O slideshow foi denunciado.
Utilizamos seu perfil e dados de atividades no LinkedIn para personalizar e exibir anúncios mais relevantes. Altere suas preferências de anúncios quando desejar.

Smart farm smart family

1.224 visualizações

Publicada em

Smart Farm Initiative

Publicada em: Governo e ONGs
  • Seja o primeiro a comentar

Smart farm smart family

  1. 1. “Smart Farm-Smart Family เพื่อคุณภาพชีวิตที่ดี” พิสุทธิ์ ไพบูลย์รัตน์ ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ สานักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ
  2. 2. Changing World โลกที่ไม่เหมือนเดิม ประชากรโลกจะเพิ่มเป็นประมาณ 9,191 ล ้านคน in 2025 (UN) ผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศต่อภาคเกษตร ศัตรูพืชชนิดใหม่ น้าที่หายากและมีค่ามากขึ้น และนามาซึ่งความขัดแย ้ง ความต ้องการอาหารของประชากรโลกที่เพิ่มขึ้น เกิดความร่วมมือกันมากขึ้นในด ้านคุณภาพและความปลอดภัยของอาหาร พื้นที่เพื่อการเกษตรลดลง ความสมดุลของความต ้องการพืชเพื่ออาหารและพลังงาน ปัญหาสังคมผู้สูงอายุกับภาคเกษตร
  3. 3. The World Competitiveness Ranking Source: World Economic Forum 2014 31from 150 The Global Competitiveness index No. 3 in AEC ranking Singapore2 Malaysia 20 Thailand 31 Indonesia 34 Philippines52 Vietnam 68 Laos PDR 93 Cambodia95 Myanmar 134
  4. 4. Some AEC related facts? Asian Economic Community, by December 2015
  5. 5. Quality of Life คุณภาพชีวิตของเกษตรกรและผู้บริโภค 42 from 120 Quality-of-Life index Source: The Economist, 2005
  6. 6. Look Back! เราพร ้อมหรือยัง • Aging society สังคมผู้สูงอายุ • Lack of skill farm labors ขาดแรงงานที่มีความ ชานาญ • Labors shortage ขาดแคลนแรงงานภาคเกษตร • Young generation is out of farm คนหนุ่มสาวไม่ อยากประกอบอาชีพเกษตร • Cost of production ต ้นทุนการผลิตสูง • Non-tariff barriers กฏ กติกาสากลที่เป็นข ้อจากัด • Globalization markets ตลาดที่เปิดเป็นทั้งวิกฤต และโอกาส
  7. 7. New Approach? วิถีใหม่ของการเรียนรู้ เพื่อคุณภาพชีวิตของตน
  8. 8. Who are identified as the farmers? Technological approach depends on target groups Smart OfficersSmart Farmers Smart Farm Appropriated Technologies For 3 Smart farmers Volunteer farmers New farmers generation Farm Technical students Investors
  9. 9. Better Quality of Life คุณภาพชีวิตที่ดีขึ้นของเกษตรกรและผู้บริโภค Vision Mission Values ICT in Value Chain Management การจัดการการผลิตและคุณภาพในห่วงโซ่การผลิต Information as a Services การบริการข้อมูลเพื่อการจัดการทรัพยากร การผลิต Knowledge as a Services-Smart Farmers การบริการความรู้เพื่อการเตรียมพร้อมกับการ เปลี่ยนแปลง Location Based Services-Smart Farm การบริการการจัดการเฉพาะพื้นที่ Risk reduction under Climate Variability การจัดการลดความเสี่ยง Knowledge Engineering การจัดการความรู ้และการเข ้าถึง Smart Farmers & Smart Farming Services Innovation in Agriculture นวัตกรรมบริการทางการเกษตร NECTEC Smart Farm Flagship Initiative
  10. 10. Smart Farm Framework Policies + vision + implementation
