АПК на пути к цифровой зрелости
К 2030 году уровень внедрения digital-технологий в отрасли может достичь 70–80 %
Повышение ключевой ставки, снижение цен на основные виды сельхозпродукции, рост затрат и в целом нестабильная ситуация в экономике в последние годы привели к замедлению темпов цифровизации агроотрасли. Тем не менее в той или иной мере цифровые технологии уже используют сельхозпроизводители всех отраслей и любого масштаба. О том, какие решения они внедряют чаще всего и какими темпами может развиваться данное направление, расскажет автор этой статьи.
Сельское хозяйство долгое время считалось консервативной отраслью с минимальной долей внедрения технологий. Сейчас ситуация изменилась, но сектор по-прежнему нуждается в решениях, способствующих ускорению темпов его развития и повышению эффективности.
В 2019 году Минсельхоз запустил проект «Цифровое сельское хозяйство», одной из ключевых целей которого был рост производительности труда в «цифровых» сельхозпредприятиях в два раза к 2024-му. О достижении данной цели в результате реализации проекта не сообщалось, но при этом агроведомство информировало, что за последние 10 лет производительность труда в АПК увеличилась на 55 %, что связано с внедрением цифровых технологий, автоматизацией процессов и государственной поддержкой данных инициатив. Показатель был получен сравнением оборота отрасли, приходящегося на одного работника, в 2015 и 2024 годах без учета увеличения цен, которое составило минимум 50 %, то есть по факту цифра значительно скромнее.
Тем не менее динамика производительности труда в сельском хозяйстве прирастает темпами выше средних по экономике. Так, по данным Росстата, если в среднем по всем отраслям за период 2015–2024 годов данный показатель прибавил 12,8 %, то по сельскому хозяйству рост составил почти 39 %.
В настоящее время, судя по критериям оценки уровня цифровизации в регионах, основной фокус госпроекта «Цифровое сельское хозяйство» сместился к внедрению и использованию государственных платформенных решений, таких как ФГИС «Зерно», «Семеноводство», модуль «Агрорешения», «Аргус-Фито», «Сатурн», электронная образовательная среда «Земля знаний», платформа цифрового государственного управления сельским хозяйством, а также к повышению цифровой грамотности кадров.
Классификация технологий
Современные цифровые решения для сельскохозяйственного сектора помогают решать широкий спектр задач — от конкретных прикладных до комплексных стратегических в любой из подотраслей. В этих решениях используются различные технологии и инструменты от классической автоматизации и роботизации до применения ИИ-инструментов, облачных и граничных вычислений, машинного зрения, интернета вещей, работы с большими данными и т. д.
Наиболее распространенными сферами применения цифровых решений в сельском хозяйстве являются автоматизация, мониторинг и обработка данных. Так, автоматизация, роботизация, использование беспилотной техники активно распространяются в растениеводстве. Например, для полива, внесения удобрений или средств защиты растений, для чего применяют специализированные автоматизированные системы и дроны. В перспективе здесь также могут быть массово автоматизированы процессы подготовки полей, сев, прополка и уборка урожая, для чего будет использоваться беспилотная техника. Такие технологии уже существуют и точечно применяются, но широкое распространение ограничивают законодательство и дороговизна технологий и оборудования.
В животноводстве автоматизация и роботизация тоже присутствуют: в системах кормления, уборки, доения, сбора яиц, контроле микроклимата, линиях убоя.
Мониторинг в растениеводческом секторе ведется с помощью систем слежения за передвижениями техники и людей, расходованием ресурсов, датчиков для прямого контроля состояния почвы (влажности, температуры, содержания питательных веществ), микроклимата вокруг растений в режиме реального времени. Также в отрасли распространены геоинформационные системы (ГИС), позволяющие оценивать сельхозугодья с точки зрения параметров почвы, посевов, сельхозкультур, применяются БПЛА для сбора информации о состоянии полей, сведений о рельефе, наличии у растений заболеваний или вредителей.
В животноводстве можно мониторить состояние животных с целью обнаружения изменений паттернов поведения, преимущественно для ранней диагностики заболеваний. Кроме того, можно вести контроль микроклимата и наблюдать за сотрудниками.
Аналитика данных, технологии учета и планирования тоже повсеместно распространены в сельском хозяйстве. Например, некоторые хозяйства анализируют информацию мониторинговых систем для оперативного выявления проблем. Развивается предиктивная аналитика: ИИ рассматривает исторические данные и выявляет неочевидные закономерности, что позволяет более точно прогнозировать урожайность, продуктивность животных, потребность в ресурсах и потенциальные риски. Также системы оперативной и предиктивной аналитики могут отправлять данные не только в стационарные центры управления, но и в мобильные приложения для BI-систем, что делает эту информацию доступной специалистам «в поле». Существуют и облачные BI-решения, которые позволяют анализировать данные средним и малым хозяйствам.
Системы для финансового и оперативного учета помогают аграриям настроить эффективную деятельность всех подразделений на каждом этапе полевых работ — от планирования севооборота или бюджета на год до контроля работы сотрудников или учета продукции.
Логистические сервисы позволяют выбирать подрядчика, рассчитывать стоимость перевозки и оформлять заявки, оптимизировать маршруты, уменьшать простои техники.
С помощью финансового прогнозирования можно строить гибкие экономические прогнозы, учитывающие сезонность, погодные условия, урожайность и колебания рыночных цен на сельскохозяйственную продукцию, помогая управлять рисками.
Высокую степень интеграции при использовании цифровых технологий для получения и обработки данных, принятия на их основе управленческих решений и управления автоматизированными и роботизированными системами обычно объясняют понятиями «точное земледелие», «умная ферма».
Что дает внедрение цифровых технологий
Аграрии ожидают, что цифровизация позволит им повысить эффективность бизнеса, снизить риски, сократить потери на всех этапах производственного цикла, решить проблему нехватки кадров.