How John Deere Uses Industrial AI in Precision Agriculture - The Databricks Blogの翻訳です。
最近、John DeereのCTOであるJahmy HindmanはThe Vergeで、会社の農業機械はこの30年間で純粋な機械から、彼の言葉によれば「計算機能を搭載したモバイルセンサースイート」への変換について語りました。これはJohn Deereの「スマートインダストリアル」戦略として稼働しているものです。スマートインダストリアルは個々の装置を売るのではなく、大規模な農業従事者が持つエーカー当たり数万もの植物それぞれ(エーカー数だけ量が倍増します)にケアができるように、農業従事者が必要とする全体のシステム(装置、データ、分析、自動化)を提供することを指しています。これによって、生産量の改善、廃棄の削減が行えるようになります。
今年のData + AI Summit(DAIS)において、John DeereのGregory Finch (Senior Principal Software Engineer, Intelligent Solutions Group)とJake Sankey (Technical Product Manager, Enterprise Data & Analytics Platforms)は、彼らの製造業キーノートにおいて、これらを実現しているデータプラットフォームの詳細を説明しました。装置によって生み出されるデータ量は年を重ねるごとに倍増していたため、Deereはこの規模のデータを今後も取り扱え、新規データソースと容易に連携でき、セールス、サービス、エンジニアリングのような後段に控えているチームがお客様の成果を改善できるように、それらのデータを統合できるようなデータプラットフォームを必要としていました。
Jakeは右の通り説明しています。「我々の技術スタックは非常に広大です...オンボードとオフボードのコンポーネントから構成されています。オンボードサイドでは、大量のセンサーを有しています。ビジョンシステム、ガイダンスシステムやワイヤレス接続も含まれています。オフボードにおいては、クラウドインフラストラクチャ、クラウドストレージがあり、全てのデータを受信、処理、分析できるようにしてくれるスケーラブルなサービスがあります。このスタックによって、我々はお客様がより生産的、より成功するように支援することができています。」
例として、彼はX9コンバイン(穀物を収穫するマシン)を挙げています。「コンバインのエレベーターを上りタンクに投入される穀物の個々の粒までを、カメラは継続的にモニタリングしています。穀供物の品質を分析するために機械学習を用いており、穀物に損傷が認められた際には自動的に機械の制御パラメーターを調整しています。」
これらの種の進展は農業従事者を支援するだけではなく、より広範な社会の利益にもつながっています。精度農業(Precision Agriculture)を通じて、農業従事者は化学薬品の消費を70%削減し、農薬の過剰使用による環境影響を削減しました。
このキーノートでJakeとGregは、データと人工知能(AI)が欠かせない重要なツールとなるのに従い、184年の歴史を持つ企業がどのように業界の変革をリードしたのか、店舗での実行から顧客の手によって物事が行われるようになったのかについて語っています。