Giải pháp thu thập, phân tích dữ liệu trồng trọt và chăn nuôi cho DNNVV trong lĩnh vực nông nghiệp

Chuyển đổi số đã trở thành một trong những chủ đề được nhắc đến nhiều nhất trong giai đoạn hiện nay, được xem là phương thức giúp doanh nghiệp thay đổi thần kỳ trên nhiều phương diện, trở thành chương trình mục tiêu quốc gia đến năm 2025. Chuyển đổi số trong doanh nghiệp là một quá trình nằm trong định hướng phát triển lâu dài và chiến lược của mỗi công ty, vì vậy cần có những định hướng đúng đắn và phù hợp. Đối với ngành nông nghiệp, chuyển đổi số được xác định là hướng đi lâu dài cho các doanh nghiệp, hộ sản xuất trong việc phát triển bền vững, nâng cao năng lực và hiệu quả sản xuất. Một trong những giải pháp chuyển đổi số hiệu quả cho DNNVV hoạt động trong lĩnh vực nông nghiệp hiện nay đó là thu thập, phân tích dữ liệu để đưa ra đề xuất, điều chỉnh phù hợp trong trồng trọt và chăn nuôi.

Định nghĩa giải pháp thu thập, phân tích dữ liệu trồng trọt và chăn nuôi 

Là giải pháp thu thập thông tin về điều kiện canh tác (thời tiết, không khí, chất lượng đất, v.v), phân tích kết hợp với giai đoạn trong quá trình trồng trọt & chăn nuôi để đưa ra đề xuất về lượng phân bón, thuốc trừ sâu, bệnh và lượng nước tưới phù hợp

Tình trạng lạm dụng, sử dụng thuốc bảo vệ thực vật, phân bón không đúng liều lượng, quy trình đang gây ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng nông sản, gia tăng chi phí sản xuất cũng như ô nhiễm môi trường, gây hại đến sức khỏe con người và các hệ lụy khác.

Báo động lạm dụng thuốc bảo vệ thực vật

Bên cạnh đó, việc trồng trọt và chăn nuôi đang phụ thuộc quá nhiều vào các điều kiện tự nhiên, không lường trước được các thiên tai, dịch bệnh dẫn đến thiệt hại lớn trong sản xuất, chăn nuôi. Để tăng năng suất nông sản đầu ra và hiệu quả sử dụng các loại thuốc, phân bón, thức ăn trong trồng trọt và chăn nuôi, doanh nghiệp có thể xem xét áp dụng giải pháp thu thập, phân tích dữ liệu trong trồng trọt & chăn nuôi để đưa ra các cảnh báo sớm và các đề xuất điều chỉnh phù hợp. 

Lợi ích của việc áp dụng giải pháp thu thập, phân tích dữ liệu trồng trọt & chăn nuôi 

• Sử dụng hiệu quả các đầu vào bao gồm: phân bón, thuốc bảo vệ thực vật, nước tưới, thức ăn, chi phí lao động để tăng sản lượng nông sản đầu ra 
• Sử dụng các dữ liệu và phân tích để kịp thời đưa ra các biện pháp ngăn ngừa, giảm thiểu tác động của thiên tai, dịch bệnh làm tăng sản lượng và chất lượng nông sản 
• Giảm rủi ro nông sản không tiêu thụ được hoặc bị trả lại do vượt dư lượng thuốc bảo vệ thực vật được cho phép hoặc lạm dụng kháng sinh, các chất kích thích tăng trưởng trong chăn nuôi 
• Tăng sản lượng nông sản tiêu thụ ra các thị trường mục tiêu do kiểm soát được các chỉ tiêu về chất lượng, số lượng. 
• Duy trì các điều kiện trồng trọt, chăn nuôi ở mức hợp lý, giảm thiểu sự xói mòn đất đai, ô nhiễm không khí, nước, đảm bảo phát triển bền vững

Mô tả giải pháp và công nghệ áp dụng

Để tăng năng suất nông sản đầu ra và hiệu quả sử dụng các loại thuốc, phân bón, thức ăn trong trồng trọt và chăn nuôi, doanh nghiệp có thể xem xét áp dụng giải pháp thu thập, phân tích dữ liệu trong trồng trọt & chăn nuôi để đưa ra các cảnh báo sớm và các đề xuất điều chỉnh phù hợp. Giải pháp có 04 cấu phần chính như mô tả trong hình dưới đây.

Mô hình giải pháp thu thập, phân tích dữ liệu trồng trọt và chăn nuôi

Các dữ liệu liên quan về môi trường, tăng trưởng của cây trồng/vật nuôi và điều kiện đồng ruộng/chuồng trại được ghi chép, thu thập lại theo thời gian thực và gửi đến cơ sở dữ liệu chung để sàng lọc, phân tích. Dựa trên các dữ kiện trong quá khứ và các thông tin tham chiếu, hệ thống sẽ phân tích hiện trạng, xác định các sự kiện rủi ro (mưa, hạn hán, dịch bệnh, v.v.) và đưa ra các cảnh báo và giải pháp đề xuất. Các thông tin sau đó sẽ được truyền ngay lập tức đến cho các kỹ sư, nông dân tại thực địa để đánh giá và thực hiện các biện pháp phù hợp. 

