【農業向け】AI・機械学習活用の実践アプローチ
「予測AI」で農業の収穫予測を支援する実践アプローチ
農業分野では、気候変動や病害虫の影響を受けやすい作物の生育状況を正確に把握し、収穫時期や量を予測することが求められます。特に、過去の経験や勘に頼った予測では、予期せぬ天候不順や病害虫の発生により、収穫量が大きく変動するリスクがあります。正確な収穫予測は、計画的な出荷や資源の効率的な活用に不可欠です。当社は、AI・機械学習技術を活用し、お客様の現場の課題解決を支援します。 【活用シーン】 ・過去の気象データ、土壌データ、生育データに基づいた収穫時期の予測 ・病害虫の発生予測とそれによる収穫量への影響分析 ・最適な収穫タイミングの提案 【導入の効果】 ・収穫量の精度向上による販売計画の最適化 ・収穫ロス削減による収益性の改善 ・作業計画の効率化と労働力配分の最適化
基本情報
【特長】 ・現場の課題に合わせたAI・機械学習モデルの構築 ・シミュレーション技術との組み合わせによる予測精度の向上 ・既存システムとの連携や現場で利用可能な形での実装 ・長年の研究開発支援で培われた確かな技術力 ・先端技術分野への積極的な取り組み 【当社の強み】 川重テクノロジーは、129年の歴史を持つ川崎重工グループの研究開発支援企業として、製品の「開発・設計」から「計測・評価・生産」「品質保証・メンテナンス」までのあらゆる技術的課題を「迅速かつ的確」に解決してきました。川崎重工業技術研究所などの研究開発部門との協調による確かな技術力と、化学分析、物性測定、材料試験、構造強度解析、熱・流動解析、CAEシステム開発、計測・制御システム開発、メカトロシステム・生産システム開発など、多岐にわたる事業領域で培われた専門知識を活かし、お客様のAI・機械学習活用を支援します。
価格帯
納期
用途／実績例
(1) 設計開発のスピードアップ ～形状から性能を一瞬で予測～ (2) 製造プロセスの高度化 ～複雑な条件出しを自動化～ (3) 業務プロセスの効率化 ～資材調達の最適化～ ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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●研究・開発と品質保証のパートナー ●製品の「開発・設計」から「計測・評価・生産」「品質保証・メンテナンス」までのあらゆる技術的課題を「迅速かつ的確」に解決 ●129年の歴史を誇る川崎重工グループの研究開発支援企業 ●川崎重工業技術研究所などの研究開発部門との協調による確かな技術力 ●先端技術分野への積極的取り組み