Длительное время сельское хозяйство не было бизнесом, привлекательным для инвесторов, в связи с длинным производственным циклом, подверженным природным рискам и большим потерям урожая при выращивании, сборе и хранении, невозможностью автоматизации биологических процессов и отсутствием прогресса в повышении производительности и инноваций. Использование ИТ в сельском хозяйстве ограничивалось применением компьютеров и ПО в основном для управления финансами и отслеживания коммерческих сделок. Не так давно фермеры начали использовать цифровые технологии для мониторинга сельскохозяйственных культур, домашнего скота и различных элементов сельскохозяйственного процесса. Одним из наиболее перспективных направлений повышения эффективности управления сельскохозяйственным производством является использование информационных систем на базе геоинформационных технологий. Подобные системы позволяют решать следующие задачи:

• информационная поддержка принятия решений;
• планирование агротехнических операций;
• мониторинг агротехнических операций и состояния посевов;
• прогнозирование урожайности культур и оценка потерь;
• планирование, мониторинг и анализ использования техники.

Рассмотрим каждую из них более подробно.

Информационная поддержка принятия решений

Для обеспечения руководителей комплексом необходимой для принятия управленческих решений информации на платформе ГИС создается база данных, содержащая:

• цифровую модель местности, на которой осуществляются агротехнические операции;
• сведения о дистанционном зондировании;
• информацию о свойствах и характеристиках почв;
• карты посевов по годам;
• историю обработки полей и т.д.

Для более эффективного использования, агрономическая ГИС должна содержать многослойную электронную карту хозяйства и атрибутивную базу данных истории полей с информацией о всех агротехнических мероприятиях. Обязательно должны быть включены слои мезорельефа, сведения о крутизне склонов, и их экспозиции, микроклимате, уровне грунтовых вод, содержании гумуса в почве и т.д.

Атрибутивная база данных, содержащая данные различного характера, связана со слоями электронной карты.

Привязку начинают с гидрографической сети, овражно-балочного комплекса, в большинстве случаев дополняют дорожной сетью и другими объектами. К конкретным объектам цифровой карты также привязывают пользовательские базы данных, включающие информацию о посевных площадях, данные о состоянии почв и др.

Для решения задач комплексного анализа в сельском хозяйстве используются электронные карты с результатами спутниковых геодезических измерений. Использование таких методов позволяет получать детализированную информацию об обширных территориях (сельскохозяйственное предприятие, административный район и т.д.). Возможность определения конфигурации полей, их ориентировки, площади, направления вспашки, состояния полей на момент съемки и способствует оперативной оценке сельскохозяйственных угодий.

Таким образом, создание системы информационной поддержки процессов принятия решений на основе ГИС-технологий позволяет повысить общую эффективность сельскохозяйственного производства за счет предоставления актуальной аналитической информации по всему комплексу необходимых параметров для принятия оптимальных и своевременных управленческих решений.

Планирование агротехнических операций

Информационные системы управления на базе геоинформационных технологий играют немаловажную роль в планировании агротехнических операций.

Агротехническое планирование включает в себя следующие виды работ:

• расчет потенциала и эффективности кадров и земельных ресурсов;
• обмер полей (например, путем объезда по контуру с высокоточным GPS-оборудованием с максимальной точностью 1–3 см.);
• составление структуры посевных площадей и севооборотов в формате векторной электронной карты;
• анализ потребности в технике и оборудовании;
• расчет необходимого количества удобрений;
• формирование очередности операций обработки почвы, внесения удобрений и средств защиты.

На основе вышеперечисленных данных ежедневно для водителей и механизаторов составляются плановые задания на следующий рабочий день и при необходимости утром в них вносятся изменения.

Планирование, осуществляемое на основе данных ГИС позволяет сократить (или полностью исключить) простои в работе в случае нехватки кадров или техники, снизить стоимость агротехнических операций на единицу обрабатываемой площади и улучшить показатели урожайности.

Мониторинг агротехнических операций и состояния посевов

В ходе решения данной задачи осуществляется регистрация всех агротехнических операций, затрат на их проведении, фиксация состояния посевов посредством наземных измерений, экспертных оценок агрономов и данных дистанционного зондирования Земли ( аэро- и космических снимков).

