人工智能和分析来管理分销系统可以提高农业投入者的投资回报率
人工智能(AI)在几乎每个行业中都扮演着越来越重要的角色。农业行业也不例外。
当呈现数据时，人工智能比专家更有效地连接不同数据点之间的点。在许多情况下，它找到复杂问题的答案的能力超出了熟练专业人员的能力。AI擅长识别复杂数据集中的模式，这意味着它可以迅速发现专业人员所错过的模式。因此，人工智能被用于农业和农业投入等行业。传统上几乎不依赖高科技软件的行业。
AI在农业投入行业中的使用方式如下。
实践
证明，使用AI，机器学习和分析来管理分销系统可以优化农业投入者的投资回报率(ROI)。考虑到因为农业产业中的供应链非常庞大，所以供应商要准确了解跨不同供应链的要求既繁琐，昂贵又耗时。
没有AI的支持，供应商必须从一个农民到另一个农民旅行，以了解他们的需求。这带来的后勤障碍很大。每个农民必须花费相当多的时间才能充分了解他的需求。因此，农业投入品行业的参与者最终会使用大量资源来了解对其产品的需求量。
通过使用人工智能，可以超越广阔的农业供应链。人工智能系统收集有关向某个地区的各个农场供应了多少肥料，饲料，农药和其他产品的数据。一旦将此类数据输入系统，系统就可以以较高的准确度预测使用，储存和将来需要使用多少农业投入物。人工智能的预测能力使农业投入行业的参与者可以鸟瞰其产品的使用方式。掌握了多少产品被耗尽的完整图片，农产品供应商可以优化供应链。
人工智能比人类专家考虑更多的数据。它可以预测整个供应链中需要多少产品的额外投入。它是通过考虑计量数据等来实现的。此外，如果某个地区遭受干旱困扰，那么人工智能系统可以准确地优化到受灾地区的供应链，从而将缺水的影响降到最低。
AI系统从每个供应链接收连续的数据，并且在考虑了数十个数据点后可以重新校准装运。结果，使用AI的农业投入品行业的企业发现，他们需要减少前往农村供应链的行程。专家很难考虑一些指标来得出有效结论。一个AI系统可以考虑数十个指标来得出合理的结论。
新产品开发
与每个行业一样，农业领域也在不断创新。创新对于提高产量和为快速增长的人口种植粮食至关重要。为了创造对农业有用的产品，农业投入产业需要AI的能力。人工智能可以帮助发现新型农药或肥料对农作物的影响。提供此类输入的公司将从AI的智能见解中受益。
人工智能在农业中的用途甚至惊人。它可以分析某个区域可能消耗多少特定输入。此外，在考虑对产品的需求量后，可以增加或减少产量。与AI共享的实时数据使其能够对广阔的地区进行持续的监督。而且它可以更改其计算以解决季节性变化导致的需求变化。专家使用静态信息来评估需求AI。但是，使用实时数据可以做到这一点。因此，与具有农业行业经验的专业人士相比，人工智能可以更准确地评估和预测市场状况。
