Çiftçiler, özellikle buğday, mısır, soya fasulyesi ve pirinç gibi tahıl mahsullerinin bulunduğu geniş alanlı endüstriyel tarım çiftlikleri için hasat zamanında mahsullerini toplamak için biçerdöverlere güveniyor. Tarihsel olarak bu oldukça manuel ve mekanik bir görevdi. Ancak teknoloji ilerledikçe ve yapay zeka (AI) uygulamalarındaki son patlamayla birlikte akıllı tarım ve akıllı hasada doğru artan bir ivme oluştu.
Yeni teknoloji uygulamaları, uygun şekilde uygulandığı takdirde, hasat hızını artırma, verimi en üst düzeye çıkarma, israfı en aza indirme ve manuel çabayı ve personel sayısını azaltma potansiyeline sahiptir. Bu makale, şu anda hasat ve biçerdöverlerde uygulanan bazı temel yenilikçi gelişmelere ve trendlere bakmaktadır.
İçindekiler
Akıllı tarımın büyümesi
Biçerdöverlerde heyecan verici teknoloji uygulamaları
Mevcut trendlere ve gelişmelere genel bakış
Nihai düşünceler
Akıllı tarımın büyümesi
Akıllı tarım veya akıllı tarım, çiftçiliği daha kolay, daha akıllı, daha verimli ve uygun maliyetli hale getirmek için en son teknolojilerin kullanımını tanımlayan terimlerdir.
2022 yılında akıllı tarıma yönelik küresel pazarın değeri 18.5 milyar ABD dolarıydı. Bunun 12'ten 2023'ye kadar olan dönemde yaklaşık %2032'lik bir bileşik yıllık büyüme oranında (CAGR) büyüyeceği tahmin ediliyor.
Biçerdöverlerde heyecan verici teknoloji uygulamaları
Biçerdöverler, çeşitli işleri makinenin tek bir geçişine entegre ederek, hasat gibi birden fazla görevi yerine getirir. 'Biçerdöver' adı bu görevlerin birleşiminden gelmektedir. Hasat, biçmeyi (tahıl otlarının kesilmesi), harmanlamayı (samanları tahıldan ayırmak), temizlemeyi (çamur ve taşları çıkarmak) ve ardından savurmayı (kaba samanı içindeki tohumlardan ayırmayı) içerir.
Maliyet ve verimlilik çiftçinin gündeminde her zaman üst sıralarda yer alır. Çiftçiler üretken çalışma saatlerini artırırken işgücü maliyetlerini en aza indirmek istiyor. Mahsul hasadının verimliliği, verimi en üst düzeye çıkarmak ve israfı en aza indirmek için giderek daha önemli hale geliyor.
Hasatın basit mekanik süreçleri, tahıl kaybı ve düşük kaliteli verim için pek çok fırsat bırakıyor; bu nedenle, teknolojinin hasatın tüm aşamalarında ilerlemesiyle çiftçinin durumu iyiye gidiyor.
Çiftçinin hayatını büyük ölçüde iyileştirebilecek bir dizi heyecan verici ve yenilikçi teknoloji trendi mevcut ve bunların çoğu artık hasada uygulanıyor. Bunlar arasında nesnelerin interneti (IoT), sensörler, gerçek zamanlı görüntü işleme, robot teknolojisi, otonom tarım ve şimdi de yapay zeka yer alıyor.
Teknolojinin uygulanma yollarından bazıları şunlardır:
- Tarla ve verim haritalaması, mahsulün hasat için planlanması
- Optimum saha yolculuğu sağlamak için GNSS ve GPS kullanımı
- İnsan müdahalesine olan ihtiyacı azaltmak ve daha uzun çalışma saatlerine olanak sağlamak için robotik ve otonom sürüş
- Birden fazla sisteme hasat sırasında gerçek zamanlı veri sağlamak için IoT bağlantısı
- İsrafı izlemek ve azaltmak ve verimi en üst düzeye çıkarmak için yapay zeka görüntü işlemeyle birlikte sensörler ve kameralar
- Eğimli ve engebeli zeminlerde bile yakın kesim sağlamak için akıllı tabla hareketi ve açı ayarı
- Makine kullanımını optimize etmek ve arıza süresini azaltmak için kestirimci bakım ve
Mevcut trendlere ve gelişmelere genel bakış
Saha haritalaması, GNSS ve GPS ve otonom hasat
En yeni tarım yazılımı, hasat edilecek mahsul alanının haritasını çıkarabilir ve haritalama farklı şekillerde yapılabilir. Bir alan haritası oluşturmanın bir yolu, yakınlaştırmak ve sınırları işaretlemek için uydu görüntüsü içeren bir haritalama yazılımının manuel olarak kullanılmasıdır. Çoğu büyük üretici saha haritalama yazılımı sağlar.
