Мы провели для них аудит информационных технологий в сельском хозяйстве России. Выявили технологических лидеров и модели их монетизации, на основе данных определили тенденции рынка.
Делимся частью исследования в этой статье.
Как проводили исследование
Данные собирали через онлайн-анкетирование и личные интервью. В опросе приняли участие 30 экспертов, работающих в сельском хозяйстве: руководящий состав, IT-специалисты, агрономы, скауты. География респондентов — Сибирь и Дальний Восток.
В рамках комплексного анализа данных применили следующие подходы:
- выявление и изучение технологических лидеров рынка России и мира;
- определение тенденций на рынке в целом;
- проведение многофакторного анализа данных.
В обзоре мы рассматривали два сегмента сельского хозяйства — растениеводство и овощеводство.
Точное земледелие — основной тренд
Основным технологическим трендом сельского хозяйства является точное земледелие.
В основе точного земледелия лежит понимание того, что земельные угодья неоднородны, и нельзя их обрабатывать гектарами или условными полями. Для получения урожая лучшего качества нужно обрабатывать их отдельными участками. Нужно оценивать неоднородность всходов, вегетации, влажности и продуктивности почвы. Необходима точечная тактика внесения удобрений.
Поле разбито на множество микро-участков по типу культур, почвы и т.д. Границы участков определяются автоматически
Определять неоднородные участки сельхозугодий помогают снимки со спутников и БПЛА (беспилотные летательные аппараты). Датчики на технике и полях позволяют оценивать ландшафт, показатели влажности, температуры, уровня pH. Также важный источник данных — метеостанции.
Технологии точного земледелия собирают и анализируют данные о каждом вашем действии на поле. Они помогают принимать как быстрые, так и долгосрочные решения: какие семена сеять на каком участке, какое количество удобрений или химикатов нужно и др.
Затем, когда есть представление о том, что нужно сделать ферме, оборудование для точного земледелия претворяет план в жизнь. Например, можно точно управлять трактором и агрегатами с помощью автоматизированной системы рулевого управления.
Кто зарабатывает на автоматизации сельского хозяйства
Весь рынок автоматизации сельского хозяйства стремится к этой идеальной картинке. А кто на этом зарабатывает? Если посмотреть глобально, то можно выделить четыре крупных сегмента:
- Производители техники и оборудования для сельского хозяйства. Это производители тракторов, комбайнов, уборочной техники — например John Deere. Разработчики датчиков и софта для них — Trimble. Эти компании работают давно, например, Trimble основана в 1978 году, но в последние 10 лет вынуждены менять стратегию продаж под общий тренд цифровизации отрасли. Их бизнес-модель заключается в том, что для доступа к технологиям нужно купить оборудование этих производителей. Например, John Deere продают сельхозтехнику с уже встроенными умными и навигационными системами — в Европе такой техники до 80% от общего объема продаж.
- Софтверные компании. Здесь разработчики софта, с помощью которого можно объединить технику различных производителей, автоматизировать процессы, собирать аналитику — Agrirouter, Intterra, Геомир. Сюда же можно отнести Cognitive Pilot — российского разработчика систем искусственного интеллекта для беспилотного управления сельхозтехникой. Они оснащают комбайны датчиками, после чего те начинают самостоятельно собирать урожай, составляют свой маршрут и объезжают препятствия.
- Производители удобрений — УРАЛХИМ, ФосАгро. Они не хотят потерять долю своего рынка, хотят контролировать его и открывать для себя дополнительные возможности. Цифровые продукты позволяют им продавать больше удобрений — система автоматически считает расход и напоминает о внесении фермеру. Кроме того приложения улучшают их клиентский сервис и позволяют делать допродажи — продавать инструмент для внесения удобрения, посевной материал и т.д.
- Операторы связи — МТС, Ростелеком, Мегафон. Например, МТС, по данным J’son & Partners Consulting, занимает сильные позиции в сфере мониторинга транспорта, в том числе сельскохозяйственной техники. А Мегафон с 2019 года предоставляет решение по мониторингу крупного рогатого скота — материально оно выполнено в виде ушной бирки. Помимо местоположения животного оно определяет температуру тела и реагирует на активность. Все параметры мониторинга отображаются в личном кабинете клиента.
Обзор технологических решений
Системы управления фермой
- ExactFarming (Россия). Сервис включает возможность создания карты путём ручного ввода координат. Есть функционал сохранения истории и прогноза погоды, внесения данных об осмотрах полей, журнал севооборота.
