Visio-Crop เป็นผู้นำด้านนวัตกรรมทางการเกษตร โดยใช้พลังของปัญญาประดิษฐ์เพื่อกำหนดนิยามใหม่ของการจัดการพืชผล โซลูชันซอฟต์แวร์ขั้นสูงนี้ได้รับการออกแบบอย่างพิถีพิถันเพื่อให้เกษตรกร ผู้รับประกันภัย และผู้ค้าสินค้าเกษตรได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เหนือชั้นเกี่ยวกับสุขภาพพืชผล รูปแบบการเจริญเติบโต และความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น Visio-Crop เปลี่ยนข้อมูลที่ซับซ้อนให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริง ช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถตัดสินใจเชิงรุกและมีข้อมูลประกอบ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตทางการเกษตรและส่งเสริมความยั่งยืนโดยรวม
Visio-Crop ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI, machine learning และ computer vision ที่ล้ำสมัย นำเสนอแพลตฟอร์มที่แข็งแกร่งสำหรับการตรวจสอบที่แม่นยำและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ มันก้าวข้ามการสังเกตแบบดั้งเดิม โดยนำเสนอภาพภูมิทัศน์ทางการเกษตรแบบไดนามิกที่ช่วยให้สามารถตรวจจับปัญหาได้ตั้งแต่เนิ่นๆ การจัดสรรทรัพยากรที่ปรับปรุงแล้ว และการวางแผนเชิงกลยุทธ์ แนวทางที่ครอบคลุมนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้สามารถลดความท้าทายได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตั้งแต่การระบาดของโรคไปจนถึงความผันผวนของสภาพอากาศ ซึ่งจะช่วยปกป้องการลงทุนและเพิ่มผลผลิตสูงสุด
ด้วยประสบการณ์กว่า 15 ปีในด้านเทคโนโลยีการเกษตรทั่วทวีปยุโรป Visio ได้พัฒนา Visio-Crop ให้เป็นเครื่องมือที่เชื่อถือได้และซับซ้อนสำหรับการทำฟาร์มสมัยใหม่ ความสามารถครอบคลุมตั้งแต่การประเมินสุขภาพพืชผลอย่างละเอียดไปจนถึงการคาดการณ์ผลผลิตที่แม่นยำ ทั้งหมดนี้ส่งมอบผ่านอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายซึ่งออกแบบมาเพื่อผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ทางการเกษตรที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น Visio-Crop ไม่ใช่แค่เครื่องมือตรวจสอบเท่านั้น แต่เป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ในการบรรลุความเป็นเลิศและความยืดหยุ่นทางการเกษตร
คุณสมบัติหลัก
Visio-Crop ได้รับการออกแบบด้วยชุดคุณสมบัติอันทรงพลังที่ออกแบบมาเพื่อจัดการกับความท้าทายที่ซับซ้อนของการเกษตรสมัยใหม่ หัวใจหลักของแพลตฟอร์มนี้คือการใช้อัลกอริทึม การตรวจจับโรคและแมลงศัตรูพืช ที่ซับซ้อน ซึ่งวิเคราะห์ข้อมูลภาพและเซ็นเซอร์อย่างพิถีพิถันเพื่อระบุและวินิจฉัยโรคพืชและแมลงศัตรูพืชในระยะเริ่มต้น ความสามารถเชิงรุกนี้ช่วยให้สามารถดำเนินการได้ทันท่วงทีและตรงเป้าหมาย ซึ่งช่วยลดการสูญเสียพืชผลและความจำเป็นในการใช้สารบำบัดแบบครอบคลุมได้อย่างมาก
เพื่อเสริมการตรวจจับโรค Visio-Crop จึงมีการ จัดการสารอาหารและการให้คำแนะนำด้านปุ๋ย ขั้นสูง ผ่านการวิเคราะห์สภาพดิน ระยะการเจริญเติบโตของพืช และข้อมูลในอดีตอย่างละเอียด ระบบจะสร้างคำแนะนำที่แม่นยำสำหรับการใช้สารอาหาร การเพิ่มประสิทธิภาพนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าพืชผลจะได้รับสารอาหารที่ต้องการอย่างแม่นยำเมื่อต้องการ ซึ่งนำไปสู่ผลผลิตสูงสุดในขณะที่ลดของเสียจากปุ๋ยและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
