Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse für Agraranalytik, nach Komponente (Lösung, Dienste), nach Bereitstellung (Cloud, vor Ort), nach Anwendung (Farmanalytik, Viehzuchtanalytik, Aquakultur und andere), Betriebsgröße (große Betriebe, kleine und mittlere Betriebe) und regionale Prognose, 2025–2032

Die globale Marktgröße für Agraranalytik wurde im Jahr 2024 auf 6,57 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich von 8,08 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 34,61 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 14,65 % im Prognosezeitraum entspricht. Das Wachstum wird durch Faktoren wie die Einführung fortschrittlicher Datenmodelle, Fernerkundungsplattformen und prädiktive Entscheidungstools in landwirtschaftlichen Betrieben unterstützt. Der zunehmende Fokus auf Ertragsoptimierung, Wassereffizienz und Klimarisikominderung weckt großes Interesse an analysegestützten Landwirtschaftssystemen. Agriculture Analytics integriert Satellitenbilder, Bodensensoren, Modelle für maschinelles Lernen und cloudbasierte Dashboards, um die betriebliche Transparenz in verschiedenen Produktionsumgebungen zu verbessern.

Die Agraranalytik nutzt fortschrittliche Technologien wie Big Data, künstliche Intelligenz, Cloud Computing und das Internet der Dinge, um landwirtschaftliche Aktivitäten wie Pflanzen, Felder, Viehzucht und andere zu verwalten und zu automatisieren. Der wachsende Lebensmittelbedarf auf der ganzen Welt treibt die Einführung fortschrittlicher Lösungen in der Landwirtschaft voran. Nach Angaben der Vereinten Nationen wird die Weltbevölkerung bis zum Jahr 2050 voraussichtlich 9,8 Milliarden betragen. Dieses rasante Bevölkerungswachstum wird den Bedarf an Nahrungsmitteln in Zukunft verdoppeln. Daher wird erwartet, dass die Agrarindustrie mit der Einführung landwirtschaftlicher Analysetechnologie die zukünftigen Herausforderungen bewältigen kann.

Große landwirtschaftliche Betriebe investieren verstärkt in Technologie mit variabler Rate (VRT), automatisierte Bewässerungsanalysen und Tools zur Überwachung des Nutztierverhaltens. Kleine und mittlere landwirtschaftliche Betriebe nutzen skalierbare Lösungen über abonnementbasierte Plattformen und mobile Schnittstellen. Da landwirtschaftliche Lieferketten einer zunehmenden Volatilität ausgesetzt sind, unterstützen Analysesysteme eine bessere Anbauplanung, Krankheitserkennung in Echtzeit und Input-Management. Düngemitteloptimierung, Analyse des Pflanzzyklus und präzises Sprühen reduzieren Abfall und verbessern die Nachhaltigkeit.

Die Akzeptanz von Analysen wird durch staatliche Initiativen zur digitalen Landwirtschaft, Subventionen für Präzisionsgeräte und Anforderungen an die Berichterstattung über den CO2-Fußabdruck gestärkt. Agrarunternehmen nutzen Analysen, um Entscheidungen in der Vertragslandwirtschaft, Beschaffungsprognosen und die Modellierung von Rohstoffrisiken zu unterstützen. Die Integration von Drohnen mit multispektralen Sensoren verbessert Einblicke auf Feldebene und reduziert die manuellen Scouting-Kosten. Cloud-Plattformen bieten integrierte Farmmanagementumgebungen, die Ertragskartierung, Bodendaten und Wetterwarnungen kombinieren.

Ebenso nimmt die Verfügbarkeit von Ackerland von Jahr zu Jahr ab. Die wachsende Bevölkerung, die Urbanisierung, die Wasserknappheit und der Klimawandel wirken sich stark auf die landwirtschaftlichen Flächen aus. Um den wachsenden Nahrungsmittelbedarf zu decken, fördern Unternehmen und Regierungen die Einführung von Urban Farming und Vertical Farming.