Для мониторинга важны данные агрохимического анализа почв по каждому рабочему участку поля. Они могут быть получены двумя способами:

• в результате собственных изысканий с применением пробоотборников и лабораторий по анализу проб;
• в результате агрохимических обследований, выполненных специализированной организацией.

Анализ конечного результата и составление отчетов

С помощью ГИС удобно проводить анализ всех проведенных агротехнических операций и отображение этой информации в виде карт, таблиц, графиков. Учитывается поступление продукции с полей, реализация зерна с поля и с тока. При этом данные могут собираться как с диспетчерского центра, так и сниматься с электронных весов установленных на складах или токах. Принимается во внимание расходование пестицидов и удобрений. Изучается объем расходования семян при посеве.

Снизить расходование семян и удобрений становится возможным, например, при сведении к минимуму перекрытий посевных полос, используя систему параллельного вождения.

Прогнозировании урожайности культур и оценка потерь

Система прогнозирования урожайности строится на методах наблюдения за состоянием посевов с учетом влияния природно-климатических условий. Данная технология позволяет отслеживать динамику развития сельскохозяйственных культур, условий вегетации, определять сроки их созревания и оптимальные сроки начала уборки, проводить экономический анализ при минимальном и максимальном уровнях урожайности стабильно возможных для конкретных условий.

С учетом полученного прогноза урожайности на различных участках поля (включая затраты и возможную извлекаемую прибыль) принимается решение о дифференцированной обработке полей. С другой стороны, можно проанализировать возможные потери в соответствии с потенциалом урожая на бедных землях. Для более точного определения уровня урожайности на полях хозяйства используется система компьютерного мониторинга.

Эффективное функционирование картографической системы сельхозпредприятия возможно только при объединении разнородной информации в единую пространственную базу данных. Такая интеграция осуществляется путем построения объектной модели данных, в которую входят:

• картографические слои;
• таблицы с информацией по объектам (посевные площади, поголовье скота, объемы производства, реализации и потребления сельскохозяйственной продукции и продовольствия и т.д.);
• аеро- и космические снимки.

Анализ данных в этой системе проводится средствами картографического анализа что дает возможность получать пространственно определенные данные прироста или снижения продуктивности.

В результате прогнозировании урожайности культур и оценки потерь руководство может рассчитать оптимальную цену на оборудование и материалы, в которых предприятие будет нуждаться в будущем, и определить закупочные цены на сельскохозяйственную продукцию.

Планирование, мониторинг и анализ использования техники

Техническая подсистема сельскохозяйственных предприятий также не остается в стороне от использования геоинформационных технологий. Она включает:

• составление графиков использования техники и ее ремонта;
• анализ использования техники и горюче-смазочных материалов (всех перемещений техники, расчет пробега и обработанных площадей);
• определение оптимальных маршрутов движения и транспортировки техники от базы до обрабатываемых полей;
• определение оптимальных маршрутов доставки урожая до пунктов приема;
• контроль за скоростью перемещения техники при выполнении полевых работ;
• определение длины гона или оптимального расстояния между полями и пунктами сдачи сельскохозяйственной продукции по цифровой карте;
• формирование учетных листов трактористов-машинистов.
• формирование путевых листов автотранспорта.

Более подробно аспекты использования систем мониторинга подвижных объектов рассматриваются в статье «Применение ГИС-технологий в системах управления транспортным предприятием».

Также ГИС помогут усовершенствовать процессы, протекающие в животноводческом секторе, например, эффективно и с незначительными затратами решить следующие задачи картирования районов:

• со скудной природной растительностью;
• опустынивания вследствие перегрузки пастбищ;
• деградации природной растительности на пастбищах;
• с выбиванием растительности и эрозией почвенного покрова вокруг водопоев, на трассах перегонов и т.п.;
• с загрязненными стоками животноводческих комплексов и птицефабрик и т.д.

Нужно отметить, что из образующихся отходов в качестве удобрений используются в среднем менее 70%, остальная часть переполняет пруды-накопители, сбрасывается на прилегающие территории, попадая в водоемы и в подземные воды.

Руководящему составу использование ГИС-технологий поможет осуществить дистанционный контроль за работой хозяйства (управлять процессами в реальном времени), а также на основе получаемых отчетов анализировать эффективность вложений в производство.

Для диспетчерской службы применение данных технологий позволяет оперативно отслеживать местоположение техники, координировать работу механизаторов и водителей, в т.ч. посредством устанавления голосовой связи, а также контролировать расходование ГСМ и состояние техники.