เพื่อให้ผู้ใช้ได้รับข้อมูล Visio-Crop มี การแจ้งเตือนและรายงานที่ปรับแต่งได้ ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถกำหนดค่าระบบเพื่อส่งการแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับเหตุการณ์สำคัญ เช่น การระบาดของโรค การเปลี่ยนแปลงสุขภาพพืชผลอย่างกะทันหัน หรือความเสี่ยงจากสภาพอากาศที่กำลังจะมาถึง รายงานที่ครอบคลุมให้การวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของพืชผล การคาดการณ์ผลผลิต และข้อมูลเชิงลึกในการดำเนินงาน ซึ่งช่วยในการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลและการวางแผนเชิงกลยุทธ์
แพลตฟอร์มนี้ได้รับการปรับปรุงเพิ่มเติมด้วย เครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจ (OAD) ที่หลากหลาย ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการดำเนินงานทางการเกษตร เครื่องมือเหล่านี้ผสานข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์เข้ากับคำแนะนำเชิงปฏิบัติ ช่วยให้เกษตรกรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพตารางการเพาะปลูก กลยุทธ์การชลประทาน และกำหนดเวลาการเก็บเกี่ยว นอกจากนี้ โมเดลการคาดการณ์ขั้นสูง ของ Visio-Crop ยังให้การวิเคราะห์โดยละเอียดเกี่ยวกับสภาพพืชผลในอนาคต โดยปรับปรุงการคาดการณ์ผลผลิตให้มีความแม่นยำภายใน 5-7 ควินทัลเมื่อใกล้ถึงการเก็บเกี่ยว ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการจัดสรรทรัพยากรและการวางแผนตลาดที่ดีขึ้น
ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค
| ข้อมูลจำเพาะ | ค่า |
|---|---|
| แพลตฟอร์มเทคโนโลยี | AI, Machine Learning, Computer Vision |
| ฟังก์ชันหลัก | การตรวจสอบสุขภาพพืชผล, การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ |
| ความแม่นยำในการคาดการณ์ผลผลิต | ภายใน 5-7 ควินทัลเมื่อใกล้ถึงการเก็บเกี่ยว |
| ประสบการณ์การดำเนินงาน | ประสบการณ์กว่า 15 ปีในโซลูชันเทคโนโลยีการเกษตรทั่วทวีปยุโรป |
| กลุ่มลูกค้าเป้าหมาย | เกษตรกร, ผู้รับประกันภัย, ผู้ค้าสินค้าเกษตร |
| การติดตั้งใช้งาน | บนคลาวด์ |
| แหล่งข้อมูลป้อนเข้า | ภาพถ่ายดาวเทียม, ข้อมูลโดรน, ข้อมูลเซ็นเซอร์ |
| ความสามารถในการรายงาน | การแจ้งเตือนที่ปรับแต่งได้และรายงานโดยละเอียด |
| การสนับสนุนการตัดสินใจ | เครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจทางการเกษตรเชิงปฏิบัติการ (OAD) แบบบูรณาการ |
กรณีการใช้งานและการประยุกต์ใช้
- การเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตทางการเกษตรสำหรับเกษตรกร: เกษตรกรใช้ Visio-Crop เพื่อทำความเข้าใจพื้นที่เพาะปลูกของตนในระดับจุลภาค พวกเขาสามารถตรวจสอบสุขภาพพืชผลในพื้นที่ขนาดใหญ่ ระบุปัจจัยความเครียด เช่น การขาดน้ำ หรือความไม่สมดุลของสารอาหาร และรับคำแนะนำที่แม่นยำสำหรับการชลประทานและการใส่ปุ๋ย สิ่งนี้นำไปสู่พืชผลที่ดีต่อสุขภาพมากขึ้น ลดต้นทุนปัจจัยการผลิต และท้ายที่สุดคือผลผลิตที่สูงขึ้น ตัวอย่างเช่น เกษตรกรผู้ปลูกข้าวสาลีสามารถใช้ระบบเพื่อตรวจจับสัญญาณเริ่มต้นของการติดเชื้อราในบางโซน ทำให้สามารถใช้ยาฆ่าเชื้อราที่ตรงเป้าหมายแทนการรักษาทั้งแปลงได้
