari nyingi zaidi sasa ziko mikononi mwa mwendeshaji. Baadhi ya taarifa hizo zinaweza kutekelezwa kwa kujitegemea na mifumo iliyopachikwa, na nyingine hufahamisha opereta kwa njia za haraka za muda halisi.

Wakulima sasa wanaweza kufuatilia shamba kwa ujumla na mavuno ili kuvuna kwa njia nadhifu, kupunguza mwingiliano wa njia za uvunaji, na kuongeza nguvu na kasi kwenye maeneo yenye mazao machache. Mkulima anaweza kuvuna zaidi, kwa ubora zaidi, na kupoteza kidogo, kumaanisha mavuno bora kwa ujumla. Hiyo inamaanisha ufanisi bora kwa mkulima, gharama ndogo, na mapato zaidi kwa uwekezaji.

Hizi ni nyakati za kusisimua kwa kilimo. Kwa habari zaidi juu ya wavunaji mchanganyiko unaopatikana, angalia chumba cha maonyesho mtandaoni kwa Chovm.com.