Die Nutzung unfruchtbarer Flächen und Gebäude zur Strukturierung vertikaler Säulen für den Ernteertrag treibt die Nachfrage nach landwirtschaftlichen Analyselösungen voran. Darüber hinaus bietet die Technologie Warnungen und Einblicke in das Bewässerungsmanagement, die Feldplanung, das Zuchtmanagement, die Bodenqualität und mehr. Dies trägt zum Anbau qualitativ hochwertiger Nutzpflanzen bei und verringert den Schaden.

Zu den Herausforderungen gehören begrenzte digitale Fähigkeiten, inkonsistente Konnektivität in ländlichen Gebieten und die Komplexität der Integration veralteter landwirtschaftlicher Geräte. Allerdings verringern Abonnementmodelle, vereinfachte Dashboards und Mobile-First-Lösungen viele Akzeptanzbarrieren. Insgesamt profitiert der Agraranalytikmarkt von einer starken technologischen Reife, Prioritäten für die Klimaresilienz und der Erweiterung digitaler Agrarökosysteme.

Wichtiger Markttreiber -

• Growing food demand to drive the adoption of agriculture analytics technology for better field management • Increasing trends of vertical or urban farming to boost agriculture analytics market growth

Wichtiges Markthindernis -

• High cost of investment in technology is likely to hamper the market growth

Markttreiber und Trends

Die Nachfrage nach Agraranalysen wächst, da landwirtschaftliche Betriebe eine höhere Effizienz, einen geringeren Einsatz von Betriebsmitteln und ein vorausschauendes Risikomanagement anstreben. Klimaschwankungen erhöhen den Bedarf an genauen Prognosetools, die die Ernteplanung unterstützen. Modelle des maschinellen Lernens helfen Landwirten bei der Analyse multisaisonaler Muster der Bodenfeuchtigkeit, Schädlingsbefall und Nährstoffkreisläufen. Regierungsprogramme zur Förderung der Präzisionslandwirtschaft beschleunigen die Einführung, insbesondere in Regionen mit mechanisierter Landwirtschaft.

Der Aufstieg der IoT-gestützten Landwirtschaft erhöht das Volumen der Felddaten, die von Bodensonden, Wetterstationen und Maschinentelemetrie erfasst werden. Analyseplattformen wandeln diese Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse um und verbessern so die Düngemittelverteilung, den Bewässerungszeitpunkt und die Ernteplanung. Da die Umweltbelastung zunimmt, werden Nachhaltigkeitskennzahlen immer wichtiger. Landwirte nutzen Analysen, um Kohlenstoffemissionen, Wassernutzungsintensität und Bodengesundheitsleistung zu verfolgen.

Zu den Trends gehören auch die zunehmende drohnenbasierte Überwachung, die Einführung von Fernerkundungen und die Satellitenintegration. Hochauflösende Bilder identifizieren Pflanzenstress und unregelmäßige Wachstumszonen. Nutztieranalysen erkennen Brunstzyklen, Fütterungsmuster und frühe Krankheitszeichen. Die Aquakultur ist zur Verbesserung der Ertragseffizienz auf die Überwachung des Sauerstoffgehalts in Echtzeit und die Analyse der Futterverwertung angewiesen.

Dateninteroperabilität ist ein wichtiger Trend. Hersteller von Traktoren, Pflanzmaschinen, Sprühgeräten und Erntemaschinen integrieren Telemetrie mit einheitlichen Analyse-Dashboards. Die Cloud-Migration nimmt zu, da Unternehmen eine schnellere Datenverarbeitung, Echtzeitwarnungen und Betriebstransparenz für mehrere Farmen wünschen. Mobile-First-Lösungen erfreuen sich zunehmender Beliebtheit bei Kleinbauern, die kostengünstige Entscheidungshilfen suchen.

