Top.Mail.Ru
СБЕР Про | Медиа
Оцифрованный лес: как технологии могут вдвое повысить эффективность лесной отрасли
  • Промышленность

Оцифрованный лес: как технологии могут вдвое повысить эффективность лесной отрасли

Совместно с partner-image
  • 10 мин
  • 10 309

Леса занимают около 30% всей поверхности суши на Земле, это почти 4 млрд га. Более половины всех лесных площадей и бóльшая часть запасов древесины, 155 млрд м³ лиственной и 127 млрд м³ хвойной, находятся в России, США, Канаде и Бразилии. При этом самой «лесной» страной является Россия, где сосредоточена одна пятая площади мирового лесного покрова. Леса занимают 46,4% территории страны, или 795 млн га, из которых 594,5 млн га подлежит эксплуатации. Между тем эффективность использования российских лесов оставляет желать лучшего.

«Цифра» нужна всем

По данным Минпромторга, доля России в мировом объёме продукции лесопромышленного комплекса (ЛПК) составляет 3%, в то время как на Финляндию приходится 8,4%, Швецию — 10,1%, США — 12,7% и Канаду — 17,3%. Добавленная стоимость на единицу заготовленной древесины в России в 2 раза ниже, чем в Канаде, в 5 раз ниже, чем в США, и в 6 раз ниже, чем в Финляндии. Очевидно, что и бизнес, и государство заинтересованы в том, чтобы получать как можно больше дохода с каждого дерева. Основные направления большой работы обозначены в Стратегии развития лесного комплекса РФ до 2030 года, в отдельный блок которой выделены мероприятия по развитию информатизации и цифровизации ЛПК. Например, в Канаде процент переработки древесины достигает 95%, что означает, что каждое спиленное дерево в итоге практически целиком превращается в тот или иной конечный продукт. В России же переработка дерева не превышает 60—70%. По мнению председателя совета директоров Приангарского ЛПК Олега Малкина, эти 30—40%, которые отделяют российскую лесопромышленную реальность от максимальной эффективности, можно получить с помощью инноваций, в частности, с помощью внедрения в лесную отрасль цифровых технологий.

60—70%

максимальное значение переработки дерева в России

Новый технологический лесной уклад

Проблемы сохранения и использования лесов становятся всё более многообразными и сложными. Угроза глобального изменения климата из апокалиптической страшилки превращается в осязаемую реальность. Вслед за всё более жёсткими экологическими, экономическими, социальными требованиями в мире меняются и стандарты управления лесами: они стремительно переходят в цифровой формат. Государству цифровизация помогает улучшать контроль над лесным фондом и даёт представление о реальном состоянии лесов, о том, как на них влияет деятельность предприятий, какой объём леса и на какой территории перерабатывается, куда и когда лесные ресурсы транспортируются, сколько лесопользователей ведут активную деятельность, вся ли она прозрачна и законна.

Бизнесу инвестиции во внедрение современных технологий в конечном счёте приносят сокращение издержек и снижение рисков, позволяют строить более точные планы и наращивать эффективность бизнес-процессов, делая их более прозрачными, помогают снижать потери из-за простоев оборудования, способствуют увеличению объёмов выпускаемой продукции и расширению продуктового портфеля, отмечает вице-президент по информационным технологиям и автоматизации процессов Segezha Group Павел Вахнин.

Цифровизация лесной отрасли — это внедрение инноваций во все бизнес-процессы, согласен Олег Малкин. Сейчас всё больше и больше компаний задумываются о преимуществах анализа больших данных и применении этой аналитики, удалённом мониторинге работ, автоматизации системы управления движением древесных запасов, цифровизации цепочек поставок.

Например, в лесозаготовке модернизация уже произошла: за последние 20 лет отрасль перешла от ручной валки к полностью механизированным высокопроизводительным лесозаготовительным машинам. Но наступает очередной виток развития, и концепция так называемой «индустрии 4.0» подразумевает эволюционный рывок вперёд. В лесозаготовке это означает переход к взаимодействию лесных машин и оборудования, к системам получения, обработки, анализа и хранения больших данных. В первую очередь это данные о рельефе, цифровой модели местности в районах лесозаготовок, расположении лесных ресурсов, в том числе недревесных, погодных условиях и других внешних факторах, получаемые с помощью спутников, 3D-LiDAR, дронов. Это открывает огромный прикладной потенциал для отрасли.

Цифровые карты леса

Актуализация данных о лесных участках — важнейшая проблема, решать которую нужно прямо сейчас, указывает Олег Малкин. Если раньше у инвесторов не было другой возможности детально изучить лесной фонд, кроме трудоёмкой и затратной традиционной таксации и лесоустройства, то сегодня на рынке есть ряд надёжных решений для обработки спутниковых снимков и снимков с беспилотных летательных аппаратов, говорит координатор программы «WWF России» по лесам высокой природоохранной ценности Константин Кобяков. Цифровые карты и модели местности помогают участникам рынка оценивать и актуализировать состояние лесного фонда, следить за ходом лесовосстановления, прогнозировать будущие объёмы вывозки и поставок сырья. Помимо того, что эти инструменты существенно повышают качество информации о лесных ресурсах и сокращают сроки её получения, они в значительной степени способствуют декриминализации лесной отрасли, отмечают участники рынка.

