×

Анализ рынка облачных IoT-платформ и приложений для цифрового сельского хозяйства в мире и перспектив в России

Сентябрь 2018 года

Аналитический Отчет (полная версия)

Запросить стоимость полной версии исследования: news@json.tv

Аналитический Отчет (полная версия)

Анализ рынка облачных IoT-платформ и приложений для цифрового сельского хозяйства в мире и перспектив в России
Анализ рынка облачных IoT-платформ и приложений для цифрового сельского хозяйства в мире и перспектив в России
Сентябрь 2018

Анализ рынка облачных IoT-платформ и приложений для цифрового сельского хозяйства в мире и перспектив в России

Сентябрь 2018 года

Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы скачать PDF-версию Информационного бюллетеня

Скачать

+7 926 011 43 17; news@json.tv

Пишите, звоните, если есть вопросы

Json & Partners Consulting представляет результаты исследования мирового рынка облачных платформ Интернета вещей для сельского хозяйства и перспектив их использования в России. Такие IoT-платформы и сервисы являются технологической основой цифрового сельского хозяйства, которое определяется американской ассоциацией AgGateway как производство сельхозпродукции с использованием все более автономных от непосредственного участия человека адаптивных (самооптимизирующихся) производственных и бизнес-процессов. Свойство адаптивности основано на использовании математических моделей, описывающих взаимосвязи метрик процессов, с преимущественно прямым получением первичных данных непосредственно в местах их возникновения от устройств и датчиков IoT, что позволяет достичь высокого качества данных: актуальности, релевантности, точности и полноты.

 

Облачные платформы IoT и приложения для цифрового сельского хозяйства

 

По модели предоставления IoT-платформы для сельского хозяйства являются облачными, публичными или гибридными, поэтому термины «IoT-платформа» и «облачный сервис» являются синонимами. Согласно классификации Berg Insight и First Analysis, большую часть IoT-платформ можно отнести к одной или сразу нескольким категориям:

 

- платформы по управлению коммуникациями (Connectivity Management Platforms, CMP);

- платформы по управлению сетями/данными (абонентами) - Network/Data (Subscriber) Management (NM);

- платформы по управлению устройствами (Device Management Platforms, DMP);

- платформы для обеспечения работы приложений (Application Enablement Platforms, AEP);

- платформы для разработки приложений (Application Development Platform, ADP).

 

В настоящем исследовании рассматриваются только AEP или платформы для обеспечения работы приложений, поскольку только они являются отрасле-специфичными.

 

Специализированные AEP-платформы для сельского хозяйства имеют две разновидности: платформы-агрегаторы сельскохозяйственных данных, которые можно называть базовыми, и прикладные платформы и специализированные сельскохозяйственные сервисы. Между этими двумя видами платформ реализован интенсивный двусторонний обмен данными. Анализ данных ведется в платформах обеих видов, а функции автоматизации производственных и бизнес-процессов сельхозпредприятий с использованием этих данных реализуется только в прикладных платформах и сервисах.

 

Наряду с приложениями, изначально разрабатываемыми как облачные IoT-платформы, существуют мигрировавшие в облачные платформы отраслевые приложения класса Farm Management System (FMS). Такая миграция имеет место за счет перехода разработчиков FMS с модели on-premise развертывания на модель SaaS, что позволяет провайдеру накапливать большое количество данных от компаний-пользователей приложения. Облачные FMS можно рассматривать как отраслевые IoT-платформы ввиду использования большинством из них прямого автоматического ввода данных от сенсоров и исполнительных устройств и их интеграции с большим количеством внешних систем и сервисов, таких как метеосервисы, геоинформационные системы, сервисы сквозной прослеживаемости и т.п. Таким образом, среди прикладных облачных сервисов для сельского хозяйства представлены не только IoT-платформы, но и предоставляемые по модели SaaS транзакционные приложения, поэтому отсутствует четкая граница между «платформами» и «сервисами», и в настоящем исследовании рассмотрены и те, и другие.

 

В рассматриваемые облачные приложения (прикладные сервисы) не включены кросс-индустриальные приложения, используемые не только сельском хозяйстве, но и в других отраслях, например приложения для управления цепочками поставок и сбытом, если они не являются частью отраслевых приложений (сервисов).

 

Наиболее редкими являются платформы/приложения, имеющие не только функцию информационной поддержки принятия решений и контроля их исполнения, но и собственно исполнения, то есть являющиеся управляющими системами. Такие платформы/приложения также включены в настоящее исследование.

