Мобильные приложения для электронной коммерции

Большинство отраслей полагаются на данные, чтобы оставаться конкурентоспособными, а это требует цифровой трансформации. Для сельскохозяйственной отрасли переход на интеллектуальное цифровое сельское хозяйство также означает повышение производительности, оптимизацию потребления ресурсов, точные прогнозы, лучшие решения, меньшее количество рисков, сокращение рутинных задач и лучшие возможности для решения глобальной проблемы нехватки продовольствия. Про мобильные приложения для электронной коммерции вы можете узнать тут https://agilie.com/en/services/e-commerce-solutions.

Учитывая эти преимущества, является ли цифровое сельское хозяйство будущим отрасли? Ожидается, что к 2024 году доход от сельскохозяйственной робототехники достигнет 75 миллиардов долларов, и это не единственный пример цифровых технологий в сельском хозяйстве, которые будут двигать эту отрасль к прогрессу и инновациям. Давайте узнаем, как цифровое сельское хозяйство решает больше проблем, чем традиционные методы ведения сельского хозяйства.

ОСНОВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ЦИФРОВОГО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

Какие технологии используют компании цифрового сельского хозяйства для решения стоящих перед ними задач? Ниже приведены основные инновации, которые стимулируют цифровизацию сельского хозяйства и дают возможность стать более производительной, оптимизированной и ориентированной на экологию.

1. Глобальная система позиционирования (GPS). Хотя GPS-слежение не является новой технологией, оно успешно используется как часть технологии цифрового сельского хозяйства. Например, с помощью дронов для отслеживания местоположения скота и управления флотом.
2. Машинное обучение (ML). Машинное обучение лежит в основе цифрового сельского хозяйства. Его способность собирать и анализировать данные в режиме реального времени и делать разумные прогнозы и предложения является ключом к тому, чтобы фермеры принимали более выгодные решения, ведущие к повышению урожая и снижению эксплуатационных расходов. Такие технологии, как распознавание лиц и изображений, а также роботизированные решения для компьютерного зрения, также используются в сельском хозяйстве.
3. Интернет вещей (IoT). Устройства Интернета вещей, такие как роботы, работают в сочетании с машинным обучением для сбора данных, передачи их на мобильное устройство фермера и предоставления ему или ей возможности принять решение на основе данных.
4. Автономные технологии . Дроны для отслеживания запасов питаются от GPS, M. Они являются еще одним примером Интернета вещей для цифрового сельского хозяйства.
5. Роботизированная автоматизация процессов (RPA) . RPA - это подход к автоматизации рутинных задач, таких как избавление от сорняков. В этом случае система интеллектуального земледелия также основана на сочетании машинного обучения, компьютерного зрения и Интернета вещей.