Автоматизированное рабочее место агронома с использованием ГИС-технологий:

• предусматривает ведение истории полей по урожайности, культурам, применяемым удобрениям и средствам защиты;
• позволяет планировать внесение удобрений с учетом индивидуальных особенностей полей;
• оказывает информационную поддержку при оценке качества работ и выработке предложений по их планированию.

Геоинформационные системы позволяют сотрудникам экономического подразделения проводить сравнительный анализ плановых и фактических данных, автоматизировать учет рабочего времени и формирование отчетов и справок.

Особенно важны ГИС-технологии в управлении сельскохозяйственным производством в регионах с рискованным земледелием. Для данных территорий необходим постоянный контроль за условиями развития культур и проведением агротехнических и агрохимических мероприятий. Надзор может осуществляться как на отдельных полях, так и в пределах района, области или более обширной территории.

В европейских странах использование ГИС-приложений в сельском хозяйстве уже давно стало необходимый компонентом в системе управления хозяйством. В нашей стране имеющиеся у сельхозпроизводителей картографические материалы часто не пригодны для работы, отсутствуют достоверные сведения как о местности, так и о характере землепользования, а уровень информационной подготовки работников хозяйства, как правило, не отвечает современным требованиям.

Отсутствие систематизации и отображения на карте всех данных агропромышленной деятельности и результатов их анализа негативно влияет на эффективность сельскохозяйственного производства. Для руководства предприятий это прежде всего непроизводительные затраты, снижение урожайности и качества продукции.

Внедрение прикладной ГИС и обучение сотрудников помогает в сравнительно небольшие сроки повысить эффективность работы сельхозпредприятия.

Практика показывает, что период окупаемости инвестиций направленных на внедрение прикладных ГИС составляет от 1 года до 3-5 лет в зависимости от масштаба внедряемой системы, а первый эффект от внедрения системы отчетливо виден уже по окончанию первого сезона применения. Конкурентоспособность растет вместе с прибыльностью бизнеса в результате снижения затрат и роста эффективности использования имеющихся ресурсов.

Наша страна не остается в стороне от мировых тенденций по повышению эффективности сельского хозяйства за счет применения информационных технологий — государственная поддержка развития ГИС для сельского хозяйства осуществляется в рамках Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия (2008 2012 гг.), в которой на создание системы государственного информационного обеспечения в сфере сельского хозяйства выделено около 4,5 миллиардов рублей.

Что дальше?

Технологии эволюционировали и резкий скачок во внимании к сегменту произошел, когда на сельское хозяйство обратили внимание технологические компании, которые научились совместно с партнерами контролировать полный цикл растениеводства или животноводства за счет умных устройств, передающих и обрабатывающих текущие параметры каждого объекта и его окружения (оборудования и датчиков, измеряющих параметры почвы, растений, микроклимата, характеристик животных и т.д.), а также бесшовных каналов коммуникаций между ними и внешними партнерами.

Благодаря объединению объектов в единую сеть, обмену и управлению данными на основе интернета вещей, возросшей производительной мощности компьютеров, развитию программного обеспечения и облачных платформ, стало возможным автоматизировать максимальное количество сельскохозяйственных процессов за счет создания виртуальной (цифровой) модели всего цикла производства и взаимосвязанных звеньев цепочки создания стоимости, и с математической точностью планировать график работ, принимать экстренные меры для предотвращения потерь в случае зафиксированной угрозы, просчитывать возможную урожайность, себестоимость производства и прибыль.

ИТ в агропромышленном комплексе в мире

«Роботизация» производства особо актуальна для больших фермерских хозяйств. Совершая полеты над полями, беспилотники с помощью камеры и датчиков позволяют фермерам в режиме реального времени видеть, как выглядит каждое растение, как происходит процесс созревания с/х культур и как изменяется цвет почвы.

«Сельскохозяйственные» беспилотники позволяют создавать электронные карты полей в формате 3D, рассчитывать показатель Normalized Difference Vegetation Index (нормализованный вегетационный индекс) с целью эффективного удобрения культур, инвентаризировать проводимые работы и охранять сельхозугодия.