- การบริหารความเสี่ยงสำหรับผู้รับประกันภัยและผู้ค้า: ผู้รับประกันภัยทางการเกษตรใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของ Visio-Crop เพื่อประเมินความเสี่ยงด้านสภาพอากาศและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่อการผลิตพืชผลได้อย่างแม่นยำ สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาสามารถเสนอผลิตภัณฑ์ประกันภัยที่แม่นยำยิ่งขึ้นและจัดการการเคลมได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผู้ค้าได้รับประโยชน์จากการคาดการณ์ผลผลิตที่ปรับปรุงแล้ว ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญสำหรับการตัดสินใจซื้อขายสินค้าโภคภัณฑ์ ทำให้สามารถวางแผนการจัดซื้อและการขายได้ดีขึ้นตามปริมาณการเก็บเกี่ยวที่คาดการณ์ไว้
- การปรับปรุงเทคนิคการทำฟาร์มผ่านการตรวจสอบโรคและแมลงศัตรูพืช: ความสามารถในการตรวจจับตั้งแต่เนิ่นๆ ของระบบมีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับการปรับปรุงกลยุทธ์การจัดการศัตรูพืชแบบบูรณาการ (IPM) ด้วยการระบุตำแหน่งและชนิดของโรคหรือแมลงศัตรูพืชได้อย่างแม่นยำ เกษตรกรสามารถใช้การควบคุมทางชีวภาพหรือการรักษาที่ตรงเป้าหมาย ลดการพึ่งพาสารกำจัดศัตรูพืชแบบครอบคลุม และส่งเสริมแนวทางการทำฟาร์มที่ยั่งยืนมากขึ้น
- การคาดการณ์ผลผลิตเพื่อการวางแผนการเก็บเกี่ยวที่ดีขึ้น: เมื่อใกล้ถึงการเก็บเกี่ยว Visio-Crop จะปรับปรุงการคาดการณ์ผลผลิตให้มีความแม่นยำสูง สิ่งนี้ช่วยให้เกษตรกรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพโลจิสติกส์การเก็บเกี่ยว รวมถึงแรงงาน เครื่องจักร และการจัดเก็บ เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพสูงสุดและลดการสูญเสียหลังการเก็บเกี่ยว นอกจากนี้ยังช่วยให้พวกเขาสามารถเจรจาต่อรองราคาที่ดีขึ้นกับผู้ซื้อตามประมาณการการผลิตที่เชื่อถือได้
- การเพิ่มประสิทธิภาพการใส่ปุ๋ยเพื่อเพิ่มผลผลิตพืชผลและลดของเสีย: Visio-Crop จัดทำแผนที่สารอาหารโดยละเอียดของพื้นที่เพาะปลูก โดยเน้นบริเวณที่ขาดหรือมีมากเกินไป เกษตรกรสามารถสร้างแผนการใส่ปุ๋ยแบบอัตราแปรผัน โดยใช้สารอาหารเฉพาะในบริเวณที่จำเป็นเท่านั้น สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ส่งเสริมการเจริญเติบโตของพืชในบริเวณที่ขาดสารอาหารเท่านั้น แต่ยังป้องกันการใส่ปุ๋ยมากเกินไป ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายและลดการไหลบ่าของสารอาหารสู่สิ่งแวดล้อม
จุดแข็งและจุดอ่อน
| จุดแข็ง ✅ | จุดอ่อน ⚠️ |
|---|---|
| AI, ML และ Computer Vision ที่แม่นยำสำหรับการตรวจสอบและวิเคราะห์พืชผลที่ถูกต้อง | ราคาไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ ต้องสอบถามโดยตรง |
| ให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริงซึ่งปรับให้เหมาะกับลูกค้าที่หลากหลาย รวมถึงเกษตรกร ผู้รับประกันภัย และผู้ค้าสินค้าเกษตร | ความสามารถในการผสานรวมเฉพาะกับระบบข้อมูลการจัดการฟาร์ม (FMIS) ต่างๆ ยังไม่ละเอียด |
| ความแม่นยำสูงในการคาดการณ์ผลผลิต โดยปรับปรุงการประมาณการให้มีความแม่นยำภายใน 5-7 ควินทัลเมื่อใกล้ถึงการเก็บเกี่ยว | การพึ่งพาแหล่งข้อมูลภายนอก (เช่น ภาพถ่ายดาวเทียม ภาพโดรน) ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมหรือข้อจำกัด |
| ชุดเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจ (OAD) ที่ครอบคลุมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานทางการเกษตร | ข้อมูลสาธารณะเกี่ยวกับคำรับรองจากลูกค้าหรือกรณีศึกษาโดยละเอียดมีจำกัด |
| การแจ้งเตือนและรายงานที่ปรับแต่งได้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการส่งมอบข้อมูลที่ทันท่วงทีและเกี่ยวข้อง | |