  11. 11. Technologies for Smart Farm ICDT + Agriculturists + Human Sensing
  12. 12. การนาเทคโนโลยีสารสนเทศและอิเล็กทรอนิกส์ เข ้าไปสู่ระบบจัดการการเกษตร การจัดการข้อมูลและความรู้ การผลิต คุณภาพ มาตรฐานการผลิต และสินค้า การลด ความเสี่ยง การจัดการ ความรู้
  13. 13. Reduce cost of production and raising quality of life by appropriated information & communication technology for farm management Farm data management, Information Technology for GAP Assessment, Ubiquitous Sensors Networks การบูรณาการ เทคโนโลยีเพื่อการ ผลิตทาง การเกษตร Government: Department of Seri-culture, Rice Department, Department of Agriculture Agriculture Research Development Agency, Department of Fisheries Universities: Mae Jo University, Kasetsart University, , Prince of Songkla University Rajmongkol Technology University, Asian Institute of Technology, Private Sectors: Koerner Agro, Orchid Exporter Association, Fruit & Vegetable Export Association, Farmers Association: Rice Seed Production Group(Saraburi, Supanburi, Pitsanulok), Growers Association, GAP/Organic Rice Grower Association International Collaboration: FAO, NARO, JAXA, Consortium(APAN, AFITA, SRII) Field server Sensors network Mobile application Voice recognition Ontology Knowledge Engineering Big Data management UAV Photonic Image Processing, DSS การนาเทคโนโลยีสารสนเทศ และอิเล็กทรอนิกส์ เข ้าไปสู่ระบบจัดการการเกษตร Smart Farm-Precision farming การทาการเกษตรที่อาศัยข้อมูล และเทคโนโลยี
  14. 14. Brand & Trust for Thai Agricultural Products, Information Integration between G2G, and G2C, Boosting GAP Certification Farms Mobile GAP Assessment System, IT Package for Traceability System, การบูรณาการ เทคโนโลยีเพื่อการ จัดการมาตรฐานการ ผลิตและมาตรฐาน สินค้า Mobile application, Sensors for quality control, E-Nose, RFID, QR code, Moisture measurement sensors, Image processing, Photonic, การนาเทคโนโลยีสารสนเทศ และอิเล็กทรอนิกส์ เข ้าไปสู่ระบบจัดการการเกษตร Government: Department of Seri-culture, Rice Department, Department of Agriculture Agriculture Research Development Agency, Department of Fisheries Universities: Mae Jo University, Kasetsart University, , Prince of Songkla University Rajmongkol Technology University, Asian Institute of Technology, Private Sectors: Koerner Agro, Orchid Exporter Association, Fruit & Vegetable Export Association, Farmers Association: Rice Seed Production Group(Saraburi, Supanburi, Pitsanulok), Longan Growers Association, GAP/Organic Rice Grower Association International Collaboration: FAO, NARO, JAXA, Consortium(APAN, AFITA, SRII) Food Safety ความปลอดภัยในการบริโภค สินค้ามีคุณภาพ มาตรฐาน