Примеры работ, которые могут выполняться сельскохозяйственными беспилотниками:

• Анализ состояния почвы. С помощью камер и специально установленных на БПЛА датчиков фермеры анализируют состояние почвы на различных участниках и определяют, на каких из них наиболее целесообразно проводить посадку семян.
• Посадка семян. На рынке можно найти ряд стартапов, которые предлагают сажать растения с помощью специальных дронов, выстреливающие в почву капсулами с семенами. Примером подобного стартапа является BioCarbon Engineering, который громко заявил о себе весной 2015 года, когда объявил о своих планах сажать в будущем до 1 млрд. деревьев в год.

• Мониторинг состояния урожая. Для фермеров очень важно своевременно обнаружить вредителей, от которых гибнут сельхозугодия, чтобы оперативно предпринять необходимые меры. Уже давно известно, что первые признаки ухудшения состояния растений проявляются в изменении хлорофилла. Поэтому, установив на БПЛА инфракрасные камеры, фермеры могут своевременно узнать о начале гибели урожая.
• Обработка урожая. Еще одна потенциальная сфера применение БПЛА в сельском хозяйстве – это равномерные опрыскивания урожая ядохимикатами и специальными удобрениями. С помощью беспилотников фермеры смогут проводить подобные работы удаленно.
• Прогноз урожайности. Собранные в ходе мониторинга данные могут быть использованы для построения различных аналитических отчетов. В этом случае БПЛА будет применяться как платформа для сбора данных, в то время как основной фронт работ ляжет на специализированное ПО, обрабатывающее собранную информацию. Многие эксперты даже полагают, что будущее «сельскохозяйственных» БПЛА именно за этой моделью развития – сами аппараты станут «коммидити», в то время, как основную ценность для рынка будут представлять специалисты, способные на основе результатов работы ПО принимать верные решения по дальнейшему развитию сельхозугодий.

Примечателен проект компании из Великобритании, цель которого – автоматизировать все процессы выращивания агрокультур. Так, ферма Hand Free Hectare позволила аграриям сложа руки наблюдать за ростом агрокультур. Автономные модифицированные тракторы и дроны сами вырастили на территории 2,5 гектара 4,5 тонны ячменя. Люди автоматизировали все процессы – от посева семян до сбора урожая. Машинами управляет техперсонал из диспетчерской. Дроны со встроенными мультиспектральными датчиками производили съемку угодий. Небольшие сельскохозяйственные машины брали образцы земли, оценивали ее и подбирали необходимые минудобрения. Камеры в режиме реального времени оповещали о вредителях или сорняках.

Обзор рынка

На начало 2017 года рынок «сельскохозяйственных» БПЛА находится на начальной стадии развития. Однако эксперты полагают, что в будущем сельское хозяйство станет одним из самых крупных сегментов рынка для беспилотников. Markets and Markets в 2016 году оценил рынок «сельскохозяйственных» БПЛА в $ 864, 4 млн., спрогнозировав до 2022 года уверенный ежегодный рост отрасли в 30% (до $ 4,2 млрд.). По словам экспертов Markets and Markets, активному росту рынка будет способствовать постепенное улучшение нормативно-правовой конъектуры, которое сейчас наблюдается в различных странах мира.

По оценкам аналитического агентства PWC, через несколько десятков лет рынок одних «сельскохозяйственных» дронов (не включая беспилотники самолетного типа) может составить порядка $32,4 млрд. Данный рост будет обусловлен увеличением численности мирового населения – чтобы всех прокормить, без инноваций в отрасли сельского хозяйства, позволяющих повысить урожайность, не обойтись.

Среди стран, где сейчас происходит активное использование «сельскохозяйственных» беспилотников, можно выделить  США, Китай, Япония, Бразилия, страны ЕС и др.

Среди крупнейших игроков мирового рынка БПЛА, которые ориентируются на сельское хозяйство, можно выделить таких представителей, как AeroVironment Inc, AgEagle, DJI, Yamaha и др.

Данные Goldman Sachs и Gartner

Goldman Sachs прогнозирует, что к 2021 году сектор АПК станет вторым по величине в использовании дронов. По информации исследователей Gartner, прирост БПЛА по сравнению с 2016 годом составляет 30%, в общем объеме 7% приходится на агробизнес.