Одним из таких решений, например, является система «Кедр», разработанная Амурским филиалом WWF, и её «старший брат» — автоматизированный сервис мониторинга лесного покрова, работающий на территории уже всей страны, а не одного региона. В основе обеих систем лежит алгоритм автоматического выявления лесоизменений, который работает с оперативной космической съёмкой и функционирует на основе нейронных сетей, рассказывает Константин Кобяков. Искусственный интеллект получает, обрабатывает и анализирует данные дистанционного космического мониторинга по всем изменениям лесного покрова, чтобы затем показывать на карте места рубок, предварительно отделив от них территории, где лесной покров изменился из-за пожара или согласованного с властями строительства инфраструктуры. Системы космического мониторинга позволяют мгновенно находить расхождения между рубками реальными и «бумажными», что, в свою очередь, выявляет недобросовестных лесопользователей, поясняет Константин Кобяков.

Многие предприятия используют собственные разработки: локальные системы мониторинга, направленные на повышение эффективности использования лесных ресурсов и предотвращение различных нарушений в лесу. Одним из наиболее распространённых способов является установка на делянках датчиков или скрытых фотокамер. «Практика использования скрытых камер в целях выявления нарушений в лесу доказывает свою эффективность. Сигналы фотоловушек оперативно поступают на предприятие, каждый случай проверяется, и подтверждённые данные передаются лесной охране и правоохранительным органам. Это пример взаимодействия бизнеса и государственных органов. В целях дальнейшей минимизации рисков для лесозаготовительного предприятия мы прорабатываем вопрос увеличения количества автоматических лесных фотокамер и расширение географии их применения», — рассказывает исполнительный директор АО «ЛПК „Кипелово“» Фёдор Потапенко.

Подавляющее большинство ответственных лесопользователей целиком и полностью поддерживают цифровизацию всех процессов лесозаготовки и деревопереработки. «Многие очень далеки от понимания процессов, которые происходят в лесу на заготовке сегодня. Они думают: тут глубинка, ничего прозрачного нет, всё везде воруют, отправляют, куда хотят, и так далее. Может быть, где-то так и есть, но если говорить про большие проекты, такие как „Краслесинвест“, то мы заинтересованы в абсолютной прозрачности, которую даёт „цифра“», — говорит заместитель генерального директора АО «Краслесинвест» Максим Пшеничников.

Лесная аналитика

Нередко сегодня на лесозаготовительных участках в высокопроизводительных лесных машинах применяется предиктивная аналитика. Искусственный интеллект собирает и анализирует информацию о состоянии лесозаготовительных машин, предсказывает возможные отказы и простои компонентов, узлов, агрегатов. Это позволяет продлить их технический ресурс и своевременно провести обслуживание и ремонт. То же касается и системы оценки эффективности ведения лесозаготовок, транспортировки круглых лесоматериалов до мест переработки, говорит Олег Малкин.

Доступные технологии на основе определённых алгоритмов позволяют синхронизировать работу лесозаготовительных машин для повышения их производительности и эффективности рубки. Компьютерные программы дают возможность прокладывать оптимальные маршруты для транспортировки древесины до мест хранения и складирования.

«Мы ожидаем, что совсем скоро должны появиться системы и технологии по удалённой оцифровке и оценке лесных участков при помощи компьютерного зрения. Они позволят лесозаготовителям определять размерно-качественные характеристики буквально каждого дерева в лесфонде, вплоть до высоты, объёма, породы, выхода сортиментов. Это существенно повысит качество лесоуправления, планирования и учёта в лесной отрасли», — прогнозирует Олег Малкин.

Решения, позволяющие предварительно получить точную оценку качества сырья, нужны многим предприятиям. «Сейчас выход с определённой деляны может не соответствовать тому, чего хотелось бы, количество полученного пиловочника относительно срубленного леса может доходить до 55%. Причиной этого являются и неточно оценённые запасы, и экономическая составляющая. Мы вывозим только здоровый пиловочник, если попадается стволовая гниль, то процессор будет крыжевать до здоровой древесины. Привезти на завод гнилушку, из неё не получить ничего? Зачем?» — рассуждает Максим Пшеничников.

Между тем единичные проекты в области предиктивной аналитики в отрасли уже есть. Например, с февраля по июнь 2020 года Сегежский ЦБК совместно с компанией «Инфосистемы Джет» тестировал технологию машинного обучения для измерения плотного объёма круглого леса и коэффициента полнодревесности. Результаты порадовали: расхождение при определении коэффициента полнодревесности в измерениях человека и программы не превысило 2%. «Основываясь на результатах пилотного проекта, можно с уверенностью сказать, что технологии машинного обучения и компьютерного зрения в данной прикладной среде дают внушительный результат и, очевидно, имеет смысл переходить к промышленному решению, в котором все необходимые замеры сможет проводить система без участия человека», — резюмировал руководитель цифровой трансформации Segezha Group Сергей Меркулов.

