×

Цифровизация в сельском хозяйстве: технологические и экономические барьеры в России

Сентябрь 2017 года

Аналитический Отчет (полная версия)

Запросить стоимость полной версии исследования: news@json.tv

Аналитический Отчет (полная версия)

Цифровизация в сельском хозяйстве: технологические и экономические барьеры в России
Цифровизация в сельском хозяйстве: технологические и экономические барьеры в России
Сентябрь 2017

Цифровизация в сельском хозяйстве: технологические и экономические барьеры в России

Сентябрь 2017 года

Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы скачать PDF-версию Информационного бюллетеня

Скачать

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

Пишите, звоните, если есть вопросы

J’son & Partners Consulting представляет краткие результаты исследования анализа текущего состояния и перспектив развития интернета вещей в сельском хозяйстве в России.

 

Перспективы для инвесторов


Интенсивное внедрение цифровизации и интернета вещей в сельское хозяйство обещает превратить отрасль, менее других подверженную влиянию ИТ, в высокотехнологичный бизнес за счет взрывного роста производительности и снижения непроизводительных расходов, которые являются атрибутами Сельского хозяйства 4.0.

 

(подробнее в обзоре J’son & Partners Consulting: Интернет вещей в сельском хозяйстве (Agriculture IoT / AIoT): мировой опыт, кейсы применения и экономический эффект от внедрения в РФ)

 

Длительное время сельское хозяйство не было бизнесом, привлекательным для инвесторов, в связи с длинным производственным циклом, подверженным природным рискам и большим потерям урожая при выращивании, сборе и хранении, невозможностью автоматизации биологических процессов и отсутствием прогресса в повышении производительности и инноваций. Использование ИТ в сельском хозяйстве ограничивалось применением компьютеров и ПО в основном для управления финансами и отслеживания коммерческих сделок. Не так давно фермеры начали использовать цифровые технологии для мониторинга сельскохозяйственных культур, домашнего скота и различных элементов сельскохозяйственного процесса.

 

Технологии эволюционировали и резкий скачок во внимании к сегменту произошел, когда на сельское хозяйство обратили внимание технологические компании, которые научились совместно с партнерами контролировать полный цикл растениеводства или животноводства за счет умных устройств, передающих и обрабатывающих текущие параметры каждого объекта и его окружения (оборудования и датчиков, измеряющих параметры почвы, растений, микроклимата, характеристик животных и т.д.), а также бесшовных каналов коммуникаций между ними и внешними партнерами.  Благодаря объединению объектов в единую сеть, обмену и управлению данными на основе интернета вещей, возросшей производительной мощности компьютеров, развитию программного обеспечения и облачных платформ, стало возможным автоматизировать максимальное количество сельскохозяйственных процессов за счет создания виртуальной (цифровой) модели всего цикла производства и взаимосвязанных звеньев цепочки создания стоимости, и с математической точностью планировать график работ, принимать экстренные меры для предотвращения потерь в случае зафиксированной угрозы, просчитывать возможную урожайность, себестоимость производства и прибыль.

 

Катализатором в эволюции и прогрессе является комплекс технологий, объединенных общим названием Интернет вещей (Internet of Things)*. Это сочетание  фундаментальных открытий в области анализа данных (Data Science, искусственный интелле кт, machine learning), инновационных достижений в разработке сенсоров и самоуправляемой (беспилотной) техники, позволивших осуществлять сбор данных и контроль за всеми объектами на уровне, недостижимом ранее, а также подключенных сетевых решений, систем управления, платформ и приложений, которые выводят способы выращивания растений и животных на новый уровень.

 * (https://dupress.deloitte.com/dup-us-en/deloitte-review/issue-18/second-green-revolution-and-internet-of-things.html#endnote-sup-15)

Рисунок: KPMG

 

Сельское хозяйство становится сектором с очень интенсивным потоком данных. Информация поступает от различных устройств, расположенных в поле, на ферме, от датчиков, агротехники, метеорологических станций, дронов, спутников, внешних систем, партнерских платформ, поставщиков. Общие данные от различных участников производственной цепочки, собранные в одном месте, позволяют получать информацию нового качества, находить закономерности, создавать добавочную стоимость для всех вовлеченных участников, применять современные научные методы обработки (data science) и на их основе принимать правильные решения, минимизирующие риски, улучшающие бизнес производителей и клиентский опыт.

 

Фермерам, агрономам, консультантам становятся доступны мобильные или онлайн-приложения, которые при загрузке данных о своем поле (координаты, площадь, тип культур, прошлая урожайность) предоставляют точные рекомендации и последовательность действий с учетом анализа многих исторических и текущих факторов, как на своем участке, так и во внешнем окружении, комбинируя данные с техники, датчиков, дронов, спутника, других внешних приложений. Теперь программа помогает определить лучшее время для посадки семян, удобрения, увлажнения или сбора урожая, просчитать время погрузки и доставки груза до покупателя; следить за температурой в зоне хранения и транспортировки, чтобы избежать порчи и доставить свежую продукцию; прогнозировать урожай и доход и получать советы по улучшению обработки растений в сравнении с прошлыми показателями.

 

Если в 2010 году в мире насчитывалось не более 20 высокотехнологичных компаний, работающих в сфере сельского хозяйства** и рынок венчурных инвестиций составлял $400 тыс., то уже с 2013 начался экспоненциальный рост венчурного капитала. К 2016 году было проинвестировано более 1300 новых технологических стартапов, более 500 высокотехнологичных стартапов создается ежегодно. Инвестиции в сельскохозяйственную отрасль в 2015 году достигли исторического максимума и составили $4,6 млрд.*** Самые активные страны, которые привлекают инвестиции в агростартапы - США, Китай, Индия, Канада, Израиль.

 

**(https://www.forbes.com/sites/robleclerc/2016/07/05/the-next-phase-for-agriculture-technology/#264118816b88)

 

***(Agfunder.com) 

 

Сформировался новый инвестиционный сегмент AgTech.

 

Общий термин АгроТех (AgTech) объединяет различное оборудование и технологии, основанное на получении и обработке данных, как внутри сельскохозяйственного производственного цикла, так и за его пределами, применяемые для повышения урожайности, эффективности и рентабельности.

 

Инвестиции в агротехнологии в мире, 2014-2016 гг.

