Revolutionaire theeteelt met AI-gestuurde precisie

Klantoverzicht

Onze klant, die deel uitmaakt van een wereldwijd vooraanstaande bedrijvengroep, is een leider in de landbouwsector met tientallen jaren expertise in het verbouwen van eersteklas theesoorten, waaronder CTC, orthodoxe, organische en groene variëteiten, samen met rubber en peper. Met meer dan 3000 hectare plantagegebied en een aanwezigheid in meer dan 28 wereldwijde bedrijven zet de organisatie zich in voor duurzame landbouwpraktijken en productie van hoge kwaliteit.

Uitdagingen

Vroegtijdige detectie van gewasproblemen: Ongedierte, voedingstekorten en ziekten waren moeilijk tijdig op te sporen, wat vaak leidde tot een verminderde opbrengst en kwaliteit.

Optimalisatie van het oogsten van groene bladeren: De efficiënte toewijzing van arbeidskrachten over uitgestrekte plantages werd gehinderd door een gebrek aan inzicht in de verdeling van de intensiteit van de groene bladeren.

Prioriteren van theekwaliteit: Het identificeren en prioriteren van de oogst van gebieden die rijk zijn aan 2 bladeren en 1 knop - een sleutelfactor voor premium theekwaliteit - bleef een hardnekkig knelpunt.

Deze uitdagingen vereisten een strategische interventie om productiviteit, kwaliteit en optimalisatie van middelen te garanderen.

Oplossing

In samenwerking met Reizend introduceerde Crux Digits een AI-oplossing op maat van de unieke behoeften van de klant.

Belangrijkste kenmerken van de oplossing

Geavanceerde gewasbewaking: AI-systemen analyseerden hogeresolutiebeelden en sensorgegevens om plagen, voedingstekorten en andere problemen te detecteren.

Precieze toewijzing van arbeidskrachten: Met behulp van dronebeelden en AI identificeerde het systeem plantagegebieden met verschillende intensiteiten van groene bladeren.

Kwaliteitsverbetering: Het AI-systeem wees regio's aan die rijk zijn aan 2 bladeren en 1 knop, zodat deze bladeren van hoge kwaliteit prioriteit kregen tijdens het oogsten.

Implementatie

Gegevensverzameling: Hoge-resolutie dronebeelden en plantagegegevens werden verzameld en geïntegreerd in het AI-platform.

Inzet AI-model: De AI-oplossing werd verfijnd om gegevens te analyseren, patronen te identificeren en in realtime bruikbare inzichten te bieden.

Training: Plantagebeheerders en -arbeiders werden getraind om AI-gestuurde aanbevelingen effectief te gebruiken, zodat ze naadloos konden worden geïntegreerd in bestaande workflows.

Resultaten

• Verbeterde bladkwaliteit: Een verbetering van 15% in bladkwaliteit werd bereikt door nauwkeurige probleemidentificatie en tijdige interventies.
• Verhoogde efficiëntie: De AI-gestuurde toewijzing van arbeidskrachten stroomlijnde de oogstactiviteiten en optimaliseerde het gebruik van middelen.
• Verbeterde opbrengst en kwaliteit: Door te focussen op gebieden die rijk zijn aan 2 bladeren en 1 knop, droeg het systeem bij aan een stijging van 20% in de totale opbrengst.
• Duurzaamheid en innovatie: De AI-gestuurde aanpak demonstreerde de toewijding van de klant aan duurzame en innovatieve landbouwpraktijken en zette een benchmark in de sector.

Conclusie

Onze AI-oplossing heeft een revolutie teweeggebracht in de theeplantageactiviteiten van de klant, waarbij kritieke uitdagingen op het gebied van gewasbewaking, toewijzing van arbeidskrachten en kwaliteitsoptimalisatie werden aangepakt. Door gebruik te maken van technologie om de precisie en productiviteit te verbeteren, realiseerde de klant aanzienlijke verbeteringen in opbrengst, kwaliteit en operationele efficiëntie.

Deze case illustreert hoe geavanceerde AI-oplossingen traditionele landbouwpraktijken kunnen transformeren en de weg vrijmaken voor duurzame groei en innovatie.