Marktgrößen- und Marktanteilsanalyse für Agrarmanagement-Software – Wachstumstrends und -prognosen (2024 – 2029)

In Nordamerika wird aufgrund der führenden industriellen Automatisierungsbranche und der Einführung von Lösungen für künstliche Intelligenz in der Region in den kommenden Jahren ein exponentielles Wachstum im Bereich Agrarmanagementsoftware erwartet. Die größeren landwirtschaftlichen Betriebe und das Bewusstsein der Landwirte führen dazu, dass moderne Technologien in entwickelten Ländern im Vergleich zu Entwicklungsländern schneller eingeführt werden. Damit ist die nordamerikanische Region der größte Markt für Agrarmanagement-Softwaretechnologien.

Im Laufe der Jahre waren die Vereinigten Staaten Vorreiter beim Einsatz von Präzisionstechnologie für landwirtschaftliche Techniken. Laut einem Bericht des US-Landwirtschaftsministeriums (USDA) betrug die durchschnittliche Betriebsgröße in den Vereinigten Staaten im Jahr 2017 441 Acres, diese Zahl stieg und erreichte im Jahr 2021 445 Acres. Da landwirtschaftliche Großbetriebe eher dazu neigen, intelligente Landwirtschaftstechnologien einzuführen und Software. Angesichts der Zunahme der durchschnittlichen Betriebsgröße in den Vereinigten Staaten und des Mangels an Landarbeitern sind Großbauern gut aufgestellt, um mithilfe von Landwirtschaftssoftware datengesteuerte Erkenntnisse zur Optimierung der Ernteerträge zu gewinnen.

Darüber hinaus ergreifen Akteure und Regierungen in der Region Initiativen, die den Markt weiter ankurbeln. Beispielsweise investierte die kanadische Regierung im Jahr 2022 in die Digitalisierung der Landwirtschaft, um die Nachhaltigkeit des kanadischen Agrarsektors zu stärken, indem sie Mojow Autonomous Solutions Inc. über die Canadian Agricultural Partnership im Rahmen des AgriScience-Programms bis zu 419.000 US-Dollar gewährte.

Ebenso hat die kanadische Proteinindustrie eine Partnerschaft mit Farmers Edge Inc. und OPI Systems geschlossen und 21 Millionen US-Dollar in das Projekt zur Datenanalyse von Landwirten und zur Erfassung von Daten auf Betriebsebene im Zusammenhang mit dem Pflanzen- und Lagergesundheitsmanagement investiert, die zur Entwicklung von Vorhersagemodellen verwendet werden können Das kann künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen nutzen, um Landwirten dabei zu helfen, ihre Produktion zu verbessern und bessere Lagerungs- und Marketingentscheidungen zu treffen. Es wird erwartet, dass dies die Kapitalrendite in den Bereichen Saatgutauswahl, Geräteauswahl, Bewässerung und Nacherntemanagement steigern wird.

Durch die Integration digitaler Technologien und künstlicher Intelligenz können Landwirte daher Ressourcen effektiver und effizienter verwalten. Daher kurbeln die großen landwirtschaftlichen Betriebe, die hohe Akzeptanzrate bei Landwirten und staatliche Initiativen den untersuchten Markt in der Region im Prognosezeitraum an.