A indústria de laticínios americanos é poderosa. 32.000 produtores de laticínios da América não apenas produzem o a maioria do leite do mundoeles também são os mais eficientes, produzindo 23 mil libras de leite por vaca por ano – Quase 20 vezes o peso de uma vaca leiteira média (1.200 libras).
Por seus rebanhos geneticamente fortes, vacas saudáveis, altos rendimentos, até Operações cada vez mais verdesos agricultores podem creditar ciências agrícolas e ciência de dados. Os produtores de laticínios americanos adotaram os primeiros a usar dados para melhorar suas operações, para rastrear os marcadores genéticos de seu gado, para monitorar as previsões para preços climáticos e alimentares, instalando Sensores de IoT para rastrear os movimentos da vacae registrar números reais de produção de leite.
Mas, como na maioria dos setores, poucos agricultores acompanharam os últimos avanços na análise de dados, especialmente na area em tempo actual e de streaming, prejudicando a eficiência e os lucros. “Para desenvolver a indústria (Dairy)”, refletiu o Grupo de Pesquisa da Indústria de Laticínios, liderança, Ifcnno remaining de 2021, são necessários “melhor conectividade e digitalização”.
É isso Soluções Iyotah pretende entregar. Em agosto de 2019, a empresa sediada no Colorado lançou e começou o desenvolvimento de uma plataforma de análise SaaS em tempo actual para trazer transformação digital aos produtores de laticínios americanos.
Pegando dados pelos chifres
O que determina quanto leite uma vaca produzirá? Seu DNA básico para um, mas também como seus genes realmente se traduzem em características físicas ou em seu fenótipo. O ambiente em que vive é fundamental-como é bem alimentado, se fica frio ou doente, quanto exercício e atividade fica and so forth.
Os agricultores rastrearam esses dados à mão quando as fazendas de laticínios eram pequenas o suficiente para que fossem de primeira nome com suas vacas. Não mais. O Fazenda média mantém 234 vacas Hoje, mas a maioria do leite vem de rebanhos que estão entre 5000 e 100.000. Para gerenciá-los de maneira eficaz, os agricultores há muito usam aplicativos baseados em PC para rastrear os principais dados. Mais recentemente, os agricultores começaram a automatizar o processo de rastreamento e entrada de dados usando “Fitbits para vacas”E outros sensores de IoT para rastrear o movimento de suas vacas, fertilidade, ingestão de alimentação, produção de leite e até seu comportamento.
“Uma das muitas coisas que aprendi quando entrei nessa indústria foi que é verdade: as vacas felizes fazem mais leite”, disse Pedro Meza, vice -presidente de engenharia da Iyotah.
No entanto, à medida que as fazendas continuam a crescer e as margens de lucro continuam a diminuir, os produtores de laticínios estão procurando maneiras mais eficientes e poderosas de usar seus dados. Mas eles foram frustrados. A maioria continua a usar o software program Home windows mais antigo que rastreia áreas específicas, como informações sobre rebanho e histórico de criação, alimentação ou produção de leite, incluindo amostras de conteúdo de gordura e proteína que determinam o valor de mercado do leite. “Outros dados, como finanças, são rastreados no Excel ou QuickBooks”, disse Meza, ou mesmo permanecem empalhados como “recibos na caixa de sapatos”.
“As fazendas leiteiras são operações multimilionárias, mas os agricultores nos dizem que 30 % de seu tempo é gasto na coleta de seus dados”, disse Meza.
Quando os dados são isolados e não digitalizados, eles não podem ser analisados quanto a tendências históricas, nem podem ser combinadas para tomar decisões mais inteligentes. Por exemplo, ingressar em duas tabelas de dados mostrando temperaturas e umidade horárias e quanto a alimentação as vacas consumiram pode permitir que os agricultores melhorem a eficiência da alimentação e otimizem a produção de leite.
Ponto de inflexão
A Iyotah decidiu construir o que os agricultores de hoje precisam: uma plataforma de solução moderna e unificada que lhes oferece uma visão de alto nível de suas operações, alertas em tempo actual com limiares controláveis e interatividade para baixo para combinar e explorar dados com latência mínima.
Em vez de forçar os agricultores a abandonar rapidamente seus aplicativos testados e confiados, a Iyotah decidiu criar um conjunto de agentes de software program que se instalam nos PCs dos agricultores. Todo período de tempo predeterminado, os agentes digitalizavam os aplicativos em busca de dados recém-entrelaçados ou carregados-tudo, desde dados genéticos de rebanho altamente compactados até modelos dimensionais. Quando uma alteração é detectada, os dados são ingeridos em um Knowledge Lake hospedado na Amazon S3. Lá, os dados são convertidos, marcados com metadados, limpos e desduplicados em preparação para consultas.
