大家好！我是Shohei。
植物工厂作为不受天气影响的新一代农业备受关注。但与传统农业不同，植物工厂需要不同的管理手段和专业知识。其中数据分析尤其重要。
在植物工厂，温度、湿度、光照，CO2浓度，营养液组成等各种环境因素可以进行精确控制。这些海量数据，乃是“金山银山”。
通过恰当的分析，可以获得产能增加，品质提升，成本降低等多种优势，助力植物工厂的成功。
本文将深入浅出地讲解植物工厂数据分析的重要性，即使是初学者也能轻松理解。
对于植物工厂的初学者，还可参考以下文章：
为什么数据分析很重要？ 实现不依赖经验和直觉的作物管理的关键
在传统农业中，根据多年的经验和直觉进行作物管理是普遍的做法。
但像植物工厂这样的封闭环境中，细微的环境变化可能对作物的生长产生很大影响。因此，仅仅依靠经验和直觉进行管理，有时难以确保稳定的产量。
因此，基于数据的逻辑作物管理变得尤为重要。在植物工厂中，可利用各种传感器对环境数据和生长情况进行量化。通过分析这些数据，可以实现以下目标：
- 确定影响产量因素
- 探索最佳生长环境
- 及早发现疾病和生长不良迹象
数据分析能实现更精细的作物管理，这不仅可以提高产量、提升质量和降低成本，还可以建立一个稳定的供应体系。
数据分析基础：记录何种数据
植物工厂需记录的数据多种多样，但总体可分为以下 3 类：
- 环境数据：温度、湿度、光照强度、CO2浓度、水温、EC、PH值等
- 栽培数据：品种、播种日期、采收日期、产量、不良苗数量等
- 设备数据：光照点亮时间、空调设定温度、施肥方案等
请注意以下事项记录这些数据时。
- 准确性：定期校准传感器，获取准确数据
- 全面性：无遗漏地记录必要数据
- 连续性：长期累积数据
数据记录可以使用专门系统，也可以使用电子表格软件。
重要的是记录方法方便查看和管理。
但是，要获得准确大量的数据，可能需要实现生产过程机械化或自动化。本文后续部分对此进行了说明。
数据分析流程：用于提高产量的 “Data活用術”
数据分析的步骤：
- 目标设定：明确需要了解的内容，设定具体目标（例如产量提高、成本节约）
- 数据收集：根据目标收集所需数据
- 数据可视化：使用图形、表格等，将数据直观清晰地表现出来
- 分析考察：找出数据之间的关联性，提出假设并验证
- 对策实施：根据分析结果，优化栽培环境和管理方式
- 效果验证：验证对策带来的效果，必要时重新分析
数据分析不是一次性的工作。持续地收集和分析数据，并不断改进非常重要。
利用数据分析提高产能的思路
数据分析是植物工厂改善的必备技能，但也需要管理者的知识和专有技术。
例如，修剪垃圾的比例。
乍看之下，“垃圾很多啊……”的想法还不够。仅凭借一项修剪垃圾数据即可了解以下各种事项：
- 垃圾产生状况
- 当天作业质量
- 栽培过程中的失误
- 密植程度
了解此类事项，可以大幅改变可以实施的改善方式。
表现优异的植物工厂深入理解能实现盈利的知识，并应用其独有的专业知识。
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数据分析是植物工厂经营的指南针
植物工厂的数据分析对于提高产量、改善品质、降低成本以及实现稳定供应至关重要。
听到数据分析，您可能会觉得困难，但它并不要求特殊的知识或技能。首先，从日常记录开始吧。
植物工厂通过进行基于数据科学的管理，发挥出它的真正价值。积极利用数据分析，创造植物工厂的未来！
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