Bir alan haritası tamamlandıktan sonra sınırlar doğru bir şekilde işaretlenebilir ve yüzölçümü hesaplanabilir. Harita daha sonra verim haritalaması yapmak ve verimi tahmin etmek için mahsul verimliliğini değerlendirmek için kullanılabilir. Çalışma planları eklenebilir ve saha geçmiş verileri kolayca incelenebilir. Tarlanın haritası çıkarıldıktan sonra, gelişmiş izleme sistemleri optimize edilmiş mahsul hasadını planlayabilir ve yardımcı olabilir.
Bir alanı haritalamanın bir başka yolu, çok doğru konumlandırma sağlamak için Küresel Navigasyon Uydu Sistemlerini (GNSS) GPS ve entegre kablosuz ve internet özellikleriyle birlikte kullanmaktır. Önceki çiftçilik faaliyetlerinden elde edilen veriler kullanılabilir; bunlar, önceki toprak işleme, ekim veya hasattan kaydedilebilir. Kaydedilen veriler yerel ve uzak cihazlara hızlı ve doğru bir şekilde iletilebilir.
Operatörler ve çiftlik yöneticileri, en yeni sensörler ve kameralar ile diğer akıllı veri yakalama özellikleriyle birleştirildiğinde performans, verimlilik ve güvenliğe ilişkin ayrıntılı analizler toplayabilir.
Bu doğru konumlandırma sistemleri ayrıca makinelerin otonom, robotik veya uzaktan çalıştırılmasına, gelişmiş doğruluk ve artırılmış güvenliğe, çarpışmadan kaçınmaya ve uzaktan izlemeye olanak tanır.
Örneğin John Deere, tarla haritalaması için araçlar içeren bilgisayarlı bir Operasyon Merkezi sağlar ve AutoTrac™ yazılımı, mahsul hasadını optimize etmek için boşlukları ve örtüşmeleri azaltan hasat yollarını çizmek ve kontrol etmek üzere Operasyon Merkezi ile entegre olur. Sistemleri aynı zamanda tamamen otonom ve sürücüsüz olarak da çalıştırılabilmektedir.
Kubota, algılama ve analizin yanı sıra otonom sürüş çözümleriyle entegre olabilen katmanlı bir saha haritası sağlayabilen FMIS (Çiftlik Yönetim Bilgi Sistemi) ile benzer özellikler sunuyor.
Hasat verimini en üst düzeye çıkarmak için sensörleri ve kameraları birleştirmek
Biçerdöver imalatçıları uzun yıllardan beri harmanlama sırasındaki tahıl kaybına karşı biçerdöver hızını dengeleme zorluğuyla boğuşmaktadır. Daha iyi verim beklentisiyle hasat makinesi hızının artırılmasının, tıkanmalara neden olduğu ve düşme nedeniyle veya toz, saman ve samanla boşaltıldığında tahıl kaybını artırdığı bulunmuştur.
Yanmar, tahıl kaybını gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve bunun harmanlamadan mı yoksa sallamadan mı kaynaklandığını hızlı bir şekilde analiz etmek için sensörleri saha haritalarıyla birlikte 10 yılı aşkın süredir kullanıyor; böylece besleyiciler, elekler ve boşaltma vanaları gerektiği gibi ayarlanabiliyor.
Yapay zeka sistemlerinin gelişimi, gerçek zamanlı kamera görüntü işlemeyi hızlı ve doğru hale getirdi. Bu, tarladaki farklı verim noktalarını ve daha fazla veya daha az mahsul yoğunluğunun olduğu alanları belirlemek için diğer sensör sistemleriyle entegrasyona olanak tanır. Bu birleşik teknolojilerin uygulanması daha sonra tutarlı bir mahsul verimi sağlamak için hasat hızının buna göre ayarlanmasına olanak tanır. Bu hızlı, gerçek zamanlı ayarlama, verimi en üst düzeye çıkarmanın ve israfı en aza indirmenin yanı sıra motor verimliliğini en üst düzeye çıkarmaya hizmet eder.
Örneğin, New Holland'ın IntelliSense teknolojisi, temizleme pabucundaki sensörleri tahıl izleme kameralarıyla birlikte kullanarak rotorlar ve elekler üzerindeki malzeme miktarını hesaplayabiliyor ve tahıl kaybını ölçebiliyor. Sistem daha sonra harmanlama, fan ve elekler için uygun eylemi ve ayarları seçebilir.
TC5.30 ve Yanmar'ın SMARTASSIST'e uygun modelleri gibi New Holland modelleri, verimi optimize etmek, verimi artırmak, tahıl nem seviyelerini ölçmek ve genel tahıl kalitesini iyileştirmek için çeşitli akıllı sistemleri entegre eder.
Mahsul yüksekliğine ve araziye uyum sağlayacak zemin sensörleri ve kameralar
Daha az akıllı biçerdöverlerde, diğer ayarların çoğunda olduğu gibi mahsul kesme yüksekliği genellikle hasada başlamadan önce ayarlanır. Kesici çubuk ayarları, biçerdöver statik durumdayken manuel olarak yapılacak ve hasat edilecek mahsulün türüne göre ayarlanacaktır.