Künstliche Intelligenz unterstützt präskriptive Empfehlungen, die das Farmmanagement vereinfachen. Plattformen bieten Vorschläge zur Saatgutauswahl, zur Feldzonierung und zur Optimierung des Bewässerungsplans. Prädiktive Analysen verbessern die Koordination der Lieferkette und helfen Händlern, verfügbare Mengen vorherzusagen und Beschaffungszyklen zu optimieren.

Marktbeschränkungen und Herausforderungen

Trotz des erheblichen Wachstums bestehen weiterhin Hürden bei der Einführung. Begrenzte digitale Kompetenz verlangsamt die Implementierung von Analysen in aufstrebenden Agrarregionen. In vielen landwirtschaftlichen Betrieben mangelt es an geschultem Personal, das in der Lage ist, komplexe Dashboards zu interpretieren oder erweiterte Datenströme zu integrieren. Kleinbauern verlassen sich häufig auf traditionelle Praktiken und zögern aufgrund der wahrgenommenen Komplexität und Kosten, in digitale Tools zu investieren.

Konnektivitätslücken in ländlichen und abgelegenen Gebieten behindern die Echtzeit-Datenübertragung für IoT-Sensoren und Cloud-Plattformen. Instabile Netzwerke verringern den Wert von Live-Überwachung und vorausschauenden Warnungen. Einige landwirtschaftliche Betriebe verzichten auf Analysen, weil es an standardisierten Datenformaten für Maschinen, Drohnen, Sensoren und Software mangelt. Interoperabilitätsprobleme erhöhen die Implementierungskosten und erschweren die Integration mehrerer Anbieter.

Datenschutz- und Eigentumsbedenken schränken die Akzeptanz ebenfalls ein. Landwirte sind vorsichtig, wenn es darum geht, Erntedaten, Bodenkennzahlen und Betriebsleistung mit externen Plattformen zu teilen. Der Bedarf an starken Cybersicherheitsmaßnahmen erhöht die betriebliche Komplexität. Landwirtschaftliche Betriebe mit großem Viehbestand erfordern robuste Gerätewartungsstrategien, um eine unterbrechungsfreie Datenerfassung sicherzustellen.

Marktsegmentierung nach Komponenten

Lösung

Agriculture Analytics-Lösungen bieten Entscheidungsunterstützungstools, Dashboards und integrierte Datenplattformen. Sie kombinieren Daten von Sensoren, Satelliten, Drohnen und landwirtschaftlichen Geräten in einheitlichen Schnittstellen. Zu den Lösungen gehören Pflanzenmodellierung, Bewässerungsanalysen, Ertragsprognose-Engines und prädiktive Tools zur Schädlingserkennung. Unternehmen bevorzugen modulare Lösungen, die sich über mehrere landwirtschaftliche Betriebe hinweg skalieren lassen. Landwirte legen Wert auf präskriptive Analysen, die tägliche Aufgaben wie die Bewässerungsplanung und die Aussaat mit variablen Mengen automatisieren. Da das Datenvolumen in der Landwirtschaft zunimmt, wächst die Nachfrage nach fortschrittlichen Visualisierungs-, Anomalieerkennungs- und saisonübergreifenden Vergleichstools.

Dienstleistungen

Zu den Serviceangeboten gehören Beratung, Bereitstellung, Integration und verwaltete Analysen. Anbieter helfen landwirtschaftlichen Betrieben dabei, Datentrends zu interpretieren, Geräte zu konfigurieren und Analyse-Workflows zu entwerfen. Managed Services unterstützen die kontinuierliche Überwachung der Bodenbedingungen, Wettermuster und Pflanzengesundheit. Schulungsdienste tragen dazu bei, die digitale Lücke zu schließen und die Akzeptanz bei kleinen und mittleren landwirtschaftlichen Betrieben zu verbessern. Große landwirtschaftliche Betriebe sind auf Integrationsdienste angewiesen, die Traktoren, Sprühgeräte und Bewässerungssysteme mit Cloud-Plattformen verbinden. Services stellen sicher, dass Systeme auf dem neuesten Stand, kalibriert und optimiert bleiben.