Перспективы глазами DJI

В конце декабря 2017 года компания DJI Innovation Technology (DJI), крупнейший в Китае производитель коммерческих беспилотников, сообщила, что более 10 тысяч операторов БПЛА используют дроны DJI серии MG, предназначенные для применения в сельском хозяйстве. По оценкам компании, продажи таких дронов в 2020 году достигнут 45 тысяч штук.

Китайский производитель намерен и дальше наращивать инвестиции в разработку сельскохозяйственных дронов и обучение операторов для них, чтобы помочь фермерам повысить эффективность обработки сельхозугодий пестицидами, передает China Daily.

В ноябре 2015 года DJI выпустила свой первый сельскохозяйственный дрон MG-1, а в 2016-м пополнила ассортимент его модификацией под названием MG-1S, оснащенной передовой системой управления БПЛА, радаром и сенсорами.

В конце 2017 года DJI представила еще более совершенный БПЛА сельхозначначения MG-1S Advanced с улучшенными радаром, распылительной и динамической системами, повышающими эффективность работы дрона и его точность. По данным компании, с помощью этой модели операторы могут ежедневно обрабатывать химикатами посевы на площади около 40 гектаров.

По данным DJI, на долю ее дронов серии MG приходится около 70% продаж БПЛА сельхозназначения в Китае.

С модернизацией сельского хозяйства в КНР рынок передовых устройств для фермеров переживает значительный подъем. Ожидается, что в 2023 году показатель проникновения дронов в агропромышленном комплексе Китая превысит 40%, а продажи таких устройств в денежном выражении достигнут 16 млрд юаней ($2,4 млрд).

В Японии защиту фермерских земель от диких животных доверят дронам

Японский стартап Skyrobot, разрабатывающий системы на основе беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), решил помочь местным фермерам защитить сельскохозяйственные угодья от набегов диких животных. Для борьбы с непрошенными гостями компания предлагает использовать свой программно-аппаратный комплекс, состоящий из квадрокоптера, камеры с ИК-датчиком и системы с искусственным интеллектом. Об этом в октябре 2017 года сообщило японское издание Nikkei.

Беспилотные тракторы в сельском хозяйстве

Компания Case IH совместно с CNH Industrial представила летом 2017 года беспилотный трактор, который может выполнять основные сельскохозяйственные работы. У трактора Case IH Magnum нет кабины, где бы мог сесть водитель.

Трактор Case IH Magnum построен таким образом, что позволяет осуществлять дистанционный мониторинг предварительно запрограммированных операций. Бортовая система автоматически определяет размеры установленного сельскохозяйственного инструмента и определяет наиболее эффективные пути выполнения задания. Трактор учитывает особенности местности, рельефа, расположение остальных машин на поле и другие факторы. Case IH Magnum оборудован лазерным радаром, радиолокаторами, бортовыми видеокамерами. Это оснащение помогает трактору сканировать обстановку и, при возникновении препятствий, прекращать работу. Кроме того, трактор остановит работу при потере сигнала GPS или других данных о местоположении.

Оператор может дистанционно контролировать работу трактора через компьютер или планшет в режиме реального времени, а также настраивать новые программы работы. Разработчики обращают внимание, что такие тракторы могут работать на одном поле с другими сельскохозяйственными машинами – таким же роботами, или управляемыми людьм

Интернет вещей в сельском хозяйстве (IoTAg)

CropX (Израиль) – решение оптимального полива

IoT-система для мониторинга состояния здоровья поголовья на свинофермах

В ноябре 2017 года стало известно о создании в США системы интернета вещей (IoT), позволяющей дистанционно следить за состоянием здоровья поголовья на свинофермах. Решение предусматривает крепление специальных бирок к ушам свиней. С помощью разнообразных датчиков они следят за температурой тела и передвижениями животных для оценки их самочувствия и готовности к размножению. Информация с датчиков передается в облако, где она анализируется, после чего обработанные сведения отправляются обратно сотрудникам свинофермы.

Бережное распыление и точное определение сорняков

С увеличением численности населения Земли сельскохозяйственные площади на душу населения стремительно уменьшаются. Основываясь на прогнозах Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (ФАО), для того, чтобы накормить мировое население, фермерам необходимо будет стабильно производить почти в полтора раза больше урожая к 2050 году. Для того, чтобы выполнить это условие, агрокомплексам потребуются экологически безопасные средства защиты посевов и другие технические инновации. Чтобы воплотить это в жизнь, Bosch и Bayer в сентябре 2017 года объявили об объединении своих усилий. В рамках трехлетнего исследовательского партнерства компании разработают технологию умного распыления, которая позволит более эффективно использовать пестициды.

