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以數據驅動農業決策

歐盟IoF2020發展對我國推動智慧農業之啟發

台灣經濟研究院/黃慧真 助理研究員

歐盟IoF2020旨在建立一個由農民、食品業者、技術提供者、研究機構與終端用戶所組成之生態系統,並運用物聯網技術協助解決食品與農業部門所面臨之互通性挑戰,以使更多研發成果走出實驗室、進入市場,從技術開發、試驗到商品化歷程,維持歐洲農業競爭力與可持續性。本文研析歐盟IoF2020推動之案例成果,希冀借鏡在物聯網應用與商業化支援之成功經驗,期使我國邁向數據驅動型農業的歷程更為順暢,藉此翻轉看天吃飯的宿命,迎向看數據營運的智慧農業。

數據驅動型農業在國際間推動物聯網應用下成為勢不可當之發展趨勢,歐盟執委會於2015年主導成立物聯網創新聯盟(Alliance for Internet of Things Innovation, AIoTI),在智慧農業與糧食安全應用小組,辦理大規模試點計畫「糧食與農業互聯網」(Internet of Food and Farm 2020, IoF2020),即運用數位整合模式於農業領域進行技術測試與經驗複製,與我國推展智慧農業從智慧生產邁向數位服務之理念一致,其計畫推行成功經驗與具體治理做法,值得我國觀察與借鏡。

為解決氣候變遷所面臨糧食供應短缺與糧價上升之問題,加上近年受到農村人口老化與少子化的影響,台灣農業人力緊縮,導致農業生產力大幅下降,為能於農業導入機械化、自動化及智動化,我國自2017年開始推動智慧農業至今,以智慧生產與數位服務為兩大發展主軸,以及透過「智農聯盟、數位服務價值鏈整合、產消溝通」三大策略路徑,導引我國「蘭花產業、種苗產業、菇類產業、稻作產業、農業設施產業、養殖漁產業、家禽產業、外銷主力作物產業、家畜產業、海洋漁產業」十大領航產業,運用共通/整合性技術邁向數據驅動型農業。本文目的在探討於同年通過之歐盟IoF2020(注1),如何透過物聯網技術促進產業價值鏈虛實整合,並將成功經驗複製至各國應用,透過介紹歐盟IoF2020之治理架構,從中汲取相關經驗,作為我國推展智慧農業之參照。

觀察IoF2020交叉共治之治理方式,其整體運作方式由六個橫向工作小組分工組成,互相協助五大垂直試驗領域實現預期成果。而物聯網技術、商業化支援工作小組,主要目的為引導各試驗領域運用物聯網技術,為後續商業化提供相關支援。

何謂IoF2020

歐洲農業所面臨之氣候、環境及社會挑戰,倚靠科技創新解決,在此時機下,IoF2020應運而生,該項目由世界第一的農業食品研究大學荷蘭瓦赫寧恩大學暨研究中心領導,資助來源為歐盟科研架構「展望2020」(Horizon 2020,注2)。預計2017~2020年內,主要投資農耕、乳業、水果、蔬菜、肉類五大試驗領域,達3,000萬歐元(約新台幣9.8億元),超過120名合作夥伴,橫跨22個歐盟國家與地區,共計33個計畫案例。

IoF2020推行之成功經驗

擁有超過150年歷史的德國作物科學巨擘拜耳公司(注3),也是IoF2020參與成員之一,身為農耕領域合作夥伴,拜耳投入發展永續馬鈴薯產業,在馬鈴薯田裡安裝物聯網站點,幫助農民省錢並提高產量。該計畫案例綠源農場(Green Heart Farm),位於荷蘭一座拜耳未來農場(Bayer Forward Farm),透過開發土壤溼度、土壤有機質及氣候等不同類型傳感器,收集相關數據以預測馬鈴薯產能,該農場並導入土壤掃描技術作為調整栽種密度之依據,以及利用作物掃描技術來決定施肥和農藥施用時機與比率,使農民能夠優化田間管理作業。該案例探討如何於供應鏈內共享數據以優化效率,並將物聯網設備連接至農場管理系統中的傳感器網絡(如地球觀測系統),建立作物生長模型、產量差距分析工具及相關數據庫,以掌握如經濟與環境影響之數據。根據IoF2020網站,該案例試驗成果有效提升作物產量5%、減少農藥使用20%,以及增加機械有效利用率15%。

