事實證明，物聯網分析可以為養(yǎng)魚戶和他們飼養(yǎng)的動物提供很多幫助。以下是當今物聯網系統(tǒng)如何改善水產養(yǎng)殖的故事，從孵化場到您的餐盤，以及這與您已經了解和喜愛的工業(yè)物聯網有何關系。

　　如果關注物聯網，就會知道它對行業(yè)的影響有多大。設備收集數據。分析平臺將這些數據轉化為洞察力，通常使用能夠實現強大預測的AI組件。因此，您可以進行預測性維護，消除生產線的計劃外停機時間、智能自動化降低整個設施的成本、供應鏈可見性跟蹤從生產到消費者門口的運輸等等。優(yōu)化是無止境的。不過，您可能想知道物聯網如何影響像水產養(yǎng)殖這樣復雜的事物。

　　當產品是一個活生生的生物，在咸水深處游走時會發(fā)生什么?您可能認為物聯網不適合您。事實證明，物聯網分析可以為養(yǎng)魚戶和他們飼養(yǎng)的動物提供很多幫助。以下是當今物聯網系統(tǒng)如何改善水產養(yǎng)殖的故事，從孵化場到您的餐盤，以及這與您已經了解和喜愛的工業(yè)物聯網有何關系。

　　為什么要在海浪之下發(fā)送物聯網?

　　成功的植物種植者知道作物生長每個階段的理想營養(yǎng)水平。他們使用測量值來調整肥料，從而優(yōu)化土壤生產力。借助物聯網分析，養(yǎng)魚戶也可以這樣做。將其視為規(guī)模和鰭組的預防性(有時甚至是預測性)維護。物聯網系統(tǒng)為水產養(yǎng)殖專業(yè)人員提供了執(zhí)行以下操作所需的可見性：

　　?保持魚的健康。物聯網系統(tǒng)跟蹤動物健康和影響它的環(huán)境因素，使農民能夠調整條件以獲得更快樂和更健康的魚。

　　?縮短上市時間。預測分析可幫助農民調整水條件和飼料水平，以盡可能快速和安全地保持魚類生長。這會導致更快的收成，進而帶來更高的利潤。

　　? 減少浪費。物聯網分析平臺會在農民過度喂食時告訴他們。他們還根據溫度、健康狀況、一年中的時間和其他因素預測魚會吃多少。所有這些加起來可以減少浪費并提高底線。

　　?遵守環(huán)境和食品安全法規(guī)。健康的魚不需要抗生素。喂飽的魚不會讓飼料在海洋中腐爛。數據分析有助于水產養(yǎng)殖業(yè)務遵守可持續(xù)發(fā)展法律以及隨之而來的報告。

　　?預測未來結果。人工智能驅動的預測分析可以預見從魚類生長速度到藻類大量繁殖等環(huán)境威脅的一切。這為農民提供了在水產養(yǎng)殖生命周期的每一步做出明智商業(yè)決策所需的知識。

　　這一切聽起來都很棒，但它留下了一個重要的問題：如何?

　　深入了解水產養(yǎng)殖物聯網

　　平均而言，一條鮭魚從雞蛋到上市需要大約兩年的時間。另外，那些年并非沒有風險。農民在沿海圍欄中種植鮭魚，也就是說在海洋中。與普通工廠相比，這是一個不受控制的環(huán)境。盡管如此，熟悉的物聯網方法可以幫助創(chuàng)建更好的流程和更豐富的收獲——只需使用更專業(yè)的設備并關注一些獨特的數據點。

　　這是一個水產養(yǎng)殖物聯網系統(tǒng)的解剖結構(它對魚的解剖結構有奇效)：

　　傳感器在水中收集數據

　　以我們的海洋鮭魚漁業(yè)為例(但請放心，內陸?zhàn)B魚場使用類似的物聯網解決方案)。浮標漂浮在魚圈中，懸垂的電纜串有傳感器，可測量水柱內不同深度的環(huán)境因素。常見的測量包括：