  15. 15. Reduce production lost from natural disaster and pests Pest tracking & warning system, Agriculture weather forecasting, Mitigation procedure for seasoning Shift, , การบูรณาการ เทคโนโลยีเพื่อจัดการ ลดความเสี่ยงของภาค เกษตรจากภัย ธรรมชาติและการ ระบาดของโรคแมลง Telemetering system, Simulation model, DSS, Sensors network, GIS/RS, Water management system UAV การนาเทคโนโลยีสารสนเทศ และอิเล็กทรอนิกส์ เข ้าไปสู่ระบบจัดการการเกษตร Government: Department of Seri-culture, Rice Department, Department of Agriculture Agriculture Research Development Agency, Department of Fisheries Universities: Mae Jo University, Kasetsart University, , Prince of Songkla University Rajmongkol Technology University, Asian Institute of Technology, Private Sectors: Koerner Agro, Orchid Exporter Association, Fruit & Vegetable Export Association, Farmers Association: Rice Seed Production Group(Saraburi, Supanburi, Pitsanulok), Longan Growers Association, GAP/Organic Rice Grower Association International Collaboration: FAO, NARO, JAXA, Consortium(APAN, AFITA, SRII) Food Security เทคโนโลยีที่ช่วยเตือนภัย ลด ความสูญเสีย และสร้างความ มั่นคงทางอาหาร
  16. 16. New generation of farmers, Increasing number of knowledge Workers, and facilitators Agriculture advisory, Knowledge services, Village that Learn, การจัดการข้อมูลและ ความรู้เพื่อพัฒนา เกษตรกรและ เจ้าหน้าที่ Telemetering system, Simulation model, DSS, Sensors network, GIS/RS, Water management system, Knowledge engineering, Ontology, Speech recognition, เทคโนโลยีด้าน การจัดการความรู้ Government: Department of Seri-culture, Rice Department, Department of Agriculture Agriculture Research Development Agency, Department of Fisheries Universities: Mae Jo University, Kasetsart University, , Prince of Songkla University Rajmongkol Technology University, Asian Institute of Technology, Private Sectors: Koerner Agro, Orchid Exporter Association, Fruit & Vegetable Export Association, Farmers Association: Rice Seed Production Group(Saraburi, Supanburi, Pitsanulok), Longan Growers Association, GAP/Organic Rice Grower Association International Collaboration: FAO, NARO, JAXA, Consortium(APAN, AFITA, SRII) Smart Farmers/Officers การพัฒนาเกษตรกรในการทา การเกษตรด้วยข้อมูล
  17. 17. Smart Farm in Food Supply Chain
  18. 18. รู้เรา... เก็บข ้อมูลอย่างเป็นระบบ วางแผนและจัดการจากข ้อมูล เชื่อมโยงและแบ่งปัน
  19. 19. UAV การใช้เครื่องบินไร้คนขับขนาดเล็ก ในการถ่ายภาพพื้นที่ เพื่อ นามาใช้ในการบริหารจัดการข้อมูลเชิงพื้นที่
  20. 20. ตัวอย่างภาพถ่ายแบบ RGB และ NIR
  21. 21. ตัวอย่างภาพจากพื้นที่ของกลุ่มวิสาหกิจชุมชนบ ้านห ้วยขมิ้น อ.หนองแค จ.สระบุรี
  22. 22. จากภาพถ่ายนามาลงข ้อมูลในพื้นที่ เช่น ข ้อมูลเจ ้าของนา ข ้อมูล ดิน ข ้อมูลการจัดการนาในแต่สมาชิก
  23. 23. Low HighSpatial Resolution การวัดค่าความหนาแน่นของใบพืช ด้วยเครื่องมือวัด (LAI Measurement ) การวัดค่าความหนาแน่นของต้นพืช ด้วยการตรวจนับ โดยเกษตกร(Rice density measurement by farmers) แสดงข้อมูลแปลงส่งเสริมการลดต้นทุนการผลิตข้าว (Agriculture information in field) การมีส่วนร่วมของเกษตรกรและนักวิจัย (Participation & Collaboration) การเก็บข ้อมูลภาคสนามจากอุปกรณ์ สถานีอัตโนมัติ และ การช่วยให ้ข ้อมูลของสมาชิก
  24. 24. UAV, multi-spectrum camera, GPS, automatic fertilizer releasing