 

В качестве основного метода исследования был применен анализ вторичных источников информации, с построением количественно модели рынка, описывающей метрики и их взаимосвязи, и верификацией результатов анализа с привлечением отраслевых экспертов.Результаты исследования носят практический характер и могут использоваться разработчиками отраслевых платформ и сервисов для определения целевых рыночных ниш, облика конкурентоспособных продуктов для этих ниш и достижимых параметров по абонентской базе и объему платежей от нее.

 

Рынок IoT-платформ для агробизнеса

 

Принципиальная возможность получения существенного экономического эффекта от цифровизации сельского хозяйства, кратно превышающего затраты на инструменты его достижения, состоит в том, что для данной отрасли характерно наличие большого количества параметров, объективный контроль и управление которыми критичен для конечного результата. Столь многофакторная оптимизация невозможна без использования соответствующих облачных платформ и сервисов, именно облачных, поскольку только облачная модель делает их доступными для хозяйств всех размеров, а не только для отдельных наиболее крупных хозяйств. Появление этих сервисов, доступных в том числе для малых хозяйств, создает необходимые предпосылки для кардинального повышения эффективности и снижения рисков в отрасли, причем для всех участников цепочки создания добавленной стоимости, включая поставщиков и сбытовое-логистическое звено.

 

Таким образом, основой цифрового сельского хозяйства являются математические модели сквозных процессов производства и сбыта сельхозпродукции - именно поэтому такое сельское хозяйство называется цифровым, позволяющих в близком к автоматическому режиме оптимизировать производство и сбыт по параметрам прибыльности, устойчивости бизнеса и минимизации негативного воздействия на окружающую среду.

 

Массовое использование такого подхода в сельхозбизнесе только начинается. Даже в США, наиболее продвинутом региональном рынке, облачные платформы и сервисы стали широко применяться лишь последние 2-3 года, поэтому пока сложно оценить экономический эффект от цифровой трансформации сельского хозяйства в приведенном выше его понимании. Тем не менее, даже при имеющем место в настоящее время начальном этапе перехода к цифровому сельскому хозяйству, характеризующемуся пока лишь более развитой и детализированной чем ранее информационной поддержкой принятия решений, доказанный на практике экономический эффект составляет десятки процентов повышения урожайности, снижения потерь и удельных затрат на производство единицы продукции. В сочетании с приемлемой для большинства фермерских хозяйств стоимостью использования таких сервисов даже для малых хозяйств – единицы долл. в год за акр при наличии бесплатных подписок, очевидная экономическая выгода даже от начального уровня цифровизации означает, что уровень проникновения облачных платформ и сервисов будет быстро расти и уже в ближайшие годы станет обязательным элементом любого успешного сельхозбизнеса.

 

Реализация сквозной цифровизации всего процесса создания добавленной стоимости продукции сельского хозяйства «от поля до вилки» может привести к кратному снижению удельной себестоимости производства и сбыта сельхозпродукции, кардинально трансформировать облик сельскохозяйственной отрасли и смежных с ней отраслей с появлением принципиально новых бизнес-моделей, таких как облачная модель использования не только средств автоматизации, но и средств механизации, производство продуктов питания под требования конкретного конечного потребителя со сквозной прослеживаемостью его свойств, новые подходы к селекции семян и так далее.

 

По оценкам J’son & Partners Consulting, в денежном выражении глобальный рынок облачных платформ и сервисов для цифрового сельского хозяйства составил в 2017 году 815 млн. долл., с перспективой более чем двукратного роста до 1,9 млрд. долл. в 2022 году. В указанный объем рынка входят только платежи за использование облачных платформ и сервисов цифрового сельского хозяйства, затраты сельских хозяйств на сопутствующие услуги и оборудование не включены в данную оценку. Основным сегментом рассматриваемого рынка выступают облачные транзакционно-аналитические платформы и приложения для растениеводства и универсальные платформы и приложения, формирующие 86% общего объема потребления.