- АгроМон (Россия). Мобильное приложение и веб-сервис для управления хозяйством. Организация осмотра посевов, планирование сезона, управление полевыми работами, обмен данными с командой, производителями семян, СЗР и дистрибьюторами. Сотрудничает с АО «Байер». В лицензионном соглашении на приложение Байер имеет исключительную лицензию.
- SmartAGRO (Россия) — система управления предприятием со встроенным модулем агроаналитики. Автоматизирует до 90% бизнес-процессов агропредприятия. Компания работает при грантовой поддержке Фонда «Сколково».
Точное земледелие, в котором компьютерные системы анализируют состояние почвы, чтобы добиться максимальной урожайности с конкретного участка
- Agrirouter (Дания). Обеспечивает обмен обмен данными между машинами и программными приложениями разных изготовителей.
- СкайСкаут (Россия). Российская единая система управления агрономической службой предприятий сельского хозяйства. Обеспечивает полноту картины состояния культур на основе данных, собранных как вручную, так и автоматически. Помогает принимать решения по хозяйству.
- Digital Agro (Россия, входит в «Уралхим»). Программно-аппаратный комплекс для мониторинга техники, технологических процессов, обработки и преобразования данных телеметрии, а также ведения всей экономической деятельности компании в едином цифровом контуре. Уралхим планирует вложить в разработку продуктов, сервисов и услуг до 20 млрд. руб. в год к 2023 году. Стороны рассчитывают внедрить свои технологии в 30% хозяйств в объёме свыше 20 млн. га.
- Hummingbird Technologies (Великобритания). Компания, предоставляющая аналитическую информацию, основанную на данных дистанционного зондирования. Обработка данных осуществляется с применением искусственного интеллекта и запатентованных алгоритмов обработки изображений.
- Magrotech (Россия, Краснодар). Компания, собирающая информацию о характеристиках поля и предоставляющая прогноз урожайности на основе матмодели.
E-commerce
- ПОЛИДОН Агро (Россия). Мобильное приложение с актуальной информацией о продукции и калькулятором смешивания.
- Своё фермерство (Россия). Сервис от Россельхозбанка с упором на e-commerce. Сервис позволяет купить семена, удобрения, СЗР, агрохимию и даже сельхозтехнику. Кроме товаров здесь можно получить и услуги.
- Торговая платформа ФосАгро. Сайт для клиентов компании, на котором можно рассчитать количество продукции и заказать её.
Отличную карту российского рынка агротеха сделала Русбаза. Там ещё больше компаний, но представлены они в одном списке без какой-либо дополнительной информации.
Механика работы сервисов
Общий принцип большинства сервисов для агротеха достаточно прост.
- Данные нужно собрать.
- Передать по каналам связи.
- Объединить данные из разных источников и провести их анализ.
- На основе полученной аналитики построить прогнозы будущих событий.
Разница лишь в датчиках, каналах связи, типах собираемых данных и алгоритмах их обработки. Сам принцип один. Вариации типов оборудования, каналов связи и принципов обработки данных представлены на схеме.
Какие данные прогнозируют системы
На основе картографирования полей и многих других данных системы выявляют проблемы с дренажем, уплотнением, питанием, сорняками и вредителями, прежде чем это станет разрушительным. Далее они составляет план работ, которые необходимо провести фермеру, чтобы улучшить ситуацию на поле.
Как правило решения основаны на машинном обучении и интеллектуальном прогнозировании. Данные собираются ежедневно, накладываются на архивные данные. Это позволяет определять тенденции и производить более точный анализ, позволяющий отслеживать действия и их последующие результаты.
Как составляется прогноз на примере погоды
Разберём по пунктам принцип составления почасового прогноза погоды в поле.
- Специальные метеостанции, которые стоят в полях, с помощью сенсоров собирают данные о температуре и влажности участков поля.
- Далее с помощью GSM-модулей отправляют их на сервер приложения.
- На сервере посредством алгоритмов big data происходит обработка собранной с сенсоров информации и строится высокоточный почасовой прогноз погоды.
- Данные с сервера передаются на клиентскую часть. Фермер видит на компьютере, планшете или смартфоне прогноз погоды и может оперативно принимать решения.
Все объекты этой цепочки — это один IoT-продукт. Накинем сюда устройства полива — фермер сможет составить расписание полива растений основываясь на прогноз погоды. Добавим умные датчики управления сельхозтехникой — сможет составлять карту уборки поля.
Выводы
Цифровизация отрасли постепенно меняет суть профессии фермера и помогает вести хозяйство более эффективно и устойчиво. Аналитика, полученная с сервиса, помогает агрономам принимать своевременные и взвешенные решения — цель которых: повышение урожайности, оптимизация внесения удобрений и СЗР, и как результат устойчивое земледелие.
