АПК
По полям, по садам: зачем агрохолдинг «Степь» оцифровывает сферу растениеводства
За последние пять лет входящий в АФК «Система» агрохолдинг «Степь» активно скупал земли и увеличивал свой земельный банк. Если в конце 2016 года компания владела чуть больше 200 000 га земли, то к сентябрю 2021-го собственные земли составляли уже 578 000 га. Чтобы эффективно управлять таким обширным хозяйством, необходимы farm management systems — системы, которые аккумулируют в себе все ключевые данные и контролируют процессы, происходящие в сельском хозяйстве.
Поначалу компания пыталась создать такую систему самостоятельно на базе 1С, но в 2017 году объявила тендер на разработку. Рыночные предложения покрывали запросы «Степи» максимум на 20%. Единственной компанией, которая смогла предложить наиболее приемлемое решение, оказалась российская «Геомир», почти 20 лет работающая в сфере сельскохозяйственных технологий. Так в «Степи» стали использовать облачный сервис «История поля». Однако сервис не в полной мере отвечает потребностям агрохолдинга и еще будет совершенствоваться.
«История поля» — облачный сервис, состоящий из нескольких модулей, которые компания выбирает в зависимости от приоритетов. С его помощью можно собирать и хранить всю информацию по каждому полю, от севооборота и урожайности до характеристик почвы, привязывать её к карте и анализировать по годам. Можно мониторить работу техники в режиме реального времени и контролировать, если водитель отклоняется от своей траектории, сливает топливо или нарушает скоростной режим. А также анализировать всю юридическую информацию о земельном банке, включая автоматическую интеграцию данных кадастровых участков с информацией Росреестра. Существует возможность наблюдать за полями со спутников, точечно выявляя проблемные зоны внутри полей, рассчитывать обработанную площадь и многое другое. Вся информация доступна через мобильное приложение на платформе Android и на iOS.
Новые земли
«„История поля“ позволяет „загрузить“ весь наш холдинг в систему примерно за одну неделю. Однако сначала нужно собрать необходимые данные», — говорит руководитель проекта по внедрению ИТ в сельском хозяйстве агрохолдинга «Степь» Андрей Семеренко.
Чтобы создать цифровые карты полей в «Степи» провели работу по аудиту своей земли. При помощи дронов сотрудники компании провели съемку всех участков земли, которая принадлежит холдингу и сделали полный фотографический план со всеми объектами и строениями на местности. Эти фотоданные сопоставили с выписками из Росреестра, которые предварительно запросили и внесли в геоинформационную систему. В результате сопоставления юридических данных о землях и их фотографий получился ортофотоплан — цифровой документ, где конкретным координатам соответствовал реальный снимок этой поверхности.
«Многие латифундисты, имеющие большие массивы, не знают досконально своих владений,— говорит Семеренко. — Сельскохозяйственные земли — это ведь не только пары, это также земли, которые по разным причинам не используются под засев, например, пастбища, залежь». После анализа цифрового плана команда обнаружила около 11 тыс. га земель, подходящих для засева агрокультурами. По оценке Андрея Семеренко, примерная стоимость такой площади в южных регионах - Ростове и Ставрополе - составляет порядка 300-400 млн руб.
Трактор с тревожной кнопкой
Загрузить в систему карты — только полдела. Другая составляющая диджитализации — оснащение всей техники специальными датчиками, которые позволяют следить за тем, что делают машины на полях. «Это длительный процесс, идеального времени для которого не существует! Все месяцы, кроме зимы, техника находится в работе, которую нельзя прерывать. А зимой она „консервируется“: хранится без аккумуляторов в специальных местах или находится в ремонте, так что проверить работу установленных датчиков невозможно», — объясняет Семеренко.
Для того чтобы поставить датчик уровня топлива на трактор МТЗ, его нужно подвесить при помощи крана и снять с него колёса: такая операция занимает примерно полдня. Компании пришлось оснащать датчиками машины буквально поштучно, отзывая в день по одному-двум тракторам с работ. Диджитализация 1500 единиц техники (тракторов, комбайнов и опрыскивателей) заняла у агрохолдинга «Степь» около полугода. Однако результат того стоил: это дало возможность не только видеть уровень топлива, но и того, кто находится за рулём, а также фиксировать площадь обработанной территории и виды работ, которые выполняет техника. Один и тот же трактор может рыхлить почву, сеять, опрыскивать растения от вредителей, вносить жидкие удобрения и многое другое — эта информация аккумулируется в «Истории поля», что упрощает подсчёты проделанной работы. «Все эти данные потом поступают в бухгалтерию, — объясняет исполнительный директор „Геомира“ Илья Воронков, — и позволяют очень быстро рассчитывать заработную плату». По его словам, это один из самых востребованных модулей «Истории поля» среди агропромышленных компаний.
