Digitala tvillingars inverkan på jordbrukets effektivitet

I skärningspunkten mellan digital innovation och jordbruk finns många möjligheter att förbättra jordbrukets effektivitet och hållbarhet. Ett av de mest övertygande tekniska framstegen inom detta område är tillämpningen av digitala tvillingar. Digitala tvillingar inom jordbruket är virtuella modeller av jordbrukssystem, processer eller produkter. Dessa modeller, som kontinuerligt uppdateras med realtidsdata, gör det möjligt för jordbrukare att fatta exakta beslut, optimera processer och förutsäga framtida resultat.

1. Introduktion till digitala tvillingar
2. Vad är digitala tvillingar?
3. Hur digitala tvillingar förändrar jordbruket och användningsfall
4. Fallstudier och aktuella tillämpningar av digitala tvillingar
5. Steg-för-steg-implementering av digitala tvillingar i jordbruket
6. Utmaningar och överväganden
7. Framtiden för digitala tvillingar inom jordbruket

Genom att integrera digitala tvillingar i jordbruksmetoder kan jordbrukare visualisera komplexa data, simulera effekterna av olika val på skörden och i slutändan hantera resurser mer effektivt. Detta tillvägagångssätt förbättrar inte bara produktiviteten utan bidrar också avsevärt till hållbarheten i jordbruksverksamheten genom att ta itu med både miljöpåverkan och operativ effektivitet.
Eftersom jordbruket står inför utmaningar i form av klimatförändringar, resursbrist och ökad efterfrågan på livsmedel är digitala tvillingar ett viktigt verktyg för att anpassa sig till och klara av dessa påfrestningar. Användningen av denna teknik främjar en djupare förståelse för de komplicerade interaktionerna inom jordbruksmiljöer, vilket leder till mer välgrundade beslut och motståndskraftiga jordbrukssystem.

Med digitala tvillingar har lantbrukare möjlighet att övervaka och justera sin verksamhet som aldrig förr. Denna framväxande teknik omformar hur kunskap tillämpas inom jordbruket och övergår från traditionella metoder till ett mer datadrivet och exakt jordbruk.

Purcell och Neubauer (2022) noterar,

"Digitala tvillingar representerar ett paradigmskifte i hur vi dynamiskt kan förstå och interagera med jordbruk, genom att tillhandahålla en virtuell representation som uppdateras från realtidsdata".

Fraunhofer IESE (2020) understryker ytterligare betydelsen av denna innovation,

"Införandet av digitala tvillingar inom jordbruket är ett viktigt steg mot jordbruk 4.0, där cyberfysiska system integreras i jordbruksmetoderna".

Dessa insikter understryker den transformativa inverkan som digitala tvillingar har på jordbrukssektorn.

2. Vad är digitala tvillingar?

En digital tvilling är en virtuell modell som är utformad för att exakt återspegla ett fysiskt objekt, system eller process. Denna teknik integrerar realtidsdata, simulering, maskininlärning och resonemang för att förbättra beslutsprocesser i olika branscher. Genom att spegla ett fysiskt objekt eller system gör digitala tvillingar det möjligt för företag att simulera, förutsäga och optimera livscykeln för produkter eller processer utan att fysiskt interagera med dem.

Kärnkomponenter i digitala tvillingar

Sensorer och IoT-enheter: Dessa komponenter samlar in realtidsdata från sina fysiska motsvarigheter. De spelar en avgörande roll för att säkerställa att den digitala tvillingens data återspeglar det aktuella tillståndet för det fysiska objektet eller systemet.
Plattformar för dataanalys: Dessa plattformar bearbetar och analyserar data som samlas in av sensorer för att generera insikter. De gör det möjligt för användare att förstå och förutsäga beteendet hos den fysiska motsvarigheten, vilket underlättar välgrundat beslutsfattande.
Simuleringsmodeller: Simuleringsmodeller använder de insikter som genereras av dataanalys för att replikera hur det fysiska objektet eller systemet kommer att bete sig under olika förhållanden. Detta är avgörande för testning, optimering och prognoser.

Integration med avancerad teknik

Digitala tvillingar förbättras avsevärt genom integration med avancerad teknik:

Sakernas internet (IoT) möjliggör sömlös kommunikation mellan den digitala tvillingen och dess fysiska motsvarighet.

Artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) ger möjlighet till prediktiv analys och adaptiv inlärning för att simulera olika scenarier och anpassa sig till förändrade förhållanden.