Источник: J’son & Partners Consulting на основании Agfunder.com

 

Среди основных аргументов в пользу инвестиционной привлекательности «умного сельского хозяйства» можно назвать следующие:

- Инвестиции в агротех составляют менее 0,5% от всего сельского хозяйства ($7,7 трлн), и менее 3,5% от всех мировых венчурных инвестиций ($128,5 млрд) – что крайне мало для сектора, который составляет 10% мирового ВВП. Для сравнения, инвестиции в здравоохранение составляют порядка 12% глобального ВВП, и столько же (12%) от объема венчурных инвестиций, что практически в 3 раза больше, чем инвестиции в AgTech.

- Даже если малая доля от всего объема венчурных инвестиций в отрасль окажется успешной, результат, который может привнести инновационная технология, может увеличить урожайность фермы до уровня, не сопоставимого с тем ростом, который был достигнут за всю историю сельского хозяйства с первых дней механизации.

 

 

Крупнейшие инвестиционные сегменты 2016 года:

  • Продуктовый маркетплейс / фермерская электронная коммерция - $1,29 млрд (40%)
  • Биотехнологии - $719 млн.
  • Технологии по выведению семян - $523 млн.
  • Приложения (ПО) для управления фермой, сенсоры, IoT -  $363 млн.

 

 

Крупнейшие инвестиционные сегменты 2015 года:

  • Продуктовый маркетплейс / фермерская электронная коммерция - $1,7 млрд
  • решения по ирригации  - $673
  • дроны - $389 млн

 

 

Крупнейшие инвестиционные сегменты 2014 года:

  • Продуктовый маркетплейс / фермерская электронная коммерция - $460 млн.
  • Биоэнергетика - $374 млн.
  • Технологии по контролю за состоянием земли и растений - $314 млн.

 

 

Современные агротехнологии отличаются от существующих технических решений скоростью, с которой они могут масштабироваться и выходить на глобальные рынки, и подрывным характером бизнеса (disraptive), вследствие чего новые стартапы могут заменять устоявшиеся бизнесы, предлагая более конкурентоспособные услуги (по цене, качеству, удобству использования).

 

 

Крупнейшие сделки M&A, корпоративные венчурные фонды и инвестиционные приоритеты

 

В это же время внимание инвесторов обратили на себя несколько крупных сделок: в 2013 году Monsanto (мировой лидер в биотехе и производстве семян) приобрела аналитическую компанию в сфере BigData из Сан-Франциско - Climate Corporation, стоимостью почти $1 млрд. Затем в 2014 году предметом сделки оказалась сама Monsanto, которую купил немецкий фармацевтический концерн Bayer за $66 млрд (сделка оказалось второй по величине в 2016 году в мире). Позже китайская China National Chemical Corp. купила швейцарскую Syngenta за $43 млрд, (самая крупная трансграничная инвестиция Китая); и произошло слияние двух крупнейших химических компаний США – DowHemical и DuPont в размере $145 млрд.

 

В ситуации, когда интенсивно развиваются стартапы, предлагая инновационные технологии, которые быстро захватывают рынок и угрожают потерей доходов традиционным бизнесам, единственным сценарием развития для крупных компаний и лидеров отрасли, чтобы оставаться эффективными и конкурентоспособными в сравнении с молодыми технологичными компаниями – это постоянный поиск и внедрение инноваций как внутри, так и за пределами компании – через инвестиции или покупку стартапов, партнерские схемы, проведение совместных исследований (R&D).

 

Чтобы вовремя отслеживать появление новых прорывных технологий, организовать их тестирование и работу с перспективными стартапами, лидеры рынка создают собственные корпоративные фонды - Syngenta Ventures, Monsanto Growth Ventures, Pontifax Global Food and Agriculture Technology Fund, а также глобальные технологические гиганты - Yamaha, Intel, Verizon и др.

 

К примеру, Monsanto (лидер в биотехнологии семян) создала в 2013 году фонд Monsanto Growth Ventures, через который уже проинвестировала более 20 стартапов. Компания обосновывает это желанием не отстать от рынка и предлагать клиентам востребованные решения прямо сейчас -технологии развиваются настолько быстро, что зачастую гораздо эффективнее купить уже готовую опробованную технологию, чтобы не тратить время на создание собственного решения. Вкупе с интеграцией с собственными решениями, экономия времени (time to market) и новая клиентская база окупает подобный подход. Сама Monsanto вкладывает $1 млрд ежегодно в R&D, что считает абсолютной необходимостью.

 

По данным BCG, общие инвестиции компаний агробизнеса в технологии в 2015 г. составили $20-25 млрд, включая венчурные, которые компании совершали несмотря на сокращение прибыли в отрасли. Чтобы оставаться лидерами в быстро меняющемся внешнем окружении, компаниям необходимо  определить для себя наиболее важные технологии для дальнейшего роста и максимально жестко реализовывать выбранные инвестиционные стратегии.  Согласно опросу BCG****, приоритетом № 1 для ¾ опрошенных руководителей международных агрохолдиногов являются «технологии сельского хозяйств с поддержкой данных». В связи с тем, что извлечение ранее не доступных данных и получение полезной для принятия решения информации позволяет агробизнесу оптимизировать ресурсы и снижать себестоимость.

 

Технологии сельского хозяйств с поддержкой данных включают в себя: сенсоры, коммуникационную составляющую, хранение данных и агрегация, оптимизационное оборудование, большие данные и аналитика, ПО, мобильные платформы и приложения для управления дронами, мониторинга и защиты растений, обработки изображений фотоснимков.

 

****(BCG, Boston Consulting Group “Lessons from the Frontlines of the AgTech Revolution”, October 2016.) 

 

Рынок интернета вещей IoTAg в мире

 

Рынок интернета вещей в сельском хозяйстве (IoTAg) является одним из вертикальных сегментов IIoT. По состоянию на конец 2016 г. на долю сельского хозяйства приходилось около 6% всех реализованных в мире проектов в области IoT.

 

IoTAg характеризуется ранней стадией развития, является одним из самых быстро растущих семгентом интернета вещей и инвестиционно-привлекательным бизнесом для инвесторов.

 

Roland Berger оценивает рынок Крупнейшим рынком является Северная Америка (более 40%). Наиболее высокие темпы роста (в среднем на 21% в год) будут наблюдаться в Азии и других регионах мира, не относящихся к Европе и Северной Америке.

