导语：养虾业有可能为养虾国的经济和粮食安全做出重大贡献。然而，养虾业的成功取决于有效的管理实践和应对各种挑战的能力。传统方法往往难以保持最佳水质、防止疾病爆发并确保一致的喂养计划。

养虾业有可能为养虾国的经济和粮食安全做出重大贡献。然而，养虾业的成功取决于有效的管理实践和应对各种挑战的能力。传统方法往往难以保持最佳水质、防止疾病爆发并确保一致的喂养计划。

工业 4.0的出现彻底改变了各个行业，水产养殖业也不例外。通过利用物联网 (IoT) 技术，水产养殖者现在可以优化其运营、提高效率并提高产品质量。

为了解决这些问题，集成物联网 (IoT)技术的智能水产养殖系统提供了一个有希望的解决方案。印度尼西亚比纳努桑塔拉大学研究人员发表的一项研究探讨了基于质量功能部署 (QFD) 方法的智能水产养殖系统在虾类养殖中解决这些问题的潜力。

智能水产养殖的作用

配备传感器和连接功能的物联网设备可以实时收集和分析水产养殖环境的数据。这种数据驱动的方法使水产养殖者能够就水质管理、喂养和池塘整体健康状况做出明智的决定。基于物联网的水产养殖的主要优势包括：

加强水质监测：实时监测温度、pH值、溶解氧和盐度等参数有助于维持虾生长的最佳条件。

自动喂料系统：根据虾的大小和营养需求精确控制喂料时间表，减少浪费并确保饲料的有效利用。

疾病预防和检测：及早发现水质或虾行为异常有助于预防疾病爆发。

提高效率：自动化日常任务可降低劳动力成本并提高生产力。

质量功能展开方法

为了确保智能水产养殖系统满足虾农的特定需求，研究人员采用了质量功能部署（QFD）方法。QFD 是一种结构化方法，有助于将客户需求转化为产品或服务功能。通过让农民参与设计过程，研究人员能够根据他们的具体需求和偏好定制系统。

研究人员采用的方法包括：

确定利益相关者并评估需求：分发问卷以确定关键利益相关者，包括水产养殖者、政府机构和消费者。收集他们的偏好和要求，以了解智能水产养殖系统所需的功能。

设计和优化系统：使用 QFD 矩阵分析收集的数据，以确定影响系统性能的关键因素。该矩阵有助于确定功能的优先级并相应地分配资源，确保系统有效满足利益相关者的需求。

主要发现和优势

根据发表在Binus Journal Publishing上的研究结果，基于QFD的设计产生了一个用于虾类养殖的智能水产养殖系统，该系统解决了以下关键方面：

水质管理：实时监测pH值、温度、溶解氧和盐度等参数，确保虾生长的最佳条件。

疾病预防：通过先进的传感器和自动化水处理系统及早检测病原体有助于预防疾病爆发。

喂料优化：自动喂料机制在适当的时间提供适量的饲料，促进健康生长并减少浪费。

数据驱动决策：该系统为农场绩效提供了宝贵的见解，使水产养殖者能够在饲料管理、水质调整和疾病预防方面做出明智的决策。

提高效率：自动化降低了劳动力成本并提高了运营效率。

增强可持续性：通过优化资源利用和最大限度地减少对环境的影响，智能水产养殖系统有助于实现可持续实践。

结论

基于 QFD 的智能水产养殖系统为虾农面临的挑战提供了一个有希望的解决方案。通过整合技术和利益相关者的投入，这种方法可以提高生产力、提高可持续性并促进水产养殖业的整体增长。