실내 수직 딸기 재배를위한 데이터 중심의 스마트 농업 모델 개발

이 먹튀 검증는 실시간 데이터를 사용하여 수율 및 과일 품질을 최적화하기 위해 실내 수직 에어로 포닉 농장에서 딸기 생산을 향상시킵니다. 그것은 실시간 데이터와 AI를 활용하여 농민들이 딸기 생산과 과일 품질을 극대화 할 수 있도록 권한을 부여합니다.

• IOT 모니터링: 센서 트랙 온도, 영양소, 이산화탄소, 습도 등이 증가하는 조건에 대한 전체적인 관점을 위해
• 질병 탐지: 데이터 분석을 통해 질병의 초기 징후가 식별됩니다.
• 데이터 중심 권장 사항: 농민들은 성장 조건을 최적화하기위한 개인화 된 통찰력과 실행 가능한 권장 사항을받습니다.
• 예측 분석: 머신 러닝 예측 수율, 잠재적 문제를 식별하며 적극적인 농장 관리에 권한을 부여합니다.
  

교장 수사관 :
Diana Wang

팀원 :
Tan Wee Siong & Anthony Chong

블록 체인 지원 스마트 계약 및 IoT로 공급망 추적 성 개선

부드러운 워크 플로 프로세스

식품 추적 및 추적 성 시스템은 분산 원장 기술 (DLT) 및 IoT (Internet-of-Thing) 센서를 활용하여 식품 공급망 관리의 워크 플로우를 간소화 할 수 있습니다. 이러한 추적 성 시스템은 복잡한 비즈니스 프로세스를 완화하고 가치 사슬의 노드를 따라 여러 비즈니스 소유자를 통해 작업하는 워크 플로를 속도를 높입니다.

DLT 기술의 주요 역할 :

DLT 기술을 사용하여 식품 공급망을보다 효과적으로 관리 할 수 ​​있습니다. 투명성, 거래 용이성 및 전달 속도, 동기화, 추적 및 보안을 얻는 것을 목표로합니다. 

DLT는 식품 안전을 보장하고 최종 소비자에게 신뢰를 뒷받침하므로 글로벌 식품 거래에서 중요합니다. 이 기술은 공급망 관리에서 농장에서 포크로 음식을 추적하는 데 사용될 수 있습니다. 

최종 소프트웨어 기능 :

개발 된 소프트웨어는 식품 공급망 응용 프로그램에 대한 참조 구현 역할을합니다.

• 공급망 관리는 농장에서 포크로 음식을 추적하는 데 사용할 수 있습니다. 대상 사용자는 프로세스 소유자 및 소비자입니다. 

• 이 기술은 가축을 다루는 기업 및 공급망 관리를 대상으로합니다.

• 이 시스템은 Halal, Organic, Agri-Food 및 Aquaculture Industries와 같은 다른 식품 산업에서도 맞춤화 될 수 있습니다.

현재, 개념 증명 단계가 완료 되었으며이 기술은 잠재적 인 라이센스를 위해 업계 파트너에게 제공됩니다.

교장 수사관 :
Mr David Leong

마지막 마일 물류에 대한 예상 예측 예측

ETA (Extrival of Arrival)를 사용하는 대신,이 먹튀 검증는 주로 경로 거리에 주로 의존하는 전통적인 접근법 외에 시간, 날씨 및 공휴일과 같은 더 많은 매개 변수를 사용하여 추정 완료 시간 (ETC) 값을 계산하는 것을 목표로합니다.

ETC 예측 모델 :

기존 방법의 단점을 극복하는 등을 예측하는 체계적인 기계 학습 솔루션입니다. 이 시스템은 예측 모델을 개선하기위한 추가 기능뿐만 아니라 역사적 데이터에서도 배웁니다. 

ETC의 주요 장점 솔루션 :

• 저비용

• 사용하기 간단한

• 작은 입력 매개 변수 세트가 필요합니다

• 합리적인 정확도로 정지 기간을 예측

• 차량, 공휴일, 강우와 같은 요인이 예측에 중요하지 않다는 결론

• 경로 계획 시스템을위한 생산 도구 외에도 소프트웨어는 다음과 같은 다양한 상황에서도 사용할 수 있습니다.