1500 единиц
техники диджитализировали в «Степи»
Кроме того, постановка подобных датчиков, по оценке Воронкова, сокращает нецелевой расход топлива на 60—80%. Дело в том, что в сервис «История поля» встроен модуль автоматического оповещения и тревог. Как только происходит один из тревожных сценариев, оператору приходит об этом автоматическое SMS-сообщение, уведомление в Telegram или на email.
Например, для агрокомпаний особенно важно соблюдение скоростного режима. «Если механизатор будет при посеве двигаться со скоростью не 8 км/ч, а, например, 11 км/ч, он засеет большую площадь и получит более высокую зарплату. Вот только сеялка не будет справляться, и вы будете вносить не 50 кг семян на гектар, а всего 45, что в итоге снизит урожай», — приводит пример Семеренко. Аналогичная ситуация возникает при уборке: несоблюдение скоростного режима может привести к потере 10—20% зерна. Тревожный модуль мгновенно сигнализирует о несоблюдении скорости, сливе топлива, об остановке техники или о том, что она обрабатывает соседское поле. Всего в системе заложено 35 причин возможных тревог.
35
ситуаций предусмотрено в системе «тревожного модуля»
В этом году «Степь» тестировала ещё одно новое решение — Agro AI, разработанное лабораторией Sber AI совместно со СберАналитикой для компаний агросектора. Продукт призван увеличить производительность предприятий АПК на основе данных спутниковых снимков и аналитики искусственного интеллекта.
Agro Al состоит из 4 модулей:
- AI-оценщик поля, который помогает провести check-up перед покупкой. Он определяет реальные границы полей, анализирует типы культур и их урожайность.
- AI-агроном, который ежемесячно прогнозирует урожайность поля и рекомендует альтернативные культуры, если реальный урожай недостаточно высок.
- AI-аналитик, который составляет ежемесячный аналитический отчёт и прогнозирует урожайность по регионам.
- Мониторинг границ поля, показывающий границы обрабатываемых полей в конкретной географической области.
«Мы помогали в создании и верификации сервиса Agro AI, — вспоминает Андрей Семеренко, — предоставляли датасеты и сверяли результаты прогноза с фактическими данными за прошлые периоды». Точность, по его словам, превзошла ожидания агрохолдинга.
Совет на 300 млн рублей
Помимо «Истории поля» агрохолдинг «Степь» использует и другой облачный сервис — «Систему прогнозирования и анализа производства». Специалисты «Степи» разработали его совместно с «САС Институтом» — российской дочкой мирового лидера в области программного обеспечения SAS на базе его платформы Viya. С её помощью сотрудники агрохолдинга создали модели для планирования — рекомендации, что и на каких полях сеять в ближайшие 5 лет. Программа учитывает правила чередования культур, себестоимость работ и прогнозируемую стоимость урожая.
В прошлом году эту облачную технологию в «Степи» использовали впервые, учитывая одновременно предложения растениеводов, которые знают, какие культуры где лучше растут, и пожелания торгового дома, который ориентируется на то, что лучше продаётся. «Мы упустили то, что на одном из предприятий можно было не оставлять поля под парами, а добавить ячмень. Сервис увидел эту возможность», — вспоминает Семеренко. Программа также подсказала, что хороший экономический эффект даст посев нишевых культур вроде кориандра. Однако представители торгового дома посчитали рынок сбыта кориандра слишком ограниченным. К нему решили добавить другую альтернативную культуру — нут, который хорошо рос на этой земле. По предварительным оценкам, благодаря внедрению автоматической системы прогнозирования, рост OIBDA составит примерно 300 млн рублей.
На 300 млн ₽
вырастет OIBDA компании благодаря внедрению системы прогнозирования
В агрохолдинге результатами эксперимента остались довольны: все затраты на цифровизацию компании уложились в несколько десятков миллионов рублей (точную цифру Андрей Семеренко не раскрывает). Сейчас компания с помощью «Истории поля» планирует цифровизировать ещё одну свою сферу — садоводство. Задача более сложная, ведь вносить в систему придётся не контуры полей, а кварталы и ряды деревьев разных сортов.
«В садоводстве происходит много ручных осмотров, и данные необходимо „привязывать“ к каждому дереву», — говорит Илья Воронков из «Геомира». Пока его компания совместно со «Степью» только разрабатывают сервис для хранения и анализа такой информации. Подобных программ, которые объединяли бы работу с данными как в сфере растениеводства, так и садоводства на российском рынке пока нет.