　　?水溫

　　?PH值

　　?鹽度

　　?氧飽和度

　　同時，攝像頭和紅外傳感器密切關注海浪下方的魚類活動。雖然一些傳感器跟蹤環(huán)境數據，但其他傳感器收集動物本身的信息，包括：

　　?魚的大小

　　?飼料消耗

　　?游泳速度

　　這些物聯網相機不僅僅是收集這些數據作為一個整體。魚皮上的斑點圖案與您的指紋一樣可識別。軟件使用這些模式來識別個體魚，跟蹤像海底沙子一樣顆粒狀的數據。

　　但是，如果沒有連接，所有這些數據都是無用的，它充當了將“互聯網”置于“物聯網”中的力量。

　　邊緣服務器接收環(huán)境和行為數據

　　許多沿海養(yǎng)魚場都在蜂窩塔的范圍之外，因此許多基于海洋的物聯網依賴于衛(wèi)星連接。另一個令人興奮的選擇是使用連接的浮標，它可以通過無線電頻率傳輸數據以創(chuàng)建本地化網絡。

　　在最好的情況下，這些連接提供實時數據——但即使是近乎實時的傳輸，農民也能比傳統(tǒng)的替代品鉛筆和剪貼板更快地響應不斷變化的條件。

　　無論哪種方式，上面討論的所有物聯網傳感器都將其讀數發(fā)送到邊緣的服務器。這些服務器對數據進行分類。然后，他們盡快將其移動到我們參觀水產養(yǎng)殖物聯網系統(tǒng)的最后一站：分析平臺。

　　數據分析解決方案提供端到端的洞察力

　　收集數據是不夠的。要真正優(yōu)化流程，您還需要分析——包括將不同數據點組合成單個準確預測的AI模型。最好的水產養(yǎng)殖分析軟件可以同時做幾件事情。它會：

　　?維護一個實時(或接近實時)的測量數據庫，取自物聯網設備。

　　?使用人工智能模型來預測未來的指標，從最佳飼料率到魚的生長率。

　　?當水或健康狀況超出規(guī)范或什至開始朝該方向發(fā)展時，提供推送通知。

　　?提供強大的數據可視化，向農民傳達真實的見解。

　　?將所有這些監(jiān)控工具集中在一個單一的玻璃儀表板中。

　　可以做所有這些事情的平臺是可用的，但我們在列表中留下了一個重要功能：您希望您的水產養(yǎng)殖分析系統(tǒng)提供端到端的見解。這意味著它維護整個水產養(yǎng)殖生命周期的數據。

　　養(yǎng)殖魚的生命始于孵化場，養(yǎng)殖者在那里追蹤我們已經討論過的數據點。那里的測量更容易;農民正在處理室內坦克，而不是公海。但是，當成熟的魚搬到養(yǎng)殖場時，數據的可見性仍在繼續(xù)。一旦它們達到合適的大小，魚就會活著，到達加工廠，生產機器本身會收集更多的數據。從那里，魚產品被包裝并運送到市場，并在此過程中發(fā)送更新。

　　理想的分析解決方案可跟蹤每個階段的數據，提供完整的供應鏈可見性。這樣，如果某個批次出現問題，農民可以追查問題的確切根源。如果監(jiān)管機構要求提供更多合規(guī)報告，只需點擊幾下即可。每批可持續(xù)種植的魚都貼有適當的標簽，因此消費者知道他們得到的是正宗產品?？梢娦允桂B(yǎng)魚者能夠控制，即使他們的產品離開水源很長時間。

　　任何了解工業(yè)物聯網的人都會熟悉這個概念。可見度的價值并不是水產養(yǎng)殖所獨有的，畢竟它只是另一個行業(yè)——由于物聯網的創(chuàng)新，這個行業(yè)變得越來越好。簡而言之，物聯網和數據分析提供了嚴肅的業(yè)務洞察力。在水下或干燥的地面上，想象一下這可以為您的操作做些什么。