  25. 25. Commercial Variable Application/Yield Mapping Systems SST SoftwareZUKOSHA Fertilizer/Chemical Spraying Business
  26. 26. รู้สภาพอากาศ(เฉพาะถิ่น)...รู้การเปลี่ยนแปลง ด ้วยระบบการตรวจวัดข ้อมูลขนาดเล็ก นาไปสู่การเฝ้าระวัง และการปรับการผลิตให ้เข ้ากับสภาพแวดล ้อมที่เปลี่ยนแปลง
  27. 27. Climate variability- effect of temperature to rice yield ผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิ
  28. 28. Phenomics Study Effect of micro-climate to longan flowering and fruit setting การศึกษาการตอบสนองของพืชต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศเฉพาะถิ่น
  29. 29. understanding Phenotyping that interact with micro-climate ทาความเข ้าใจกับปัญหาเพื่อหาทางลดความเสียหาย
  30. 30. ข ้อมูลจากสถานีตรวจอากาศขนาดเล็ก เพื่อให ้ทราบการเปลี่ยนแปลงของ สภาพอากาศ ที่เป็นวิทยาศาสตร์ เพื่อนาไปสู่การเตรียมรับมือกับสิ่งที่ เกิดขึ้นด ้วยการจัดการ
  31. 31. <ชื่อวาระ> เว็บแสดงผล http://agritronics.nstda.or.th
  32. 32. ภาพอนาคต ที่จาเป็ นต้องมีอุปกรณ์ เก็บข้อมูลภาคสนามมากขึ้น และ การประมวลผลข้อมูลที่กลับมาเป็ นการบริการผ่านอุปกรณ์เคลื่อนที่
  33. 33. ข ้อมูลนาไปสู่การจัดการผลผลิตที่ดีขึ้น และลดความเสี่ยงจากสภาพแวดล ้อม
  34. 34. การตรวจสอบมาตรฐานการผลิต คุณภาพและความเชื่อมั่น ความปลอดภัยของผู้บริโภคและผู้ผลิต รายได้และคุณภาพชีวิตที่ดีขึ้นของเกษตรกร
  35. 35. Quality Assessment with sensors, photonic, image processing and mobile application ระบบตรวจสอบคุณภาพผลผลิต
  36. 36. Quality Assessment Image processing for oil palm ripening ระบบตรวจสอบเปอร์เซนต์ความสุกของผลปาล์ม
  37. 37. Bunch Analysis Using photonics to identify oil contents ระบบตรวจสอบปริมาณน้ามันในผลปาล์ม
  38. 38. Silk Quality Assessment ระบบตรวจสอบคุณภาพเส ้นไหม
  39. 39. Silk worm's egg counter
  40. 40. ระบบตรวจสอบมาตรฐานการผลิตข้าว Mobile GAP Assessment System
  41. 41. Farm boundary identification
  42. 42. ความร่วมมือกับกรมการข้าว มหาวิทยาลัยแม่โจ้ มทร.ล้านนา และชุมชนบ้านสามขา
  43. 43. เทคโนโลยีด้านเมล็ดพันธุ์และการผลิต
  44. 44. <ชื่อวาระ> เครื่องตรวจขนาดเมล็ดข้าว  วัดความความ ความยาว และ ความหนา ได้พร้อมกัน  วิเคราะห์ระดับสีของข้าวสาร  วิเคราห์ระดับท้องไข่ของข้าวสาร
  45. 45. <ชื่อวาระ> เครื่องตรวจเมล็ดข้าวแดงและข้าวเหนียวที่ปนมากับข้าวเจ้า
  46. 46. อุปกรณ์ตรวจสอบเมล็ดข ้าวปน (ข ้าวแดง ข ้าวท ้องไข่)
  47. 47. Weevil (Sitophilus oryzae) eradication machine by microwave energy เครื่องฆ่ามอดด ้วยไมโครเวฟ
  48. 48. อุปกรณ์ที่ใช ้ตรวจสอบความชื้นของข ้าวเปลือก
  49. 49. ระบบติดตามการเจริญของต้นข้าว ในระนาบสามมิติ • ลักษณะทางกายภาพของทรงพุ่มของต้นข้าวในสามมิติที่ให้ ความละเอียดในการวัด 110 ไมโครเมตร และ ความถูกต้อง 50 ไมโครเมตร (วัดที่ระยะ 1-1.5 เมตร จากต้น) • ข้อมูลพื้นที่ใบ, ขนาดของกิ่งก้าน, ความสูง, ความยาวของ ลาปล้อง และ ระดับสีใบ • ระบบบันทึกและอ่านข้อมูลแบบอัตโนมัติด้วย RFID
  50. 50. Pest monitoring and warning Image processing, mobile application, mathematical model ระบบการเฝ้าระวังและเตือนภัยศัตรูพืช
  51. 51. ระบบการเฝ้ าระวังและเตือนภัยศัรูพืช