Современные цифровые технологии демонстрируют положительный бизнес-эффект, говорит Павел Вахнин. «Благодаря искусственному интеллекту снижается себестоимость, повышается качество готовой продукции, минимизируются риски потери сырья и невыполнения регламентов, упреждается целый ряд возможных злоупотреблений и непроизводственных издержек», — перечисляет он.

Цифровые решения против пожаров

Ещё одной проблемой лесной отрасли, с которой могли бы помочь справиться высокие технологии, являются пожары. По оценкам Института статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ, ежегодно пожары уничтожают около 1% площади лесного покрова. В российских масштабах это 7—10 млн га, в 100 раз больше, чем территория Москвы.

7—10 млн га

лесного покрова ежегодно уничтожают пожары

«Лесные предприятия Красноярского края обвиняют в том, что мы поджигаем лесосеки, а с ними сгорают штабеля готового леса. Со всей ответственностью говорю: мы не можем этого делать! Это наш ресурс, он на вес золота — мы никогда его не подожжём. Зачем? Соответственно, нужен более точный и тщательный мониторинг лесных пожаров на ранней стадии. Когда точка небольшая, возможно пресечь её разрастание. Более чёткий мониторинг даст возможность любому увидеть, какие лесосеки горят и почему», — восклицает Максим Пшеничников.

Сегодня объективные площади пожаров учитываются в государственной системе мониторинга «ЛесЕГАИС», говорит Константин Кобяков. «Это хорошая система, и её появление немного сгладило проблему с пожарами, но полностью её не решило. Ведь в реальности чем больше в районе пожаров, тем сильнее попадёт районному начальству. Поэтому для чиновников самый дешёвый и простой метод борьбы с пожарами — скрыть, что они вообще есть, — рассказывает эксперт. — Внедрение „ЛесЕГАИС“ всё-таки мешает это делать: если раньше расхождение между реальными площадями пожаров и теми цифрами, которые отражались в официальной статистике, составляло 10 раз, то после появления системы государственного мониторинга — всего 2 раза».

Полноценного способа борьбы с пожарами в России пока что не придумали, но уже научились решать некоторые задачи из этой области. Например, обнаруживать место возгорания, оценивать ущерб, площадь пожара, объём повреждённых лесных ресурсов и земель с помощью мониторинга спутниковых снимков, дронов или беспилотников, перечисляет Олег Малкин. Он также отмечает, что в настоящее время разрабатываются решения, способные справиться с прогнозированием и предотвращением возникновения лесных пожаров. По мнению экспертов ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, наиболее подходящим вариантом для этого является проведение космического мониторинга с помощью группировки низкоорбитальных спутников. В отличие от спутников на геостационарной орбите, расположенных на высоте 36 000 км над поверхностью Земли, низкоорбитальные спутники находятся значительно ближе и могут фиксировать маленькие очаги горения, поясняют учёные.

Отрасль ждёт прорывных решений

Но, несмотря на востребованность цифровых технологий, внедряются в отрасли они не так быстро, как хотелось бы участникам рынка. «Одна из сложностей во внедрении инноваций в ЛПК состоит в том, что разработчики технологий, стартапы, зачастую оторваны от отрасли. Или, наоборот, внутри предприятий есть идеи и наработки, но нет процедуры или процесса, которые помогли бы этим идеям получить необходимый для развития ресурс», — говорит Олег Малкин. Одним из выходов может стать запуск корпоративного акселератора, как это сделал Приангарский ЛПК. «Мы приглашаем стартапы из разных сфер применить их решения в лесной отрасли. Мы ищем разработки по 5 основным направлениям: учёт и управление ресурсами предприятия; HR- технологии; новые продукты и бизнес-модели; ремонт и модернизация; маркетинг и продажи. Также есть трек под названием „Другое“ на случай, если попадётся что-то неклассифицированное, но при этом перспективное для внедрения именно в лесной отрасли», — рассказывает Олег Малкин.

По мнению Павла Вахнина, вопрос использования готового «коробочного» решения или же внедрения собственной разработки решается индивидуально в зависимости от поставленной задачи. «Мы проводим оценку каждого конкретного процесса, анализируем рынок на предмет наличия готовых решений, оцениваем стоимость custom development, изучаем функционал и прикладную пользу для конкретной задачи. Исходя из совокупности этих факторов, мы делаем обоснованный выбор в пользу того или иного варианта. Плюсы и минусы необходимо оценивать в каждом конкретном случае. Например, готовое решение может требовать значительно меньше времени на внедрение, но иметь недостаточный функционал и более высокую стоимость, чем custom development», — поясняет он.

Наиболее перспективной сферой разработок цифровых решений для ЛПК участники отрасли считают sustainable forestry, направленную на увеличение глубины переработки древесины и тем самым способствующую сохранению лесных ресурсов. Также востребованы решения на стыке технологий лесной и химической, медицинской, электроэнергетической отраслей, строительства.

Автор: Ольга Вильде / РБК

Эта статья была вам полезна?

Читайте ещё