Cloud Computing ger den skalbarhet som krävs för att hantera stora datamängder och komplexa simuleringar.

Industriella tillämpningar och exempel. Digitala tvillingar har tillämpats inom olika sektorer:

Hälso- och sjukvård: Företag som Pfizer använder digitala tvillingar för läkemedelsutveckling och testning, vilket gör att de kan simulera hur läkemedel beter sig i olika scenarier utan fysiska försök (DigiTwins Consulting) (XB-programvara).
Tillverkning: Inom branscher som fordons- och flygindustrin optimerar digitala tvillingar produktionsprocesser och design, vilket förbättrar effektiviteten och minskar behovet av fysiska prototyper.
Stadsplanering och infrastruktur: De används för att modellera städer och infrastrukturprojekt, vilket hjälper planerare att optimera layouter och förutsäga effekterna av olika scenarier (Thales-koncernen).

Fördelar med digitala tvillingar

Implementeringen av digitala tvillingar erbjuder många fördelar:

Förbättrat beslutsfattande: Genom att ge en heltäckande bild av hur system och processer fungerar under olika förhållanden gör digitala tvillingar det möjligt för företag att fatta mer välgrundade beslut (Matterport).
Ökad effektivitet: De hjälper till att optimera processer, minska stilleståndstiden genom förebyggande underhåll och spara kostnader genom att eliminera behovet av fysiska prototyper (McKinsey & Company).
Förbättrad produktkvalitet och innovation: Digitala tvillingar underlättar kontinuerlig förbättring och innovation av produkter genom att möjliggöra simulering av nya idéer och identifiering av potentiella problem innan de uppstår.

Genom att skapa en dynamisk digital representation av fysiska tillgångar möjliggör digitala tvillingar en djupare förståelse av system, förbättrar den operativa effektiviteten och förbättrar förutsägbarheten av resultat, vilket framgår av källor som Agrimetrics och forskarna Purcell och Neubauer (Matterport).

3. Hur digitala tvillingar förändrar jordbruket och användningsfall

Digitala tvillingar inom jordbruket utgör en kritisk utveckling i skärningspunkten mellan informationsteknik och traditionella jordbruksmetoder. Genom att skapa dynamiska virtuella realtidsmodeller av fysiska jordbrukstillgångar - oavsett om det handlar om enskilda växter, boskap, fält eller hela ekosystem - underlättar digitala tvillingar en djup förståelse och exakt hantering av jordbruksverksamheten. De utnyttjar data från en mängd olika källor, inklusive IoT-sensorer, satelliter, drönare och väderstationer, och tillämpar avancerade algoritmer för att optimera beslutsprocessen inom jordbruket.

Användningsfall av digitala tvillingar inom jordbruket

Precisionsjordbruk och avkastningsoptimering

När det gäller precisionsjordbruk utmärker sig digitala tvillingar genom att integrera och analysera data i en aldrig tidigare skådad skala. Digitala modeller av odlingsfält kan till exempel simulera hur olika jordbruksåtgärder påverkar skörden under olika väderscenarier. Denna prediktiva förmåga gör det möjligt för jordbrukare att fatta mer välgrundade beslut om när de ska plantera, bevattna, gödsla och skörda. Enligt Agrimetrics har tillämpningen av digitala tvillingar lett till

"exakt övervakning och hantering av grödornas hälsa, vilket resulterar i en skördeökning på 20%"

och visar hur datadrivna strategier direkt kan förbättra produktivitet och lönsamhet.
Läs mer om precisionsjordbruk.

Resursförvaltning och hållbarhet

Digitala tvillingar tar också itu med viktiga hållbarhetsutmaningar genom att säkerställa optimalt resursutnyttjande. De kan hantera distribution och användning av vatten och kemikalier mer effektivt, vilket minimerar avrinningen och jordbrukets miljöpåverkan. Genom att noggrant övervaka markförhållanden och grödornas hälsa kan dessa modeller diktera den exakta mängd vatten och näringsämnen som behövs, vilket avsevärt minskar avfallet och förbättrar hållbarheten i jordbruksmetoderna.