  52. 52. <ชื่อวาระ> ระบบฐานข้อมูลเพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์การแพร่ ระบาด ของเพลี้ยกระโดดสีน้าตาล Insect Shot : โปรแกรมช่วยถ่ายภาพแมลงที่ มีขนาดเล็ก Insect Server: โปรแกรมช่วยส่งภาพถ่ายไปยัง เครื่องแม่ข่าย ปีที่1 พัฒนา Web Application และอบรม การใช้ ปีที่ 2 เก็บข้อมูลภาพจากเว็บที่แต่ละศูนย์ข้าวส่ง 1. ข้อมูลภาพและจานวน เพลี้ยจากเว็บนามาเป็นข้อมูล สอนให้ระบบคอมพิวเตอร์ 2. พัฒนาโมเดลการรู้จา เพลี้ย ให้ได้โปรแกรมการตรวจ นับเพลี้ยที่มีประสิทธิภาพมาก ขึ้น ปีที่ 2 สร้างศาลาเก็บข้อมูลเพลี้ยจากเครื่องกับดัก และพัฒนา Mobil Application 52/25
  53. 53. <ชื่อวาระ> การสร้างแบบจาลองการเคลื่อนย้ายประชากรเพลี้ยกระโดดสีน้าตาลจากข้อมูลการ ระบาด 1. สร้างแบบจาลองการเคลื่อนย้ายประชากร เพลี้ยกระโดดสีน้าตาลจากข้อมูลรายงาน การระบาดย้อนหลังรายสัปดาห์ด้วยการ สร้าง decision rules บน เส้นทางการอพยพแบบ Delaunay Edge ภายใต้เงื่อนไขที่กาหนดจะได้ ความถูกต้องประมาณ 85% 2. ในอนาคต การเพิ่มประสิทธิภาพความ ถูกต้องของแบบจาลอง อาจเพิ่มเติมพันธุ์ ข้าว อายุและจานวนเพลี้ยฯ ข้อมูลศัตรู ธรรมชาติ เป็นต้น 3. ต้องมีระบบเชื่อมโยงข้อมูลการระบาดราย สัปดาห์เข้ากับระบบพยากรณ์การอพยพนี้ เพื่อสามารถทานายการอพยพได้อัตโนมัติ 53/25 การนับเพลี้ยด้วย Mobile Phone ระบบฐานข้อมูล สนับสนุนการ วิเคราะห์การระบาด แบบจาลองการ อพยพเพลี้ยฯ (Refined) ระบบรายงาน สถานการณ์ การระบาด ระบบพยากรณ์ การอพยพ ระบบสารสนเทศ การเตือนภัยการระบาด ศัตรูข้าว
  54. 54. Soil testing – Tailor made fertilizer Image processing, mobile application for fertilizer calculation การตรวจสอบคุณสมบัติดินและธาตุอาหารเพื่อเตรียมความพร ้อมสาหรับการผลิต
  55. 55. <ชื่อวาระ> 1. การคานวณสัดส่วนแม่ปุ๋ ย (Calculation):- คานวณสัดส่วนโดยน้าหนักของแม่ปุ๋ ยในการผสมปุ๋ ยเคมีขนาด หน่วย (กระสอบ) ละ 50 กิโลกรัม ตามสูตรปุ๋ ยที่ผู้ใช้ระบุ โดยแสดงผลลัพธ์เป็นน้าหนักของแม่ปุ๋ ยจานวน 3 ตัว (Urea, DAP และ MOP) และสารตัวเติม (Filler) (ในกรณีที่ต้องการใช้) 2. การตรวจสอบสูตรจากสัดส่วนแม่ปุ๋ ย (Verification):- คานวณสัดส่วนน้าหนักของแม่ปุ๋ ยว่าประกอบกัน แล้วเป็นปุ๋ ยผสมสูตรอะไร และเทียบกับมาตรฐานอุตสาหกรรมปุ๋ ยว่าผ่านตามมาตรฐานที่กาหนดของปุ๋ ยสูตรที่ระบุ หรือไม่ 3. ข้อแนะนาการให้ปุ๋ ยจากฐานข้อมูล (Database):- ข้อมูลค่าธาตุอาหารที่เหมาะสมของพืชเศรษฐกิจที่สาคัญ โดยข้อมูลจะดึงมาจากฐานข้อมูลบนเครื่องแม่ข่ายซึ่งจะได้รวบรวมข้อมูลมาจากข้อแนะนาของหน่วยงานภาครัฐ 55/25 Mobile Application (Android) เพื่อช่วยคานวณการผสมปุ๋ ยเคมีจากแม
  56. 56. <ชื่อวาระ> แอพ “ใบข้าว” สำหรับประเมินควำมต้องกำรธำตุอำหำรไนโตรเจนของพืช ระยะแตกกอ Color level < 3: Urea fertilizer 12 kg./r Color level = 3: Urea fertilizer 8.5 kg. Color level > 3: Urea fertilizer 5 kg./ ระยะสร้างรวงอ่อน Color level < 3: Urea fertilizer 16 kg./r Color level = 3: Urea fertilizer 12.5 kg./ Color level > 3: Urea fertilizer 9 kg./ra • บอกระดับสีใบได้ 5 ระดับ • ประเมินการขาดธาตุโปแตสเซียมได้ • ทางานบนระบบ Android 2.2 ขึ้นไป คุณสมบัติเบื้องต้น
