Агробізнес змінюється. Часи безтурботного господарювання минули. Якщо донедавна домінували великі, нині перемагають ефективні, завтра лідерами стануть інтелектуальні.
Агресивне нарощування земельного банку і прагнення «витиснути з цієї землі усе до останньої краплі» вже нині дається взнаки її деградацією, зниженням продуктивності й накопиченням боргів. І все це – на тлі незворотніх кліматичних змін. Тож агробізнес перетворюється на гонку озброєнь новими технологіями, штучним інтелектом, Інтернетом речей, новими знаннями і пошуком нових підходів до підвищення ефективності.
Покоління технологічних рішень в агро-ІТ змінюються надзвичайно швидко: зовсім недавно для диференційного внесення брали тести грунту, їх відправляли в лабораторію, згодом створювали карти диференційного внесення для польової техніки, записували на флешку і т. ін. Уже торік проби грунту можна було відбирати й аналізувати просто в полі портативним пристроєм. Нині взагалі така потреба відпала. Найшвидше і найпростіше рішення: датчики, що аналізують стан грунту та його потребу в елементах. Установлені на штанзі сільгосптехніки (з кроком у 6 метрів), ці датчики дають команду на контрОллер щодо внесення певної кількості конкретного елемента.
Хочете знати, як глибоко тракторист зорав ниву? Раніше це значення вираховували математичним шляхом через швидкість руху, оберти двигуна тощо. Нині достатньо поставити ультразвуковий датчик і мати абсолютний контроль якості грунтообробітку.
Агротехнології семимильними кроками йдуть до тотального домінування штучного інтелекту в ухваленні рішень. Усе тому, що зростає кількість джерел даних – від різноманітних датчиків, погодних станцій, дронів, супутникових знімків, а також дані стосовно хімічного аналізу грунтів, щодо вмісту вологи в зерні та ваги кожної партії. Крім того – бухгалтерська звітність, світові ціни на культуру, графіки подачі вагонов-зерновозів на залізниці й маса інших найрізноманітніших даних, які треба обробити. Кінцева мета цього складного аналітичного процесу – отримати максимальний прибуток на гектар.
Одним із етапів на цьому шляху в АПК є запровадження діджитал-проектів із застосуванням «Інтернету Речей» чи IoT (Internet of Things): обмін даними датчиків, установлених на комбайнах, тракторах, вагах, вологомірах
Частково чи повністю, агросектор таки почав запроваджувати новітні технології.
Поговоримо про найцікавіше.
Що таке IoT
Ця абревіатура IoT прийшла до нас із англійської мови та дослівно означає Internet of Things чи Інтернет Речей ( датчики, контролери та інше), які обмінюються даними між собою без втручання людини. На основі цих даних програмне забезпечення формує зрозумілі звіти для аграрія.
Складові елементи Iot- платформи в агро
1. Електронні мапи полів
2. Датчики на техніці: GPS- трекери, лічильники насіння і добрив, датчики заповнення бункера комбайна,
3 .Датчики рівня палива і проточні витратоміри,
4. Ультразвукові сканери ( глибина оранки поля, наповнення кузова зерновоза, аналіз мікроелементів в грунті, ін.)
5. Електронні вагові контроллери на елеваторі, вологоміри на елеваторі
6. Електронні АЗС
7. RFID картки і считыватели : автоматична ідентифікація водія і МС
8. BLE- мітки причіпного обладнання
9. Система “свій” – “чужий” для комбайна+зерновоза
10. Погодні станції
11. Дрони\супутники
Інтернет речей в агро як це працює
Датчики і контроллери, що встановлені на сільгосптехніці (лічильники насіння, контроллери на обприскувачах, витратоміри і датчики рівня палива, датчики наповнення бункера комбайна, сканер наповнення зерновоза, сканер глибини оранки ) + датчики на вагових і елеваторах ( вологоміри, сканери якості зерна і контроллери ваги) обмінюються даними і візуалізують інформацію на екрані Вашого комп’ютера у вигляді зрозумілих звітів.
Увесь збір даних відбувається без втручання людини, що мінімізує можливості нецільового використання товарно-матеріальних цінностей і розкрадань на Дані від IoT- платформи легко інтегруються з 1С, ERP, CRM системами, з Microsoft Power BI, завдяки чому менеджмент і власник бачать повну і чітку картину діяльності агропідприємства : від списання ТМЦ і розрахунків собівартості сушки зерна на елеваторі виходячи з фактичної вологості, зафіксованої датчиком, до нарахування заробітної платні за Програмне забезпечення збирає зображення і дані полів з супутників, літаків, дронів, а потім аналізує її за допомогою штучного інтелекту і надає інформацію про стан полів і культур для агрономів і фермерів.
Як Iнтернет речей контролює збір врожаю
Особливо контроль за збором врожаю важливий, якщо аграрій користується послугами найманих комбайнів, зерновозів та послугами сторонніх елеваторів.
По-перше, на кожен бункер комбайну треба встановити порогові датчики наповнення бункеру комбайну, зазвичай їх кількість становить від 4 до 10 одиниць. Обов’язково треба ставити «нульовий» датчик на підлогу, щоб контролювати можливі висипи збіжжя знизу.
По-друге, треба чітко розуміти, що зі «свого» комбайну збіжжя не буде відвантажено в «чужий» зерновоз. Тому треба встановлювати систему «свій-чужий» у вигляді електронних міток на комбайни+зерновози.
Коли програмне забезпечення побачить «свого», то тільки тоді почнеться відвантаження з комбайна в «свій» зерновоз.
Також програмне забезпечення відстежує, щоб збіглися gps-координати комбайна+ зерновоза. Це треба для того, щоб «своя» електронна мітка не спрацювала, якщо хтось привезе із собою цю мітку в кишені та захоче відкрити нею «чужий» зерновоз.
По-трете, аграрію треба контролювати маршрут зерновоза від поля до вагової або елеватора. Це робить програмне забезпечення і в разі порушень автоматично інформує власника врожаю про негаразди, а саме відхилення від маршруту, підозрілі зупинки тощо.
І четверте, найголовніше: зважування врожаю та контроль за вологістю (наприклад, для кукурудзи). Це вирішується шляхом встановлення на елеваторах та вагових, послугами якого користується агропідприємство, незалежного вагового контролера на комп’ютер ваговика, а також встановлення власного вологоміру, що приєднаний до програмного забезпечення.
Таким чином, аграрій контролює збір та зважування власного врожаю та відстежує он-лайн : поле, найменування культури, дата, час, зібрані гектари, яким комбайном, обсяг вивантаженого збіжжя із бункеру комбайна в конкретний зерновоз, маршрут зерновоза до вагової, процедура зважування та відбору проби на вологість с передаванням пулу даних в програмне забезпечення