당사의 IoT 양식 기술은 IoT, 빅데이터, 인공지능과 같은 기술을 활용하여 클라우드 플랫폼의 실시간 모니터링 및 조기 경보 시스템을 통해 고객이 문제를 적시에 발견하고 처리할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 질병으로 인한 손실을 줄이고, 인건비 및 자원 낭비를 절감하며, 양식 과정의 정밀하고 자동화된 관리를 달성할 수 있습니다.

자동화 우선 설계로 노동력 및 자원 낭비 최소화

AI 기반 사료/산소 최적화:

실시간 ORP(산화환원전위) 모니터링을 통해 사료 낭비 18-35% 감소

에너지 절약형 통기:

나노 버블 시스템은 DO ≥5mg/L를 유지하면서 에너지 사용량을 40% 절감합니다.

노동력 절감:

24/7 자동화로 70%의 수동 작업(사료 공급, 물 교환) 대체

손실 발생 전 예측적 위협 관리

질병 발생 경고:

pH 변동(시간당 ±0.5) 감지 시 92% 병원균 발생 상관관계

연쇄 장애 방지:

통합 DO/암모니아 센서, NH₃-N >0.2mg/L 시 백업 트리거

개체 손실 방지:

수중 로봇이 폐사 72시간 전 비정상적인 물고기 행동 식별

센서는 수위, 수온, 수소 이온 농도(pH), 전도도(EC), 용존 산소 및 기타 데이터를 실시간으로 수집합니다. 기상 관측소는 강한 바람과 폭우와 같은 어류 양식장 주변의 기상 변화를 정확하게 모니터링하고, 기상 데이터를 클라우드 플랫폼에 실시간으로 전송합니다. 고화질 수중 카메라 + AI 카메라는 실시간 이미지를 볼 수 있습니다. 컨트롤러는 에어레이터의 시작 및 정지, 급여기의 정량 급여, 수조의 유량 조절 등을 제어합니다. 또한 모바일 앱의 원클릭 제어를 지원하여 원격으로 자동 급여 및 물 교환을 실현합니다.

우리의 IoT 양식 관리 플랫폼은 디지털 트윈 기술을 사용하여 센서 데이터와 비디오 감시를 결합하여 양식 환경의 상호작용 3D 모델을 구축하고, 데이터 시각화 및 원격 관리를 실현합니다. 고객은 모바일 APP/PC를 통해 실시간 데이터를 확인하고, 등급 알람(위험/초과 임계값)을 설정하며, 어류 양식장의 자동화 제어(자동 물 교체/산소 공급/초과 급여)를 실현하여 인력과 자원을 크게 절약하고, 양식의 정밀성과 자동화를 달성할 수 있습니다.

본 프로젝트는 순환수 정화 및 처리 시스템, 치어 입출수 시스템, 항온 시스템, 자동 보조 조명 시스템, 자동 먹이 공급 시스템, 에너지 관리 시스템 등 6가지 주요 시스템을 갖추고 있습니다.

사물 인터넷 감지 및 중앙 집중식 소프트웨어 제어를 통해 7x24시간 완전 자동 운영을 달성하며, 계절에 관계없이 멸균 및 항온 양식을 실현합니다.

폐쇄 루프 수질 관리: IoT 시스템은 실시간 독소/암모니아 수치를 기반으로 여과, UV 살균 및 생물학적 정화(예: 프로바이오틱스가 주입된 물 사용)를 자동화합니다. 센서가 오염 급증을 감지하면 Ag-NP 또는 CNT와 같은 나노 물질이 중금속을 흡착하기 위해 배치됩니다.

질병 예방

pH 이상 감지 + 병원균; 데이터베이스 질병 관련 손실 67% 감소

실시간 생체 신호 모니터링:

IoT 센서는 수중 카메라/AI 분석을 통해 물고기의 행동 및 생리적 스트레스 지표를 추적하여 조기 질병 감지 및 최적화된 먹이 공급 일정을 가능하게 합니다.

자동 환경 제어:

통합 센서(O₂, pH, 온도)는 임계값 초과 시 통기, 물 교환 또는 냉각 시스템의 자동 조정을 트리거하여 사망 위험을 줄입니다.

표준 양식장 또는 현대식 양식 공장을 기반으로 수질 모니터링 시스템, 하드웨어 자동 제어 시스템, 비디오 감시 시스템, 기상 조건 모니터링 시스템, 휴대폰 원격 작동 시스템 등을 구축하여 양식 수질 환경의 실시간 모니터링 및 규제 제어를 달성합니다. 자동 제어 산소 펌프와 같은 시설 및 장비; 농업 운영 관리, 입력 관리, 생물 성장 모니터링, 통계 및 분석 등과 같은 소프트웨어 기능을 갖추어 공원 전체에 대한 완전한 디지털 커버리지를 달성합니다.

네 – 저희 모듈식 시스템은 다음을 지원합니다:

1단계: 센서 + 게이트웨이 배포 ($12,000)

2단계: 자동화 제어 추가 ($18,000)

3단계: 블록체인/로보틱스 ($22,000)

일반적으로 12-18개월:

인건비 절감: $48k/년

사료 감소: $35k/년

사망률 감소: $62k의 손실 회피

$140k 하드웨어 비용은 1년 차에 충당됩니다.

머신러닝을 통한 89% 정확도:

700건 이상의 발병 사례 학습

pH 변화, 아가미 움직임, 먹이 반응 교차 참조

Tier-3 알림 발송 (증상 발현 72시간 전)