IoT und Machine Learning steigern Milchbauern-Produktivität um 20 %

Implementierung von IoT und Data Analytics in Landwirtschaft passiert weltweit.

Beispiel: Smart Farm in Jaroslawl, Russland

Erdbevölkerung bis 2050 auf 9 Mrd. erwartet – neue Wege zur Agrar-Produktivitätssteigerung nötig, um weitere 1,3 Mrd. zu ernähren.

Eine Farm in Jaroslawl, Russland, erzielt Produktivitätsgewinne durch IoT und Machine Learning. Mit spanischem Plattformanbieter Libelium: Milchertrag +18 % in <1 Jahr Implementation.

Libelium deployte Plug&Sense! Smart Agriculture Platform: Trackt Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Druck. Daten analysiert von ALAN-ITs Smart4Agro (basierend auf Microsoft Azure Power BI SQL) → Info für Farmer: Wie viel Futter Kuh braucht.

Farmer erhalten SMS bei plötzlichen Wetterwarnungen + Insights für beste Actions zur Ertragssteigerung. Service informiert auch über Herden-Reproduktionsraten, mögliche Tierkrankheiten.

Laut Libelium: Smart Farm (Test an 2000 Milchkühen) sparte 340.000 € in 180 Tagen. Mustang (russischer Futtermittelzulieferer, treibt Smart Farm) sieht Plattform als Effizienz-/Profit-Steigerung.

IoT/Data-Analytics-Implementation in Agriculture weltweit. MarketsandMarkets: Agriculture-IoT-Markt >20 Mrd. $ Wert bis 2024 erwartet.

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