sigmaABC cho máy tính PC Windows

Lịch sử, giám sát và dự đoán các thông số vật lý và nước của đất, phát triển nhà máy, điều kiện thời tiết thuận lợi cho các hoạt động nông nghiệp tốt ở một vị trí hoặc khu vực nhất định là rất cần thiết cho sự đầy đủ và tăng cường của các hệ thống sản xuất. canh tác bền vững.

Theo cách này, Hệ thống giám sát và quản lý nông nghiệp tích hợp của Tập đoàn ABC, được phát triển bởi Quỹ ABC và Hợp tác xã ABC, hợp tác với Viện nghiên cứu Eldorado, có thể được coi là chiến lược cho các cộng sự, trợ lý kỹ thuật và hợp tác xã của chúng tôi, miễn là nó có chứa giải pháp khoa học và công nghệ có khả năng tích hợp thông tin từ nhiều lĩnh vực kiến ​​thức, hệ thống máy tính hoặc nhà cung cấp dịch vụ, cung cấp hỗ trợ kinh tế và kỹ thuật cho kế hoạch hoạt động ngắn, trung và dài hạn.

Phiên bản đầu tiên của sigmaABC chỉ dành cho nông dân, trợ lý kỹ thuật liên kết với Hợp tác xã nông nghiệp Friesland, Castrolanda và Capal kể từ tháng 7 năm 2019. Nền tảng này (web và di động) được phát triển theo cấu trúc mô đun, chứa 28 mô đun chức năng do Quỹ ABC phát triển. Các mô-đun chức năng này nhằm mục đích tích hợp thông tin người dùng (trang trại, lô, máy móc và dụng cụ, chi phí sản xuất) với dữ liệu tế bào học được thu thập tại hiện trường, dữ liệu địa vật lý, trạm thời tiết, mô hình dự báo thời tiết, mô hình dự báo thời tiết toàn cầu và khu vực, mô hình toán học (bệnh, sâu bệnh, cỏ dại, nước trong đất, năng suất tiềm năng) và mô hình viễn thám (chỉ số thực vật), ở các quy mô không gian và thời gian khác nhau. Tích hợp với các phòng thí nghiệm khác, nhà cung cấp dịch vụ, hệ thống quản lý nông học hoặc hệ thống cũng được dự tính.

Cuối cùng, mô-đun chức năng nghiên cứu mở rộng cung cấp cho người dùng thông tin chi tiết về hiệu suất của hạt giống, phân bón, hóa chất nông nghiệp do Quỹ ABC và / hoặc các tổ chức nghiên cứu khác tạo ra. Sau khi được tổ chức trong cơ sở dữ liệu không gian và cấu trúc đám mây, thông tin phải tuân theo các kỹ thuật thống kê thông thường và đa biến, địa lý học, ngôn ngữ toán học và tính toán (khai thác dữ liệu, mạng thần kinh, học máy, kiến ​​thức nhận thức) trong bối cảnh trang trại thông minh. , để tạo ra kiến ​​thức đa ngành, từ đó được cung cấp cho nhiều người dùng thông tin khác nhau, thông qua cổng web và thiết bị di động, tôn trọng hệ thống phân cấp trong mỗi tổ chức, dưới dạng báo cáo, bản đồ, bảng, biểu đồ, tin nhắn văn bản và thông báo. .

Tích hợp với các hệ thống hoặc tổ chức khác, san bằng kiến ​​thức giữa những người dùng khác nhau của hệ thống (bất kể nền tảng kỹ thuật), giảm sự không chắc chắn trong quá trình ra quyết định, truy xuất thông tin, tích hợp với các ERP, phòng thí nghiệm khác hoặc các nhà cung cấp dịch vụ, tăng cường bền vững các hệ thống sản xuất nông nghiệp và giảm các tác động môi trường là kết quả mong đợi trong các Hợp tác xã nông nghiệp Capal, Friesland và Castrolanda.