Перед российским лесопромышленным комплексом стоят задачи развития технологий лесопереработки и ответственного лесопользования. К этому отрасль подталкивают изменения в российском законодательстве (введение запрета на экспорт необработанных лесоматериалов и ценных лиственных пород с 1 января 2022 года) и в международном (создание рынка квот на выбросы СО2).

В сфере лесозаготовки у российских предприятий есть масса «болей», являющихся одновременно точками роста. Это простои техники из-за поломок в лесу, проблемы с учётом и оценкой запасов леса, вопросы утилизации отходов на лесосеках.

Для привлечения и внедрения технологических решений крупный бизнес всё чаще использует проверенный инструмент — корпоративный акселератор. Стартапы предлагают решения, заказчик выбирает наиболее перспективные из них и финансирует проверку их жизнеспособности.

В акселерационной программе ForestTech Accelerator, которая стартовала в ноябре 2020 года, встретились отраслевые компетенции «Приангарского ЛПК» и экспертиза Global Venture Alliance (GVA) в работе со стартапами.

Каких предложений ждут в акселераторе?

В первую очередь программа ForestTech Accelerator создана для решения задач, стоящих перед индустриальным партнёром программы — Приангарским ЛПК. Он уже стал экспериментальной площадкой для тех стартапов, которые получили финансирование пилотных проектов. Пилоты реализуются на предприятии начиная с мая 2021 года.

Для первичного отбора проектов было сформировано 6 треков:

Почему иногда отсеиваются хорошие проекты?

Болевые точки и найденные решения

До запуска акселератора специалисты из GVA проводили аудит инновационной зрелости предприятия, чтобы определить направления, по которым будет идти сбор заявок.

Одной из болевых точек была признана кадровая проблема. Предприятия лесной отрасли расположены не в самых привлекательных для сотрудников местах. Приангарский ЛПК находится в 200 с лишним километрах от Красноярска, работает круглосуточно без выходных, а рядом с ним нет никакой инфраструктуры. Не хватает не только квалифицированных специалистов, но иногда и разнорабочих. Их обычно набирают из местных жителей, но в районе деятельности предприятия просто мало кто живёт.

В трек HR-Tech пришли очень интересные, качественные проекты, но их не удалось приземлить на специфику работы с кадрами в лесной отрасли.

Тем не менее один проект HR-направления прошёл финальный отбор в акселератор. Проект предлагает анализ индивидуальных особенностей членов проектных команд. Возможно, с его помощью мы научимся более эффективно перераспределять команды с учётом совместимости людей.

Важной задачей лесозаготовки является таксация (замеры и материально-техническая оценка) леса. Мы вывели в финал два проекта, связанных с таксацией. У них схожий функционал, это ПО, которое устанавливается на телефон или планшет и способно работать без доступа в интернет. Расчёт сделан на то, что похожие проекты смогут дополнить друг друга, показывая минимальную погрешность на разных участках работы — в местах заготовки, на транспорте. Возможно, к ним даже будет добавлено третье решение, которое будет фотографировать лесовоз на выезде со склада, распознавать его номера и самостоятельно формировать документы на перемещение груза. В итоге мы получим максимальное качество контроля заготовки, транспортировки и оценки объёма леса.

Ещё одна боль отрасли — мелкие поломки техники в местах лесозаготовки, которые могут находиться на расстоянии сотен километров от перерабатывающего предприятия. В результате простоев дорогой спецтехники крупное предприятие может терять сотни миллионов рублей в год. Теперь мы ведём проект — очки дополненной реальности, которые позволяют водителю лесовоза или другой спецтехники в случае мелкой поломки посмотреть инструкции, схемы возможного ремонта. Эта помощь будет доступна в отсутствие сотовой связи, когда водитель не может позвонить специалистам, отправить фото поломки. А при наличии интернета оператор может смотреть на поломку через очки глазами водителя и управлять его действиями.

Для автоматизации расчётов, которыми занимается главный технолог перерабатывающего предприятия, отбор в акселератор прошёл программный комплекс, ведущий расчёты на базе математической модели. Сколько леса в каждый момент времени надо отправить в сушилку, сколько на заготовку, сколько на склад готовой продукции и так далее. От этого решения мы ожидаем эффект около 1,5 доллара чистой маржинальной прибыли на каждый кубометр готовой продукции.

Бок о бок с кадровыми вопросами в лесной отрасли существуют задачи контроля промышленной безопасности. Для их решения в акселератор отобраны два решения. Одно из них позволяет с помощью машинного зрения определить, например, что работник находится в зоне работающего оборудования, хотя находиться там не должен. Или должен, но в каске и светоотражающей жилетке. Второй проект дополняет первый технологиями контроля за состоянием оборудования и сырья. Если на палетный завод привезут опилки не той фракции, вполне может произойти поломка, простой оборудования и потери в деньгах. В дальнейшем мы рассчитываем автоматизировать диагностику температурного режима работы оборудования и других параметров.

Использование дронов в лесной отрасли распространено уже достаточно широко, но совершенствование технологий сбора информации с их помощью не стоит на месте. В акселератор попал очень перспективный проект, использующий съёмку с помощью лидар-датчиков. Мы планируем использовать это решение для быстрой оценки запасов леса на локальных участках. На основании таких оценок принимается решение о выборе участков для отвода под лесозаготовку.

Планы на будущее

Разовые акселерационные программы для лесной отрасли уже проводились в России. Но сегодня мы ставим перед собой задачу сделать наборы в ForestTech Accelerator регулярным отраслевым событием, полностью бизнес-ориентированным и не требующим государственной финансовой поддержки.

В рамках первой итерации для нас важнее всего показать быстрый результат: найти технологии, адаптировать их под решение конкретных задач и получить осязаемые финансовые результаты.

В дальнейшем результатом акселерационных программ может стать создание R&D центра или сервисной компании. Располагая результатами скаутинга значительного количества проектов, мы сможем стать центром инновационных компетенций для всей лесной отрасли.