 

Оценки рынка у различных зарубежных аналитических агентств значительно различаются в связи с отсутствием устоявшейся методологии и структуры рынка, а также сложностью отделения «подключенных» или «связанных» систем и комплексов от стандартных средств автоматизации.

 

Некоторые агентства считают только рынок внутри цикла сельскохозяйственного производства, другие - только рынок производителей с/х техники с встроенными системами точного земледелия (hardware), некоторые оценивают всю цепочку добавленной стоимости. Кто-то оценивает стоимость решений, другие экономический эффект от внедрения.

 

По мнению J’son & Partners Consulting, по мере развития рынка, все больше устройств, механизмов, техники и информационных систем будут «подключенными»  и обладать всеми атрибутами интернета вещей. Поэтому, оценивая рынок, следует рассматривать связанное в единую сеть оборудование, решения, приложения вдоль всей цепочки создания стоимости, включая конечного потребителя.

 

Появление все более широкого выбора технологий дистанционного наблюдения (БПЛА и спутники), самоуправляемой робототехники, комплексов сельскохозяйственного оборудования со встроенными интеллектуальными системами ускоряет развитие «соединенного» интегрированного сельского хозяйства. По мере того, как технологии IoT из зоны исследований и разработок будут выходить в реальное производство, затраты на компоненты, устройства, оборудование будут снижаться, что сделает подключенные технологии доступными для небольших фермерских хозяйств и развивающихся стран. Этим объясняются высокие темпы роста рынка IoTAg.

 

По оценке GoldmanSachs, совокупный рост производительности в растениеводстве за счет внедрения описанных выше высокотехнологичных решений точного земледелия, составит 70% или дополнительно $800 млрд. в год (сверх текущего объема $1158 млрд) к 2050 году. Дополнительный рынок решений точного земледелия оценивается компанией в $240 млрд в 2050 году.

 

Рассматриваемые решения:

- системы точного внесения удобрений,

- системы точной ирригации,

- системы точного опрыскивания,

- системы точной посадки,

- применение малой самоуправляемой техники (вместо крупной тяжелой тракторной техники, отрицательно влияющей на уплотнение почвы).

 

 

Технологическая (не) готовность в России

 

Учитывая, что развитые страны ставят себе цели максимально увеличить производительность сельского хозяйства и отдачу с единицы площади за счет цифрового земледелия, для России тем более актуальна задача ускоренного развития и применения технологий, повышающих производительность в отрасли.

 

Несмотря на призовые места России в экспорте пшеницы и свинины, а также возросшие благодаря импортозамещению показатели внутреннего производства сельхохпродукции, эффективность отечественного сельского хозяйства заметно уступает крупнейшим экономикам. В России валовая стоимость сельхозпродукции на одного работника в 2015 г. составила $8 тыс., в Германии $24 тыс., в США – $195 тыс.

 

Как показывает анализ, проведенный консультантами J’son & Partners Consulting, на пути к реализации потенциала цифровизации в сельском хозяйстве России лежит целый пласт экономических проблем:

 

1) Особенностью сельского хозяйства в России является анормально высокая доля подсобных крестьянских и малых фермерских хозяйств (99% по количеству в совокупности, почти 30% по объему производства в денежном выражении и 50-90% по отдельным видам продукции сельского хозяйства в натуральном выражении, при среднем размере годовой выручки крестьянского хозяйства в 200 тыс. руб. и фермерского – в 2 млн руб.).

 

Преобладание малых хозяйств в структуре производства сельхозпродукции в России в сочетании с недоступностью для таких хозяйств современных средств механизации и автоматизации труда, а также удобрений и химикатов, является основной причиной низкой производительности труда в сельском хозяйстве России, которая, в свою очередь, определяет низкий уровень оплаты труда и высокие удельные издержки на производство единицы продукции.

 

Годовой объем выручки в 4 тыс. долларов США для крестьянского хозяйства не позволяет закупать ничего кроме примитивного сельхозинвентаря, а формы коллективного использования техники в России не развиты.

 

Аналогичная ситуация с автоматизацией даже базовых функций, таких как бухгалтерский и налоговый учет. При среднем уровне затрат на ИКТ в единицы процентов от оборота, годовой бюджет на ИКТ может составлять около 100 долларов (~6 тыс. руб), чего хватает только на закупку услуг связи.

 

Доля индивидуальных хозяйств в производстве сельхозпродукции в России, %

Источник: Росстат

 

2) Впротивовес, доля крупных фермерских хозяйств (~0,5% от общего количества хозяйств в России, ~20% в США) и вертикально-интегрированных холдингов (АПК, ~0,1% в России и ~0,5% в США), которые являются основной производительной силой отрасли и обеспечивают максимальный вклад в ВВП сельского хозяйства, в России крайне мала.

 

Этим объясняются низкие показатели эффективности сельского хозяйства в отрасли. Для сравнения: все российские крупные фермы и АПК производят в год в 10 раз меньше выручки ($25 млрд.), чем все крупные хозяйства и АПК в США ($275 млрд.). При этом они обеспечивают до 45% общей выручки сельского хозяйства в России и порядка 60% в США.

 

Источник: Json & Partners Consulting на основе статистических данных России и США

 

Что касается автоматизации, даже у крупных хозяйств отмечается низкий уровень. Занимая ~4% в структуре ВВП сельское хозяйство потребляет менее 1% от общего объема потребления ИКТ в России.

 

В то же время у крупных хозяйств наблюдается высокий уровень закредитованности. Так, в 2016 году общий объем выданных кредитов сельхозпроизводителям превысил 1,5 трлн. руб. Таким образом, даже при наличии механизмов субсидирования процентной ставки большая часть прибыли сельхозпроизводителей идет на обслуживание долга, а не на внедрение современных технологий.

 

3) Другой важной особенностью сельского хозяйства России является высокая доля пустующих сельхозземель. Так, в России, по данным Минсельхоза, имеется 406,2 млн га земель сельхозназначения (примерно 23,6% от всего земельного фонда России), в том числе 220,6 млн га сельхозугодий. Но лишь примерно 77 млн га (35%) составляет используемая хозяйствами всех категорий пашня. Из них площадь пашни под контролем крупных агрохолдингов (менее 200 агрохолдингов) оценивается Институтом конъюнктуры аграрного рынка (ИКАР) в 11,5 млн га, то есть менее 15% от общей площади испольуемой пашни в России. Остальные 85% пашни – у небольших фермерских и подсобных крестьянских хозяйств, что и обеспечивает их высокую долю в производстве сельхозпродукции в натуральном выражении, при низкой производительности труда.