Mahsülü kesen başlık genellikle yatay bir açıyla sabitlenir. Ancak sabit bir yatay tabla tamamen düz olmayan, çöküntüler, çıkıntılar veya eğimler içeren alanlar için ideal değildir. Kesici çubuğun altındaki boşluk, düzgün olmayan bir kesim, düzensiz anız bırakılması ve potansiyel olarak tahıl kaybı anlamına gelir. Birçok eski biçerdöverde, eğime uyacak şekilde manuel olarak açılanabilen başlıklar bulunur.
Artık trend, engebeli zemini tespit etmek için zemin sensörü teknolojisini kullanan ve ardından kesici çubuğun yüksekliğini otomatik olarak ayarlayan gelişmiş makinelere doğru gidiyor. Bazı üreticiler araziye uyum sağlamak için ayarlanabilir başlık 'kanatları' sunar. Bu kanatlar ana aksamdan her iki tarafa doğru uzanır ve çeşitli eğimlere uyum sağlamak üzere bağımsız olarak yukarı veya aşağı ayarlanabilmektedir.
John Deere, bağımsız kesme çubukları olarak çalışan esnek draper başlıklarına sahip gelişmiş bir yeni teknoloji hasat makineleri yelpazesi sunmaktadır. Bu ayarlanabilir başlık kanatları merkezden dışarı doğru uzanır ve bir eğime veya kavisli alana uyacak şekilde bağımsız olarak yukarı veya aşağı ayarlanabilir. Kesici çubukların arkasında, sarma bantları da tahıl beslemesini minimum kayıpla sürdürmek için başlıkla birlikte ayarlanır. Üretici, kanatların 10°'ye kadar esneyebildiğini, bunun da kanat uçlarının 8.5 ft'ye (2.6 m) kadar dikey harekete sahip olduğu anlamına geldiğini söylüyor.
Benzer sensör ve kamera kombinasyonları, arazideki engebeli durumu tespit edebilir ve hasat hızını buna göre ayarlayarak yokuş yukarı kesimlerde hasat hızını artırabilir ve yokuş aşağı kesimlerde hızı azaltabilir. Bu, tutarlı bir harmanlama işleminin sürdürülmesine yardımcı olur ve yetersiz ve verimsiz tane akışını veya aşırı akışı, israfı ve bunun sonucunda ortaya çıkan tıkanmayı önler.
John Deere bunu saha haritalamayla birlikte öne monte edilmiş kameraların bir kombinasyonunu kullanarak yapıyor. Bu teknolojilerin entegrasyonu, biçerdöverin yalnızca değişen araziye tepki vermek yerine öngörücü olmasını sağlar.
Öngörücü bakım
Sensör teknolojisinin pek çok uygulaması çiftçiye verimi ve hasat verimliliğini en üst düzeye çıkarmada yardımcı olsa da, veri yakalamadaki bir diğer önemli gelişme, makine aksama süresini ve bakım maliyetlerini azaltan, kestirimci bakım uyarıları sağlamak için uzaktan izlemenin kullanılmasıdır.
Yapay zeka teknolojisiyle analiz edilen IoT ile birlikte GPS izleme uygulaması, bilgisayarlı bir izleme olanağı sağlar. katedilen mesafeyi (kilometre) ve çalışma saatlerini takip etmek için bakım yönetim sistemi (CMMS). Bu sistemler, hizmet zamanlaması konusunda uyarılar sağlayabilir ve çalışma hızı ve ekipman verimliliği hakkında bilgi sağlamak için verileri analiz edebilir.
Nihai düşünceler
Çiftçilik zorlu ve verimsiz bir iş olabilir, bu nedenle görevi kolaylaştıracak ve en önemlisi verimli ve uygun maliyetli hale getirecek her türlü teknoloji uygulaması memnuniyetle karşılanır.
Hızlı görüntü işleme özelliğine sahip kameraların kullanımı da dahil olmak üzere sensör teknolojilerinin yapay zeka ile bir araya getirilmesi çiftçiye çok fazla fayda sağlıyor ve bu teknoloji uygulamaları gelecekte daha da artacak.
Biçerdöverler daha akıllı hale geliyor ve çok daha fazla bilgi artık operatörün elinde. Bu bilgilerin bir kısmı gömülü sistemler tarafından bağımsız olarak harekete geçirilebilir, diğerleri ise operatörü hızlı ve gerçek zamanlı yollarla bilgilendirir.
Çiftçiler artık genel tarlayı ve hasat verimini daha akıllı yöntemlerle izleyebiliyor, hasat yolu çakışmalarını azaltabiliyor ve düşük verimli mahsul alanlarında güç ve hızı optimize edebiliyor. Çiftçi daha iyi kalitede daha fazla hasat yapabilir ve daha az kayıp verebilir, bu da genel olarak daha iyi verim anlamına gelir. Bu, çiftçi için daha iyi verimlilik, daha az maliyet ve yatırım için daha fazla gelir anlamına gelir.
Bunlar çiftçilik için heyecan verici zamanlar. Mevcut biçerdöverler hakkında daha fazla bilgi için şu adresteki çevrimiçi showroom'a göz atın: Chovm.com.