 

Ключевым региональным рынком является рынок Северной Америки (США, Канада), сформировавший почти 40% конечного потребления в 2017 году. Наибольшим потенциалом роста обладает рынок Юго-Восточной Азии и Океании (Китай, Индия, Австралия, Новая Зеландия): доля потребления облачных платформ и сервисов в этом регионе от общемирового может вырасти с 22% в 2017 году до 30% в 2022 году. Очевидно, что именно на этот региональный рынок целесообразно делать ставку российским разработчикам ввиду как наибольшего потенциала роста, так и по причине меньшего, чем на североамериканском рынке уровня конкуренции. Однако для разработки перспективных решений целесообразно использовать данные, накопленные на рынке Северной Америки ввиду наибольшего проникновения облачных IoT-приложений и сервисов для сельского хозяйства именно в этом регионе, как и обилия накопленных за длительный исторический период данных.

 

Объем потребления облачных приложений и сервисов для сельского хозяйства в России составил в 2017 году лишь около 6 млн. долл., и перспективы быстрого роста этого объема в будущем выглядят маловероятными ввиду наличия мощных сдерживающих факторов, что однозначно свидетельствует о необходимости фокуса на глобальный рынок для любого российского разработчика приложений для цифрового сельского хозяйства.

 

 

Экосистема облачных IoT-приложений и их ключевая функциональность

 

В настоящее время формируется глобальная экосистема облачных IoT-приложений и сервисов, каждое из которых выполняет свою роль и взаимодействует с другими. Это платформы для первичного сбора и накопления данных (базовые платформы), такие как MonsantoFieldView и aWhere - их отличает глобальный принцип сбора и анализа данных и отсутствие функционала автоматизации производственных и бизнес-процессов сельских хозяйств. Это облачные транзакционные (учетные) приложения с функциями анализа и планирования, так называемые FarmManagementSystems, интегрированные с базовыми IoT-платформами, и обогащающие глобальные данные базовых платформ локальными данными подключенных ферми, такими как данные учета операций на полях, результаты обследований полей и данные от датчиков установленных на объектах управления, например датчиков влажности и содержания азота в почве. Это специализированные аналитические приложения, базирующиеся на сложных математических моделях и позволяющие проводить сценарный анализ планирования с выбором наиболее оптимального сценария. Это приложения для сквозной прослеживаемости и управления цепочками поставок, интегрированные с учетными и аналитическими приложениями для оценки объема производства и раннего контрактования с его онлайн-корректировкой, реализуемой сквозным образом. Это приложения для управления сельхозтехникой и предиктивного ремонта (ТОиР), на базе которых реализуются сервисы совместного использования сельхозтехники, повышающие уровень ее загрузки (утилизации) и делающие ее доступной для малых фермерских хозяйств.

 

Для российских разработчиков пока не закрыто окно возможностей стать частью этой формирующейся глобальной экосистемы. При этом изначально любую разработку в этой области надо позиционировать именно как часть глобальной экосистемы, а не как локальный аналог какой либо глобальной платформы или сервиса.

 

Вне зависимости от своего назначения ключевыми характеристиками IoT-приложений и платформ для цифрового сельского хозяйства, принципиально отличающих их от «традиционных» средств автоматизации, являются:

 

- Облачная (публичная, гибридная) модель предоставления функций приложений, что, в отличие от модели продажи лицензий для on-premise инсталляций позволяет провайдеру/разработчику накапливать и анализировать данные всех подключенных пользователей приложения. Массив данных и модели их анализа – основной актив любого разработчика таких приложений, на который ориентируются стратегические инвесторы при оценке стоимости разработчика.

 

- Открытость – платформы и сервисы осуществляют интенсивный двусторонний информационный обмен с большим разнообразием внешних систем. Обязательна API-интеграция с погодными сервисами, сервисами хранения и обработки данных ДЗЗ (спутниковые снимки полей), с системами поставщиков и покупателей с реализацией сквозной прослеживаемости.

 

- Наличие не только ручного ввода данных в систему, но и автоматического ввода с подключенных сенсоров и исполнительных устройств, за счет API-интеграции с продукцией сторонних производителей датчиков и контроллеров (реже – за счет выпуска собственных пре-интегрированных с платформой сенсоров), а также за счет API-интеграции с платформами разработчиков этих датчиков и контроллеров или со специализированными платформами собирающими данные с них, что позволяет кардинально улучшить качество и оперативность поступления данных.

 

- В части обработки данных отличительной чертой является внедрение математических моделей с использованием технологий машинного обучения, позволяющих корректно интерпретировать собираемые данные, строить прогнозы с высокой точностью и степенью детализации, и производить сценарный анализ с выбором наиболее оптимального сценария не только по производственным критериям, но и по финансовым критериям верхнего уровня (выручка, маржинальность) в разрезе конкретных полей, культур и т.п. с учетом вероятности этих сценариев.