 

Обработка пустующих земель является важным стратегическим конкурентным преимуществом любой страны, потому что во всем мире площади пашни сокращаются, и крупнейшие мировые сельхозпроизводители при достигнутом пороге урожайности, вследствие отсутствия возможности освоения новых земель, ищут новые способы повышения эффективности и вкладываются в инновационные технологии.

 

Однако, при существующем невысоком уровне внутреннего потребления продуктов питания, больших объемах импорта и ограниченности возможностей по экспорту сельхозпродукции даже после двукратной девальвации национальной валюты (производительность труда низкая, издержки высокие), введение в производство дополнительных земель в России экономически не целесообразно.

 

4) В России в структуре потребления преобладают дешевые и низкокачественные продукты питания. Потребление мясной, молочной продукции, овощей и фруктов находится ниже медицинских норм, и в 2-3 раза ниже, чем в США и Германии (подробнее рассмотрено в исследовании J’son & PartnersConsulting, на основе анализа данных Росстата, Минсельхоза, Международной молочной федерации (IDF), ЦИМР и других источников).

 

Разница в потреблении продуктов соответствует разнице в доходах и доле затрат на продукты питания семьи. Доходы в России в 6-8 раз ниже чем в США (при сопоставимом уровне цен на продукты), а доля расходов на продукты составляет 50% в России и 11% в США от расходов домохозяйств.

 

Так, потребление мяса и мясных продуктов в России в 2016 году составило, по данным Росстата, 73,5 кг на человека, а по альтернативным оценкам – 63 кг, что почти в два раза ниже, чем в США (120 кг на человека в 2016 году), при превалировании в структуре потребления мяса в России относительно недорогого мяса птицы - 45% (31% свинина и лишь 21% говядина). В США и других экономически развитых странах, за исключением Японии, превалирует говядина – наиболее дорогой вид мяса.

 

Потребление молока и молокопродуктов в расчете на душу населения в 2016 году, по оценке Минсельхоза, составило 239 кг (при норме 325 кг), относительно показателей 1991 года это снижение почти на 40%. Альтернативные оценки дают еще более мрачную картину. Так, по данным Международной молочной федерации (IDF) потребление молока в РФ составило 140 кг на душу населения в 2015 году, сыра — 5,7 кг, масла — 2,3 кг. По данным ЦИМР потребление молока на душу населения составило 163 кг в 2015 году и 146,7 кг — в 2016 году. Для сравнения, в Германии и Франции потребление молока и молочных продуктов составляет в среднем 430 кг на человека в год, в США – 270 кг. То есть относительно США потребление молока и молочных продуктов в России ниже почти в два раза, а относительно Германии и Франции – в три раза.

 

Потребление овощей и бахчевых (без учета картофеля) в России в 2014 году, по данным Росстата, составило 111 кг, фруктов и ягод – 64 кг в год на душу населения при норме в 120-140 кг овощей и 90-100 кг фруктов и ягод. То есть потребление овощей было на 15-20% ниже медицинских норм, а для фруктов и ягод – на 25% ниже нормы. Уровень потребления в США (105 кг фруктов и 120 кг овощей) примерно соответствует российским нормам, и на ~20% выше фактического потребления в России.

 

Недостаток потребления указанных выше дорогостоящих продуктов питания компенсируется высоким уровнем потреблением картофеля (120 кг на человека в год против 60 кг в США), который в основном (90%) выращивается в собственных подсобных хозяйствах. Более того, в указанные объемы потребления дорогостоящих продуктов питания (мясо, молоко, фрукты) входят и продукты, произведенные самими потребителями в личных хозяйствах. А это очень значительная доля. Так, согласно данным Росстата, 57% мяса и 48% молока, производимого в России, производится в личных подсобных хозяйствах и идет в основном на личное потребление внутри крестьянских хозяйств.

 

Улучшения ситуации за счет роста доходов населения не ожидается. Более того, реальные располагаемые доходы сокращаются с октября 2014 года. Так, с 2012 года расходы домохозяйств стабильно превосходят доходы – см. рис., и эта ситуация в России сохранится, по прогнозам, как минимум до 2019 года.

 

Источник: НИУ ВШЭ

 

5) Возможности по закупке современной техники российскими сельхозпроизводителями сегодня крайне ограничены, а для крестьянских и малых фермерских хозяйств современная техника практически недоступна.

 

Число тракторов в сельском хозяйстве на 100 кв км угодий в России в сравнении с США, Германией, Китаем и Индией

Источник: Json & Partners Consulting на основе национальных статистических данных

 

Как следствие, в России отсутствует должный уровень технической поддержки проданной техники: отсутствуют в достаточном количестве хорошо оснащенные и укомплектованные квалифицированным персоналом сервисные и дилерские центры, не развито применение технологий точного земледелия,  распространенных за рубежом и реализуемых через облачные платформы и мобильные приложения, облегчающих фермерам обработку почвы и растений.

 

Возможное решение этой проблемы состоит в переводе взаимоотношений «поставщик техники» - «сельхозпредприятие» на модель контракта жизненного цикла с предиктивным техническим обслуживанием, основанным на автоматическом мониторинге технического состояния техники, и оплате техники по фактическому времени ее использования. Это так называемая модель «Uber для сельхозтехники». Особенно она привлекательна для малых хозяйств. А крупные могут выступать базой для технического обслуживания, еще более снижая таким образом расценки для себя на использование сельхозтехники. 

 

Важно отметить, что речь идет не только об увеличении количества средств механизации (например, тракторов) на единицу обрабатываемой площади полей, но и о повышении эффективности ее использования (утилизации). Однако дефицит средств механизации столь велик (шестикратное отставание от уровня США и 17-ти кратное  - от уровня Германии в расчете на 100 кв км обрабатываемых площадей), что даже при трехкратном повышении уровня утилизации средств механизации за счет создания пула ресурсов с единым автоматическим управлением («Uber для сельхозтехники») потребность в увеличении количества средств механизации может составить не менее плюс 100%. Применительно к тракторам это плюс около 300 тысяч единиц техники.