Boskapsskötsel

Inom boskapsskötsel hjälper digitala tvillingar till att övervaka hälsa och produktivitet genom att samla in data via sensorer som är kopplade till djuren. Dessa tvillingar kan spåra rörelse, beteende och vitala tecken för att ge tidiga varningar om hälsoproblem, förbättra djurens välbefinnande och minska dödligheten. Denna teknik gör det möjligt för jordbrukare att skräddarsy djurhållningsmetoder efter de enskilda djurens behov och därigenom optimera deras hälsa och produktivitet.

Optimering av jordbruksutrustning och maskiner

Användningen av digitala tvillingar sträcker sig till jordbruksmaskiner och utrustning, där de underlättar förebyggande underhåll och driftseffektivitet. Genom att analysera data från traktorer och andra maskiner kan digitala tvillingar förutse när en del av utrustningen sannolikt kommer att gå sönder och föreslå förebyggande underhåll. Detta bidrar inte bara till att undvika kostsamma driftstopp utan förlänger också utrustningens livslängd.

Leveranskedja och marknadstillträde

I ett bredare perspektiv bidrar digitala tvillingar till att effektivisera leveranskedjan inom jordbruket. De kan simulera marknadsefterfrågan och utbudsfluktuationer för att hjälpa jordbrukare att planera sin grödproduktion mer effektivt. På så sätt anpassas produktionen bättre till marknadens efterfrågan, vilket minskar överskott och brist och förbättrar lönsamheten.

Miljöpåverkan och regelefterlevnad

Digitala tvillingar spelar också en viktig roll för miljöövervakning och regelefterlevnad. De kan spåra och verifiera jordbruksmetoder mot miljöbestämmelser och standarder, vilket säkerställer att jordbruksmetoderna är hållbara och överensstämmer med lokala och internationella lagar.

Integration med bredare digitala ekosystem

Slutligen fungerar digitala tvillingar inte isolerat. De integreras ofta i bredare digitala ekosystem, med data från angränsande sektorer som meteorologi, hydrologi och marknadsekonomi. Denna integration möjliggör en helhetssyn på jordbruksförvaltning som inte bara fokuserar på att maximera avkastning och vinst utan också på att upprätthålla resurser för framtida generationer.

Som Digital Twin Consortium föreslår,

“Digitala tvillingar fungerar som en hörnsten för innovation inom jordbruksprocesser och ger en plattform för experiment utan risk.”

Detta sammanfattar det bredare värdeerbjudandet för digitala tvillingar inom jordbruket och belyser deras roll som viktiga verktyg för riskreducering, innovation och kontinuerlig förbättring inom jordbrukssektorn.

4. Fallstudier och aktuella tillämpningar av digitala tvillingar inom jordbruket

Konsortium för digitala tvillingar
Digital Twin Consortium går i bräschen för integrationen av digital tvillingteknik inom olika sektorer, inklusive jordbruk. Deras fokus ligger på att använda digitala tvillingar för att ta itu med utmaningar inom livsmedels- och dryckessektorerna, förbättra hållbarheten och effektiviteten i leveranskedjan. Genom att simulera och analysera jordbruksprodukternas livscykel från produktion till konsumtion bidrar konsortiets initiativ till att optimera leveranskedjorna, minska avfallet och förbättra livsmedelssäkerheten. Dessa digitala tvillingar är avgörande för att övervaka skördeförhållanden och förutsäga resultat, vilket underlättar innovation och riskfria experiment i jordbruksprocesser.

Agrimetri
Agrimetrics har utnyttjat digitala tvillingar för att avsevärt förbättra jordbruksmetoderna. De har implementerat digitala tvillingar i Storbritannien för att optimera veteproduktionen genom att integrera data från jordsensorer, väderrapporter och satellitbilder. Denna omfattande digitala tvillingmodell möjliggör realtidsövervakning och scenariosimulering, vilket möjliggör exakta justeringar av bevattning och gödsling. Resultatet är en betydande ökning av skörden, där Agrimetrics rapporterar en "20% ökning av skörden", vilket understryker hur effektiva digitala tvillingar är för att förbättra grödornas hälsa och optimera resursallokeringen. Om Agrimetrics.

Intellias
Intellias använder digital tvillingteknik för att effektivisera olika jordbruksverksamheter, inklusive fältövervakning och klimatriskhantering. De fokuserar på att skapa effektiva, kontrollerade jordbruksmiljöer genom precisionsjordbrukstekniker. Genom att använda digitala tvillingar hjälper Intellias jordbrukare att optimera resursanvändningen - till exempel vatten och gödselmedel - och därigenom minska avfallet och förbättra hållbara metoder. Deras digitala tvillingar stöder också väderprognoser och klimatriskhantering, vilket säkerställer bättre motståndskraft mot grödor och förutsägbar avkastning. Läs mer om Intellias och hur man implementerar digitala tvillingar.