 

- Появляются первые попытки автоматизировать не только этапы планирования, учета и контроля, то есть функции информационной поддержки действий людей, но и автоматического исполнения запланированных действий, замкнув таким образом контур управления и сделав его полностью автоматическим и адаптивным.

 

Облик любого разрабатываемого сервиса для цифрового сельского хозяйства должен отвечать перечисленным выше требованиям.

 

Сдерживающие факторы развития

 

Препятствиями для успешной разработки и внедрения таких приложений и платформ в России являются:

 

- Выраженный недостаток накопленных за длительный исторический период качественных агрономических данных по России (есть только данные ДЗЗ), что не позволяет создавать адекватные модели используя только российские данные и производить сценарный анализ. В России крайне мало подключенной техники, практически отсутствуют сенсоры на полях, передающие данные в облачные приложения.

 

- Малое количество средств механизации в сельских хозяйствах, особенно в средних и малых, то есть отсутствует инструментарий, позволяющий исполнить выработанные рекомендации и планы.

 

- Практическое отсутствие «традиционных» on-premise средств автоматизации бизнес- (ERP) и производственных (АСУТП) процессов – есть только системы бухгалтерского учета, систем класса FMS практически нет, как следствие, отсутствует культура управления бизнесом с использованием таких систем и накопленные учетные данные по операциям в полях, что не дает возможности сопоставить данные ДЗЗ с действиями на полях.

 

- Информационная закрытость сельских хозяйств и недоверие к внешнему окружению, крайне агрессивная, поддерживаемая региональными и федеральными чиновниками позиция крупных АПК по поглощению средних и мелких хозяйств.

 

- Ограниченное присутствие в России глобальных провайдеров приложений, отсутствие экосистем российских разработчиков вокруг таких платформ.

 

Дополнительной проблемой выступают крайне ограниченные финансовые возможности российских сельхозпроизводителей.

 

Для разработчиков приложений эти сдерживающие факторы проявляются в:

 

- Выраженном недостатке накопленных агрономических данных (за исключением данных ДЗЗ, имеющих глобальных характер) ввиду низкого уровня проникновения средств автоматизации в сельхозбизнес и превалирования on-premise систем, как следствие, в отсутствии надежных бенчмарков и возможности строить сложные прогностические модели, что в свою очередь существенно снижает эффективность использования платформ и облачных приложений.

 

- Чрезвычайной сложности в продвижении современных платформ и приложений в российский сельхозбизнес ввиду:

 

- Депрессивного состояния подавляющего большинства предприятий, за исключением крупных холдингов, находящихся на дотациях государства, как следствие, общего ощущения безнадежности, отсутствия перспектив и неверия в возможность что-либо изменить в лучшую сторону.

 

- Консерватизма менеджмента и владельцев сельхозпредприятий, отсутствия опыта работы с развитыми средствами автоматизации и отсутствие доверия к ним как инструменту повышения эффективности.

 

- Низкого уровня оплаты труда на селе, как следствие, широко распространенного воровства персоналом горюче-смазочных материалов, кормов, удобрений, семян как способа компенсации низких зарплат и, как следствие, восприятие средств автоматизации (включая автоматизацию контроля за персоналом) не как инструмента-помощника, а как врага.

 

- Отсутствия локальных экосистем разработчиков вокруг глобальных платформ и приложений, и, как следствие, возможности заходить через участников экосистем в сельхозкомпании, уже использующие какую-либо отдельную функциональность, с дополняющей ее функциональностью, что является основным способом продвижения новых продуктов и сервисов в США. Исключение – поставщики средств механизации, «тянущие» за собой разработчиков систем fleet management, которые, в свою очередь, «тянут» за собой базовые платформы и прикладные сервисы. Но это имеет место только в крупных хозяйствах и холдингах (АПК), имеющих доступ к финансированию и способных закупать современную сельхозтехнику.

 

- Отсутствие развитых сетей партнеров, занимающихся монтажом и обслуживанием аппаратных элементов систем автоматизации.

 

Стратегия развития IoT-платформ и приложений на российском агрорынке

 

Для российских сельхозпроизводителей и государственных органов управления сельским хозяйством в России важно понимать, что цифровизация не является лишь вспомогательным процессом информатизации отрасли, и имеет определяющее значение для развития сельского хозяйства в стране.

