ดีพร้อม ผนึกทีมวิจัยไทย สร้างแพลตฟอร์มบริการ FPS แก้ปัญหาชาวไร่อ้อย

ดีพร้อม ผนึกทีมวิจัยไทย สร้างแพลตฟอร์มบริการ FPS แก้ปัญหาชาวไร่อ้อย

ดีพร้อม ดันงานวิจัยสมาร์ทฟาร์มสู่ไร่อ้อย สร้างแพลตฟอร์มบริการ FPS (Field Practice Solutions) สู่การทำเกษตรแม่นยำแก้ปัญหาอย่างถูกจุด สร้างมูลค่าเพิ่ม เพิ่มผลผลิตและลดต้นทุนวัตถุดิบ 20% หรือ 50 ล้านบาทต่อโรงงาน

นายณัฐพล รังสิตพล อธิบดีกรมส่งเสริมอุตสาหกรรม (ดีพร้อม) กล่าวว่า จากการดำเนินงานในฐานะประธาน Spearhead ด้านเศรษฐกิจ ในประเด็นแผนงานวิทยาการหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ และแผนงานระบบโลจิสติกส์อัจฉริยะ ดีพร้อมเห็นความสำคัญของการบูรณาการระหว่างพันธมิตรภาครัฐและภาคเอกชน เพื่อส่งเสริมและสนับสนุนให้คนไทยใช้วิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และนวัตกรรมมาช่วยแก้ปัญหาการทำเกษตรอย่างถูกต้อง สร้างการจัดการแบบเกษตรแม่นยำ เพื่อเพิ่มผลผลิตและลดต้นทุนทั้งในด้านวัตถุดิบและเวลาให้กับชาวไร่อ้อย จากงานวิจัยแพลตฟอร์มบริการ FPS (Field Practice Solutions)

อาทิ ระบบประมวลผลเพื่อสร้างแผนที่ผลผลิตและแผนที่การระบาดของโรคพืชจากภาพถ่ายทางอากาศ ระบบประมวลผลเพื่อสร้างฐานข้อมูลในระบบภูมิสารสนเทศ (GIS) จากแผนที่ผลผลิต ระบบผสมสารและบรรจุลงถังบรรจุอัตโนมัติสำหรับโดรน ระบบฉีดพ่นสาร แบบแปรผันอัตโนมัติติดตั้งบนโดรนชุด Mobile-KIT และ Mobile Application สำหรับระบุพิกัดแปลงและติดตามกิจกรรมในแปลง และระบบ AI สำหรับเสนอแนะแผนการทำงาน บันทึกและแสดงผลการทำงานของเครื่องจักรเกษตร 

รวมถึงการแนะนำการให้ปุ๋ยแบบแม่นยำสูงรายแปลงอัตโนมัติซึ่งระบบจะช่วยเรื่องการตัดสินใจในงานบำรุงรักษา เก็บเกี่ยว และเชื่อมโยงกับระบบตรวจวัด รวมทั้งมีระบบที่จะสามารถรองรับคำสั่งเพื่อให้เกิดการปรับการปฏิบัติงานในฟาร์มไปตามแผนงานใหม่ ครอบคลุมตั้งแต่กระบวนการออกแบบแปลงการปลูก การบำรุงรักษาและอารักขาพืช การเก็บเกี่ยวและการขนส่ง และสามารถปรับรูปแบบตามความต้องการของผู้ใช้บริการแต่ละราย หรือพืชแต่ละชนิด 

ซึ่งเทคโนโลยีดังกล่าวช่วยลดการสูญเสียในด้านคุณภาพของผลผลิต ลดเวลารอคอยที่ไม่เกิดงานและเพิ่มความสามารถของเครื่องจักรได้ เช่น กรณีของอุตสาหกรรมอ้อยและน้ำตาลทราย
จะช่วยให้สามารถลดต้นทุนการผลิตน้ำตาลหรือพลังงานชีวมวลได้มากกว่า 20% คิดเป็น ประมาณ 50 ล้านบาทต่อปีต่อโรงงาน โดยสามารถกำหนดตารางการเก็บเกี่ยวอ้อยขณะที่อ้อยแต่ละแปลงมีน้ำหนักและความหวานสูงสุด สามารถใช้งานเครื่องจักรเก็บเกี่ยวได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ 