| ได้รับการสนับสนุนจากประสบการณ์กว่า 15 ปีในโซลูชันเทคโนโลยีการเกษตรทั่วทวีปยุโรป |
ประโยชน์สำหรับเกษตรกร
Visio-Crop มอบประโยชน์ที่สำคัญแก่เกษตรกร ส่งผลโดยตรงต่อผลกำไรและประสิทธิภาพการดำเนินงาน ด้วยการตรวจสอบสุขภาพพืชผลที่แม่นยำและการตรวจจับโรคตั้งแต่เนิ่นๆ ระบบช่วยให้เกษตรกรสามารถดำเนินการเชิงรุก ลดการสูญเสียพืชผลและต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการรักษาที่ครอบคลุมได้อย่างมาก คำแนะนำการจัดการสารอาหารขั้นสูงช่วยให้การใส่ปุ๋ยที่เหมาะสม นำไปสู่พืชผลที่ดีต่อสุขภาพและการเพิ่มขึ้นของผลผลิตที่วัดผลได้ ในขณะเดียวกันก็ลดค่าใช้จ่ายสำหรับปัจจัยการผลิตที่ไม่จำเป็น นอกจากนี้ การคาดการณ์ผลผลิตที่แม่นยำช่วยให้สามารถวางแผนการเก็บเกี่ยวที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและการเจรจาต่อรองตลาดที่ดีขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากรและเพิ่มผลกำไรสูงสุด นอกเหนือจากผลกำไรทางการเงินแล้ว Visio-Crop ยังส่งเสริมแนวทางการทำฟาร์มที่ยั่งยืนมากขึ้น โดยส่งเสริมการใช้ทรัพยากรที่ตรงเป้าหมาย ลดการใช้สารเคมี และเพิ่มความยืดหยุ่นโดยรวมของฟาร์มต่อภัยคุกคามจากสิ่งแวดล้อมและชีวภาพ
การผสานรวมและความเข้ากันได้
Visio-Crop ได้รับการออกแบบให้เป็นโซลูชันซอฟต์แวร์ที่ยืดหยุ่น โดยส่วนใหญ่ทำงานเป็นแพลตฟอร์มบนคลาวด์ ความเข้ากันได้ขึ้นอยู่กับความสามารถในการรับและประมวลผลข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ที่มีความสำคัญต่อการตรวจสอบทางการเกษตร ซึ่งรวมถึงการผสานรวมกับผู้ให้บริการภาพถ่ายดาวเทียมสำหรับการวิเคราะห์พื้นที่เพาะปลูกขนาดใหญ่ แพลตฟอร์มโดรนสำหรับข้อมูลระดับฟิลด์ความละเอียดสูง และอาจรวมถึงเซ็นเซอร์ภาคพื้นดินสำหรับเมตริกสิ่งแวดล้อมแบบเรียลไทม์ แม้ว่า API หรือการผสานรวมโดยตรงกับระบบข้อมูลการจัดการฟาร์ม (FMIS) ที่ได้รับความนิยมจะไม่ได้ระบุไว้อย่างชัดเจน แต่ลักษณะของแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ AI ดังกล่าวบ่งชี้ถึงความสามารถในการทำงานกับรูปแบบข้อมูลมาตรฐาน ซึ่งช่วยให้สามารถรวมเข้ากับระบบนิเวศการทำฟาร์มดิจิทัลที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น ผู้ใช้สามารถคาดหวังที่จะเชื่อมต่อสตรีมข้อมูลของตนกับ Visio-Crop เพื่อใช้ประโยชน์จากพลังการวิเคราะห์
คำถามที่พบบ่อย
| คำถาม | คำตอบ |
|---|---|
| ผลิตภัณฑ์นี้ทำงานอย่างไร | Visio-Crop ใช้ AI, machine learning และ computer vision เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทางการเกษตรจำนวนมหาศาล รวมถึงภาพถ่ายดาวเทียมและการอ่านค่าเซ็นเซอร์ ระบบประมวลผลข้อมูลนี้เพื่อตรวจสอบสุขภาพพืชผล ตรวจจับความผิดปกติ และสร้างข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์สำหรับการตัดสินใจที่เหมาะสมที่สุด |
| ROI ทั่วไปคือเท่าใด | ผู้ใช้มักจะได้รับผลผลิตที่ดีขึ้นผ่านการใส่ปุ๋ยที่เหมาะสมและการตรวจจับโรคตั้งแต่เนิ่นๆ ลดต้นทุนการดำเนินงานจากการจัดสรรทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพ และการบริหารความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้น ซึ่งนำไปสู่ผลกำไรทางการเงินที่สำคัญและการเพิ่มผลผลิต |