Para um banco de dados de alto desempenho que poderia servir rapidamente as consultas em seus painéis, a Iyotah analisou várias opções. Eles demonstraram, mas rapidamente eliminaram o floco de neve. Eles também analisaram o uso do Spark hospedado no AWS como seu mecanismo de banco de dados e atendendo consultas em um painel do Tableau. Meza e sua equipe também votaram contra essa abordagem, dizendo que isso os prendeu em uma infraestrutura cara que “não atendia bem às suas necessidades de longo prazo”.
No remaining, a Iyotah decidiu construir sua aplicação do zero e usar o RockSet como o mecanismo de consulta em tempo actual. Embora isso implique maior investimento na construção de seus painéis, Iyotah “queria estar no controle de nosso próprio roteiro”, disse Meza. E o RockSet tornou o processo de criação do aplicativo de dados e os pipelines muito mais rápido. Com Conector embutido do Rockset para S3ativar as exportações automáticas de S3 para o rockset foi fácil. Os dados são enviados para o RockSet a partir do S3 a cada 3-5 minutos.
O Rockset também suporta poderosamente o SQL, com o qual todos os desenvolvedores de Meza eram especialistas. Rockset também possui recursos de economia de tempo, como Consulta Lambdas – Nomeado, as consultas SQL parametrizadas armazenadas no banco de dados do RockSet que podem ser executadas a partir de um terminal de descanso dedicado. Isso facilita o gerenciamento e otimização das consultas, especialmente para aplicações de produção.
Todos esses dados alimentam um único aplicativo dividido atualmente em dez painéis que podem ser personalizados, exibindo um complete de 150 visualizações diferentes com todos os dados servidos pelo RockSet. Um painel exibe dados de amostra quase em tempo actual do conteúdo nutricional de seu leite (níveis de gordura e proteína), que determina o valor de mercado do leite. Outro se concentra na criação, rastreando as vacas durante a gravidez e além, notificando os agricultores quando chegar a hora de criá -las e, em seguida, usando dados genéticos para combiná -los com os touros certos para obter mais produção de leite.
O RockSet também alimenta o monitoramento em tempo actual da saúde animal e rastreando os níveis de alimentação e esterco. Os agricultores podem configurar alertas para que sejam notificados se as temperaturas subirem ou cairem abaixo de uma certa marca – a chave como calor frio ou extremo das vacas causar menos produção de leite e pode causar um aumento na doença. Os dados de cada um desses gráficos podem ser correlacionados ou sobrepostos com outros gráficos. Os agricultores também podem perfurar seus gráficos em tempo actual para explorar e obter perguntas respondidas de forma interativa.
Avançando
Usando a plataforma Iyotah, uma de suas fazendas de teste conseguiu integrar todos os seus dados operacionais pela primeira vez, a fim de analisar e otimizar sua eficiência de alimentação. Que ajudou a fazenda colher US $ 781.000 em aumento da receita de vacas melhor alimentadas que produziram mais leite e economia de menos alimentação desperdiçada, para a qual o A equipe Iyotah foi reconhecida (acima) como vencedor de um desafio de inovação do agronegócio do estado de Indiana.
Este painel em tempo actual para os agricultores é apenas o começo. A Iyotah está trabalhando com a Nationwide Dairy Herd Data Affiliation (NDHIA), cujos membros possuem dois terços dos nove milhões de vacas leiteiras nos Estados Unidos. Ndhia e Iyotah formalizaram uma parceria estratégica. Eles estarão trabalhando juntos para agregar valor através da plataforma de Iyotah aos membros da NDHIA e à indústria como um todo.
A Iyotah também está construindo um conjunto de ferramentas para oferecer conselhos e recomendações proativas aos agricultores. Isso será baseado principalmente na análise de aprendizado de máquina que combina conjuntos de dados díspares, como dados de rebanho e dados de criação. A Iyotah está colaborando com as principais universidades em agricultura e ciência de dados, como Purdue e Universidade Estadual da Carolina do Norte, para incorporar modelos de pesquisa avançada que interpretam dados díspares e criam modelos preditivos e prescritivos para os produtores. “Não estamos apenas tentando agregar dados, mas também aplicarmos conhecimentos da indústria e especialistas para incorporar melhor tomada de decisão”, disse Meza. A Iyotah também está construindo oleodutos de dados que ingerirão dados no Rockset diretamente dos sensores de IoT, pulando a área de estadiamento S3, para minimizar a latência para alertas em tempo actual.
A plataforma atual de Iyotah construída em torno do RockSet está focada na indústria de laticínios, mas será rapidamente implantada em outros segmentos, como carne bovina, carne de porco e aves.
“Temos um pipeline e plataforma de dados que podem ser aplicados a todos os animais de animais e podem ter um impacto significativo na cadeia de suprimentos de alimentos como um todo”, disse Meza.