Исследование Bosch фокусируется на высокоэффективной технологии датчиков и интеллектуальной процедуре анализа системы выборочного распыления. В рамках партнерства с Bosch компания Bayer применяет свой опыт в сфере работы с геоинформационными системами (ГИС), включающий в себя разработку алгоритмов, являющихся основой для агрономических решений: например, интегрированной защиты посевов, рецептур и методологий нанесения растворов.

Такие культуры, как кукуруза и пшеница, соперничают в полях с сорняками за воду, питательные вещества и место под солнцем. И результатом этого становится плохая урожайность. На данный момент наиболее эффективным средством для борьбы с нежелательными растениями является повсеместное масштабное применение гербицидов, однако этот способ не учитывает тот факт, что сорняки растут неравномерно. В итоге посевы и плодородные земли также попадают под обработку пестицидами, что может нанести вред окружающей среде.

Используя камеры со специальными датчиками, новая технология умного распыления отличает сорняки от посевов. Затем с помощью особого метода опыления пестицидами обрабатываются только сорняки, что позволяет значительно уменьшить вред, наносимый окружающей среде.

«С умным распылением мы привносим технологичность в сельское хозяйство», – говорит доктор Йоханнес-Йорг Рюгер, глава подразделения Bosch в сегменте решений для коммерческого транспорта и транспортных средств повышенной проходимости. Новую технологию от предыдущих разработок отличает то, что предшествующие системы могли различать лишь наличие или отсутствие растений, не разделяя их на сорняки и посевы.

Технология работает следующим образом: перед тем, как выехать в поле, фермер с помощью специального оборудования оценивает ситуацию на поле и получает рекомендации по наиболее подходящему времени для уничтожения сорняков. Буквально одно действие позволяет обнаружить нежелательные растения и точечно опрыскать их. Множество камер, рассредоточенных по всей длине опрыскивателя, делает большое количество фотографий сорняка, что позволяет определить его тип и оптимальный метод воздействия. В то время как опрыскиватель передвигается по полю, нужные объемы гербицидов в правильных пропорциях распрыскиваются, согласно заранее заданным параметрам. Так, сорняки обрабатываются составом, а свободные от них территории избегают воздействия, и все это происходит всего за несколько мгновений.

Тенденции

• Население мира растет. Через 30 лет человечеству понадобится в 1,7 раз больше продовольствия, чем оно производит сейчас. Для этого надо серьезно модернизировать сельское хозяйство.
• По прогнозам ООН, население мира к 2050 году достигнет 9,8 млрд человек, чтобы его прокормить, надо увеличить производство продовольствия на 70%.
• Это означает, что фермер по производству сои в Айове или фермер по производству кукурузы в России должны изменить процессы производства, сделать их максимально эффективными.

Вторая зелёная революция

«Аналоговый период в сельском хозяйстве закончился, отрасль вошла в цифровую эру». – Goldman Sachs прогнозирует, что применение технологий нового поколения способно увеличить производительность мирового сельского хозяйства на 70%  к 2050 году.

Сельское хозяйство стоит на пороге «Второй зеленой революции». Эксперты оценивают, что благодаря технологиям точного земледелия, основанным на интернете вещей, может последовать всплеск урожайности такого масштаба, какого человечество не видело даже во времена появления тракторов, изобретения гербицидов и генетически изменённых семян.

Технологии эволюционировали, подешевели и продвинулись до такого уровня, что впервые в истории отрасли стало возможно получать данные о каждом сельскохозяйственном объекте и его окружении, математически точно рассчитывать алгоритм действий и предсказывать результат.

В отрасль, которая была самой отдаленной от ИТ, начали поступать данные. А вместе с ними запросы на вакансии специалистов в области Big Data, Data Science, математики, аналитики, робототехники.

Цифровизация и автоматизация максимального количества сельскохозяйственных процессов входит как осознанная необходимость в стратегии развития крупнейших агропромышленных и машиностроительных компаний в мире.

К 2010 году в мире насчитывалось не более 20 высокотехнологичных компаний в сфере сельского хозяйства, а за период 2013-2016 гг. инвесторы проинвестировали уже более 1300 новых технологических стартапов на общую сумму более $11 млрд за 4 года. Сформировался новый инвестиционный сегмент AgroTech (Агротех), который в 2014 году обогнал FinTech (Финтех). Причем, заметную активность помимо США проявляют Канада, Индия, Китай, Израиль.