  • 고객 서비스/콜센터

  • 함대 관리

  • 로딩 베이 과제

교장 수사관 :
MS Deborah Zhou

창고 프로세스 분석을위한 딥 러닝

시간 및 모션 연구 (또는 타임 모션 연구)는 Frederick Winslow Taylor의 시간 연구 작업과 Frank와 Lillian Gilbreth의 모션 연구 작업을 결합한 비즈니스 효율성 기술입니다.

타임 모션 연구의 주요 적용 중 하나는 창고 운영의 효율성을 향상시키는 것입니다. 업계에서 사용하는 현재 수동 방법은 시간이 많이 걸리고 인적 오류가 발생하기 쉽습니다. 

먹튀 검증의 주요 목표 :

이 먹튀 검증에서는 주어진 비디오의 타임 모션 분석을 수행 할 수있는 자동화 된 시스템을 제공하는 것을 목표로합니다. 이것은 깊이 학습 인식 모델을 사용하여 포즈와 관심있는 지역에 대한 상대적 위치를 식별합니다.

관심있는 지역 내에서 포즈의 랜드 마크를 식별함으로써, 우리는 지역 내에서 소비 된 대상이 취한 시간을 계산할 수 있습니다. 

타임 모션 분석 ​​먹튀 검증의 장점 :

• 프로세스의 효율성 향상 및 생산성 향상.

• 특수 하드웨어가 필요하지 않습니다.

• 다른 프로세스에 대한 다른 지역을 모니터링하기위한 빠른 구현.

• 웹캠에서 녹음 된 비디오 및 라이브 이미지를 처리 ​​할 수 ​​있습니다. 이 소프트웨어의 타임 모션 분석은 창고 및 공장/제조 라인에 배치 할 수 있습니다.

• 타임 모션 분석 ​​외에도 소프트웨어는 위험 영역 모니터링 및 인벤토리 사용과 같은 다양한 작업을 수행하도록 사용자 정의 할 수 있습니다..
  

교장 수사관 (PI) :
Dr Jimmy Goh

co-pi :
Mr Zack Toh, Mr Melvin Ng

팀원 :
Mr Derek Ang

부재 휴가 자동 (인공 지능 포함)

교육을 포함한 모든 산업의 조직은 트랙 출석률이 직원 및/또는 학생의 LOA (Leave of Absence) 제출을 처리해야합니다. 데이터의 정확성과 정당성을 보장하기 위해 제출 된 정보의 수동 검토가 필요하기 때문에 이러한 문서를 처리하는 것은 전통적으로 지루하고 노동 집약적이었습니다.

또한, 그러한 정보를 저장하는 것은 일반적으로 종이 형태 또는 스캔 버전의 용지 형태로 이루어 지므로 구조화되지 않은 방식으로 수행됩니다. 

제안 된 AI 모델 :

디지털화 및 자동화의 이점을 높이는 AI 모델은이 먹튀 검증에서 LOA 문서가 제출 될 때 관련 및 관련 데이터를 자동으로 추출하여 구조 데이터베이스에 데이터를 저장하여 쉽게 검색하고 액세스 할 수 있도록 교육을받습니다. 

AI 모델의 주요 장점 :

이 AI 모델은 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 LOA 제출 정보를 추출해야하므로 먹튀 검증의 아래 가능한 적응을 제공합니다..

• 업무/의료 휴가

• 교육 기관 출석 기록 시스템

시스템이 제공하는 혜택은 다음과 같습니다.

• 인간-루프 디자인

• 지역 데이터로 훈련 된 AI 모델

• 비즈니스 프로세스 자동화

• 디지털화 된 컨텐츠

• 데이터 입력의 오류 감소

• 향상된 사용자 경험
  

교장 수사관 (PI) :
Mr Seow Khee Wei

co-pi :
Mr Koay Seng Tian