  57. 57. เครื่องผสมปุ๋ ยอัตโนมัติ 57 Measurement Tank Container Mixing Tank Release Valve SMS (GSM) for each Primary Fertilizer Urea 46-0-0 Weight Sensor Screw Conveyor Valve Stop Release Printer Embedded System Controller Fertilizer Mixing Machine Serial I/F 4 4 Release Valve Key2 Connector Connector D5 D6 D7 D8 D9 D10 Connector Key1 Control Board D 1 D 2 D 3 D 4 DAP 18-46-0 MOP 0-0-60 Filler • เครื่องผสมปุ๋ ยเคมีแบบอัตโนมัติ กาลังการผสมประมาณ 5 ตันต่อวัน • การทางานโดยป้อนสูตรปุ๋ ยผสมและจานวนกระสอบที่ต้องการ (สามารถรับคา สั่งจาก SMS ได้ด้วย) เครื่องจะการคานวณและผสมปุ๋ ยจากแม่ปุ๋ ย Urea, DAP, MOP และ Filter ให้ได้ตามสูตรและจานวนกระสอบที่ระบุ • โครงการวิจัยร่วม ระหว่าง NECTEC (ออกแบบระบบควบคุม) และ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตบางเขน (ออกแบบตัวเครื่อง) โดยมี บ. น้าตาลบุรีรัมย์ จากัด ร่วมสนับสนุนปุ๋ ยและการทดสอบภาคสนาม
  58. 58. การจัดการใช ้น้าอย่างมีประสิทธิภาพ เตรียมพร ้อมกับ Water foot print Water harvest Methane emission
  59. 59. เทคโนโลยีการปลูกแบบเปียกสลับแห ้ง การนาไปสู่การควบคุมปริมาณน้าที่เหมาะสม •เซนต์เซอร์วัดความชื้นดิน • เซนต์เซอร์วัดอุณหภูมิ • ระบบสื่อสาร • โมเดลการขาดน้าของข ้าว • โปรแกรมแสดงผลบนมือถือ • solar water pump เครื่องสูบน้าพลังแสงอาทิตย์
  60. 60. ระบบการให ้น้าในแปลงขนาดใหญ่ Dip irrigation/fertigation for cassava เพิ่มผลผลิตมันสาปะหลังด ้วยการให ้น้าระบบท่อ
  61. 61. ระบบการให ้น้าและปุ๋ ยในสวนผลไม ้
  62. 62. การคาดการณ์ปริมาณฝน การคานวนความต้องการน้าของพืช Water requirement and rain fall prediction
  63. 63. New designed greenhouse for vegetables and ornamental plants การออกแบบเชิงวิศวกรรมสาหรับโรงเรือนปลูกพืชเขตร ้อน
  64. 64. New structure design for tropical condition sensors and automatically control more high quality and safety products, insect control
  65. 65. Future plant factory for high value seed production แนวคิดใหม่สาหรับการทาการเกษตรเพื่ออุตสาหกรรม
  66. 66. การจัดการ การเรียนรู้ Human sensing – Crown Sourcing
  67. 67. การเตรียมพร ้อมสาหรับเกษตรกรรุ่นใหม่
  68. 68. การจัดการทรัพยากรการผลิต คน เทคโนโลยี ความรู้ เรียนรู้ การใช ้ประโยชน์ ... บนโจทย์ของชุมชนและพื้นที่
  69. 69. Village that Learn Human sensing – Crown Sourcing Learning by Doing Location Based Services
  70. 70. แนวปฏิบัติ • Co-creation ความร่วมมือ...ร่วมใจ • Problems Based/Area Based มองที่ปัญหาเชิงพื้นที่ร่วมกัน • Learning by Doing เรียนรู้ด ้วยการลงมือทา • Value Proposition แบ่งปันประสบการณ์และผลประโยชน์ • Scalability ขยายเครือข่ายอย่างมีขอบเขต
  71. 71. Wheel of Knowledge
  72. 72. Village That Learn: the implementation of smart technology for smart farmers วิถีใหม่ของ แนวคิด การเรียนรู้ การจัดการ ด ้านการเกษตร
  73. 73. New mindset & new mind map from problem based, finding solution
  74. 74. New mindset & new mind map concept and guideline of thinking Olean Business Institute, Boston
  75. 75. New learning environment learning and practice based on technology ลาปา
  76. 76. Data collection open classroom
  77. 77. Learning how to utilizes data? How to collect and use data in daily life? คอมพิวเตอร์และฐานความรู้ ชุมชน