Việc thu thập, phân tích và truyền tải thông tin cần được thực hiện theo thời gian thực, phụ thuộc vào công nghệ và điều kiện áp dụng tại các nông trại.

(i) Thu thập, ghi chép các dữ liệu về trồng trọt, chăn nuôi: có 03 nhóm dữ liệu chính bao gồm dữ liệu môi trường, dữ liệu tăng trưởng và dữ liệu năng suất. 

• Dữ liệu về môi trường (nhiệt độ, độ ẩm, bức xạ mặt trời, lượng C02, đất) tốt nhất nên được thu thập thông qua các cảm biến IoT lắp đặt trên đồng ruộng để đảm bảo tính kịp thời và chính xác. Dữ liệu được ghi chép và truyền đến cơ sở dữ liệu theo thời gian thực. 
• Dữ liệu về tăng trưởng (giai đoạn phát triển của cây trồng/vật nuôi, chiều cao, tán lá, cân nặng, v.v) và dữ liệu về năng suất (sản lượng nông sản, cân nặng, kích thước, v.v.) sẽ được thu thập một cách thủ công, thông qua ghi chép trong nhật ký đồng ruộng của các hộ nông dân.

Minh họa việc ghi chép, thu thập thông tin

Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được truyền ngay lập tức đến cơ sở dữ liệu của doanh nghiệp, đối với dữ liệu ghi chép thủ công/bán tự động (sử dụng công nghệ hỗ trợ việc ghi chép) cần thiết lập cơ chế nhập dữ liệu và bộ dữ liệu cần thu thập. Doanh nghiệp và các hộ nông dân nên liên kết các dữ liệu này với giải pháp truy xuất nguồn gốc để giảm các nỗ lực cần thiết và tận dụng hiệu quả thông tin có được.

(ii) Lưu trữ, phân tích thông tin: Thông tin có thể được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu của doanh nghiệp hoặc trên cloud, tùy thuộc vào điều kiện của doanh nghiệp. Hiện nay, việc thuê cloud của các công ty cung cấp dịch vụ đang là giải pháp tối ưu cho các DNNVV với mức chi phí vừa phải thay vì đầu tư cơ sở dữ liệu riêng rất tốn kém. Một số chỉ số chính được phân tích dựa trên thông tin thu thập ở bước (i) để đánh giá hiện trạng và so sánh với mức tiêu chuẩn của các cánh đồng/trang trại khác hoặc so với quá khứ sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI). Công nghệ bigdata cũng có thể được tận dụng để có các phân tích chính xác hơn. Tuy nhiên, việc ứng dụng công nghệ này phụ thuộc vào mức độ sẵn có của dữ liệu và khả năng kết hợp giữa AI và bigdata. Do đó, sự kết hợp này nên được xem xét khi giải pháp với sự kết hợp của AI và cảm biến IoT đã vận hành tốt trong một khoảng thời gian và mang lại hiệu quả nhất đinh. 

(iii) & (iv) Đưa ra các cảnh báo về sự kiện rủi ro và đề xuất (dịch bệnh, nhiệt độ vượt mức, v.v.) dựa trên chỉ số phân tích ở bước (ii): Các cảnh báo sẽ được truyền đến cho các kỹ sư/nông dân theo thời gian thực thông qua ứng dụng di động hoặc website. Tùy thuộc vào yêu cầu của doanh nghiệp, đơn vị cung cấp giải pháp sẽ thiết lập các ngưỡng cảnh báo phù hợp với mục tiêu sản xuất & kinh doanh.

Minh họa việc phân tích và đưa ra quyết định

Các lưu ý khi đầu tư và triển khai giải pháp thu thập, phân tích dữ liệu trồng trọt & chăn nuôi 

• Doanh nghiệp nên tích hợp việc thu thập, ghi chép dữ liệu cho cả mục tiêu phân tích và mục tiêu truy xuất nguồn gốc để tăng hiệu quả sử dụng nguồn lực và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. 
• Việc ứng dụng các cảm biến IoT trên cánh đồng/chuồng trại cần có sự đánh giá kỹ lưỡng giữa chi phí và lợi ích. Việc sử dụng cảm biến có một số giới hạn về nguồn điện, tuổi thọ, kết nối mạng nên doanh nghiệp nên thực hiện thử nghiệm ở một phạm vi nhất định trước khi mở rộng quy mô áp dụng. 
• Doanh nghiệp cần khảo sát địa hình, đảm bảo kết nối mạng đủ mạnh để thông tin truyền đi không bị gián đoạn. Ngoài ra, vấn đề về an toàn, an ninh thông tin khi triển khai thu thập dữ liệu từ các cảm biến IoT cũng là một vấn đề cần lưu ý khi áp dụng giải pháp. 
• Để triển khai thành công giải pháp này xuống đến các vùng trồng trọt/chăn nuôi, doanh nghiệp cần cung cấp đào tạo, cầm tay chỉ việc cho các hộ nông dân để có nhận thức và kiến thức để sử dụng các ứng dụng, từ đó phát huy hiệu quả cao nhất.

Như vậy, chuyển đổi số trong doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực nông nghiệp không còn là câu chuyện tương lai mà nó đã và đang hiện hữu, thúc đẩy họ nhanh chóng áp dụng các giải pháp chuyển đổi số để có thể sống sót trước làn sóng mạnh mẽ 4.0.