 

И это без учета возможного увеличения площади обрабатываемых земель. Для сравнения: годовой объем производства тракторов сельскохозяйственного назначения в России составляет в последние годы менее 10 тысяч штук в год, а доля тракторов старше 9 лет в существующем парке тракторов сельхозназначения составляет более 85%, то есть при нормативном сроке полной амортизации трактора в 10 лет подавляющее большинство эксплуатируемых в России тракторов также требуют замены. То есть речь идет о реальной возможности формирования  за счет перехода на модель оплаты по фактическому использованию рынка услуг средств механизации, размер которого только для тракторов исчисляется цифрами в 600 тысяч штук техники, или в 60 годовых объемов производства сельхозтракторов в России. Аналогичная ситуация с зерноуборочными комбайнами, потенциал роста спроса на которые можно оценить в 200 тыс. штук при существующем парке в 100 тыс. штук и степени физического износа в ~80%. При этом переход на модель оплаты по фактически использованному времени или другим метрикам позволит производителям техники сделать платежи более «гладкими», фактически перейти на модель оператора связи и работать в терминах «среднего ежемесячного платежа абонента» (ARPU).

 

6) Наибольший эффект на сельскохозяйственную отрасль оказывает длинная цепочка посредников: оптовых и розничных компаний. Малые производители не имеют доступа на полки магазинов и вынуждены сдавать продукцию оптовикам зачастую ниже себестоимости ее производства. Чуть лучше ситуация у крупных хозяйств, особенно если они интегрированы с перерабатывающими мощностями и торговыми сетями. Но таковых менее ста на всю страну.

 

При этом до 90% маржи от продажи продукции сельского хозяйства остается в оптово-розничной торговле и у банков, а отпускная цена продукции, при низком ее качестве высока относительно уровня реальных располагаемых доходов.

 

Несмотря на высокий уровень торговой наценки на сельхозпродукцию, маржа каждого из звеньев перепродажи невысока – на уровне 5% ввиду значительных логистических издержек и издержек, связанных с некорректным определением спроса.

 

Цифровизация позволяет кардинально снизить транзакционные издержки на куплю-продажу товара, и упростить цепочку поставок, что позволяет торговым посредникам сохранить ту же маржу – 5%, при снижении общей торговой наценки «на круг» с 85% до 25-35%. А за счет увеличения объема потребления (снижение розничных цен) абсолютные значения маржи могли бы вырасти в 1,5-2 раза.

 

 

Перспективы цифровизации сельского хозяйства и проектов интернета вещей

 

Таким образом, в России существует потенциал кратного роста объемов потребления и увеличения производства основных продуктов питания.

 

Для достижения хотя бы минимально достаточного уровня потребления основных сельхозпродуктов в России (мяса, молока, фруктов, овощей) в текущей ситуации необходимо существенное снижение розничных цен на эти продукты без ухудшения их качества.

 

В пользу этого вывода важно отметить, что для большинства рынков услуг и товаров массового потребления характерна нелинейная эластичность спроса к цене. То есть снижение цены на товар, например, в два раза приводит к росту объемов потребления этого товара в натуральном выражении более чем в два раза, и к росту объемов потребления в денежном выражении (площадь под кривой на рис.), несмотря на двукратное снижение цен.

 

Источник: Json & Partners Consulting

 

При текущей экономической ситуации цифровизация действительно могла бы обеспечить снижение себестоимости и конечных цен на продукты питания, если бы «связанными» оказались не только процессы внутри сельскохозяйственного производственного цикла, но и поставщики сырья, сбытовые, логистические, транспортные звенья. При этом возможно перестраивать сложившиеся взаимоотношения и даже исключать из цепочки добавленной стоимости промежуточные звенья, расположенные на пути к потребителю.

 

Сквозная автоматизация представляет собой более высокий уровень цифровой интеграции, который затрагивает сложнейшие организационные изменения в бизнесе, однако их реализация способна кардинально повлиять на прибыль и конкурентоспособность продукции и компании в целом.

 

 

Источник: Json & Partners Consulting на основании корпоративных материалов одного из лидеров рынка
(не в России), развивающего цифровую интеграцию и лидирующую отраслевую платформу
 по всему циклу растениеводства. Подробнее в полной вресии Отчета
Json & Partners Consulting.

 

По оценкам J’son & Partners Consulting, за счет цифровизации и Интернета Вещей (IoT) возможно:

  • Без ухудшения качества продукции в 2-3 раза снизить торговую наценку на продукты питания в оптово-розничном звене.
  • Более чем в три раза увеличить объем потребления продуктов питания в России в натуральном выражении при существующем уровне доходов населения.
  • Кратно повысить производительность труда в сельском хозяйстве и снизить себестоимость производимой продукции, повысив маржинальность бизнеса сельхозпроизводителей за счет:
  1. Ускорения процесса доставки продукции конечному потребителю, что позволяет упростить технологии консервирования и снизить логистические затраты.
  2. Повышения уровня механизации и автоматизации до среднемирового даже малых фермерских и индивидуальных хозяйств, что становится возможным при переходе на облачную модель потребления средств автоматизации
  3. Применения бизнес-модели аренды вместо покупки механизированной техники  с оплатой по фактическому объему потребления или путем коллективного использования техники (Uber для тракторов). Модель контракта жизненного цикла существенно снижает риски сельхозпроизводителя и кардинально повышает доступность средств автоматизации и механизации для малых хозяйств.
  • Предоставлять покупателям продукцию с измеримыми и контролируемыми характеристиками (информация об использованных семенах, внесенных удобрениях, консервантах и т.п. на всех этапах производства и сбыта), что позволит по специальным ценам продавать продукцию произведенную по специальным требованиям (для диетического питания, детского питания, экологически чистую и т.п.).
  • Внедрить элементы автоматизированного управления ресурсами и снизить влияние человеческого фактора на всех этапах производства и сбыта сельхозпродукции. Это позволяет значительно повысить эффективность выращивания и обработки растений, использования удобрений и химикатов, на 30-40% сократить затраты на топливо, сократить потери при сборе урожая.
  • Реализовать модели предиктивного управления всей цепочкой создания добавленной стоимости: от производства семян, удобрений, сельхозтехники, до производства сельхозпродукции и ее сбыта, когда все участники цепочки с достаточной вероятностью смогут предсказывать спрос на свою продукцию.
  • Существенно снизить риски кредитования сельхозпроизводителей, и, таким образом, снизить ставки по банковским кредитам, значительно влияющие на себестоимость продукции.