Marktsegmentierung nach Bereitstellung

Wolke

Die Cloud-Bereitstellung ist aufgrund der Skalierbarkeit, des einfachen Zugriffs und der Integration mit mobilen Geräten führend. Cloud-Plattformen unterstützen die Verwaltung mehrerer Standorte für große Unternehmen. Daten von Drohnen, GPS-fähigen Maschinen und IoT-Stationen werden zur Echtzeitanalyse direkt auf Cloud-Server hochgeladen. Cloud-Systeme liefern prädiktive Erkenntnisse für Bewässerung, Düngung, Fruchtfolge und Geräteplanung. Mit Abonnementmodellen können kleine landwirtschaftliche Betriebe erweiterte Analysen ohne große Hardware-Investitionen nutzen.

Vor Ort

Lokale Bereitstellungen eignen sich für Farmen, die eine strenge Datenkontrolle, eingeschränkte Konnektivität oder spezielle Compliance-Verpflichtungen erfordern. Sie unterstützen latenzempfindliche Analysen, insbesondere für Viehüberwachungs- und Aquakultursysteme. Unternehmen mit großen Betriebsabläufen nutzen lokale Setups, um den vollständigen Besitz historischer Daten zu behalten. Lokale Systeme lassen sich auch gut mit proprietären Maschinen und lokalen Sensornetzwerken integrieren.

Marktsegmentierung nach Anwendung

Farm Analytics

Die landwirtschaftliche Analytik umfasst die Modellierung von Nutzpflanzen, die Analyse von Bodentests, die Bewässerungsoptimierung und Ertragsprognosen. Multispektrale Drohnenbilder erkennen frühzeitig Stressmuster bei Pflanzen. Modelle des maschinellen Lernens analysieren die Nährstoffverteilung und ermöglichen so eine präzise Düngemittelausbringung. Die landwirtschaftliche Analytik spielt eine zentrale Rolle in der Präzisionslandwirtschaft, da sie den Ertrag steigert und gleichzeitig die Kosten senkt. Diese Tools integrieren Wetterdaten, Bodenfeuchtigkeitsprofile und historische Ertragskarten in präskriptive Empfehlungen. Die Akzeptanz nimmt zu, da landwirtschaftliche Betriebe nachhaltige Anbaumethoden und Inputeffizienz verfolgen.

Viehanalytik

Nutztieranalysen verfolgen die Tiergesundheit, Fütterungsmuster, Brunstzyklen, Bewegungen und Verhaltensanomalien. Wearables messen Temperatur, Herzfrequenz und Wiederkäuen. Prädiktive Systeme erkennen frühe Krankheitszeichen und senken so die Tierarztkosten. Analysen verbessern die Planung des Zuchtzyklus, die Effizienz der Milchproduktion und die Futteroptimierung. Große Milch- und Geflügelbetriebe sind bei der Verwaltung der Herdenleistung stark auf automatisierte Warnmeldungen und Echtzeit-Dashboards angewiesen.

Aquakultur und andere

Aquakulturanalysen unterstützen die Überwachung des Sauerstoffgehalts, die Analyse der Futterverwertung und die Vorhersage der Wasserqualität. Sensoren messen den Gehalt an gelöstem Sauerstoff, Temperatur, pH-Wert und Ammoniak. Prädiktive Algorithmen optimieren Fütterungsmuster, reduzieren Abfall und verbessern die Rentabilität. Zu den weiteren Anwendungen gehören die Gewächshausanalytik, die Überwachung von Hydrokulturen und die Modellierung klimaresistenter Nutzpflanzen. Die Ausweitung der Landwirtschaft mit kontrollierten Umweltbedingungen erhöht die Nachfrage nach sensorbasierten Vorhersagesystemen.

