Teknologia arktisuuden hyödyntämisessä
Authors: Pesonen Liisa , Backman Juha , Suomi Pasi , Nikander Jussi , Koistinen Markku 
Published: April 2019

Arktisen maatalouden kehittämisessä, erikoislaatuisuuden ylläpitämisessä, tuotteistamisessa ja todentamisessa teknologisena haasteena ovat maatilojen monimuotoisuus, vaativat tuotantoprosessit ja olosuhteet sekä moninaiset tekniset osajärjestelmät prosessien hoitamiseen. Uudet Teollisen Internetin teknologiat tuovat potentiaalisia, erilaisiin tuotanto-olosuhteisiin sovellettavia digitaalisuutta ja automaatiota hyödyntäviä ratkaisumalleja arktisuuden hyödyntämisen tukemiseksi maataloudessa. Teollisella Internetillä käsitetään monimutkaisten fyysisten koneiden, sensoriverkkojen ja ohjelmistojen integraatiota. Se hyödyntää koneoppimista, big dataa, esineiden Internetiä, koneidenvälistä viestintää sekä kyber-fyysisiä järjestelmiä, käsitelläkseen ja analysoidakseen konedataa toimenpiteiden säätämistä varten, usein tosiaikaisesti. Teollisen Internetin ratkaisuja voidaan potentiaalisesti hyödyntää seuraavissa kohteissa:1. Tarkkaa paikkaan ja aikaan sidotun tuotannon prosessidatan dokumentointi prosesseihin liitettävienräätälöityjen sensoriverkkojen, tallentimien ja pilvipalveluiden avulla. Näin tuotantoprosessistakerätään dataa monitorointia sekä jäljitettävyys- ja muun tuotetiedon koostamista ja jakelua vartenjuuri niistä tekijöistä, joita asiakas ja markkina arvostavat, kuten eläinten hyvinvoinnista, lannoitteidenja kasvinsuojeluaineiden täsmäkäytöstä, uusiutuvan energian osuudesta tuotannossa,hiilineutraalisuudesta sekä ympäristövaikutuksesta.2. Tuotantoprosessien säätäminen uuden teknologian avulla resurssitehokkaasti paikka- tai yksilökohtaisen vaihtelun ja kulloistenkin olosuhdetietojen sekä vallitsevien säädösten jatuotantosopimusten mukaan. Säädön syötedata saadaan sensoriverkoista sekä erilaisista tilan sisäisistäja ulkoisista datavarastoista ja -palveluista. Säätö edellyttää tietämyksen valjastamista konekielisiksitietämysmalleiksi koneautomaation päätöksenteon käyttöön. Tuotantoprosessikohtaista tietämystävoidaan kasvattaa hyödyntämällä big data -teknologiaa, muun muassa tiedon aktiivista louhintaakerätystä prosessi- ja olosuhdedatasta. Kasvitautipainemallit paikkakohtaiseen ruiskutustarpeenmäärittämiseen ovat esimerkkejä viljelijöiden käytössä olevista reaaliaikaisista tietämysmalleihinperustuvista sovelluksista. Tällaisella täsmäteknologialla voidaan edistää panosten käytön tehokkuuttapaitsi kustannusten säästämiseksi ja sadon laadun turvaamiseksi, myös maaperän, diversiteetin javesien laadun suojelemiseksi.3. Robottien integrointi maatilan järjestelmiin kustannustehokkaasti. Mielenkiintoinen robotiikansovellus arktisen maataloustuotannon kannalta on robottien käyttäminen pelto- ja avomaanviljelyssäkustannustehokkaaseen mekaaniseen rikkakasvien torjuntaan, kemikaalien sijaan. Koneidenlisääntyvät autonomiset ominaisuudet säästävät työtä ja keventävät työntekijän kuormitusta lisätentuotannon sosiaalista kestävyyttä.4. Viljelijöiden keskinäisen luottamuksen vahvistaminen heidän antaessaan toisilleen oikeudet seuratavalittujen työ- ja tuotantoprosessiensa kulkua koneiden ja laitteiden välisen tiedonsiirron ja siihenperustuvan etämonitoroinnin avulla. Yhteinen monitorointi edistää koneiden, työpanosten ja peltojentehokasta yhteiskäyttöä sekä toinen toisiltaan oppimista. Viljelijät voivat yhdenmukaistaatuotantotapojaan markkinakysynnän mukaan tuottaakseen yhteistyössä riittävän suuren,dokumentoidusti kysyttyä laatua olevan tuote-erän.5. Tuotannon avoimuuden lisääminen verkottumalla vastaavasti myös asiakkaiden, tiettyäkuluttajaryhmää edustavan toimijan tai jopa yksittäisten kuluttajien kanssa. Maksavien asiakkaidentoiveet tulevat viljelijöiden tietoon nopeasti ja niihin reagoidaan nykyistä ketterämmin – kestävästipalvellen.