Miten rakentuu teollinen vertikaaliviljelylaitos?
Netledin toimitusjohtaja Niko Kivioja kertoo Vertex-käyttäjäpäivässä, miten teollisen mittakaavan vertikaaliviljelyslaitos rakentuu suomalaisia Vertex-ohjelmistoja hyödyntäen.
- Asiakaspuheenvuoro
- Asiakas: Netled Oy
- Toimiala: Kehittää vertikaaliviljelyjärjestelmiä
-
Netled Oy:n kotipaikka on Pirkkalassa.
-
Netled kehittää ja myy Vera®-vertikaaliviljelyteknologiaa. Toisin kuin perinteinen kasvihuoneviljely, vertikaaliviljely tapahtuu täysin suljetussa ympäristössä, jossa kasvit kasvavat päällekkäisissä kerroksissa.
-
Asiakkaita ovat suuret kauppaketjut, ammattiviljelijät ja elintarviketuottajat globaalisti.
Jos kiinnostuit aiheesta, ota yhteyttä. Mietitään yhdessä miten voisimme parantaa teidän yrityksenne tuottavuutta nykyaikaisilla työkaluilla.
Timo Peura
Vertex-asiantuntija
040-8600940
etunimi.sukunimi@vertex.fi
Vertex Systems on suomalainen suunnittelun ja tiedonhallinnan ohjelmistoratkaisujen toimittaja. Vertex-ohjelmistojen avulla nopeutat suunnittelua, vähennät suunnitteluvirheitä ja parannat tuottavuutta. Tutustu Vertex G4 tuotekonfigurointiin, Vertex G4 mekaniikkasuunnitteluohjelmistoon sekä Vertex Flow tuotetiedonhallintaohjelmistoon. suunnitteluympäristössä.
Lisää tarinoita
Webinaari: Vertex G4Plant | Sujuva ja luotettava piirustustuotanto 3D-laitossuunnittelussa
Vaikka elämme 3D-suunnittelun aikakautta, muodostavat 2D-työpiirustukset edelleen kriittisen rajapinnan suunnittelun, valmistuksen ja asennuksen välillä. Piirustustuotanto on usein merkittävin yksittäinen työvaihe, jossa tiedon eheys ja versionhallinta joutuvat...
Olemme mukana Pohjoinen teollisuus -tapahtumassa
Olemme mukana Pohjoinen Teollisuus -tapahtumassa Ouluhallissa 20.-21.5.2026. Löydät meidät osastolta 423. Tervetuloa morjestamaan ja kuulemaan ohjelmistoistamme! Rekisteröidy kävijäksi
Enhancing Panel Drawing Dimensioning in BIM Software using Recommender Systems
In this blog post, Johannes explores how machine learning can streamline panel drawing template creation in Vertex BD by reducing choice overload and improving user efficiency. The work introduces a hybrid recommender system that intelligently suggests relevant dimensions based on both data and user behavior.