Marktsegmentierung nach Betriebsgröße

Große Bauernhöfe

Große landwirtschaftliche Betriebe setzen aufgrund der höheren Mechanisierung, der größeren Betriebsfläche und des höheren Return-on-Investment-Potenzials auf fortschrittliche Analysen. Sie verwenden Tools mit variabler Rate, autonome Maschinenanalysen und Dashboards mit mehreren Feldern. Große landwirtschaftliche Betriebe investieren in prädiktive Modelle für die Saisonplanung und Anbaudiversifizierung. Die Integration in Lieferketten und Rohstoffprognoseplattformen gewährleistet eine fundierte Entscheidungsfindung.

Kleine und mittlere Bauernhöfe

Kleine und mittlere Betriebe profitieren von kostengünstigen Cloud-Plattformen, mobilen Dashboards und vereinfachten Analysemodellen. Sie übernehmen Lösungen, die die Input-Effizienz verbessern und den Arbeitsaufwand reduzieren. Regierungen und Genossenschaften unterstützen die Einführung von Analysen durch Subventionen und Programme zur gemeinsamen Nutzung von Ausrüstung. Mobile-First-Anwendungen bieten Einblicke auf Farmebene ohne große Infrastruktur.

Analysierte Schlüsselunternehmen:

Zu den wichtigsten Akteuren in der globalen Agraranalytik gehören unter anderem SAP SE, Deere & Company, Trimble, IBM Corporation, Accenture LLC, Monsanto Company, Iteris, Taranis, Oracle Corporation, Agvue Technologies, Conservis Corporation, Dtn, Fbn, Farmers Edge, Geosys Inc., Granular, Gro Intelligence. Die Hauptakteure gehen strategische Partnerschaften und Kooperationen ein, um erweiterte Analysen bereitzustellen. Darüber hinaus investieren die Unternehmen in Forschung und Entwicklung, um die regelmäßigen Erkenntnisse der Landwirtschaft und Viehzucht zu untersuchen.

Regionale Einblicke

Markttrends für Agraranalysen in Nordamerika

Es wird erwartet, dass Nordamerika im Prognosezeitraum den Marktanteil dominieren wird. Die starke Präsenz von Anbietern künstlicher Intelligenz, Cloud Computing, Datenanalyse, Big Data und anderer Technologien in der Region treibt das Marktwachstum voran. Aufgrund der frühzeitigen Einführung von Technologien in allen Branchen dürften die USA den Markt anführen. Ebenso wird Europa im Prognosezeitraum deutlich wachsen. Die wachsende Nachfrage nach qualitativ hochwertigen und frischen Lebensmitteln treibt die Einführung landwirtschaftlicher Analytik in der Agrarindustrie voran.

Nordamerika ist aufgrund der fortschrittlichen landwirtschaftlichen Infrastruktur, der starken IoT-Einführung und der Präzisionslandwirtschaftspolitik führend auf dem Markt für Agraranalysen. Die USA und Kanada konzentrieren sich auf Ertragsoptimierung, Dürreresistenz und Klimarisikominderung. Regionale Anbieter erweitern cloudbasierte Analysen, multispektrale Bildgebung und autonome Maschinentelemetrie. Fördernde staatliche Zuschüsse und eine weit verbreitete Mechanisierung beschleunigen die Einführung in großen landwirtschaftlichen Betrieben und Genossenschaften.

Markt für Agraranalysen in den Vereinigten Staaten

Der US-Markt wächst durch groß angelegte Präzisionslandwirtschaft, satellitengestützte Überwachung und fortschrittliche Bodenanalytik. Investitionen in IoT-Sensoren, Drohnenkartierung und Agrarrobotik stärken die Akzeptanz von Analysen. Klimaresistente Landwirtschaftsinitiativen steigern die Nachfrage nach prädiktiven Modellen und Bewässerungsanalysen. US-Agrarunternehmen nutzen Analysen für Ernteprognosen, Lieferkettenplanung und Rückverfolgbarkeit vom Bauernhof bis zum Markt.