SEKAI
SEKAI är främst känt för sitt arbete med vindturbiner, men erbjuder värdefulla insikter i hur digital tvillingteknik kan anpassas för användning inom jordbruket. Deras metodik, som omfattar datainsamling i realtid och förebyggande underhåll, kan vara till nytta i jordbruksmiljöer där utrustningens effektivitet och miljöförhållandena är avgörande för skördens framgång. Denna anpassning illustrerar mångsidigheten hos digitala tvillingar och deras potential bortom deras ursprungliga tillämpningar.

Dessa fallstudier visar den transformativa potentialen hos digitala tvillingar inom jordbruket. Genom detaljerad analys och simulering förser digitala tvillingar lantbrukare med avancerade verktyg för att förbättra produktivitet, hållbarhet och resurseffektivitet, vilket innebär ett stort steg framåt mot mer innovativa och motståndskraftiga jordbrukssystem.

Konceptet med en digital tvilling inom jordbruket

5. Steg-för-steg-implementering av digitala tvillingar i jordbruket

Att implementera digitala tvillingar inom jordbruket är en transformativ process som utnyttjar avancerad teknik för att spegla och förbättra den fysiska verksamheten inom jordbruket. Denna steg-för-steg-guide ger detaljerad vägledning om hur man effektivt implementerar digitala tvillingar från konceptualisering till genomförande.

Steg 1: Installation av infrastruktur

Att inrätta infrastrukturen för digitala tvillingar inom jordbruket är det kritiska första steget, som omfattar utplacering av nödvändig hårdvara och anslutningslösningar som kommer att utgöra ryggraden i ditt digitala tvillingsystem.

Viktiga krav på maskinvara:

Sensorer: Placera ut en mängd olika sensorer på gården för att kontinuerligt övervaka viktiga parametrar som markfuktighet, temperatur, pH-nivåer och indikatorer för grödornas hälsa. Dessa sensorer utgör de primära datainsamlingspunkterna som matas in i det digitala tvillingsystemet.
IoT-enheter: Implementera robusta IoT-enheter som underlättar sömlös överföring av sensordata. Dessa enheter ska kunna användas i olika jordbruksmiljöer och vara motståndskraftiga mot väderförhållanden och andra fysiska störningar.
Infrastruktur för uppkoppling: Upprätta ett tillförlitligt ramverk för uppkoppling med hjälp av teknik som Wi-Fi, LoRaWAN eller mobilnät. Denna infrastruktur måste säkerställa att data som samlas in från olika punkter på gården överförs i realtid eller vid schemalagda intervall utan förlust.

Steg 2: Insamling och hantering av uppgifter

Effektiv datainsamling och hantering är avgörande för att digitala tvillingar ska bli framgångsrika inom jordbruket. Detta steg säkerställer att de data som flödar från fältet är korrekta, aktuella och hanteras på ett säkert sätt.

Strategier för datahantering:

Protokoll för datainsamling: Definiera tydliga protokoll för hur data ska samlas in, inklusive frekvensen för datainsamling och de specifika datapunkter som krävs för effektiv modellering.
Integrering av data: Integrera data från olika källor, inklusive väderstationer, jordbruksutrustning och externa datatjänster för att berika den digitala tvillingens dataset.
Datasäkerhet och integritet: Implementera robusta säkerhetsåtgärder för att skydda data från obehörig åtkomst och säkerställa dess integritet. Detta kan omfatta kryptering av dataöverföringar och säkra lagringslösningar.

Steg 3: Utveckling och integrering av modeller

Att utveckla en exakt modell av den fysiska gården är avgörande för att den digitala tvillingen ska fungera som ett effektivt verktyg för beslutsfattande. Modellen bör integreras sömlöst med realtidsdata och uppdateras dynamiskt för att återspegla aktuella förhållanden.

Modelleringstekniker:

Simuleringsmodeller: Utveckla detaljerade simuleringsmodeller som kan förutsäga framtida jordbruksförhållanden baserat på aktuella datainmatningar. Detta kan omfatta tillväxtmodeller för grödor under olika väderförhållanden och scenarier för skadedjursinvasion.
Modeller för maskininlärning: Använd maskininlärningsalgoritmer för att förbättra förutsägbarheten hos din digitala tvilling. Dessa modeller kan lära sig av historiska data för att förbättra sina prognoser och operativa förslag.