Длинная цепочка создания стоимости сельскохозяйственных продуктов и большое количество нерешенных в отрасли задач, которые могут быть решены с помощью ИТи автоматизации, является одним из главных доводов в пользу инвестиционной привлекательности отрасли.

Цепочка добавленной стоимости в сельском хозяйстве характеризуется сложной структурой участников и является скорее горизонтальной, чем вертикальной.

Кроме того, различные виды культур и продуктов формируют свою отличительную и часто фрагментированную цепочку поставок.

Сельскохозяйственное производство является самым уязвимым бизнесом, поскольку сильно зависит от погоды и природных явлений. В отличие от традиционного производства в сельском хозяйстве нельзя заранее структурировать все бизнес-процессы.

Стандартное расписание обработки (сплошной полив, удобрение, химизация) не учитывают локальных особенностей и природной изменчивости и приводят к неэффективному результату – перерасходу ресурсов или не выявленным проблемам. Засуха или избыток влаги, недостаток или превышение нормы удобрений, сорняки и насекомые требуют немедленного вмешательства. Вспышка болезни может появиться неожиданно и не всегда легко определить ее причину; при позднем обнаружении и неправильном обращении болезнь способна погубить часть урожая.

В течение сезона фермеру приходится принимать более 40 различных решений: какие семена сажать, когда сажать, как их обрабатывать, чем лечить заболевшее растение и т.д., как справляться с угрожающими благополучию поля ситуациями.   Недостаток информации для принятия решений приводит к тому, что в процессе посадки, выращивания, ухода за культурами теряется до 40% урожая. Во время сбора урожая, хранения и транспортировки теряется еще 40%. При этом, как выявили ученые, кроме погоды, 2/3 факторов потерь сегодня можно контролировать с помощью автоматизированных систем управления (Hi-Tech Management).

Задачей ИТ становится максимальная автоматизация всех этапов производственного цикла для сокращения потерь, повышения продуктивности бизнеса, оптимального управление ресурсами.   Но даже в этом случае, результат относится только к растениям, готовым к сбору урожая или животным, но не гарантирует получение прибыли, т.к. урожай еще необходимо собрать, хранить, осуществлять первичную обработку и транспортировать до покупателя/ потребителя.   Дальнейшая автоматизация представляет собой более высокий уровень цифровой интеграции, который затрагивает сложнейшие организационные изменения в бизнесе, однако их реализация способна кардинально повлиять на прибыль и конкурентоспособность продукции и компании в целом.   Интеграция получаемых данных с различными интеллектуальными ИТ-приложениями, производящими их обработку в режиме реального времени, осуществляет революционный сдвиг в принятии решений для фермера, предоставляя результаты анализа множественных факторов и обоснование для последующих действий. При этом, чем больше датчиков, сенсоров и полевых контроллеров подключены в единую сеть и обмениваются данными, тем более умной становится информационная система и больше полезной информации для пользователя она способна предоставить.

На основе научных расчетов информационная система способна создавать рекомендации по обработке и уходу за растениями или инструкции для автоматического исполнения роботизированной техникой.   Например, предиктивная аналитическая модель помогает определить, что повышение температуры на 2 градуса способствует вылуплению насекомых, или увеличение влажности выше оптимальной границы может привести к вспышке болезни. Управление этими факторами создает реальную ценность моделирования микроклиматических условий: если это теплица, то можно не допускать повышение температуры, а если поле – то предусмотрительно наблюдать за участком и воздействовать химикатом при появлении паразитов.   Впервые за всю историю сельского хозяйства у фермера появляется возможность контролировать природные факторы, проектировать точные бизнес-процессы, и, кроме того, прогнозировать результат с математической точностью.

Много изменений и в животноводстве. Принимая во внимание длительность цикла животноводства, разрабатываются и внедряются системы упреждающего анализа расширенных производственных показателей. Это позволяет осуществить переход от инцидентного управления производственным процессом к проактивному.

