事实证明，物联网分析可以为养鱼户和他们饲养的动物提供很多帮助。以下是当今物联网系统如何改善水产养殖的故事，从孵化场到您的餐盘，以及这与您已经了解和喜爱的工业物联网有何关系。

　　如果关注物联网，就会知道它对行业的影响有多大。设备收集数据。分析平台将这些数据转化为洞察力，通常使用能够实现强大预测的AI组件。因此，您可以进行预测性维护，消除生产线的计划外停机时间、智能自动化降低整个设施的成本、供应链可见性跟踪从生产到消费者门口的运输等等。优化是无止境的。不过，您可能想知道物联网如何影响像水产养殖这样复杂的事物。

　　当产品是一个活生生的生物，在咸水深处游走时会发生什么?您可能认为物联网不适合您。事实证明，物联网分析可以为养鱼户和他们饲养的动物提供很多帮助。以下是当今物联网系统如何改善水产养殖的故事，从孵化场到您的餐盘，以及这与您已经了解和喜爱的工业物联网有何关系。

　　为什么要在海浪之下发送物联网?

　　成功的植物种植者知道作物生长每个阶段的理想营养水平。他们使用测量值来调整肥料，从而优化土壤生产力。借助物联网分析，养鱼户也可以这样做。将其视为规模和鳍组的预防性(有时甚至是预测性)维护。物联网系统为水产养殖专业人员提供了执行以下操作所需的可见性：

　　?保持鱼的健康。物联网系统跟踪动物健康和影响它的环境因素，使农民能够调整条件以获得更快乐和更健康的鱼。

　　?缩短上市时间。预测分析可帮助农民调整水条件和饲料水平，以尽可能快速和安全地保持鱼类生长。这会导致更快的收成，进而带来更高的利润。

　　? 减少浪费。物联网分析平台会在农民过度喂食时告诉他们。他们还根据温度、健康状况、一年中的时间和其他因素预测鱼会吃多少。所有这些加起来可以减少浪费并提高底线。

　　?遵守环境和食品安全法规。健康的鱼不需要抗生素。喂饱的鱼不会让饲料在海洋中腐烂。数据分析有助于水产养殖业务遵守可持续发展法律以及随之而来的报告。

　　?预测未来结果。人工智能驱动的预测分析可以预见从鱼类生长速度到藻类大量繁殖等环境威胁的一切。这为农民提供了在水产养殖生命周期的每一步做出明智商业决策所需的知识。

　　这一切听起来都很棒，但它留下了一个重要的问题：如何?

　　深入了解水产养殖物联网

　　平均而言，一条鲑鱼从鸡蛋到上市需要大约两年的时间。另外，那些年并非没有风险。农民在沿海围栏中种植鲑鱼，也就是说在海洋中。与普通工厂相比，这是一个不受控制的环境。尽管如此，熟悉的物联网方法可以帮助创建更好的流程和更丰富的收获——只需使用更专业的设备并关注一些独特的数据点。

　　这是一个水产养殖物联网系统的解剖结构(它对鱼的解剖结构有奇效)：

　　传感器在水中收集数据

　　以我们的海洋鲑鱼渔业为例(但请放心，内陆养鱼场使用类似的物联网解决方案)。浮标漂浮在鱼圈中，悬垂的电缆串有传感器，可测量水柱内不同深度的环境因素。常见的测量包括：

　　?水温

　　?PH值

　　?盐度

　　?氧饱和度

　　同时，摄像头和红外传感器密切关注海浪下方的鱼类活动。虽然一些传感器跟踪环境数据，但其他传感器收集动物本身的信息，包括：

　　?鱼的大小

　　?饲料消耗

　　?游泳速度

　　这些物联网相机不仅仅是收集这些数据作为一个整体。鱼皮上的斑点图案与您的指纹一样可识别。软件使用这些模式来识别个体鱼，跟踪像海底沙子一样颗粒状的数据。

　　但是，如果没有连接，所有这些数据都是无用的，它充当了将“互联网”置于“物联网”中的力量。

　　边缘服务器接收环境和行为数据

　　许多沿海养鱼场都在蜂窝塔的范围之外，因此许多基于海洋的物联网依赖于卫星连接。另一个令人兴奋的选择是使用连接的浮标，它可以通过无线电频率传输数据以创建本地化网络。

　　在最好的情况下，这些连接提供实时数据——但即使是近乎实时的传输，农民也能比传统的替代品铅笔和剪贴板更快地响应不断变化的条件。

　　无论哪种方式，上面讨论的所有物联网传感器都将其读数发送到边缘的服务器。这些服务器对数据进行分类。然后，他们尽快将其移动到我们参观水产养殖物联网系统的最后一站：分析平台。

　　数据分析解决方案提供端到端的洞察力

　　收集数据是不够的。要真正优化流程，您还需要分析——包括将不同数据点组合成单个准确预测的AI模型。最好的水产养殖分析软件可以同时做几件事情。它会：

　　?维护一个实时(或接近实时)的测量数据库，取自物联网设备。

　　?使用人工智能模型来预测未来的指标，从最佳饲料率到鱼的生长率。

　　?当水或健康状况超出规范或什至开始朝该方向发展时，提供推送通知。

　　?提供强大的数据可视化，向农民传达真实的见解。

　　?将所有这些监控工具集中在一个单一的玻璃仪表板中。

　　可以做所有这些事情的平台是可用的，但我们在列表中留下了一个重要功能：您希望您的水产养殖分析系统提供端到端的见解。这意味着它维护整个水产养殖生命周期的数据。

　　养殖鱼的生命始于孵化场，养殖者在那里追踪我们已经讨论过的数据点。那里的测量更容易;农民正在处理室内坦克，而不是公海。但是，当成熟的鱼搬到养殖场时，数据的可见性仍在继续。一旦它们达到合适的大小，鱼就会活着，到达加工厂，生产机器本身会收集更多的数据。从那里，鱼产品被包装并运送到市场，并在此过程中发送更新。

　　理想的分析解决方案可跟踪每个阶段的数据，提供完整的供应链可见性。这样，如果某个批次出现问题，农民可以追查问题的确切根源。如果监管机构要求提供更多合规报告，只需点击几下即可。每批可持续种植的鱼都贴有适当的标签，因此消费者知道他们得到的是正宗产品。可见性使养鱼者能够控制，即使他们的产品离开水源很长时间。

　　任何了解工业物联网的人都会熟悉这个概念。可见度的价值并不是水产养殖所独有的，毕竟它只是另一个行业——由于物联网的创新，这个行业变得越来越好。简而言之，物联网和数据分析提供了严肃的业务洞察力。在水下或干燥的地面上，想象一下这可以为您的操作做些什么。