Globaler IoT-Marktbericht in der Landwirtschaft: Intelligente Lösungen für Aquakulturbetriebe werden bis 2028 weltweit 1,35 Milliarden US-Dollar erreichen

DUBLIN, 7. Juni 2023 /PRNewswire/ – Der Bericht „IoT in der Landwirtschaft nach Technologie, Automatisierung (Roboter, Drohnen und intelligente Ausrüstung), Sensortypen, Hardware, Software und Lösungen 2023 – 2028“ wurde ResearchAndMarkets hinzugefügt. coms Angebot.

Dieser Bericht bewertet die Technologien, Unternehmen und Lösungen für IoT in der Landwirtschaft. Der Bericht bewertet den Gesamtmarkt und liefert Prognosen für Sensoren (und andere Geräte), Dienste, Lösungen und Datenanalysen weltweit und regional für den Zeitraum 2023 bis 2028. Die Prognosen umfassen Präzisionslandwirtschaft, Indoor-Landwirtschaft, Viehzucht und Fischerei.

Die Prognosen decken das IoT in landwirtschaftlichen Lösungen auf globaler und regionaler Ebene ab, darunter: Intelligente Landmaschinen, intelligente Sensorsysteme, intelligente Drohnen, intelligente Landwirtschaftsroboter und Software. Im Bereich Smart Sensor prognostiziert der Bericht Folgendes: Sensoren zur Erkennung physikalischer Eigenschaften, Sensoren für chemische Analysen und Anwendungen, Sensoren für die allgemeine Überwachung, Sensoren für Qualität, Sensoren für autonome Landwirtschaft und andere.

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Die umsatzstärkste IoTAg-Anwendung ist die Überwachung, die bis 2028 weltweit 8,1 Milliarden US-Dollar erreichen wird

Der umsatzstärkste IoT-Lösungsbereich ist die Automatisierung, die bis 2028 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 65,3 % wachsen wird

Der Markt für intelligente Sensorsysteme wird bis 2028 weltweit 3,4 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2028 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 62,5 % wachsen

Der globale Markt für Landwirtschaftsdrohnen wird bis 2028 ein Volumen von 1,91 Milliarden US-Dollar erreichen, wobei der durchschnittliche Preis für UAVs bei 1.189 US-Dollar pro Einheit liegt

Intelligente Lösungen für Aquakulturbetriebe werden bis 2028 weltweit 1,35 Milliarden US-Dollar kosten, was unserer Meinung nach ein deutlich unterversorgter Markt ist

Die Implementierung kombinierter KI- und IoT-Lösungen für die Landwirtschaft wird sowohl die betriebliche Effizienz als auch die Effektivität erheblich steigern

In der Woche der jüngsten Pandemie besteht derzeit ein dringender Bedarf an mehr Effizienz und Effektivität in der Landwirtschaft. Viele landwirtschaftliche Rohstoffe wie Mais, Soja und Baumwolle befinden sich zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Berichts in Backwardation, was bedeutet, dass der aktuelle Preis eines zugrunde liegenden Vermögenswerts höher ist als die auf dem Terminmarkt gehandelten Preise. Dies ist für Rohstoffe untypisch, da die Inflation im Allgemeinen dazu führt, dass ihre Preise im Laufe der Zeit steigen.

Es besteht ein immer größerer Bedarf an intelligenten und hoch skalierbaren Agrarlösungen. Das Agrargeschäft wird zunehmend von Unternehmen kontrolliert, die keine konventionellen Agrarexperten sind. Der Verlag sieht eine Verlagerung von der konventionellen Landwirtschaft hin zur landwirtschaftlichen Betriebsführung. Mit diesem Wandel werden Softwareentwickler und prädiktive Datenanalyseunternehmen die Kontrolle über den gesamten landwirtschaftlichen Betrieb übernehmen.

Die Landwirtschaft hat sich in den letzten Jahrzehnten von kleinen bis mittleren landwirtschaftlichen Betrieben zu einer hochindustrialisierten, kommerziellen Landwirtschaft entwickelt, die auf wenige Großkonzerne konzentriert ist. Da jedoch verschiedene Internet-of-Things-Technologien (IoT) über die Forschungs- und Entwicklungsphase hinaus reifen und in die allgemeine Produktion übergehen, werden die Kosten für alles, von Drohnen/UAVs bis hin zu Sensoren, kontinuierlich sinken, wodurch die vernetzte Landwirtschaft für kleinere landwirtschaftliche Betriebe und Länder der Dritten Welt zugänglicher wird.