 

(Детальная оценка экономического эффекта представлена в Отчете Json & Partners Consulting, содержание в приложении к данному обзору)

 

 

Технологические барьеры

 

Формально, все необходимые для практического использования сервисов IoT, технологии и компоненты (платформы IoT, устройства для подключения объектов телеметрии и телеуправления к этим платформам) начали развиваться на российском рынке. Однако на практике многие международные платформы пока не локализованы, а российские решения находятся на ранней стадии развития.

 

В России известны единичные проекты, которые в той или иной степени можно связать с интернетом вещей в сельском хозяйстве. В подавляющем большинстве случаев такие проекты носят характер экспериментальных, пилотных, и т.п.

 

Для того чтобы цифровизация и интернет вещей смогли оказать ощутимый эффект для экономики, фермерских хозяйств и конечных цен, единичных реализованных в стране проектов недостаточно.

 

Максимальный потенциал способно оказать массовое принятие и распростратение облачных приложений, технологий интернета вещей, сервисов управления большими данными, коммуникаций в сельской местности, интергированных ИТ решений на базе платформ интернета вещей; предложение модели аренды сельскохозяйственной техники.

 

Для этого необходима развитая экосистема IoT, включающая партнерские отношения широкого круга участников и обмен данными между ними; наличие широкого круга отечественных разработчиков с опытом создания цифровых интегрированных решений, специалистов в области анализа и управления данными; скорейшая организация сбора текущих и исторических данных любыми доступными способами с полей и техники.

 

В развитых странах фермерам помогают независимые сельскохозяйственные консультанты, а также активно распространяются мобильные сервисы, которые предоставляют рекомендации фермерам по обработке почвы и защите растений, на основании введенных исходных данных и исторически собранных параметрах.

 

Для реализации подобных машинных предсказаний необходимо чтобы поле и техника были автоматизированы, могли на постоянной основе осуществлять мониторинг, передавать и обрабатывать данные, поступающие разных источников (дроны, спутниковые снимки, тракторная техника, стационарные датчики, приложения с прогнозом погоды и т.д.).

 

Возможности для модернизации отрасли огромны, сельское хозяйство в мире превращается из традиционной в высокотехнологичную отрасль, которая способна создать новые рынки для инновационных решений и разработок, не существовавших ранее для решения большого количества существующих проблем.

 

Чтобы Россия не осталась страной с бедным населением, которому не доступны собственные продукты, высокое качество и технологические инновации, необходимы системные усилия и велика роль государства.

 

Рисунок: https://dupress.deloitte.com

 

 

Заключение. Международные экономисты про сельское хозяйство

 

Международные эксперты предупреждают, что даже с учетом повышения производительности в сельском хозяйстве и применения высоких технологий, даже самое эффективное сельское хозяйство в мире (американское или европейское) не выживет без субсидирования и протекции. А экономический спад в стране в первую очередь ударяет по сельскому хозяйству и проявляется в виде падения цен на продукты питания, вызванного снижением доходов и платежеспособного спроса.

 

«В развитых странах защита сельскохозяйственного сектора является протекционистской мерой, в том числе, с целью не дать доходам отрасли отстать от уровня зарплат в промышленном секторе.

 

Введение тарифов на сельхозтовары всегда было частью оборонительной стратегии с целью защитить крестьян индустриальных стран от таких же крестьян из аграрных стран. Доход крестьян надо защищать от конкурентов – крестьян из бедных стран или из стран с лучшим климатом.

 

Богатые страны выбрасывают избыток товаров на рынки бедных стран по низкой цене для того, чтобы только не допустить уменьшения объема производства, который имеет экспортер в родной стране.То, что множество бедных крестьян становятся неконкурентоспособными по сравнению с субсидируемым сельским хозяйством «первого» мира – это относительно новая тревожная тенденция.

 

Сегодняшний голод – это следствие недостаточной покупательной способности, а не недостаточного количества еды в мире.

 

С точки зрения бизнесмена, бедные страны страдают от нехватки инвестиций, потому что в них мало прибыльных инвестиционных возможностей, а мало их из-за низкой покупательной способности и высокого уровня безработицы. Крестьян, едва сводящих концы с концами, не назовешь выгодными потребителями для большинства производимых товаров и услуг.

 

Сельское хозяйство обычно первым из секторов экономики попадает в понижательную фазу экономического цикла и последним из нее выходит. В Норвегии когда-то говорили: «Если богат крестьянин, богаты все». В сельском хозяйстве есть проблема – циклические колебания производительности, в которых виновата природа. В отличие от обрабатывающей промышленности, сельское хозяйство не может приостановить производство или сложить полуфабрикаты в хранилище. Крестяне, в отличие от промышленников, не имеют возможности придержать товар, чтобы удержать цены на высоком уровне. Поскольку спрос изменяется несинхронно с производством, цены на сельхозтовары подвержены значительным колебаниям.

 

Экономисты знали, что делать, если колонисты обнаруживали связь между своей бедностью и запретом на промышленность. Надо было запутать их, позволить свободно экспортировать продукты сельского хозяйства. «Поскольку люди на плантациях, соблазнившись возможностью свободно продавать свои продукты по всей Европе, с головой погрузятся в их выращивание, чтобы удовлетворить ее громадный спрос, они отвлекутся от мануфактур, а это единственное, в чем наши интересы могут совпадать с их интересами», - писал Мэтью Деккер в «Эссе о причинах упадка международной торговли» в 1744 году. Поразительно, насколько актуально звучит это предложение сегодня. Деиндустриальные бедные страны соблазняются возможностью свободно экспортировать сельскохозяйственную продукцию в Европу и США и забывают об индустриализации. Однако еще ни одной стране мира не удалось разбогатеть на поставках за рубеж продовольственных товаров в отсутствие собственного промышленного сектора. Богатые страны будут покупать продукты, произведенные людьми настолько бедными, что сами они не могут позволить себе их есть. Исчезновение промышленности приводит реальную зарплату в стране к минимуму. Бедные крестьяне не могут получать больше денег за свои продукты. В основе бедности лежит порочный круг отсутствия покупательной силы, а значит спроса на продукцию и масштабное производство.