 

Потребление подавляющего большинства видов продуктов питания в России находится на уровне значительно меньшем медицинской нормы. С другой стороны, потенциал оптимизации процессов производства и сбыта сельхозпродукции, и, как следствие, снижения себестоимости и розничных цен на продовольствие в России является кратным, что создает возможность существенного роста объемов потребления сельхозпродукции даже в условиях снижения реальных располагаемых доходов населения. Такого потенциала роста нет на развитых рынках, таких как североамериканский и западноевропейский, но есть, помимо России, в ряде стран Восточной Европы и Юго-Восточной Азии.

 

Сквозная цифровизация, позволяя кардинально перестроить весь процесс производства и сбыта сельхозпродукции, дает возможность кратно снизить розничные цены на продукты питания, при этом повысить маржинальность бизнеса сельхозпроизводителей и улучшить качество продукции. Во-первых, недоступность для подавляющего большинства сельских хозяйств в России современных средств механизации и автоматизации является основной причиной крайне низкой производительности труда, соответственно, высокой себестоимость единицы продукции. Переход от модели продажи в собственность сельхозтехники и средств автоматизации к модели оплаты их функций по фактическому объему или даже результатам потребления, что является основой цифровой трансформации, решает проблему доступности техники и, следовательно, повышения производительности труда.

 

Поскольку российские хозяйства стартуют с очень низкого уровня производительности, то ее повышение может составить до 3-5 раз. Во-вторых, цифровизация за счет своего сквозного характера позволяет информационно связать потребности конкретного конечного потребителя и возможности конкретного сельхозпроизводителя, исключив таким образом множество ненужных посредников, на которых сейчас приходится до 80% стоимости в розничной цене продукта. Вместе эти два фактора позволят увеличить объем потребления сельхозпродукции в России в денежном выражении в 1,5 раза, то есть эффект от роста объема потребления перекроет снижение розничных цен, при этом маржинальность бизнеса сельхозпроизводителей даже вырастет, а риски – снизятся. Парк тракторов может увеличиться на 300 тыс. единиц, комбайнов - на 200 тыс., а потребление удобрений вырасти в 9 раз. В теории игр называется моделью win-win (игры с положительной призовой суммой) - выигрывают все участники процесса цифровизации, включая конечного потребителя.

___________________________ 

Информационный бюллетень подготовлен компанией J'son & Partners Consulting. Мы прилагаем все усилия, чтобы предоставлять фактические и прогнозные данные, полностью отражающие ситуацию и имеющиеся в распоряжении на момент выхода материала. J'son & Partners Consulting оставляет за собой право пересматривать данные после публикации отдельными игроками новой официальной информации.

 

 

Детальные результаты исследования представлены в полной версии отчета "Анализ рынка облачных IoT-платформ и приложений для цифрового сельского хозяйства в мире и перспектив в России"

Содержание

  1. Определение облачных платформ IoT и приложений для цифрового сельского хозяйства, границы и методология исследования       
  2. Выводы и рекомендации         
  3. Развитие средств ИТ-поддержки сельхозбизнеса по модели облачных платформ и сервисов, формирование экосистем цифрового сельского хозяйства    

3.1.    Количественная оценка глобального рынка облачных IoT-платформ и приложений для сельского хозяйства        

3.2.    Базовые платформы для сбора и накопления данных

3.3.    Платформы и приложения с развитой аналитикой и моделированием.    

3.4.    Облачные прикладные транзакционные системы для растениеводства и животноводства (Farm/Field Management Systems)         

3.5.    Облачные платформы и приложения для управления парком средств механизации (подвижных и стационарных) в поле, платформы для совместного использования сельхозтехники

3.6.    Платформы и приложения для управления климатом в зданиях и сооружениях сельскохозяйственного назначения      

  1. Профайлы наиболее крупных и/или наиболее перспективных облачных платформ и приложений для сельского хозяйства в мире    

4.1.    Базовые облачные платформы для сбора и накопления данных    

4.1.1.  Monsanto Climate FieldView

4.1.1.  aWhere        

4.2.    Прикладные облачные транзакционные системы для растениеводства и животноводства      

4.2.1.  Argian

4.2.1.  Farmers Edge

4.3.    Облачные платформы и приложения с развитой аналитикой и моделированием

4.3.1.  Granular Business    

4.3.2.  Conservis     

4.4.    Облачные платформы и приложения для управления парком подвижных и стационарных средств механизации в поле      