Mit diesem landwirtschaftlichen Wandel sind landwirtschaftliche Betriebe zunehmend ein hochgradig mechanisierter und computergesteuerter Betrieb. Dies ermöglicht es Unternehmen, die Landwirtschaft wie die Fertigung zu behandeln, in dem Sinne, dass Messungen, Daten und Kontrolle sehr wichtig sind, um Kosten zu verwalten, Erträge zu maximieren und Gewinne zu steigern. Dieser Wandel in der Verwaltung landwirtschaftlicher Betriebe wird verschiedene Vorteile für die Land- und Viehwirtschaft mit sich bringen, darunter eine verbesserte Qualität und Quantität der Ernte, eine verbesserte Nutzung von Ressourcen und landwirtschaftlicher Ausrüstung, Echtzeitüberwachung von Bauernhöfen, Tieren und Maschinen, automatisierte Bewässerungssysteme, Düngemittelversprühung, und Schädlingsbekämpfung.

Der allgemeine Begriff AgriTech steht für den Einsatz von Technologie in der Landwirtschaft, im Gartenbau und in der Aquakultur zur Verbesserung von Ertrag, Effizienz und Rentabilität. Die kommerzielle Landwirtschaft entwickelt sich schnell zu einem der am stärksten datengesteuerten IoT-Märkte. Mit dem Aufkommen von M2M, IoT und fortschrittlichen Datenanalysetechnologien werden Daten verfügbar, die zuvor nicht sammelbar waren. Die Anwendung verschiedener Analysetools und -methoden von AgriTech, wie z. B. Predictive Analytics, wird den landwirtschaftlichen Betrieb erheblich verbessern.

IoT in der Landwirtschaft (IoTAg) stellt einen spezifischeren Einsatz von Technologie dar, bei dem landwirtschaftliche Planung und Abläufe auf eine Weise miteinander verbunden werden, die ohne Fortschritte in den Bereichen Sensoren, Kommunikation, Datenanalyse und anderen Bereichen bisher nicht möglich war. Praktisch jeder Aspekt der Landwirtschaft, der automatisiert, digital geplant und verwaltet werden kann, wird von IoT-Technologien und -Lösungen profitieren.

Dementsprechend sehen wir, dass IoTAg die Art und Weise, wie landwirtschaftliche Betriebe und landwirtschaftliche Betriebe geführt werden, grundlegend verändern wird, was verschiedene Vorteile für die Landwirtschaft mit sich bringen wird, darunter eine verbesserte Qualität und Quantität der Ernte; verbesserte Nutzung von Ressourcen und landwirtschaftlicher Ausrüstung; Echtzeitüberwachung von Bauernhöfen, Tieren und Maschinen; und automatisierte Bewässerungssysteme, Düngemittelversprühung und Schädlingsbekämpfung.

Die Umsetzung von IoTAg soll eine höhere landwirtschaftliche Effizienz und Effektivität ermöglichen. Im Wesentlichen ermöglichen IoTAg-Lösungen, gepaart mit künstlicher Intelligenz und einigen anderen unterstützenden Technologien, eine intelligente Landwirtschaft. IoTAg-Lösungen bieten viele Vorteile einer intelligenten Landwirtschaft, wie z. B. Ertragssteigerung, Überwachung von Ernten, Automatisierung von Abläufen und Reduzierung von Abfall.

IoT-Technologien ermöglichen Landwirten und Viehzüchtern, ihre Produktivität zu steigern. Wenn beispielsweise ein Teil des Bewässerungssystems ausfällt, können Sensoren Warnungen auslösen, sodass das Problem rechtzeitig behoben werden kann. Diese Technologien ermöglichen es dem landwirtschaftlichen Personal auch, die Betriebsbedingungen von überall aus einzusehen und mit Echtzeitlösungen Änderungen vorzunehmen.

Anschauliche Beispiele für intelligente Landwirtschaftslösungen sind die folgenden:

Gewächshausautomatisierung: Mit IoT und Sensoren können Gewächshäuser nahezu vollständig automatisiert werden. Echtzeitdaten zu Gewächshausbedingungen, einschließlich Temperatur, Beleuchtung, Bodenzustand und Luftfeuchtigkeit, können automatisch untersucht und geändert werden. Benutzer können gewünschte Parameter eingeben und Automatisierungssysteme passen das Ökosystem entsprechend an.

Überwachung/Verwaltung von Rindern: IoT-Sensoren können an Tieren angebracht werden, um deren Gesundheit zu überwachen und aufzuzeichnen. Diese Lösungen können Daten über die Gesundheit, das Wohlbefinden und den Standort von Nutztieren sammeln. Sensoren können kranke Tiere schnell identifizieren, sodass Landwirte sie von der Herde trennen und die Ausbreitung einer Ansteckung verringern können. Diese Sensoren sparen den Landwirten außerdem Personalkosten und nutzen ihre Zeit besser.

Ernterobotik: Agribots werden zur Ernte von Feldfrüchten eingesetzt und helfen dabei, die Arbeitskräftelücke zu schließen. Diese Bots können rund um die Uhr Obst und Gemüse pflücken und nutzen dazu Roboterarme und digitale Bildverarbeitung. Durch den Einsatz dieser Bots können Unternehmen die Qualität ihrer Produkte besser kontrollieren, da sie anhand programmierter Parameter bestimmen, wann geerntet werden soll.

