Старт от земли: какие инновации запускают аграрии

«Сельское хозяйство часто рассматривается сторонним обывателем как консервативная и отсталая отрасль во внедрении технологий. Но это довольно далеко от истины. Агропроизводители уже давно применяют инновации и даже были одними из первых пользователей самоходных комбайнов на основе искусственного интеллекта. Благодаря дронам, спутниковому мониторингу, машинному обучению, финансовой аналитике и многому другому это десятилетие станет еще большим прорывом в сельском хозяйстве», – считает специалист по digital-агрономии Corteva Agriscience Алексей Коваленко.

Mind совместно с платформой Reactor.ua продолжает серию публикаций об инновациях. В этой статье рассказываем о трех технологических продуктах для агросектора, которые создали украинские IT-компании и/или используют отечественные сельхозпроизводители.

Ранее издание писало об украинских MedTech-разработках, сервисе, который помогает управлять операциями на складе онлайн, тандеме дронов и вездеходов-амфибий, технологии, превращающей автомобиль в гаджет на колесах, и решениях для e-commerce. 

Проблематика. «С ростом населения на планете и многочисленными экологическими вызовами становится все труднее поддерживать устойчивое развитие сельского хозяйства и отвечать на потребность человечества во все большем объеме пищи», – отмечает Delivery менеджер IT-компании N-iX Андрей Палий.

Когда именно лучше высаживать разные культуры? Какие удобрения использовать? Как предусмотреть возможные заболевания растений? Как обеспечить максимально хороший урожай? Эти и другие вопросы становятся все более актуальными для аграриев.

Для начала работы в приложении аграрий вводит в систему следующие данные:

• Географическое расположение участков, где выращиваются культуры.
• Высаженные культуры или деревья. «В программе есть базовый каталог культур, который создали и поддерживают специалисты компании. Например, аграрий выбирает из списка яблони. Далее система спрашивает, какие именно яблони посажены. Такая точность важна, ведь потом программа анализирует данные урожайности и выдает рекомендации», – поясняет Палий.
• Тип почвы. Специалисты N-iX работают с провайдерами в разных странах, которые предоставляют им информацию о грунте. В зависимости от расположения поля система может подсказать аграрию, какой тип почвы именно на его участке. Если же информация о конкретном участке отсутствует – фермер самостоятельно выбирает тип из заданного каталога.

После этого фермер получает доступ к обработанным спутниковым изображениям своих полей и широкому спектру аналитики. К примеру, он может отслеживать рост культур по картинкам со спутника, которые специалисты N-iX присылают раз в неделю.

«Команда N-iX работает с различными провайдерами спутниковых изображений. Спутники летают по своим орбитам и круглосуточно делают гигабайты снимков. Задача IT-специалистов – идентифицировать нужное изображение и взять в работу именно тот участок, который нужен аграрию. Если поле сфотографировано различными спутниками – выбирается изображение с наилучшим качеством», – рассказывает Delivery менеджер N-iX.

После отбора снимков специалисты работают с вегетационным индексом (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI). «Проработав каждый пиксель, они выдают новое цветное изображение. Именно по этому изображению аграрий анализирует темп роста своих культур. И ему не нужно выезжать на поле за этими данными», – поясняет Палий. Ежедневно только от одного из спутниковых провайдеров команда N-iX обрабатывает  2000–7000 снимков.

Применение на практике. N-iX разработала спутниковый мониторинг по заказу крупной аграрной группы, одного из лидеров агрорынков Ирландии, Великобритании, Польши и Румынии. Мобильное приложение и десктопная платформа используются аграриями этого холдинга с 2017 года. «С тех пор мы продолжаем шлифовать функционал и ежедневно обрабатываем поступающие фермерам данные. Они получают доступ к анализу информации, которая позволяет следить за высаженными культурами, выявлять болезни растений и лечить их до того, как будет нанесен серьезный ущерб. Эти и другие решения трансформируют агроотрасль. IТ делает фермерство более устойчивым», – отмечает Delivery менеджер N-iX.

Проблематика. Украина – на шестом месте в мире по объему производства кукурузы. «Каждому фермеру важно заранее оценить урожайность этой культуры, чтобы иметь возможность спланировать пред- и уборочные операции, транспортировку, хранение. Агрономы выезжают на поле кукурузы, которая находится на стадии молочной или молочно-восковой зрелости, разламывают кочан, считают количество зерен в ряду и количество рядов. Далее умножают на массу семян и получают данные о биологической урожайности, которые уже можно использовать для планирования», – рассказывает Сергей Резниченко, руководитель агрономического отдела Corteva Agriscience (международного производителя семян и средств защиты растений).

Упростить и ускорить этот «процесс» можно при помощи технологий.

Опция фотометрии добавлена в бесплатное мобильное приложение «Агро-помощник Pioneer», которое компания DuPont Pioneer (предшественница Corteva) запустила в 2016 году.