Steg 4: Analys och tillämpning

Det sista steget innebär att analysera insamlade data och modellresultat för att fatta välgrundade beslut som förbättrar jordbruksverksamheten och produktiviteten.

Analytiska tillämpningar:

Prediktiv analys: Använd den digitala tvillingen för att utföra prediktiva analyser som förutspår skördar, skadedjursangrepp och resursbehov, vilket möjliggör proaktiv jordbruksförvaltning.
Beslutsfattande i realtid: Utnyttja realtidsdata och dynamiska modelleringsfunktioner i den digitala tvillingen för att fatta omedelbara operativa beslut, såsom bevattningsjusteringar och resursfördelning, baserat på aktuella förhållanden på gården.

Fördelar:

Ökad operativ effektivitet: Genom kontinuerlig övervakning och prediktiv analys hjälper digitala tvillingar till att effektivisera jordbruksverksamheten, minska avfallet och optimera resursanvändningen.
Förbättrade skördar: Genom att förutsäga och minska risker innan de påverkar grödornas hälsa kan digitala tvillingar avsevärt förbättra skördarna och den totala produktiviteten på gården.

Att implementera digitala tvillingar inom jordbruket är en komplex men givande uppgift som kan förbättra effektiviteten och resultatet av jordbruksverksamheten avsevärt. Genom att följa dessa detaljerade steg kan jordbrukare och jordbrukschefer se till att de fullt ut utnyttjar potentialen hos denna banbrytande teknik.

6. Utmaningar och överväganden

Att implementera digitala tvillingar inom jordbruket innebär att navigera i ett komplext landskap av tekniska, säkerhetsmässiga och etiska frågor. Varje aspekt måste hanteras noggrant för att säkerställa effektiviteten och integriteten hos digital tvillingteknik för att förbättra jordbruksverksamheten.

Tekniska utmaningar
De digitala tvillingarnas framgång beror på hur exakta och tillförlitliga de data de använder är. Såsom noterades av Purcell och Neubauer 2022,

"Noggrannheten hos digitala tvillingar beror på kvaliteten på de data som samlas in, vilket innebär en betydande utmaning när det gäller att säkerställa tillförlitliga modeller."

För att hantera detta är noggrann kalibrering av sensorer, konsekventa datavalideringsmetoder och integrering av olika datakällor avgörande för att mildra eventuella enskilda datafel.
Systemintegrationen utgör också ett stort hinder. För att säkerställa att olika tekniska komponenter som sensorer, IoT-enheter, datahanteringsplattformar och användargränssnitt fungerar sömlöst tillsammans krävs en modulär systemdesign som möjliggör enklare underhåll och skalbarhet.

Åtgärder för cybersäkerhet
Med centraliseringen av känsliga jordbruksdata är det viktigt att implementera robusta cybersäkerhetsåtgärder för att skydda mot obehörig åtkomst och cyberhot. Detta inkluderar end-to-end-kryptering för dataöverföringar, regelbundna säkerhetsrevisioner och efterlevnad av internationella dataskyddsbestämmelser. Dessutom är det viktigt att utbilda personalen i bästa praxis för cybersäkerhet för att förhindra dataintrång och förbättra systemets motståndskraft.

Etiska frågor och integritetsfrågor
Användningen av digitala tvillingar väcker viktiga frågor om ägande och användning av jordbruksdata. Som experter från Fraunhofer IESE framhöll 2020,

"Även om digitala tvillingar erbjuder betydande fördelar, kräver de noggrant övervägande av dataintegritet och säkerhet för att säkerställa att jordbrukarnas rättigheter skyddas."

För att säkerställa att jordbrukarna behåller äganderätten och kontrollen över sina data krävs transparenta datahanteringsrutiner och implementering av samtyckesprotokoll före datainsamlingen.

Att skydda integriteten för jordbruksdata handlar dessutom inte bara om att säkra den mot hot utan också om att se till att den inte utnyttjas på ett orättvist sätt. Att implementera tekniker för anonymisering av data och strikta åtkomstkontroller är viktiga steg för att skydda den personliga integriteten och förhindra missbruk.

