การใช้ IOT อย่างง่ายและราคาถูกเพื่อปรับปรุงการจัดการในโรงเรือนสุกรขุนระบบปิด
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
โรงเรือนสุกรขุนระบบปิดที่สามารถเลี้ยงสุกรขุนได้ 600 ตัว ซึ่งประกอบไปด้วย ระบบอาหารและน้ำ ระบบทำความเย็น ระบบไฟกกและระบบเติมส้วมน้ำ พร้อมระบบ IOT ได้ถูกสร้างขึ้น โดยระบบ IOT ใช้การปรับปรุง code จาก open source ใช้บอร์ด ESP 32 ที่มีคุณภาพสูงและเซ็นเซอร์เป็นแบบอุตสาหกรรมเกรด ใช้ Grafana เป็น dashboards ในการแสดงผล เมื่อนำไปเลี้ยงสุกรขุนจริงเป็นเวลา 5 เดือน แล้วทำการทดสอบอัตราการเจริญเติบโต อัตราการแลกน้ำหนัก คุณภาพซากของสุกรขุน และการทำงานของระบบ IOT พบว่า อัตราการเจริญเติบโตสูงสุด 1,053 กรัม/ตัว/วัน อัตราการแลกน้ำหนัก 2.55 คุณภาพซากของสุกรขุน A หรือ AA และระบบ IOT ทำงานได้อย่างต่อเนื่อง มีราคาต่ำ 20,000 บาท
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
วารสารวิศวกรรมฟาร์มและเทคโนโลยีควบคุมอัตโนมัติ (FEAT Journal) มีกําหนดออกเป็นราย 6 เดือน คือ มกราคม - มิถุนายน และกรกฎาคม - ธันวาคม ของทุกปี จัดพิมพ์โดยกลุ่มวิจัยวิศวกรรมฟาร์มและเทคโนโลยีควบคุมอัตโนมัติ คณะวิศวกรรมศาสตร์มหาวิทยาลัยขอนแก่น เพื่อเป็นการส่งเสริมและเผยแพร่ความรู้ ผลงานทางวิชาการ งานวิจัยทางด้านวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยีพร้อมทั้งยังจัดส่ง เผยแพร่ตามสถาบันการศึกษาต่างๆ ในประเทศด้วย บทความที่ตีพิมพ์ลงในวารสาร FEAT ทุกบทความนั้นจะต้องผ่านความเห็นชอบจากผู้ทรงคุณวุฒิในสาขาที่เกี่ยวข้องและสงวนสิทธิ์ ตาม พ.ร.บ. ลิขสิทธิ์ พ.ศ. 2535
References
Kitikoon P, Sreta D, Tuanudom R, Amonsin A, Suradhat S, Oraveerakul K, et al. Serological evidence of pig-to-human influenza virus transmission on Thai swine farms. Veterinary Microbiology. 2011; 148(2): 413–8.
Dawangpa A, Lertwatcharasarakul P, Boonsoongnern A, Ratanavanichrojn N, Sanguankiat A, Pinniam N, et al. Multidrug resistance problems targeting piglets and environmental health by Escherichia coli in intensive swine farms. Emerging Contaminants. 2022; 8: 123–33.
Varma VS, Parajuli R, Scott E, Canter T, Lim TT, Popp J, et al. Dairy and swine manure management – Challenges and perspectives for sustainable treatment technology. Science of The Total Environment. 2021; 778: 146319.
Górniak W, Popiela E, Szuba-Trznadel A, Konkol D and Korczyński M. Chapter 5 - Smart feed additives for livestock. Smart Agrochemicals for Sustainable Agriculture. 2022; 103–38.
Deng L, Guo S, Zhou M, Liu L, Liu C and Dong S. A silk derived carbon fiber mat modified with Au@Pt urchilike nanoparticles: A new platform as electrochemical microbial biosensor. Biosens Bioelectron. 2010; 25(10): 2189–93.
Hu Z, Yang Q, Tao Y, Shi L, Tu J and Wang Y. A review of ventilation and cooling systems for large-scale pig farms. Sustainable Cities and Society. 2023; 89: 104372.
GUO S, LYU X and HU X. Optimal design of culling compensation policy under the African Swine Fever—Based on simulations of typical pig farms in China. Journal of Integrative Agriculture. 2022.
Gallardo C, Fernández-Pinero J and Arias M. African swine fever (ASF) diagnosis, an essential tool in the epidemiological investigation. Virus Research. 2019; 271: 197676.
Sánchez-Vizcaíno JM, Mur L and Martínez-López B. African swine fever (ASF): Five years around Europe. Vet Microbiology. 2013; 165(1): 45-50.
Li Z, Luo C, Teng G and Liu T. Estimation of Pig Weight by Machine Vision: A Review BT - Computer and Computing Technologies in Agriculture VII. 2014: 42–9.
Von Borell E. The biology of stress and its application to livestock housing and transportation assessment1. Journal of Animal Science. 2000; Nov 30: 79.
Hoste R, Suh HK and Kortstee H. Smart farming in pig production and greenhouse horticulture: An inventory in The Netherlands. 2017.1–43.
Kashiha M, Bahr C, Ott S, Moons CPH, Niewold TA, Ödberg FO, et al. Automatic weight estimation of individual pigs using image analysis. Computers and Electronics in Agriculture. 2014; 107: 38–44.
Kongsro J. Estimation of pig weight using a Microsoft Kinect prototype imaging system. Computers and Electronics in Agriculture. 2014; 109: 32–5.
Park Y, Eom G-U, Lee D, Yuk A and Moon J. Chapter 12 - Assessing the impact of the IoT technology–based swine farm environment management system on farm productivity. In: Bochtis D, Achillas C, Banias G, Lampridi MBT-B-E and A, editors. Academic Press; 2021: 207–20.
Ewing SA, Lay Jr DC and von Borell E. Farm animal well-being : stress physiology, animal behavior, and environmental design. Upper Saddle River (N.J.); Prentice-Hall: 1999.
Holiday A. Air Flow Visualization in an Office Room. Computers and Electronics in Agriculture. 2015; 4(4): 9–16.