Markttrends für Agraranalysen in Europa

Europa investiert stark in digitale Landwirtschaftstechnologien, die auf Nachhaltigkeitszielen und strengen Umweltvorschriften basieren. Die Akzeptanz von Analytics nimmt in Deutschland, Frankreich und den nordischen Ländern zu. Europäische Landwirtschaftsbetriebe setzen Präzisionsspritzen, CO2-Fußabdruckanalysen und automatisierte Bewässerung ein. Digitale Landwirtschaftsprogramme und Satellitenplattformen der EU stärken die regionale Nachfrage.

Deutschland Markt für Agraranalytik

Der deutsche Agraranalytikmarkt profitiert von der fortschrittlichen Mechanisierung, der starken Akzeptanz von Nutztieranalysen und der hohen digitalen Kompetenz. Deutsche landwirtschaftliche Betriebe nutzen multispektrale Drohnen, Ertragskartierungstools und sensorbasierte Bewässerungs-Dashboards. Der Schwerpunkt der Regulierung auf der Einhaltung von Umweltvorschriften beschleunigt die Einführung datengesteuerter Nährstoffmanagementsysteme.

Markttrends für Agraranalysen im asiatisch-pazifischen Raum

Es wird erwartet, dass der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum ein schnelles Wachstum verzeichnen wird. Die zunehmende staatliche Initiative zur Digitalisierung und Weiterentwicklung landwirtschaftlicher Techniken dürfte die Nachfrage nach Agraranalysen ankurbeln. Darüber hinaus treibt die schnell wachsende Bevölkerung in Ländern wie Indien, China und Japan die Einführung fortschrittlicher Technologien voran, um die Erträge zu steigern.

Der asiatisch-pazifische Raum verzeichnet aufgrund der großen landwirtschaftlichen Bevölkerung, der steigenden Nahrungsmittelnachfrage und der starken staatlichen Unterstützung ein schnelles Wachstum. China, Indien und Australien investieren in intelligente Landwirtschaft, wetterbasierte Analysen und Drohnenkartierung. Cloud-Plattformen gewinnen an Bedeutung, da Kleinbauern mobile Entscheidungstools einführen.

Japan-Markt für Agraranalysen

Japan nutzt Analysen für hochpräzises Gewächshausmanagement, Reisertragsoptimierung und Viehbestandsüberwachung. Ältere Landwirte verlassen sich auf Automatisierung und datengesteuerte Entscheidungsplattformen. Japans starker Robotiksektor integriert Analysen mit autonomen Maschinen. Die Landwirtschaft in kontrollierten Umgebungen fördert sensorgesteuerte Erkenntnisse.

Markttrends für Agraranalysen in Lateinamerika

Lateinamerika wächst aufgrund der Ausweitung der Agrarindustrie, der großen landwirtschaftlichen Betriebe und der Verbesserung der digitalen Infrastruktur. Brasilien und Argentinien sind führend bei Präzisionspflanzung, Bodenanalysen und drohnengestützter Erkundung. Klimavariabilität erhöht die Nachfrage nach prädiktiven Erntemodellen und Bewässerungsoptimierung.

Markttrends für Agraranalysen im Nahen Osten und in Afrika

Der Nahe Osten und Afrika werden aufgrund der geringeren Verfügbarkeit von Wasserressourcen in den meisten Gebieten ein deutliches Wachstum bei der Einführung landwirtschaftlicher Analysen verzeichnen. Die landwirtschaftliche Analyse hilft bei der Verwaltung der Bewässerung von Nutzpflanzen mit minimaler Wasserverschwendung. Ebenso zeigt Südamerika ein stetiges Wachstum des Marktes.