Госрегулирование цифровизации сельского хозяйства

Программа цифровизации сельского хозяйства

До конца 2018 года Минсельхоз рассчитывает утвердить на уровне правительства программу «Цифровое сельское хозяйство» для ее включения в программу «Цифровая экономика». Об этом TAdviser на конференции ЦИПР в июне 2018 года рассказал Игорь Козубенко, директор департамента развития и управления государственных и информационных ресурсов Минсельхоза.

По его словам, в июне ведомство вышло в правительство с этой инициативой, и теперь стоит задача защитить мероприятия и бюджеты новой программы.

В какую сумму оценена реализация «Цифрового сельского хозяйства», Козубенко отказался уточнить TAdviser. Исходя из цифр, которые он озвучил в рамках своего выступления на ЦИПР, она может исчисляться сотнями миллиардов рублей. Так, привел он данные, объем рынка ИТ в агропромышленном комплексе за 2017 год составил 360 млрд рублей. Источник этой оценки он не обозначил.

Предлагаемая программа рассчитана на 6 лет – до 2024 года. Она включает множество мероприятий. В их числе такие «основополагающие мероприятия» как построение «серьезной инфраструктуры» на сельскохозяйственных территориях. «По статистике», на 20% таких территорий в России есть 3G. Это катастрофически мало, отметил Игорь Козубенко. При этом на многих территориях связи нет вообще, добавил он.

Необходимо обеспечить качественным сигналом комбайны, трактора и другую технику. Поэтому Минсельхоз предложил правительству «амбициозную задачу» совместно с Минпромторгом, Минкомсвязи, «Ростелекомом» и другими обеспечить хорошим покрытием сельхоз угодия, возможно, 5G, заявил Козубенко.

Также, по словам представителя Минсельхоза, ведомство предложило правительству пересмотреть схемы господдержки и субсидирования информатизации отрасли:

Представитель Минсельхоза добавил, что реализация всего этого сначала требует аудита того, что уже сейчас есть. Для этого в Минсельхозе был создан «мощный аналитический центр», который ведомство рассматривает как базу для сбора тех технологий, которые эффективно работают, и продвижения этих технологий в отрасль, обучения специалистов и многого другого.

В числе существующих проблем в области ИТ в агропромышленном комплексе Игорь Козубенко отметил острую нехватку кадров: специалистов не хватает, ИТ-специалист сегодня получает зарплату больше, чем главный агроном. Другая проблема – зависимость от импортных технологий. В Минсельхозе подсчитали, что порядка 95% технологий в сельском хозяйстве – зарубежные.

Дорожная карта FoodNet (Умное сельское хозяйство)

• Интеллектуальный рынок производства и распределения пищи и продуктов с индивидуальной логистикой

Агентство стратегических инициатив (АСИ) совместно с бизнес-сообществом представило в сентябре 2017 года «дорожную карту» развития рынка продовольствия FoodNet, которая является частью Национальной технологической инициативы (НТИ).

Как следует из подготовленной «дорожной карты» (есть в распоряжении РБК), к 2035 году российские компании должны занять более 5% мирового рынка в пяти приоритетных сегментах. К ним отнесены «умное» сельское хозяйство (в производстве используются автоматизация, искусственный интеллект, большие данные), ускоренная селекция, доступная органика, а также «новые источники сырья» (речь идет о переработке, например, биомассы водорослей и насекомых, внедрении псевдозлаковых культур и т.п.) и персонализированное питание.

БПЛА и автопилот в сельском хозяйстве

Развиваются беспилотники в отрасли сельского хозяйства и в нашей стране, даже несмотря на не слишком благоприятное нормативно-правовое регулирование. Среди наиболее активных участников рынка можно выделить таких игроков, как «Беспилотные технологии» (г. Новосибирск), «Геоскан» (г. Санкт-Петербург), «Автономные аэрокосмические системы — «ГеоСервис» (г. Красноярск) и [Zala Aero]] (г. Ижевск). Спектр услуг, предоставляемых данными компаниями для сельского хозяйства, достаточно большой. Например, компания «Геоскан» предлагает сельхозпроизводителям следующие услуги:

• Инвентаризация сельхозугодий, создание электронных карт полей и кадастр
• Мониторинг техники, состояния посевов и полей под парами, расчет NDVI и др. индексов
• Сопровождение и контроль агротехнических мероприятий.

Источник: http://www.tadviser.ru/, http://www.radixtools.ru/

Понравилась статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и заглядывайте по рекламным ссылкам!