IoF2020合作夥伴當中,除了大型企業,半數以上為中小企業,例如其中一個家禽鏈管理計畫案例,合作夥伴以無線感測網路技術廠商(IK4-TEKNIKER)為首,結合IoT平台與數據分析模型技術廠商(PORPHYRIO)、農場(SADA)、系統整合商(EXAFAN)共同合作,著重如何提升動物福祉與達到理想禽肉體重。

首先在生產、物流及加工每個步驟中,透過自動環境監測與生產控制等傳感器收集關鍵數據,並藉由體重預測與舒適度模型等不同模型提供數據分析,讓生態系統中的農民、獸醫、卡車司機、屠宰場管理人員等不同操作員,可以輕鬆使用儀錶板來優化禽肉生產鏈作業流程。所有數據上傳至中央雲平台,該平台連結智能數據分析工具(智慧農場助手),提供管理者每日生產資訊與預警功能。該案例試驗成果有效提升家禽平均體重10%、減少飼料浪費10%、減少藥物治療成本15%,以及減少運輸期間家禽死亡率15%。

上述為IoF2020執行至今相關成功經驗,其他豐碩研發成果亦延續至2019年成立之「智慧農業樞紐」(Smart Agri Hubs)政策方案中延伸執行,當中調整試驗領域為農耕、家畜、蔬菜、水果、及水產養殖等五大領域,相較IoF2020將乳業與肉類整併為家畜領域,並新增水產養殖領域。該政策方案為歐盟智慧農業之延續,後續推展方向亦值得我國持續關注。

IoF2020交叉共治之治理方式

通過上述案例經驗之觀察,IoF2020運用物聯網技術讓產業鏈上利益關係人藉由數據共享進行虛實整合,而引導各計畫案例成功邁向數位整合模式之治理做法為參與成員間之協作關係,體現於計畫橫向與垂直之治理框架(圖1),整體運作方式由六個橫向工作小組分工組成,互相協助五大垂直試驗領域實現其預期成果。其中,於物聯網技術與商業化支援工作小組,主要目的為引導各試驗領域運用物聯網技術,促進產業上中下游之利益關係人提升其協作關係與業務互通性,以及為其後續商業化提供相關支援。

圖1 IoF2020治理框架
▲ 圖1 IoF2020治理框架。
資料來源:IoF2020網站、本研究繪製(2020)。

IoF2020之五大試驗領域採公開募集(open call)方式徵案,在計畫案例初期即需思考幾個關鍵性問題,包含:計畫核心願景與目的、主要業務流程與標的、場域設置與發展、預計收集之數據資訊為何、主要參與者預計達成之目標、向最終用戶提供哪些功能與服務、IoT技術相關組件(如傳感器、控制器、無線網路、韌體及伺服器等軟硬體)為何、哪些組件需要增強與擴展、所產生之解決方案能否為後續相關案例增值、開發哪些通用功能與服務(如氣象服務、在地化、安全性及隱私權等)以利其他案例採用,以及描繪該計畫案例IoT相關架構/功能視圖。

(一)物聯網技術工作小組

IoF2020提供「案例分析與設計指南」,引導各計畫產出IoT相關架構/功能視圖,協助每項活動得以按部就班進行。該指南主要目的是從技術角度,構建計畫案例之IoT願景圖像,並確認參與者之間的互通性,即物聯網設備、IT系統、應用程序及其他有關即時/歷史數據之連結,用以說明軟硬體連結之可行性。然而,最後也是最重要的,每個案例皆被要求需附加一個業務流程層級圖(圖2),亦即將物聯網相關組件與功能,放到農業領域參與者更熟悉的實務流程分類中,以瞭解ICT運用與實際業務流程之虛實整合交互關係。