 

Деиндустриализация страны приводит к резкому падению производительности в сельском хозяйстве. Развивающиеся страны никогда не разбогатеют, экспортируя в богатые страны продовольственные товары. При существенном вмешательстве в работу рынка, богатство, созданное в промышленном секторе распространяется на сельское хозяйство страны. Повышение зарплат на сельских рынках зависит от городской покупательной способности, рынка труда и технологий.

 

Страны, специализирующаяся на сырье и сельском хозяйстве (виды деятельности с убывающей отдаче), останутся бедными, в то время как страны, специализирующиеся на промышленности и высокотехнологичных услугах (виды деятельности с возрастающей отдачей), медленно, но верно будут повышать уровень зарплат и развивать системы производства, добьются улучшения уровня жизни».

 

 

Цитаты из книги:

Эрик Райнерт «Как богатые страны стали богатыми, и почему бедные страны остаются бедными».

 


Эрик Райнерт — норвежский экономист, занимающийся экономикой развития и экономической историей. В 2007 году опубликовал ставший впоследствии бестселлером труд «Как богатые страны стали богатыми, и почему бедные страны остаются бедными» (How Rich Countries Got Rich… and Why Poor Countries Stay Poor). В 2008 году книга признана лучшей монографией по версии Европейской ассоциации эволюционной экономики (Gunnar Myrdal Prize, названной именем Гуннара Мюрдаля).

 

 

 

 

 

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.

 

 

Авторское право © 2017, J’son & Partners Consulting. СМИ могут использовать текст, графики и данные, содержащиеся в данном обзоре рынка, только с использованием ссылки на источник информации – J’son & Partners Consulting или с активной ссылкой на портал  JSON.TV

™ J’son & Partners [зарегистрированная торговая марка]               

 

 

                                         

 

 

 

Читать далее

Детальные результаты исследования представлены в полной версии отчета:

«Текущий статус и прогнозы развития технологий Internet of Things (IoT) в сельском хозяйстве: мировой опыт и выводы для Российской Федерации»

 

  1. РЕЗЮМЕ
  2. ТЕКУЩИЙ УРОВЕНЬ АВТОМАТИЗАЦИИ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА В МИРЕ

2.1.         Революционные преобразования под воздействием ИТ

2.1.1.  Вторая зеленая революция

2.1.2.  Эволюция технологий сельского хозяйства. Точное земледелие. Цифровое сельское хозяйство и Сельское хозяйство 4.0

2.1.3.  Цифровизация сельского хозяйства

2.1.4.  Математическая революция

2.1.5.  Сенсорная революция

2.1.6.  Автоматизация и роботизация

2.1.7.  Разведение (разработка) семян нового поколения

2.2.         Решения AgTech и AIoT: глобальный рынок инноваций, тренды

2.2.1.  Всплеск роста сельского хозяйства в ВВП США

2.2.2.  Крупнейшие сделки M&A

2.2.3.  Формирование AgTech (Агротех)

2.2.4.  Перспективы инвестиционного рынка в агросекторе

2.2.5.  Корпоративные инвестиции и корпоративные венчурные фонды

2.2.6.  Ожидания и приоритеты инвесторов агротеха

2.3.         Текущий уровень механизации и автоматизации сельского хозяйства в странах: США, Канада, ЕС (Германия), Китай, Индия

2.3.1.  Основные региональные тренды механизации и автоматизации сельского хозяйства

2.3.2.  Сравнение уровня механизации по странам

2.3.3.  Особенности АПК и механизации США

2.3.3.1.       Проникновение технологий точного земледелия в США

2.3.3.2.       Управление большими сельскохозяйственными данными (BigagricultureDatamanagement)

2.3.3.3.       Уровень интернет-проникновения в сельском хозяйстве в США

2.3.4.  Китай

2.3.5.  Индия

2.3.6.  Германия

2.3.7.  Проникновение технологий точного земледелия в Европе

2.3.7.1.       Основные барьеры для проникновения технологий «точного земледелия»

2.3.7.2.       Альянс интернета вещей и общеевропейский проект в области IoT в сельском хозяйстве

2.3.8.  Проникновение технологий точного земледелия в Канаде

  1. ЗАДАЧИ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

3.1.         Задачи сельского хозяйства и цепочка создания стоимости

3.2.         Задачи AIoT и роль автоматизации в агробизнесе

3.3.         Примеры применения бизнес-аналитики и BigData растениеводстве

3.4.         Лучшая отраслевая экспертиза – залог успешной цифровизации и внедрения IoT-проектов

  1. АНАЛИЗ ТЕКУЩЕГО СОСТОЯНИЯ И ПЕРСПЕКТИВ РАЗВИТИЯ РЫНКА IOT В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ В МИРЕ НА ГОРИЗОНТЕ 2010-2030 ГГ..

4.1.         Оценка AgIoT в мире на примере США, Канады, ЕС и стран Юго-Восточной Азии

4.1.1.  Оценки глобального рынка Интернета вещей в сельском хозяйстве

4.2.     Оценка увеличения урожайности, сокращения затрат от применения технологий точного земледелия и интернета вещей в мире

4.3.     США. Оценка рынка «точного земледелия» в денежном выражении

4.4.     Канада

4.5.     Европейский Союз

4.6.     Юго-Восточная Азия

  1. ТЕХНОЛОГИИ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ (AGROIOT)

5.1.         Определения: Интернет Вещей, Промышленный Интернет и Индустрия 4.0

5.2.         Организационно-технологическая трансформация промышленности под воздействием Интернета вещей

5.3.         Преимущества перехода на модель Интернета вещей

5.4.         Цели внедрения Интернета Вещей

5.5.         Задачи Интернета вещей (IoT) в агробизнесе

5.6.         Участники рынка IoT в сельском хозяйстве

5.6.1.  Цепочка добавленной стоимости и экосистема участников IoT-проектов

5.6.2.  Ключевые участники проектов Интернета вещей

5.6.3.  Барьеры формирования экосистемы интернета вещей в России

5.7.         Описание ролей ключевых игроков рынка (вендоров, операторов связи, системных интеграторов и дистрибьюторов)