Der Nahe Osten und Afrika nutzen Agraranalytik zur Wasseroptimierung, Wüstenlandwirtschaft und kontrollierten Gewächshausbetrieb. Golfstaaten investieren in Hydrokultur und Vertical-Farming-Analytik. Afrikanische Länder führen mobile Beratungsplattformen für den Anbau ein, um Kleinbauern zu unterstützen. Klimaresilienz treibt Wachstum voran.

Wettbewerbslandschaft

Die Wettbewerbslandschaft umfasst globale Analyseanbieter, Agrartechnologie-Start-ups, Gerätehersteller, Sensorunternehmen und Satellitenaufklärungsunternehmen. Große Akteure erweitern Plattformen, die Satellitenbilder, Bodenanalysen, Viehbestandsüberwachung und Lieferkettenprognosen integrieren. Anbieter differenzieren sich durch KI-gesteuerte Empfehlungen, Mobile-First-Zugänglichkeit und Integration mit Maschinentelemetriesystemen.

Große Lösungsanbieter bieten einheitliche Farm-Management-Plattformen an, die IoT-Sensoren, Drohnen und Cloud-Analysen verbinden. Diese Plattformen unterstützen den Betrieb an mehreren Standorten und die Überwachung der Ernte in Echtzeit. Partnerschaften mit Traktorenherstellern und Anbietern von Bewässerungssystemen stärken die Interoperabilität. Multinationale Agrarunternehmen setzen Enterprise-Analytics-Suiten ein, um Rohstoffprognosen und Beschaffungsplanung zu unterstützen.

Nischenanbieter konzentrieren sich auf Bodenanalytik, Tiergesundheit, Aquakultur-Dashboards oder Gewächshausoptimierung. Ihre speziellen Datensätze verbessern die Präzision für bestimmte Produktionsumgebungen. Viele arbeiten mit Forschungseinrichtungen zusammen, um Algorithmen zu validieren und die Prognosegenauigkeit zu verbessern.

Drohnen- und Satellitenunternehmen erweitern ihre Rolle durch die Bereitstellung hochauflösender Bilder für die Stresskartierung und Vegetationsindizierung. Modelle für maschinelles Lernen integrieren diese Datensätze mit bodennahen Sensormesswerten, um die Feldzonierung und die Krankheitserkennung zu verbessern.

Wichtige Entwicklungen in der Agraranalytikbranche

März 2025 –IBM hat eine KI-gestützte Erntemodellierungs-Engine auf den Markt gebracht, die die Genauigkeit der Ertragsvorhersage mithilfe multispektraler Bilder und Bodentelemetrie verbessern soll.

Januar 2025 –Trimble führte eine cloudbasierte Bewässerungsanalysesuite ein, die Wettersensoren und automatisierte Durchflusskontrollsysteme integriert.

September 2024 –Deere & Company hat ein integriertes Dashboard für den landwirtschaftlichen Betrieb bereitgestellt, das Gerätetelemetrie mit vorausschauender Wartungsanalyse kombiniert.

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Segmentierung

Wichtige Branchenentwicklungen

• November 2020 – SAS Institute Inc. bietet in Zusammenarbeit mit Boragen, Inc. eine Plattform für die Kombination von Nutzpflanzenwissenschaft und Datenwissenschaft, um das Nutzpflanzenleben vor Pflanzenkrankheiten zu schützen. Die Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Daten zu untersuchen und den Schaden in Echtzeit vorherzusagen.
• Oktober 2019:Die Oracle Corporation gab eine Partnerschaft mit der Indian Farmers Fertilizer Cooperative Ltd (IFFCO) und ihren Genossenschaften bekannt, die eine vorausschauende Wartungslösung für bessere Erntequalität und Produktivitätssteigerung bieten. Das Unternehmen bietet künstliche Intelligenz, sprachgesteuerte Chatbots und seine Datenbank zur Datenanalyse an.