För att hantera dessa utmaningar på ett effektivt sätt krävs en balanserad strategi som prioriterar teknisk effektivitet, robusta säkerhetsåtgärder och etiska överväganden. Genom att ta itu med dessa frågor kan jordbrukssektorn fullt ut utnyttja de transformativa fördelarna med digitala tvillingar och samtidigt skydda jordbrukarnas intressen och dataintegritet. Detta noggranna övervägande kommer att bidra till att skapa förtroende och uppmuntra till ett bredare införande av digital tvillingteknik inom jordbruksindustrin.

7. Framtiden för digitala tvillingar inom jordbruket

Utvecklingen av digitala tvillingtekniker inom jordbruket erkänns alltmer som en transformativ kraft som kan omforma jordbrukslandskapet. När dessa tekniker integreras mer djupgående med ny teknik som AI och automatiserade system, förstärks deras potential att förbättra beslutsfattandet, driftseffektiviteten och hållbarheten avsevärt.

Tekniska framsteg och integration

Genom att skapa en digital kopia av jordbruksverksamheten möjliggör digitala tvillingar en sömlös frikoppling av fysiska processer från deras hantering och kontroll. Denna förmåga underlättar fjärrstyrning av jordbruksverksamhet baserat på digital information i realtid snarare än direkt manuellt ingripande, vilket leder till mer exakt och snabbt beslutsfattande. Verdouw och hans kollegor betonar den omvälvande karaktären hos denna integration:

"Genom att använda digitala tvillingar som ett centralt medel för jordbruksförvaltning kan man frikoppla fysiska flöden från planering och kontroll".

I takt med att AI-tekniken blir mer integrerad kommer digitala tvillingar att spela en avgörande roll inom jordbruket. Purcell och Neubauer lyfter fram denna trend och säger: "När AI-integrationen fördjupas kommer digitala tvillingar att bli ännu mer avgörande för att driva nästa våg av jordbruksinnovation".

Skalbarhet och global påverkan

De digitala tvillingarnas skalbarhet innebär att deras fördelar kan utvidgas från små gårdar till stora jordbruksföretag, vilket förbättrar de globala jordbruksmetoderna. Denna skalbarhet utlovar inte bara ökad driftseffektivitet och minskad miljöpåverkan utan stöder också ett bredare införande av hållbara metoder i olika jordbrukssammanhang. Forskare från Fraunhofer IESE föreslår att

"Framtida framsteg inom digitala tvillingar kommer sannolikt att fokusera på att förbättra deras prediktiva förmåga och utöka deras tillämpbarhet över fler aspekter av jordbruket",

som visar på den enorma potential som digitala tvillingar har att revolutionera området.

Utmaningar och ständiga förbättringar

Även om utsikterna är lovande är resan mot att fullt ut förverkliga potentialen hos digitala tvillingar inom jordbruket inte fri från utmaningar. Systemens tillförlitlighet beror i hög grad på datakvalitet och integrationsmöjligheter, vilket är avgörande för att skapa tillförlitliga modeller som exakt speglar verkliga förhållanden. Kontinuerliga framsteg inom IoT- och AI-teknik är avgörande för att ta itu med dessa utmaningar, förbättra de digitala tvillingarnas prediktiva kapacitet och utöka deras tillämplighet inom alla aspekter av jordbruket.

Uppmuntra brett införande

Jordbrukssektorn uppmuntras att aktivt ta till sig och integrera digital tvillingteknik. Detta kommer att leda till nya dimensioner av effektivitet och hållbarhet, och driva sektorn mot mer avancerade, precisionsbaserade jordbruksmetoder. Den transformativa potentialen hos digitala tvillingar sträcker sig bortom rena driftförbättringar; den utlovar en revolutionerande förändring mot mer hållbara och produktiva jordbrukssystem globalt.

Införandet av digital tvillingteknik inom jordbruket innebär inte bara ett steg framåt i den tekniska integrationen utan också ett stort steg mot en framtid där jordbruket är smartare, mer uppkopplat och hållbart anpassat till de globala livsmedelssystemens krav. Som Purcell och Neubauer så träffande uttrycker det,

"Att anamma digitala tvillingar kan leda till revolutionerande förändringar inom jordbruket och göra det mer effektivt, hållbart och lönsamt".

Eftersom tekniken fortsätter att utvecklas och anpassas kommer den utan tvekan att spela en avgörande roll i utformningen av nästa generations jordbruksmetoder och göra dem mer lyhörda för de snabbt föränderliga globala landskapen.