Minulý mesiac sme sa pri meste Anklam v Nemecku mali možnosť zúčastniť predstavenia nových silážnych rezačiek Jaguar. Toto podujatie, počas ktorého sme získali veľké množstvo poznatkov o nových strojoch, ktoré budú mať premiéru na veľtrhu Agritechnica, prilákalo počas dvoch dní nabitých programom novinárov z celej Európy. A bolo sa veru na čo pozerať...
Predvádzanie nových silážnych rezačiek JAGUAR sme začali meraním hodnotenia narušenia zrna (CSPS) pomocou umelej inteligencie. Corn Silage Processing Score (CSPS) je metrika vyvinutá v USA, ktorá slúži na posúdenie, ako dobre sú narušené zrná v siláži. Zároveň poskytuje informáciu o tom, ako dobre dokáže krava zrná stráviť.
Škála hodnotenia CSPS
Hodnoty CSPS sa škálujú nasledovne:
• Dobré: Hodnoty nad 70%.
• Priemerné: Hodnoty medzi 50 a 70 %.
• Zlé: Všetko pod 50 %.
Tradičné metódy merania a ich problémy
Tradičný laboratórny test na zistenie CSPS bol vyvinutý tak, že 600 mm suchej kukuričnej siláže sa vloží do zariadenia nazývaného tap shaper a preosieva sa 10 minút. Skóre CSPS predstavuje všetok materiál, ktorý prešiel sitom s priemerom 4,75 mm. Napriek tomu, že laboratórny test je hodnotný, má veľkú nevýhodu, ktorou je čas potrebný na takúto analýzu. Ak sa vzorka odoberie napríklad vo štvrtok, výsledok môže byť dostupný až o niekoľko dní, kedy už môže byť zber ukončený, čo neposkytuje poľnohospodárom možnosť včasnej reakcie.
Existuje aj takzvaný cup test – pohárikový test, pri ktorom sa materiál naplní do pohára, rozloží na stôl a vizuálne sa skontroluje spracovanie zŕn. Táto metóda je však subjektívna, pretože každý môže vyhodnotiť spracovanie zŕn trochu inak. Inovácia spoločnosti CLAAS prináša meranie CSPS pomocou Class Connect a umelej inteligencie.
Postup merania v teréne:
Prvým krokom je odber vzorky. Túto vzorku je následne potrebné rozložiť na modrú referenčnú dosku. Táto doska je dôležitá, pretože má referenčnú veľkosť podobnú formátu A4, čo umožňuje systému detekovať rozmery. V Class Connect je následne potrebné zadať údaje, vybrať stroj (napríklad silážnu rezačku 1200) a následne prejsť do sekcie „optimize job quality analyzes“ (optimalizovať analýzy kvality práce), kde sa pridá nová analýza. Materiál sa rozloží na stôl, rovnomerne, nie na kopu, aby došlo ku pokrytiu celej plochy, pričom je stále vidieť modrú dosku. Obsluha stroja, či vedúci pracovník vytvorí fotografie (možno urobiť až 10 obrázkov). Pre výpočet je potrebných 300 častíc. Fotografie sa následne nahrajú na server.
Po nahraní obrázkov model umelej inteligencie (AI) detekuje spracovanie kukuričného zrna. Na vizuálnej úrovni sú oranžovo označené jadrá tie, ktoré sú väčšie ako 4,75 mm, a zelené jadrá sú menšie ako 4,75 mm. Na základe tohto výpočtu AI model určí CSPS.
Presnosť a výhody v teréne
Pre nás bolo dôležité zistiť, ako presný je AI model. Hoci sa hodnota AI pri meraní trikrát toho istého materiálu môže mierne líšiť (napríklad najlepší výsledok bol 80 a najnižší 73), je to považované za hodnoty v tolerancii. Model AI od spoločnosti CLAAS pritom nie je menej presný, ako laboratórne testovanie. Pri laboratórnom testovaní s viacerými vzorkami a dvoma rôznymi laboratóriami sa dokonca zistila odchýlka v 66% vzoriek, kde sa výsledky pohybovali od 58% do 73%. Hlavnou výhodou aplikácie však je, že výsledky sú k dispozícii priamo v teréne.
Výsledky prevádzkového testovania
Testovanie počas predvádzania nových silážnych rezačiek ukázalo, že dosahujú zvýšenie výkonnosti oproti starším modelom až o 33%. Ďalšie testy zaznamenali navýšenie výkonnosti +27 %, pričom model 1200 dosiahol 395 t za hodinu (blízko 400 t/h), zatiaľ čo menej výkonný model spracoval 310 t za hodinu.
Claas Jaguar 1000: Nová generácia rezačiek so špičkovými inováciami
Produktové portfólio Claas v segmente rezačiek bude zahŕňať aj novo predstavené modely Jaguar. Základom úspechu, vďaka ktorému sa Claas stal svetovým lídrom na trhu v oblasti zberových strojov, je séria 800. Rad JAGUAR 900, sa stal najpredávanejšou rezačkou na svete, s modelmi s výkonom od 340 kW (462 k) až top model JAGUAR 990 s výkonom 680 kW (925 k).
Viac sa dočítate v týždenníku Roľnícke noviny.