Behandelte Hauptthemen:

1. Zusammenfassung

2 Übersicht

3 IoT in der Landwirtschaft-Marktdynamik3.1 IoT für Skalierbarkeit in der Landwirtschaft3.2 IoT in der Landwirtschaft-Markttreiber3.3 Integrierte künstliche Intelligenz von Dingen-Lösungen in der Landwirtschaft

4 Marktanalyse und Prognosen für IoT in der Landwirtschaft 2023 – 20284.1 Globaler IoT-Umsatz in der Landwirtschaft nach Anwendung 2023 – 20284.2 Globaler IoT-Umsatz in der Landwirtschaft nach Segment 2023 – 20284.2.1 Globaler Markt für intelligente Landmaschinen 2023 – 20284.2.2 Globaler Markt für intelligente Sensoren in der Landwirtschaft 2023 – 20284.2 .3 Markt nach Smart-Sensor-Typ für IoT in der Landwirtschaft 2023 – 20284.2.4 Globaler Markt für landwirtschaftliche Drohnen 2023 – 20284.2.5 Globaler Markt für intelligente Agrarroboter 2023 – 20284.2.6 Globaler Markt für Softwarelösungen für die Landwirtschaft 2023 – 20284.3 Globaler Markt für IoT-Lösungen für die Landwirtschaft 2023 - 20284.3.1 Globaler Umsatz für IoT Precision Agriculture4.3.2 Globaler Umsatz für IoT Indoor Farming4.3.3 Globaler Umsatz für IoT Livestock Farming4.3.4 Globaler Umsatz für IoT Fischerei und Aquakultur4.4 IoT in der Landwirtschaft Umsatz nach Regionen 2023 - 20284.4.1 Nordamerika Markt für IoT in der Landwirtschaft4.4.2 Europäischer Markt für IoT in der Landwirtschaft4.4.3 APAC-Markt für IoT in der Landwirtschaft4.4.4 Restlicher Weltmarkt für IoT in der Landwirtschaft4.5 Global Managed Services in IoT in der Landwirtschaft4.6 Predictive Analytics und künstliche Intelligenz in der intelligenten Landwirtschaft

5 IoT in der Agrar-Anbieteranalyse5.1 Intelligentes Agrar-Anbieter-Ökosystem5.2 IoT in der Landwirtschaft-Anbieter-Strategien5.3 Ausgewählte intelligente Agrarlösungen5.3.1 Accenture5.3.2 AgEagle5.3.3 Cattle Watch5.3.4 Monsanto (Bayer)5.3.5 Decagon (METER Environment)5.3 .6 Deepfield Robotics (Bosch)5.3.7 DroneDeploy5.3.8 FarmersEdge5.3.9 IBM5.3.10 Euravka5.3.11 FluxFarm Inc.5.3.12 John Deere5.3.13 Kaa Open Source IoT Platform5.3.14 Libelium Comunicaciones Distribuidas SL5.3.15 MTN5.3.16 SWIM5. 3.17 SlantRange5.3.18 Telit5.3.19 PTC5.3.20 TopCon5.3.21 Intrinsyc Technologies Corp5.3.22 Raven Industries5.3.23 Semtech5.3.24 Trackit

6 Anhang Eins: IoT-Datenanalyse

7 Anhang Zwei: Zusätzliche Unternehmensanalyse7.1 AG Leader Technology7.2 AGCO Corporation7.3 AgJunction Inc.7.4 Agribotix7.5 Amber Agriculture7.6 Antelliq Corporation7.7 Acker7.8 Atos7.9 aWhere7.10 Bext3607.11 C2M7.12 Caterpillar7. 13 Cisco Systems, Inc.7.14 CNH Industrial7.15 Connecterra7.16 CropMetrics LLC7.17 Decisive Farming7.18 Deere and Company7.19 Delaval, Inc.7.20 Dickey John7.21 E-peas7.22 Everynet7.23 Farmers Edge, Inc.7.24 Fasal7,25 GEA Farm Technology7,26 Hitachi, Ltd7,27 IBM7,28 Intel Corporation7,29 Komatsu Forest AB7,30 Lely7,31 Libelium7,32 Lindsay Corporation7,33 Monsanto7,34 NTT DoCoMo7,35 OnFarm Systems Inc.7,36 Plenty7,37 Ponsse7,38 Precision Hawk7,39 Pycom7,40 Raven Industries, Inc.7,41 Scriptr7,42 SemiosBIO Technologies7,43 Semtech Corporation7,44 Skylo Technologies7,45 SlantRange, Inc.7,46 Spectrum Technologies, Inc.7,47 SST Development Group Inc.7,48 Swift Navigation7 .49 TeeJet Technologies7,50 Telit7,51 The Climate Corporation7,52 Tigercat7,53 Topcon Positioning Systems7,54 Treemetrics7,55 Trimble Inc.7,56 UpTake Networks

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