厦门欣仰邦科技有限公司

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软件平台系统

智慧园林数据监测、统计、分析、管理平台

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平台简介

厦门欣仰邦科技有限公司致力于成为智慧园林养护专家。通过数字化手段和物联网技术赋能园林养护,降低园林养护成本、 提升园林管理效率、科学制定园林养护规划、预警虫灾等风险。帮助园林工作者全面提高园林养护质量。

平台优点

降本:降低养护如人、水、肥料、农药成本;

增效:及时发现、馈快并处理问题;

规划:利用大数据对养护规划科学指导和预判;

市场分析

国家方向:绿水青山就是金山银山,加快生态文明体制改革,建设美丽中国;

政策方针:《城市园林绿化评价标准》和《国家园林城市标准》中更加重视城市园林绿化工作的规范化、标准化、数字化、信息化;

科技洼地:园林行业相对传统和封闭,处于科技赋能洼地,园林智慧养护企业有机会做到行业领先;

养护占比:园林景观产值中,55%产值来自园林养护,37%来自园林工程建设,8%来自园林设计;

市场规模:增量市场:新增园林工程为3000亿/年,新增养护面积为15亿平方米/年,养护费用按16元/平方米计算,新增养护市场240亿/年。存量市场:存量绿地价值4万亿,按造价200元/平方米,约有200亿平方米绿地,存量养护市场3200亿。提升养护效率40%,运营成本降低30.8%。

行业痛点

园林家底不明晰,档案数据难追溯;

人、财、物成本不易控;

不同层级间的业务流和信息流不畅通;

养护管理和规划凭经验,不易复制和分享,培养新人成本高;

智慧园林综合管理

园林养护在线运维;

B/S架构、分布式应用;

园林业务流程信息化管理;

权限、项目、客户分级管理;

园林关键数据监测、分析、决策、预警;

园林浇灌用水量-植物需水量管理及智能喷灌;

统一管理

园林监测数据、业务流信息、调度信息、智能喷灌、虫灾预警、车辆监测、平台显示、统一管理

系统软件组成:全生命周期系统=咨询+硬件+软件+服务

系统软件 -园林动态数据监测系统

园林中部署重要的监测点(如土壤温湿度、土壤盐度和PH值、环境参数、视频监控、用水量监测、井盖监测等),通过有线或无线通信网络连接,并按照实际需要和操作习惯在人机交互界面中科学合理的展现。

 

系统软件-园林流程管理信息系统

对园林养护流程采用信息化手段进行精细化管理,使得养护过程规范化、透明化、精细化。如资产管理、养护管理、巡查管理、病虫害管理、考核管理、下发通知等。

 

系统软件-园林智能分析及决策系统

降本增效:结合土壤传感器、历史数据、环境等数据对人工巡检效率和耗材水、肥料、农药使用的时机、频次、用量进行合理化分析,降低物料成本,提高效率。 虫害预警:基于历史数据、虫害监测装置、摄像头或无人机的图像识别技术、环境参数、群众反馈等综合信息进行分析和预警。专家知识库:关键参数健康范围,横向对标体系。

 

系统软件-智能滴灌调度系统

环境数据、土壤数据、滴灌系统管路的温度数据作为开启或控制滴灌系统的判断依据。滴灌管理计划(时间管理):记录滴灌用水量、时间、频次(天/月/年统计)。通过对历史数据的分析及植物生长的情况,逐步优化滴灌策略。滴灌系统控制模式管理(就地手动控制(优先级高)、远程控制(中)、自动(低))。自动控制模式的参数配置(日程表输入、相关参数的阈值设定,即包括环境温度湿度、土壤温度湿度等)。

 

系统软件-工程车辆监测系统

对园林施工常用车辆如挖掘机、吊车、装载机进行工作状态实时监测,计算车辆实际工作时间及位置,帮助用户节约租赁车辆费用。

 

系统软件-大数据管理平台

对分布式项目全局数据进行分类查看、对比、分析。提升养护行业整体水平,并定期发布行业养护白皮书。将全国划分成8个气候区域;支持同区域内或跨区域科学指标对比;建立科学对标指标:养护效率(养护人员数量/单位养护面积)、三绿指标、水资源利用率、工作量对比(养护、巡查等工作量和内容对比)、虫灾次数和类型对比等。

系统架构

无需任何基础硬件和软件投入,可随时随地从计算机或手机上使用SaaS应用,对养护流程、监测数据、虫灾预警、智能喷灌等进行有效管理。基于该架构,可为客户实现“软件+硬件+运维”整体解决方案。

系统硬件

土壤数据:土壤温度、土壤水分、土壤盐分、PH值等;

环境数据:大气温湿度、PM2.5、二氧化碳、光照度、风速、降雨量等;

虫情监测灯:监测虫情灾害,通过互联网实时告警;

视频监控:监视养护实时情况,判断养护工作是否达到标准;

无 人 机 :绿地资源动态监测、植物健康状态监测、自动巡检;

智能井盖:及时了解井盖损坏、被盗、井底温度等信息;

智能喷灌:建立浇灌用水量-植物需水量供需模型,合理利用水资源;

数据结构

原始数据库:采集的原始数据,可再分为原始数据仓库和原始数据库,仓库指原始数据备份(数据文件、图片等),将信息格式话后写入原始数据库。

计算数据库:对原始数据计算后数据(累积值差值计算、各时间步长的计算等),不改变原始数据库。

显示数据库:对计算后的数据显示前有可能会进行最后一次修正(异常值、临时数据偏差修正等),可放入程序内处理,这样无需一次数据计算。

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