농업 시장의 글로벌 IoT 보고서: 양식 운영을 위한 지능형 솔루션은 2028년까지 전 세계적으로 13억 5천만 달러에 도달할 것입니다
더블린, 2023년 6월 7일 /PRNewswire/ -- "기술, 자동화(로봇, 드론, 스마트 장비), 센서 유형, 하드웨어, 소프트웨어 및 솔루션별 농업 시장의 IoT(2023~2028년)" 보고서가 ResearchAndMarkets에 추가되었습니다. com의 제안.
이 보고서는 농업 분야의 IoT 기술, 회사 및 솔루션을 평가합니다. 이 보고서는 전체 시장을 평가하고 2023년부터 2028년까지 전 세계적으로 그리고 지역적으로 센서(및 기타 장치), 서비스, 솔루션 및 데이터 분석에 대한 예측을 제공합니다. 예측에는 정밀 농업, 실내 농업, 축산 및 어업이 포함됩니다.
예측은 지능형 농업 장비, 스마트 센서 시스템, 지능형 드론, 스마트 농장 로봇 및 소프트웨어를 포함한 전 세계 및 지역 농업 솔루션의 IoT를 다룹니다. 스마트 센서 영역 내에서 보고서는 물리적 특성 감지용 센서, 화학 분석 및 응용용 센서, 일반 모니터링용 센서, 품질 센서, 자율 농업용 센서 등을 예측합니다.
보고서 결과 선택:
수익 기준으로 가장 큰 IoTAg 애플리케이션은 모니터링으로, 2028년까지 전 세계적으로 81억 달러에 이를 것입니다.
수익 기준으로 가장 빠르게 성장하는 IoT 솔루션 영역은 자동화로, 2028년까지 CAGR 65.3%로 성장할 것입니다.
스마트 센서 시스템 시장은 2028년까지 전 세계적으로 34억 달러에 도달하고, 2028년까지 연평균 성장률(CAGR) 62.5%로 성장할 것입니다.
농업용 드론의 세계 시장은 2028년까지 19억 1천만 달러에 이를 것이며 UAV의 평균 가격은 대당 1,189달러입니다.
양식업 운영을 위한 지능형 솔루션은 2028년까지 전 세계적으로 13억 5천만 달러에 달할 것이며, 이는 상당히 서비스가 부족한 시장으로 보입니다.
농업을 위한 결합된 AI 및 IoT 솔루션의 구현은 운영 효율성과 효율성 모두에 상당한 향상을 제공할 것입니다.
최근 팬데믹이 발생한 주에는 더 큰 농업 효율성과 효율성이 절실히 필요합니다. 본 보고서가 발행되는 시점에 옥수수, 콩, 면화 등 많은 농산물이 백워데이션 상태에 있습니다. 이는 기초 자산의 현재 가격이 선물 시장에서 거래되는 가격보다 높다는 것을 의미합니다. 일반적으로 인플레이션으로 인해 시간이 지남에 따라 가격이 상승하는 경향이 있기 때문에 원자재의 경우 이는 이례적인 현상입니다.
지능적이고 확장성이 뛰어난 농업 솔루션에 대한 요구가 계속 증가하고 있습니다. 점차적으로 농업 사업은 전통적인 농업 전문가가 아닌 회사에 의해 통제되고 있습니다. 출판사는 기존 농업에서 농장 관리로의 전환을 보고 있습니다. 이러한 변화로 인해 소프트웨어 개발자와 예측 데이터 분석 회사는 엔드투엔드 농업 운영을 제어하게 됩니다.
농업은 지난 수십 년 동안 중소규모 농업에서 소수의 대기업에 집중된 고도로 산업화된 상업 농업으로 변모했습니다. 그러나 다양한 IoT(사물인터넷) 기술이 R&D 단계를 넘어 성숙해지고 일반 생산에 들어가면서 드론/UAV부터 센서까지 모든 것에 대한 비용이 지속적으로 감소하여 소규모 농장과 제3세계 국가에서 연결된 농업에 더 쉽게 접근할 수 있게 됩니다.
이러한 농업 변화로 인해 농업 운영은 점점 고도로 기계화되고 컴퓨터 중심으로 운영되고 있습니다. 이를 통해 기업은 측정, 데이터 및 제어가 비용 관리, 생산량 극대화 및 수익 증대에 매우 중요하다는 점에서 농업을 제조업처럼 취급할 수 있습니다. 농업 운영 관리의 이러한 변화는 작물 품질 및 수량 향상, 자원 및 농기구 사용 개선, 농장, 동물 및 기계의 실시간 모니터링, 자동화된 관개 시스템, 비료 살포, 농업 및 가축 관리에 다양한 이점을 가져올 것입니다. 그리고 해충 방제.
일반 용어인 AgriTech은 수확량, 효율성 및 수익성 개선을 목적으로 농업, 원예 및 양식업에 기술을 사용하는 것을 나타냅니다. 상업용 농업 산업은 가장 IoT 데이터 중심 시장 중 하나로 빠르게 자리잡고 있습니다. M2M, IoT, 고급 데이터 분석 기술의 등장으로 이전에는 수집할 수 없었던 데이터가 활용 가능해졌습니다. 예측 분석과 같은 다양한 AgriTech 분석 도구 및 방법론을 적용하면 농업 운영이 크게 향상됩니다.