4.4.1.  John Deer Operations Center       

4.4.2.  Trimble Connected Farm    

4.5.    Облачные платформы и приложения для управления климатом в зданиях и сооружениях сельскохозяйственного назначения      

4.5.1.  Metabolic Robots    

  1. Профайлы разрабатываемых и действующих облачных платформ и приложений для сельского хозяйства в России           

5.1.    Exact Farming         

5.2.    VitalFields     

  1. Потенциальные потребители цифровых сервисов в России и соответствие их финансовых возможностей ценовой политике и моделям монетизации глобальных и российских провайдеров цифровых сервисов для сельского хозяйства 

6.1.    Оценка существующего и потенциального объема потребления в России через модель эластичности спроса (соотношение размера бизнеса сельского хозяйства и возможного размера платежа за цифровые сервисы) 

6.2.    Оценка возможного экономического эффекта

 

Список рисунков

 

Рис. 1. Удельный уровень потерь сельхозпродукции в разрезе регионов на стадиях сбора и сбыта урожая (production to retailing) и потребления (consumer), кг в год        

Рис. 2. Уровень и структура потерь в разрезе этапов цепочки создания добавленной стоимости и видов сельхозпродукции в богатых (высокий уровень механизации), средних и бедных (низкий уровень механизации) странах, %       

Рис. 3. Структура торговой наценки в типовой цепочке сбыта сельхозпродукции, %  

Рис. 4. Развитие экосистемы облачных IoT-платформ и приложений для сельского хозяйства

Рис. 5. Уровень проникновения IoT-платформ и облачных приложений для сельского хозяйства в США на примере выращивания кукурузы, в % от общего количества фермерских хозяйств выращивающих кукурузу и занятой под кукурузу земли        

Рис. 3. Оценка региональной структуры и динамики глобального рынка облачных IoT-платформ и сервисов для цифрового сельского хозяйства, факт за 2017 г. и прогноз на 2022 г., % и млн. долл.

Рис. 4. Оценка объема, продуктовой структуры и динамики глобального рынка облачных IoT-платформ и сервисов для цифрового сельского хозяйства, факт за 2014-2017 гг. и прогноз на 2018-2022 гг., млн. долл.

Рис. 8. Динамика сделок M&A в области AgTech в мире      

Рис. 9. Типовой облик платформы мониторига и оптимизационного управления инженерными системами и средствами механизации  

Рис. 10. Количественная оценка влияния основных факторов на урожайность на примере кукурузы, в % прироста урожайности и бушелях кукурузы на акр       

Рис. 11. Полученные на практике эффекты от использования адаптивного автоматического управления системами ирригации        

Рис. 12. Возможный совокупный экономический эффект от использования всех компонент цифровизации растениеводства, млрд. долл. в 2050 г.       

Рис. 13. Возможный прирост урожайности кукурузы при использовании всех компонент цифровизации растениеводства, бушелей на акр в 2050 г.   

 

Список таблиц

 

Таблица 1. Структура производства валового продукта в сельском хозяйстве в России и США в разрезе размера хозяйств (J’son&Partners Consulting на основе статистических данных России и США)

Таблица 2. Валовая стоимость сельхозпродукции на работника (производительность труда), в тыс. долл. (The World Factbook, CIA) 

Таблица 3. Число тракторов в сельском хозяйстве на 100 га угодий в России в сравнении с США, Германией, Китаем и Индией (J’son & Partners Consulting на основе национальных статистических данных)       

Таблица 4. Заложенные в модель рынка значения удельных показателей

Таблица 5. Базовые IoT-платформы и облачные сервисы для сельского хозяйства     

Таблица 6. Платформы и приложения с развитой аналитикой и моделированием

Таблица 7. Основные прикладные транзакционные системы для растениеводства и животноводств

Таблица 8. Платформы и приложения для управления и совместного использования парка подвижных и стационарных средств механизации в поле  

Таблица 9. Платформы и приложения для управления инженерными системами зданий и сооружений сельхозназначения 

Таблица 10. Доступность основных облачных платформ и сервисов цифровизации растениеводства для сельхозпредприятий различного размера в России

Читать все отчеты в рубрике Интернет вещей, IoT, M2M, цифровизация: Индустрия 4.0, промышленность, сельское хозяйство, энергетика, транспорт