| ต้องมีการตั้งค่า/ติดตั้งอย่างไร | ในฐานะโซลูชันซอฟต์แวร์ Visio-Crop มักจะอยู่บนคลาวด์ ไม่ต้องมีการติดตั้งจริง ผู้ใช้เข้าถึงแพลตฟอร์มผ่านอินเทอร์เฟซเว็บ และการผสานรวมข้อมูลเกี่ยวข้องกับการเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลฟาร์มที่มีอยู่ หรือการใช้วิธีการรวบรวมข้อมูลที่ให้มา |
| ต้องมีการบำรุงรักษาอะไรบ้าง | Visio-Crop เป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง การบำรุงรักษาส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการอัปเดตซอฟต์แวร์อัตโนมัติ การปรับปรุงอัลกอริทึม และการปรับเทียบโมเดลที่ดำเนินการโดย Visio เพื่อให้มั่นใจถึงความแม่นยำและประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากผู้ใช้ |
| ต้องมีการฝึกอบรมเพื่อใช้งานหรือไม่ | แม้ว่าจะออกแบบมาให้ใช้งานง่าย แต่การฝึกอบรมเบื้องต้นอาจเป็นประโยชน์ในการใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติขั้นสูงและเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจของ Visio-Crop ได้อย่างเต็มที่ Visio น่าจะจัดหาแหล่งข้อมูลหรือเซสชันแนะนำเพื่อช่วยให้ผู้ใช้ได้รับประโยชน์สูงสุดจากศักยภาพของแพลตฟอร์ม |
| ระบบใดบ้างที่ผสานรวมด้วย | Visio-Crop ถูกสร้างขึ้นเพื่อผสานรวมกับแหล่งข้อมูลต่างๆ รวมถึงผู้ให้บริการภาพถ่ายดาวเทียม แพลตฟอร์มโดรน และอาจรวมถึงระบบข้อมูลการจัดการฟาร์ม (FMIS) ผ่าน API ซึ่งช่วยให้มองเห็นการดำเนินงานทางการเกษตรได้อย่างครอบคลุม |
| รองรับพืชผลใดบ้าง | ปัจจุบัน Visio-Crop รองรับพืชผลทางการเกษตรที่สำคัญหลายชนิด รวมถึงข้าวสาลี ข้าวบาร์เลย์ คาโนลา บีท และทานตะวัน โดยมีความสามารถที่สามารถขยายได้สำหรับโมเดลพืชผลแบบกำหนดเองตามความต้องการเฉพาะของลูกค้า |
| ฟังก์ชันหลักคืออะไร | ฟังก์ชันหลัก ได้แก่ การตรวจสอบสุขภาพพืชผลที่แม่นยำ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ขั้นสูงสำหรับผลผลิตและโรค คำแนะนำการจัดการสารอาหาร และการให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ผ่านการแจ้งเตือนที่ปรับแต่งได้และรายงานที่ครอบคลุม |
ราคาและการวางจำหน่าย
ราคาสำหรับ Visio-Crop ไม่ได้เปิดเผยต่อสาธารณะ และน่าจะให้ข้อมูลเมื่อมีการสอบถาม เนื่องจากลักษณะที่ปรับแต่งได้และตัวเลือกโมเดลที่กำหนดเอง ค่าใช้จ่ายสุดท้ายอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับขนาดของการดำเนินงาน คุณสมบัติเฉพาะที่ต้องการ จำนวนพืชผลที่ตรวจสอบ และระดับของการพัฒนาโซลูชันแบบกำหนดเอง สำหรับข้อมูลราคาโดยละเอียดที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการทางการเกษตรเฉพาะของคุณ โปรดติดต่อเราผ่านปุ่ม "ทำการสอบถาม" บนหน้านี้
การสนับสนุนและการฝึกอบรม
Visio มุ่งมั่นที่จะสร้างความมั่นใจว่าผู้ใช้จะได้รับประโยชน์สูงสุดจาก Visio-Crop บริษัทให้บริการสนับสนุนที่ครอบคลุมเพื่อตอบคำถามทางเทคนิคหรือความท้าทายในการดำเนินงานใดๆ แม้ว่าโปรแกรมการฝึกอบรมเฉพาะจะไม่ได้ระบุรายละเอียดไว้ แต่ก็เป็นเรื่องปกติสำหรับโซลูชันเทคโนโลยีการเกษตรขั้นสูงเช่น Visio-Crop ที่จะเสนอความช่วยเหลือในการเริ่มต้นใช้งาน คู่มือผู้ใช้ และอาจมีการฝึกอบรมเฉพาะเพื่อช่วยให้ผู้ใช้มีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ขั้นสูงและเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจของแพลตฟอร์ม การสนับสนุนอย่างต่อเนื่องช่วยให้ผู้ใช้ได้รับประโยชน์จากการอัปเดตและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องสำหรับโมเดล AI และคุณสมบัติซอฟต์แวร์
