尽管农场管理软件能够概览农场盈利能力，但它仍然缺少对农田投资回报率的准确洞察力。多年来，预测每块农田的投资回报率一直是诱人但遥不可及的目标。有些因素一直让农民们猜测，哪块农田产生了最大份额的利润，哪些农田又该为损失负责：

现在，农民们被扑面而来的数据包围，但依然缺乏对农田的关键洞察力。农民无法区分哪块地最适合哪种作物，或者哪块地未来会继续盈利。他们只能边试验边跟总结，但不足以预测更长期的结果。通常，对农民来说唯一比较有帮助的是，比较在选定时间范围内的总支出和销售收入；然而，这还不够精准。

预测总体投资回报是有意义的，但是每块农田的投资回报率却可能完全不同，意味着某些农田的问题应得到及时适当的解决。

例如，农场数据管理工具可能会显示总体投资回报保持在可接受的水平，因此农民没有理由做出任何改变；但是，某块农田可能已完全不适合种植了。若没有对该农田的投资回报数据，农民很可能继续为它作相同的来年规划，而不会意识到其正在面临的潜在损失。

另一个经常被忽视的因素是燃料消耗。假设农民已经购买了燃料，用于机器收割玉米，但种植季末玉米却没有成熟。这就可能导致投资回报率严重下降，而这可以花几年时间才弄清楚是如何发生的。

将农作物管理软件与物联网传感器相结合来测量土壤和天气条件可以节省时间。传感器可以提供有关农田的信息，尽管如此，所有这些数据信息未必都真正有用，前提是它要与农田投资回报的指标相关。

农场管理软件中有很多不错的选择。但是，要寻找一个系统来预测单一各块农田的投资回报却是一条死胡同。那么问题是什么？

农场管理软件一般都提供投资回报率计算器，可以处理常见的任务。但是，他们都缺少针对单一农田的投资回报率预测功能。哪怕是像下面是几个配置了不错的投资回报率计算器的软件，也不能实现对各块农田的特定投资回报预测。

比如农场管理软件Agrivi，可收集每种作物的成本数据，并计算所有作物生产的投资回报。用户还可以获得有关其他成本、工作时间和现场活动的报告。Agrivi的解决方案可以管理到总投资回报的几个关键因素，但重点放在作物生产成本上。

比如农场管理软件Agrivi，可收集每种作物的成本数据，并计算所有作物生产的投资回报。用户还可以获得有关其他成本、工作时间和现场活动的报告。Agrivi的解决方案可以管理到总投资回报的几个关键因素，但重点放在作物生产成本上。



Farmserver软件，可以根据总成本和单位成本计算投资回报率，但是用户需要手动输入或上载数据文件。农民可能不得不花费数周时间手动更新农田数据，并将其与农田大小相关联。



用来举例说明的第三款软件是Fuse，与Agrivi和Farmserver相比，Fuse邀请用户在他们的农机上输入数据，计算租金和维护成本，以预测投资回报率，但这里也无法实现单一农田的投资回报率计算和预测。

首先，要计算每块农田的准确投资回报率，农场管理软件需要有强大的自动收集数据集的能力。

其中，会计系统起着关键作用。当农民使用商业化会计软件时，挑战就会出现。因为这类软件缺乏原生集成能力，不能与农场管理系统兼容互通，只有定制开发才能解决这一难题。

所以，让财务软件与农业管理系统保持一致是有意义的。在不久的将来，我们肯定会看到更多独立的解决方案之间的集成与兼容。农业技术提供商将与其他领域的软件供应商共同努力，为农业、会计和物流提供无边界的解决方案生态系统。

与任何创新一样，用于预测各块单一农田投资回报率的农场管理系统，在向农民提供清晰的利润图景的过程中会面临着无数的挑战。但是，强大的集成、自动化和具备洞察力的决策所带来的好处，可充分证明这样的时间与精力投入是合理的。

农场管理系统可以及早识别由于不适当的田间操作或高估产量造成的潜在损失。此外，通过测量土壤和天气条件预测产量，防止未来可能发生的损失，并采取预防措施，实现降低运营成本来提高投资回报率。

那么，一个优秀农场管理系统应该是什么样子，才能计算出准确的每块土地的投资回报率，并预测未来的波动呢？

比方说，一位农民从不同的农田里收集了土壤和水分的测量结果，以种植选定的作物。该农民的作物管理系统应与全球生态系统相集成，与农企和其他种植者共享相同作物的数据，因此很明显显示哪里更适合种植这些作物。

在收集了测量结果后，农民可以与农业软件提供的标准进行比较，并开始在选定的农田播种。在收获之后，农民就可以监控与成本相关的销售情况，跟踪所有正在进行的费用和销售收入。

最后有一种情况，如果总体业务投资回报似乎相对较高，但仍低于预期，怎么办？要识别这种不匹配的根源，农民可以选择手动输入更多的投入数据；然而这可能太麻烦。那么应该怎么做呢？

如果从一开始就知道每块农田的投资回报率，就能清楚地显示每块农田的不足之处。将收集到的田间数据关联到每块农田上，这为农民提供了适当的经营策略和合理的预期。农民就会看到到底哪里出了问题，带来了最低的投资回报。

获得这种级别的透明度和成本可溯性将使农场管理系统充满了数据，以便比较农田在相似条件下的表现，以及投资回报率。对于下一个种植季，农民可以根据投资回报最小的农田来计划他们的支出。知道了一块土地的确切大小，他们就可以预算支付机器的燃料和工人的工资，同时还可以把额外的钱花在灌溉和施肥上。节省下来的钱或者可以花在其他作物上，包括提供新的种子、化肥和特殊机械。

在这里，软件间的集成起着至关重要的作用。会计系统应与农业管理系统自动同步，而农业管理系统可以使用远程传感器跟踪收割机在每块农田上的燃料消耗，并将这些数据与农民的预算相关联，以显示对每块土地的投资回报率的直接影响。

会计系统——需要模块兼容从农田收集的实时数据，作为成本计算的数据来源
人力资源管理系统——对农田人工劳动力的登记和注销是必须的
数字银行——对人工的付款应包括在每块农田的成本中
商业信息与分析——及时预测事件，协助决策
地图制图——现场地图上应显示地理空间现场数据和坐标以及成本和最新的农田更新
联网设备——从农机收集数据，了解花费了哪些资源，收获了哪些作物
施肥供应——只有在需要的时候才为每块农田购买肥料
物联网传感——收集土壤和天气测量，以计算灌溉的潜在成本和因恶劣条件造成的损失
卫星——与农田位置有关的空间观测
航空图像——监测作物产量，并在准确的农业地图上绘制作物地图

现在是农民们能够掌握可预测的每亩投资回报率的时候了。以农田为导向的精准农业，提供更准确的规划和更明智的资源利用，是实现可预测化商业运营的关键。让农民具备对特定农田的洞察力，可以在整个农业行业中实现可持续的农业实践。

“更少的投入，更多的回报”听起来是个不错的座右铭，然而“以更少的足迹从每块农田获得可预测的利润”听起来才是一个真正的农业战略。