รศ. ดร.ธงชัย สุวรรณสิชณน์ รองผู้อำนวยการด้านบริหารงานวิจัย หน่วยบริหารและจัดการทุนด้านการเพิ่มความสามารถในการแข่งขันของประเทศ (บพข.) กล่าวเสริมว่า โครงการนี้นับเป็นตัวอย่างความสำเร็จจากความร่วมมือของคณะวิจัยจากสถาบันการศึกษาและบริษัทเอกชนในการต่อยอดงานวิจัยพัฒนาเทคโนโลยีและนวัตกรรมด้านหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ โดยได้รับการสนับสนุนงบประมาณส่วนหนึ่ง ภายใต้แผนงาน Spearhead ด้านเศรษฐกิจ โดยมี สวทช.เป็นหน่วยงานบริหารจัดการและส่งมอบผลลัพธ์ ทำให้สามารถผลักดันผลงานวิจัยไปใช้ประโยชน์ได้จริงต่อภาคเกษตรอุตสาหกรรมของไทย

โดยเฉพาะอุตสาหกรรมอ้อยและน้ำตาลที่ประเทศไทยเป็นหนึ่งในผู้นำการส่งออกระดับโลก การทำงานในพื้นที่เพาะปลูกด้วยเทคโนโลยีเกษตรแม่นยำ และการบริหารจัดการไร่อ้อยแบบอัตโนมัติด้วยระบบแนะนำแผนการทำงานเพื่อการตัดสินใจ ผ่านแพลตฟอร์มบริการ FPS จะช่วยลดต้นทุน เพิ่มผลิตภาพให้กับกลุ่มเกษตรกรพืชไร่ และเพิ่มระดับขีดความสามารถในการแข่งขันให้กับกลุ่มโรงงานแปรรูปในห่วงโซ่อุปทานด้านอุตสาหกรรมเกษตรด้วยเทคโนโลยีแพลตฟอร์มที่โครงการได้พัฒนาขึ้น

 รศ.ดร.ขวัญตรี แสงประชาธนารักษ์ อาจารย์ประจำภาควิชาวิศวกรรมเกษตร คณะวิศวกรรมศาสตร์  มหาวิทยาลัยขอนแก่น ซึ่งเป็นหัวหน้าโครงการวิจัยที่ได้รับทุนสนับสนุนจากหน่วยบริหารและจัดการทุนด้านการเพิ่มความสามารถในการแข่งขันของประเทศ (บพข.) กล่าวว่า เกษตรกรที่ปลูกอ้อยนั้นทราบถึงปัญหาเรื่องต้นทุนการผลิตและอยากลดรายจ่ายส่วนนี้ แต่ปัญหาคือที่ผ่านมายังไม่มีเทคโนโลยีหรือนวัตกรรมใดๆ ที่เข้ามาช่วยเกษตรกรประเมินความเสี่ยงในการลดต้นทุนและเพิ่มผลผลิตในไร่อ้อยได้อย่างแม่นยำ จึงได้ทำการวิจัยและพัฒนาร่วมกับภาคเอกชนเพื่อพัฒนาระบบวิเคราะห์และแปลผลภาพถ่ายทางอากาศที่ได้จากอากาศยานไร้คนขับ หรือ โดรน เพื่อนำข้อมูลที่จำเป็นไปสู่ขั้นตอนของการวิเคราะห์ และวางแผนการผลิต ลดความเสี่ยงในการจัดการไร่อ้อยของเกษตรกรหรือผู้ประกอบการ 

โดยทางทีมวิจัยจึงร่วมมือกับบริษัท เอชจี โรโบติกส์ จำกัด ที่มีความเชี่ยวชาญด้านระบบ AI และ บริษัท โกลบอล ครอปส์ จำกัด โดยการนำโดรนมาใช้ในการสำรวจ เพื่อให้เกิดการแก้ปัญหาให้ตรงจุด ตามหลักการเกษตรแม่นยำ (Precision Agriculture)

นายมหิศร ว่องผาติ บริษัท เอชจี โรโบติกส์ จำกัด กล่าวเสริมว่า จากผลสำเร็จดังกล่าวส่งผลให้มีการขยายผลไปสู่เชิงพาณิชย์บ้างแล้ว โดยในปัจจุบันมีโรงงานน้ำตาลหลายแห่งสนใจจะจ่ายค่า Service ให้ทีมไปทดลองทำตั้งแต่ปีแรกของโครงการ ส่วนในปีที่สอง จะเน้นไปที่การควบคุมต้นทุนในการผลิตและการจัดการแปลง เช่น การให้ปุ๋ยหรือยาที่เหมาะสม ซึ่งเป็นการจัดการเฉพาะจุด

ส่วนปีสุดท้ายจะเป็นการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ให้เกิดเป็นข้อมูลที่ใช้ในการตัดสินใจวางแผนระยะยาว รวมถึงให้ข้อมูลว่าแต่ละวิธีหรือแต่ละทางออก มีต้นทุน มีความเสี่ยงเท่าไหร่ เพื่อให้เกษตรกรหรือโรงงานตัดสินใจต่อไป