აგროტექნიკური და ტექნიკის ექსპერტები Grimme-ში, Agri-EPI Centre-ში, Image Development Systems-ში, Harper Adams University-ში და The Center for Machine Vision დასავლეთ ინგლისის უნივერსიტეტში, ბრისტოლში, შეუერთდნენ ძალებს გაერთიანებული სამეფოს სალათის ორ უმსხვილეს მწარმოებელთან, G's. Fresh and PDM Produce, ახალ Innovate UK-ის მიერ დაფინანსებულ პროექტში სალათის მოსავლის ავტომატიზაციისთვის რობოტული გადაწყვეტის შემუშავების მიზნით.
მთლიანი თავი, ანუ აისბერგი, სალათის ფოთოლი არის დიდი ბრიტანეთის ყველაზე ძვირფასი მინდვრის ბოსტნეული კულტურა. 99,000 წელს დიდ ბრიტანეთში დაახლოებით 2019 ტონა მოსავალი იქნა მიღებული, საბაზრო ღირებულებით 178 მილიონი ფუნტი. მაგრამ საიმედო სეზონურ შრომაზე ხელმისაწვდომობა მზარდი პრობლემაა, რაც გამწვავდა Brexit-ისა და Covid 19-ის შეზღუდვების გამო. ადრეული მინიშნებები იმაზე მეტყველებს, რომ კომერციულმა რობოტულმა ხსნარმა შეიძლება შეამციროს სალათის მოსავლის შრომის მოთხოვნები დაახლოებით 50%-ით.
ტომ გრეჰემმა, ბოსტნეულის სპეციალისტმა პროექტის წამყვანი პარტნიორი გრიმში, თქვა: ”მებაღეობის სექტორის წინაშე მდგარი ერთ-ერთი უდიდესი გამოწვევაა საკმარისი სეზონური შრომის მოპოვება, რათა დროულად განახორციელონ მოსავლის აღება. გარდა ამისა, შრომის ღირებულების ზრდამ საცალო ფასის გაზრდის გარეშე შეამცირა მარჟა. მევენახეები ეძებენ გადაწყვეტილებებს, რომლებსაც შეუძლიათ შეამცირონ შრომის შემოტანის ხარჯები და შეინარჩუნონ თავიანთი მდგრადობა სექტორში და ვიმედოვნებთ, რომ ჩვენი ექსპერტიზა დაგეხმარებათ. ”
PDM-ის მეურნეობის მმართველმა დირექტორმა დერმოტ ტობინმა თქვა: ”მრავალი ათწლეულის განმავლობაში ჩვენი ბიზნესი ეყრდნობოდა სეზონურ შრომას სალათის მოსავლისთვის. თითქმის მთელი სალათის ფოთოლი, რომელსაც ხედავთ დიდი ბრიტანეთის სუპერმარკეტების თაროებზე, ხელით იჭრება. შრომის მოპოვება მართლაც რთული ხდება და ხელფასების ინფლაციის მატებასთან ერთად ბევრად უფრო სწრაფად იზრდება, ვიდრე მწარმოებლის ფასების დაბრუნება, მარჟები მართლაც მჭიდროა. ჩვენმა ინდუსტრიამ უნდა გამოიყენოს რობოტული ტექნოლოგიები, რათა შეამციროს ჩვენი დამოკიდებულება შრომაზე, ამიტომ ამ პროექტში მონაწილეობას უდიდესი მნიშვნელობა აქვს ჩვენი ბიზნესისთვის.”
რიჩარდ ელისმა, G-ის შვილობილი კომპანია Salad Harvesting Services Ltd.-ის ინოვაციებისა და კვლევის პროექტების მენეჯერმა თქვა: „სალათის მოსავლის პროცესი განუწყვეტლივ ვითარდებოდა ბოლო 30 წლის განმავლობაში, მოსავლის აღება, შეფუთვა, თარიღის კოდირება, კრივი და პალეტირება დასრულებულია ამ სფეროში. მოსავლის მოჭრიდან რამდენიმე წუთში. აისბერგის ჭრის პროცესი ტექნიკურად ყველაზე რთული ნაბიჯია ავტომატიზაციის პროცესში. ჩვენ მომხრენი ვართ ჩავერთოთ და დავინახოთ ამ პროექტის შედეგები, რომელიც გვთავაზობს სეზონურ შრომაზე დამოკიდებულების შემცირების პოტენციალს.”
პროექტი ადაპტირებს პრასის მოსავლის არსებულ მანქანას, რათა სალათის ფოთოლი ასწიოს მიწიდან და დაიჭიროს იგი მჭიდურ ქამრებს შორის. სალათის გარე, ანუ „შეფუთვა“ ფოთლები მექანიკურად მოიხსნება ღეროს გამოსავლენად. მანქანური ხედვა შემდეგ ამოიცნობს ღეროზე ზუსტი ჭრილობის წერტილს, რათა გამოეყოს სალათის თავი ღეროსგან.
რობოტული მოსავლის პროტოტიპი შეიმუშავებს ინგლისში საველე გამოცდებისთვის 2021 წლის გაერთიანებული სამეფოს სეზონის ბოლოს, დაახლოებით სექტემბერში, შემდეგ G's Espana-ში.
სალათა ასევე ღირებული კულტურაა ევროპასა და აშშ-ში. 123,000 წელს ევროკავშირში 2018 XNUMX ჰა სალათის ფოთოლი და ვარდკაჭაჭა გაიზარდა.[Ii] მსგავსი ტერიტორიებით აშშ-ში. ამ ტერიტორიებს აქვთ სეზონური შრომის ხელმისაწვდომობის მსგავსი პრობლემები, რაც მნიშვნელოვან პოტენციურ ბაზარს სთავაზობს სალათის რობოტს.
ხარისხის გამოწვევა
- ადრეული მოსავლის აღჭურვა საუკეთესოდ მუშაობს მთლიანი სალათის ფოთოლზე, რომელიც განკუთვნილია სალათის მცენარეებისთვის და შეფუთული სალათის პროდუქტებისთვის. ისინი ჭრიან მთელ სალათს 80 დიუმიანი სიგანის საწოლზე, აწევენ სალათას პლატფორმაზე, სადაც მას ხელით ახარისხებენ და ურნებში ათავსებენ გადამამუშავებელ ქარხანაში გადასატანად.
- ნაყარი სალათის ხარისხის სტანდარტები არ არის ისეთი მკაცრი, როგორც ახალი ბაზრის სალათის, და ეს მანქანები კარგად მუშაობს. თუმცა, მანქანების ღირებულება, სიჩქარე და სიმძლავრე მნიშვნელოვანი მოსაზრებებია მათი გამოყენებისთვის. გარდა ამისა, მიუხედავად იმისა, რომ ეს კომბაინი აქრობს სალათის დაჭრის საჭიროებას, თქვენ მაინც გჭირდებათ შრომა მის დასალაგებლად და ბირთვში.
- ახალი ბაზრის სალათის ხარისხის სტანდარტები უფრო მოთხოვნადია. და ამ ტიპის პროდუქტისთვის მოსავლის აღჭურვილობის განვითარება უფრო რთულია.