圖2 IoF2020業務流程層級圖
▲ 圖2 IoF2020業務流程層級圖。
資料來源:Internet of Food & Farm, "Guidelines for use case analysis & design", 2017/09、本研究繪製(2020)。

此業務流程層級圖之範圍,從實體對象操控層級到企業管理資訊層級,是根據工業領域ISA-95模型(注4)而來,該模型已被驗證對農業食品生產體系也具有實用參考價值。此架構旨在引導各計畫案例清楚描繪包含:與企業總體級別之控管過程(管理資訊層級)、與工作任務相關之執行過程(操作執行層級)、與設備人員執行任務直接相關之過程(生產控制層級),以及與實體對象之相互關係(實體對象層級)。

呼應Michael Porter於1985年提出之價值鏈觀點:「個體企業進行價值創造不外乎採用成本優勢與差異化,並體現於主要活動與支援活動當中,而產業價值鏈為更龐大的價值體系,個體企業價值鏈附屬於該體系之下」。Porter認為將個別企業放置到產業鏈架構當中,納入供應面、企業、通路及消費者,透過不同廠商一連串價值活動組成,可共同追求產業附加價值最大化。

綜整上述歐盟IoF2020推展物聯網技術之關鍵成功因素,可歸納出產業價值鏈關聯圖(圖3),瞭解其透過生態系結盟方式串聯產業上中下游相關廠商;以及導入智慧化科技進行虛實整合之歷程,以實現數據驅動型農業之目標。

圖3 產業價值鏈關聯圖
▲ 圖3 產業價值鏈關聯圖。
資料來源:Internet of Food & Farm, "Guidelines for use case analysis & design", 2017/09、本研究繪製(2020)。

(二)商業化支援工作小組

此外,IoF2020在促進物聯網技術應用時,更重視技術驗證後須走出實驗室、進入市場,目的在提高已開發技術之經濟可行性與市場價值。該小組協助計畫案例建立合適之商業模式,第一步是創造價值(潛在客戶尋求什麼價值),以及如何將其轉化為產品或服務,並符合目標客戶需求;同時藉由小型試量產商品(Minimum Viable Product, MVP)之概念,將理念用較低的成本設計出來,並快速投放到目標市場上檢驗是否可行,再透過用戶反饋進行優化修正,以及再次將改良後的新產品投放於市場上。差別在於,採用MVP通常並不是為了檢驗產品技術是否可行,而是瞭解有無市場需求。此外,該小組亦協助評估各計畫案例之經濟成熟度(Economic Maturity,附表),以瞭解其未來市場化準備程度,並從中提供特定之商業化支援。

附表 IoF2020經濟成熟度分類架構
IoF2020經濟成熟度分類架構
資料來源:Internet of Food & Farm, "IoF2020 use case business models", 2019/01、本研究整理(2020)。

歐盟IoF2020試點計畫之目標是藉由物聯網技術,實現數據驅動型農業,因此建議台灣智慧農業之推動,可借鑑IoF2020物聯網發展做法,導入產業鏈觀點強化智農聯盟運作效益,並參考IoF2020商業化支援策略,提供標靶服務加速落地應用。

我國智慧農業推動現況與歐盟IoF2020發展觀察之啟示

歐盟IoF2020試點計畫之目標是藉由物聯網技術,實現數據驅動型農業,而最終目的是在各地複製相同成功經驗,使計畫結束後,仍得以創造永續經營之農食品產業價值鏈。以台灣環境而言,真正能夠一條龍完成供應鏈與銷售鏈所有工作之大型農企業有限,多數為中小型廠商,因此,我國推動智慧農業是以智農聯盟為首要策略,建立科技務農新夥伴關係;並整合資通訊技術,打造數位服務與價值鏈整合應用模式;進而透過人性化互動科技,開創生產端與消費端溝通新模式,以打造農業永續經營之願景。

透過觀察歐盟共同合作的IoF2020,從一開始就緊密結合農業食品領域之物聯網技術供需雙方,以更具可持續性與對環境負責的方式,提升農產品產能,並成功走出實驗室、進入市場,使歐洲農業更具競爭力。以下綜整歸納IoF2020推動之核心策略,並提出物聯網應用與商業化支援相關建議,作為我國推動智慧農業之參考。

