ケーススタディ
食品メーカー、アグリテックで作物の収量を改善
ハイライト
- 農業用ロボットは断続的に接続し、作物や土壌の健康に関するデータをアップロードする。
- Litmus Edgeは、データを正規化し、AWS Cloudにネイティブに統合します。
- 農業エンジニアは、作物の健康状態をモニターし、変更を加えるためにデータを使用する。
- 集中管理で数百台のロボットに拡張可能。
- 時間と費用を節約し、物理的な土壌サンプリングに取って代わり、作物の収量を向上させる。



EUに本社を置く食品メーカーの栽培部門は、作物をより効率的に栽培し、収穫量を増やすために業務の近代化を進めています。 同社は、雑草を駆除する農業用ロボットや、デジタルセンサーを備えた農業用コンテナなど、いくつかのコネクテッド機器を導入しています。 最近、Litmus Edgeを実行するゲートウェイを追加導入し、農作物の健康状態を改善するために農業データを収集し、対策するようになりました。
このユースケースはネットワークに断続的に接続することがユニークな点です。農業用ロボットは現場で作業を行い、シフトが終わるたびにドッキングステーションに戻ります。 インターネットに接続し、Litmus Edgeがデータを正規化しAWSのクラウドに送信します。 それにより、エンジニアはどこからでもデータにアクセスして、作物の健康状態や土壌の状態などをモニターできるのです。
Litmus Edgeがこの最先端の農業技術プロジェクトに採用された理由は、プログラミング不要で、安全、迅速、かつ簡単に現場の資産に導入できるからでした。 顧客はすでにクラウドにAWSを選択しており、Litmusにはあらかじめ連携機能が組み込まれていたため、わずか数カ月で稼働させることができたのです。 また、このソリューションは、Litmus Edge Managerで簡単に拡張でき、大量のブートストラップやライセンスとファームウェアの管理、アプリケーションのデプロイメントを行うことができます。
この食品メーカーの栽培部門は、物理的な土壌サンプリングを行っていた方法からアグリテックに完全に移行しようとしています。 Litmus Edgeで収集し、AWSに送信するデータは、エンジニアが必要に応じて散水や除草を現場チームに指示することで、作物の健康状態と収穫量を向上させています。 対策は現場からの実データによって、かつてないほど迅速かつ簡単に行えるようになったのです。

インダストリーIoT事例
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