収量・出荷予測システム(露地野菜・花き・施設園芸):新フォーマット
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導入の効果
https://www.naro.go.jp/smart-nogyo/r1/files/r1_s_engei-E03.pdf 【PDF:1.94MB】
導入の効果が現れなかった例
- 生産者自身が露地野菜の圃場でドローンを飛ばして頻繁に撮影を行う必要があり、さらにその画像のアップロードや画像処理にも時間がかかり、 作業時間を考えるとコストに対して効果が見合わなかった。
運用中に発生したトラブルの例
- 予測に必要なドローン撮影と画像処理に要する時間を過少に見積もっていた。
- システムのチューニングは生産者のみでは対応できず、ベンダーに作業を依頼したため時間がかかった。
導入成功へのカギは十分な事前検討!
収量・出荷予測システム(露地野菜・花き・施設園芸)導入成功のために事前に検討するべき事項
- システムを導入する目的と目標を明確化した。
- 導入予定のシステムが、どんな品目のどんな栽培方法に対応できるシステムであるかを確認した。
- システムの導入と継続的な運用のためには必要データの収集や入力などの手間がかかることを認識した。
- 導入予定システムのコストと予測により得られる利益との費用対効果を検討した。
- 十分な精度の予測情報が実際に収穫・出荷する何日前から利用できるかを確認した。
- 【施設】施設で必要とされるネットワーク環境と接続方法を確認した。
- 【露地】露地野菜の生体情報をドローン撮影する場合は、使用する画像処理ソフトとオペレーターを確認した。
収量・出荷予測システム(露地野菜・花き・施設園芸)の導入事例
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露地野菜
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花き
| 実証課題名 | 実証地 | 品目 | より詳細な成果 |
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| スマートフラワーチェーンを担うIoTを活用したトルコギキョウの効率計画生産体系の実証 | (株)いわき花匠 【福島県いわき市】 【花2B01】 |
トルコギキョウ | 成果集PDF |
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