Empat pilar intelijen yang menggerakkan setiap keputusan.
Engine Bolbits menggabungkan data lingkungan terukur, pola kebiasaan pengguna, optimasi efisiensi, dan kecerdasan buatan untuk menghasilkan prediksi, forecast, dan rekomendasi aksi.
01
Environmental Data
Data Terukur
Pengukuran real-time dari sensor dan input manual: pH, DO, NH3, TAN, suhu, salinitas, alkalinitas, turbidity, dan parameter kualitas air lainnya menjadi fondasi semua kalkulasi.
02
User Habits
Machine Learning
Algoritma ML mempelajari pola kebiasaan pengguna, seperti jadwal feeding, frekuensi water change, dan treatment timing, lalu memberikan rekomendasi yang disesuaikan dengan context operasi.
03
Efficiency Optimization
Machine Learning
Model ML mengoptimalkan penggunaan sumber daya, mengurangi waste, dan meningkatkan FCR melalui pattern recognition pada historical data operasional dan hasil produksi.
04
AI Decision Engine
Prediction & Action
Layer AI mengintegrasikan seluruh data untuk menghasilkan prediksi kondisi, forecast parameter, dan rekomendasi aksi konkret yang bisa langsung ditindaklanjuti oleh operator.
Current Service Architecture
Lima layer service yang menopang seluruh operasi Bolbits.
Reference API
Master data: sumber air, geologi, material, sistem filtrasi, spesies.
Client API
Operasional: pond, fish, feeding, treatment, history harian.
Calculation Engine
Kalkulasi kualitas air, filtrasi rollup, dan pond water estimation.
Machine Learning
Forecasting, simulasi, clustering, dan decision support.
Chat Service
AI conversational assistant untuk interaksi natural dengan data kolam.
Siap Menjadi Bagian dari Revolusi Akuakultur Digital?
Bolbits akan segera memasuki fase beta. Jadilah salah satu early adopter yang pertama merasakan platform budidaya ikan berbasis AI paling komprehensif di Indonesia.