По словам Резниченко, создавать технологию начали 6 лет назад ученые и разработчики компании. Сначала фотометрией пользовались только специалисты. Со временем инструмент вызвал интерес у фермеров, и компания решила добавить его в приложение для пользователей.

Результат. Специалист по digital-агрономии Corteva Agriscience Алексей Коваленко рассказывает, что благодаря машинному обучению технология помогает фермерам улучшить скорость и точность определения биологической урожайности в поле.

«Наша цель в том, чтобы предложить технологию, обеспечивающую мгновенную и измеряемую ценность. Сейчас Corteva работает над дальнейшим совершенствованием и расширением функций программы с помощью погодных наблюдений и алгоритмов машинного обучения. Благодаря этому в приложение получится добавить больше полезной информации о проблемах, с которыми может столкнуться агропроизводство, и путях их решения», – дополняет Коваленко. По его словам, компания продвигает и другие технологии для фермеров: дроны, агрополигоны и т. п.

Проблематика. Многие компании, обслуживающие сельскохозяйственные предприятия (дистрибьюторы химии, удобрений, техники, других товаров), имеют в отделах продаж «некоторые трудности» с реализацией из-за описанного ниже хаоса, в определенной степени влияющего и на выращиваемую продукцию и ее будущий сбыт:

• Неструктурированные данные о хозяйствах/клиентах. Каждый сотрудник работает со своими данными. Вся информация хранится у менеджера в блокноте, excel-файлах. История коммуникации с клиентом отсутствует.
• Неструктурированный процесс продажи. Сотрудники ездят к клиентам хаотично, как правило, к тем заказчикам, с которыми хорошо общаются. А руководство попросту не имеет инструментов для отслеживания эффективности менеджеров. 
• Подготовка отчетности занимает дни, а иногда недели.
• Мотивация менеджеров считается месяцами, сотрудники не понимают, как начисляется бонус в течение сезона, а выплаты происходят с большой задержкой из-за длительных и сложных вычислений.
• От момента общения с клиентом до получения им коммерческого предложения иногда проходят недели.
• В подготовке заказа и выставлении счета участвует 3–5 человек в компании.
• Сложности в оперативном планировании, так как в сезон информация по остаткам и планам очень быстро меняется, нет инструмента, который позволяет оперативно этим управлять.

Портрет клиента 360 view:

• формирование единой базы хозяйств, сельскохозяйственных предприятий, дистрибьюторов;
• учет структуры посевной площади с автоматическим расчетом потенциала;
• ведение истории парка техники;
• категоризация и сегментация контрагентов с помощью скоринговой модели;
• управление жизненным циклом клиентов с автоматическим присвоением статуса.

Управление заказами:

• сквозной процесс обработки заказа от формирования запроса до отгрузки товара;
• подбор продуктов в заказ по аналогам и сопутствующим товарам;
• работа с частично обеспеченными и не обеспеченными заказами;
• согласование и визирование условий заказа;
• управление маржинальностью заказов.

Управление полевыми сотрудниками:

• управление действиями на визите (чек-ин/чек-аут, оформление заказа, приглашение на мероприятия, управление структурой посевных площадей);
• подбор комплектующих и дополнительного оборудования в заказ;
• инструмент управления доступными заменами и аналогами комплектующих;
• создание заказов / коммерческих предложений;
• управление ценообразованием с учетом затрат (например, Freight, PDI, Customs clearance, VAT, Gross Profit).
• отображение текущих показателей выполнения плана (план продаж, фактические продажи, текущий процент начисления согласно матрицы бонусов).

Управление спецтехникой:

• подбор комплектующих и дополнительного оборудования в заказ;
• инструмент управления доступными заменами и аналогами комплектующих;
• управление ценообразованием с учетом расходов (например, Freight, PDI, Customs clearance, VAT, Gross Profit).

Построение плана продаж:

• возможность планирования в двух подходах: сверху-вниз и снизу-вверх;
• управление разными срезами (например, план продаж со структурой: регион, филиал, менеджер, категория клиентов, культура, продукт);
• возможность планирования разных показателей (например, оплаты, отгрузки, штуки, литры, дебиторская задолженность);
• планирование неограниченного количества представлений (например, план продаж, потенциал контрагента, план маржинального дохода заказов, планирование дебиторской задолженности, операционного дохода филиала);
• формирование моделей прогнозирования продаж.

Применение на практике. По данным Sales Up, Agro management используют более 15 компаний: Egritech, «Бизон-Тех», «Агросем», «Август Украина», «Украгроком», «Астра», Agrii и т. д.

Результат. «Сотрудники Egritech в одном из своих выступлений сообщали, что благодаря Agro management у них рост продаж составил около 35%. К тому же, по разным замерам от наших клиентов, решение помогает высвободить время менеджера на 15–25%. А освободившееся время сотрудник может эффективно распределить на привлечение новых клиентов», – поясняет сооснователь и СЕО Sales Up Александр Андроник.