(一)借鑑IoF2020物聯網發展做法,導入產業鏈觀點強化智農聯盟運作效益

歐盟IoF2020試點計畫採公開募集方式運作,在計畫案例執行初期即提供「案例分析與設計指南」,引導計畫案例產出IoT相關架構/功能視圖,使利益關係人從數據收集、資訊整理、知識產出到決策行動的每個環節可以更順暢協作,並確保其互通性。

因此,建議我國智慧農業在推動智農聯盟時,可以參考其運作模式,於初期階段即納入供應鏈與銷售鏈之參與者,共同規劃智慧化導入過程之資訊技術與操作技術整合方式,並進一步設定合作模式之預期效益,以促進不同廠商共同目標之達成(追求產業附加價值最大化)。例如透過數據共享與互聯,提升供應鏈之透明度與可追溯性,以提高農產品之售價,再合理分潤至整體智農聯盟廠商,如此,即便計畫結束,亦能於產業之間形成永續經營體系。

(二)參考IoF2020商業化支援策略,提供標靶服務加速落地應用

我國推動智慧農業主要目的為加速研發成果落地應用,參考歐盟IoF2020商業化支援關鍵策略,旨在協助各計畫依據業務挑戰尋找合適商業模式,同時透過經濟成熟度之評估方式,找出各計畫案例進入市場之不足處,並從中提供適當支援以提升其商業化預備度。

建議我國可參考其協助計畫案例找尋合適商業模式之經驗,以業務挑戰為起點,而非直接套用現有商業模式;從相關領域(物聯網/數據驅動)進行個案研究,以應對特定商業模式之挑戰;超越商業模式範圍,同時探討關鍵成功因素,以協助建構量身訂製之商業模式。另亦建議可參考歐盟IoF2020經濟成熟度之評估方式,找出我國智慧農業商業化預備度較高之項目,進而促進其跨出商業化第一步,另針對經濟成熟度較低之項目,亦可聚焦實務需求給予特定支援。

結語

本文研析歐盟IoF2020推動之案例成果與治理做法,希冀借鏡在物聯網應用與商業化支援之成功經驗,作為我國推展智慧農業之參考,在邁向數據驅動型農業的歷程中能更為順暢,藉此翻轉台灣農業宿命,迎向看「數據」吃飯的做田人(本文為執行行政院農業委員會委辦計畫,「智慧農業計畫績效展現暨法規調適研析」(109農科-11.1.1-科-a1)之計畫相關成果)。

注釋

  1. IoF2020合作夥伴包括:農業食品領域48個、私營部門38個(其中24個為中小型企業)、非營利部門32個(其中12個為公共學術機構)、另外有來自韓國的一個戰略合作夥伴,其預算由韓國政府承擔。
  2. Horizon 2020為目前全球最大的科技合作平台,為期七年(2014~2020),由歐盟集資786億歐元(約新台幣2兆5,000億元),著重於科技研發、基礎優秀人才教育培訓與交換、健康、福祉、綠色運輸及綠色能源技術等研發項目。
  3. 拜耳公司之專業領域橫跨醫療保健與作物科學,2018年成功併購農業大廠孟山都,成為全球最大種子、農業及藥廠之公司。其併購目的著眼於大型數據整合之農業資訊化平台,根據拜耳全球網站資料,2019年為整併後的首年,營業額約435億歐元,較上一年度成長18.5%、資本支出達29億歐元、研發支出逾53億歐元。
  4. ISA-95模型為國際自動化協會(International Society of Automation, ISA)於1995年通過ISA-95標準之架構,用以討論虛實整合系統,並探討後續落實「工業4.0方案」所需建置之核心能耐。

參考文獻

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  2. Large Scale Pilots Programme, "The European Large-Scale Pilots Programme Driving IoT Innovation at Scale in Europe", 2020/05
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  8. Internet of Food & Farm, "Guidelines for use case analysis & design", 2017/09 
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