  78. 78. Learning by Doing leading to solve community problems
  79. 79. New mindset & new mind map from problem based, finding solution
  80. 80. New mindset & new mind map concept and guideline of thinking Olean Business Institute, Boston
  81. 81. New learning environment learning and practice based on technology ลาปา
  82. 82. Data collection open classroom
  83. 83. Learning how to utilizes data? How to collect and use data in daily life? คอมพิวเตอร์และฐานความรู้ ชุมชน
  84. 84. Learning by Doing leading to solve community problems
  85. 85. Knowledge Management Agricultural Information Services Data as a Services Platform as a Sevices
  86. 86. นวัตกรรมบริการด้านการเกษตร Agricultural Innovation Services • การให้บริการข้อมูลเพื่อการจัดการผ่านโปรแกรมบนมือถือ • การให้บริการเครื่องจักรกลการเกษตร • การให้บริการข้อมูลเพื่อการเฝ้าระวัง • การให้บริการข้อมูลทางการตลาด • การให้บริการข้อมูลด้านการขนส่งสินค้าเกษตร Agricultural Information Services การเชื่อมต่อระหว่างผู้ให ้บริการและผู้รับบริการ
  87. 87. Conceptual Services System Designing process 6 attributes Interaction Participation Accessibility of Services Core services Enabling services Enhancing services Value creation Value network Value density interchan ge Add value Realize value Services Concept
  88. 88. Step of works Designing process for agricultural services co-creation Value in context Absorb variety Services offering Services design Business canvas Services blueprint Physical evident Guiding principle Package Of Offering Innovation Technolog y InputPlatform/ Knowledge As a services
  89. 89. Key Success • Co-creation • Problem/Area Based • Learning by Doing • Value Proposition • Scalability
  90. 90. What is an emerging technologies for information services? • Sensors network • Mobile application • Image processing and photonics • Knowledge as a services • Remote sensing, GIS and spatial analysis • UAV • Modeling
  91. 91. Co-creation How to share knowledge to services experiences and skill? Academic Communities Private Fertilizer company Fertilizer sprayers Rice Department NECTEC AIT, U. of Tokyo, Chubu U. Network of farmers Farmers member
  92. 92. Rice Planting Machine Agricultural Services – Platform as a Services
  93. 93. Tailor made fertilizer services Understanding soil condition, right fertilizer formula, right time Safe cost, safe time, better quality of rice and life
  94. 94. การให ้บริการฝึกอบรมความสามารถเฉพาะทาง ด ้านการจัดการการเกษตร การให ้บริการแรงงานที่มีความสามารถสูงเฉพาะด ้าน
  95. 95. การสร้างเครือข่ายบันทึกและสังเคราะห์ข้อมูลระดับพื้นที่ Agricultural Information Services
  96. 96. New design for smarter tropical greenhouse New farm and orchard management New approaches for Rice and field crops production More precisely data collecting and management
  97. 97. เรียนรู้ร่วมกัน....เพื่อสร ้างสังคมที่มี คุณภาพชีวิต(และจิตใจ)ที่ดี เกษตรกร นักวิจัย ภาคเอกชน

×