5.7.1.  Производители сельхозтехники

5.7.2.  Производители компонентов, датчиков и другого оборудования

5.7.3.  Поставщики IoT-платформ

5.7.3.1.       Назначение IoT-платформ, их место в цепочке создания стоимости на рынке M2M/IoT

5.7.3.2.       Ключевые международные разработчики IoT-платформ

5.7.4.  Операторы связи

5.7.4.1.       Направления развития телеком-операторов

5.7.4.2.       Драйверы проникновения операторов на рынок IoT для сельского хозяйства

5.7.4.3.       Потенциальные препятствия рынка IoT в сельском хозяйстве для операторов

5.7.4.4.       Перспективы и прогнозы рынка IoT в сельскохозяйственном секторе для операторов

5.7.4.5.       Коммуникационные технологии IoT

5.7.4.5.1.     Сотовые сети

5.7.4.5.2.     NB-IoT

5.7.4.5.3.     Основные технологии LPWA

5.7.4.5.4.     Беспроводные технологии малого и среднего радиуса действия

5.7.4.5.5.     Другие технологии

5.7.4.6.       Роль операторов связи на рынке распределенных телематических систем в России

5.7.4.7.       Операторы связи как поставщики подключений

5.7.4.8.       Операторы связи как системные интеграторы

5.7.4.9.       Продажа операторами IoT-решений сторонних компаний

5.7.4.10.      Продажа операторами собственных IoT-решений

5.7.4.11.      Комбинированная модель

5.7.5.  Возможная роль операторов связи как части IoT-экосистемы в России

5.7.5.1.       Бизнес-модель управляемых подключений

5.7.5.2.       Бизнес-модель поставщика IoT-услуг

5.8.         Системные интеграторы и дистрибьюторы

  1. ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЭФФЕКТ ОТ ЦИФРОВИЗАЦИИ И ВНЕДРЕНИЯ IOT В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ В РОССИИ

6.1.         Текущий уровень развития сельского хозяйства в России

6.1.1.  Производство

6.1.2.  Производительность труда в сельском хозяйстве

6.1.3.  Факторы повышения производительности труда

6.1.4.  Особенности сельского хозяйства в России

6.1.5.  Потребление

6.2.         Эффекты от цифровизации и внедрения Интернета Вещей (IoT) в сельском хозяйстве

6.2.1.  Экономические и бизнес-эффекты цифровизации и внедрения IoT в сельском хозяйстве

6.3.         Экономические эффекты цифровизации и IoT для каждого из участников цепочки производства и сбыта сельхозпродукции

6.3.1.  Поставщики

6.3.1.1.       Средств автоматизации и связи (операторы связи, разработчики средств автоматизации, системные интеграторы, провайдеры облачных сервисов, разработчики и производителей датчиков телеметрии)

6.3.1.2.       Сельскохозяйственной техники и средств механизации

6.3.1.3.       Расходных материалов

6.3.2.  Сельхозпроизводители

6.3.2.1.       Крупные

6.3.2.2.       Малые

6.3.3.  Торговля

6.3.4.  Банки

       7. ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ IOT В АПК РОССИИ

7.1.         Примеры реализованных проектов и компаний AIoT в России

7.2.         Обеспечение Интернет-доступом сельских жителей в России

7.3.         Проникновение навигационных технологий и систем мониторинга в России

7.4.         Глобальные игроки IoT в АПК

7.5.         Компании, развивающие AIoT в России и мире (примеры)

Табл. 30. Экосистема AIoT. Мир и Россия

       8. ГОСУДАРСТВЕННЫЕ ПРОГРАММЫ ПО РАЗВИТИЮ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

8.1.         Краткое резюме

8.1.1.  Европейский союз

8.1.2.  Австралия

8.1.3.  США

8.1.4.  Канада

8.1.5.  Китай

8.1.5.1.       Развитие и модернизация сельского хозяйства

8.1.5.2.       BlockchainFarm – первая в мире блокчейн-Ферма на IoT-платформе

8.1.6.  Индия

8.2.         Государственные программы по поддержке сельского хозяйства в Российской Федерации

8.2.1.  Прогноз научно-технологического развития АПК в России

8.2.2.  «Дорожная карта» по внедрению технологий IoT в АПК России

      9. ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ: ВЫЗОВЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ ПРОЕКТОВ ИНТЕРНЕТА

ВЕЩЕЙ В РОССИИ

Требования к реализации проектов IoT в России

     10. СПИСОК КОМПАНИЙ, УПОМЯНУТЫХ В ОТЧЕТЕ

 

     СПИСОК РИСУНКОВ

 

Рис. 1. История развития земледелия

Рис. 1. История развития земледелия

Рис. 2. Эволюция автоматизированного оборудования точного земледелия

Рис. 3. Пример сети для сельского хозяйства

Рис. 4. Уровень цифровизации отдельных отраслей мировой экономики

Рис. 5. Оценка рынка сельскохозяйственных роботов в мире ($млн., шт.), 2015-2024 гг

Рис. 6. Мировые продажи сельскохозяйственных роботов (шт.), 2014-2016 гг

Рис. 7. Прогноз развития мирового рынка беспилотных тракторов, 2015-2024 гг

Рис. 8. Рост ВВП США по секторам экономики, 1999-2013 гг

Рис. 9. Сравнение выручки крупнейших агрохимических компаний в мире, производящих зерно и пестициды, млрд. долл

Рис. 10. Динамика инвестиций в агротехнологии, 2010-2016 гг., млрд долл

Рис. 11. Основные сегменты агротехнологий по направлениям инвестиций

Рис. 12. Объемы инвестиций в сельское хозяйство по технологиям, 2015-2016 гг

Рис. 13. 100 высокотехнологичных стартапов в агросекторе

Рис. 14. Как инновации усиливают интегрированные решения для роста урожайности

Рис. 15. BigData и бизнес-аналитика – инвестиционный приоритет № 1 крупнейших АПК

Рис. 16. Цифровое сельское хозяйство, основанное на данных, как основной фокус крупнейших мировых АПК

Рис. 17. Направления инвестирования крупнейших АПК и специализированных сельскохозяйственных Венчурных Фондов

Рис. 18. Доли стран в закупках новых тракторов, 2014 г

Рис. 19. Структура рынка с/х техники США, 2016

Рис. 20. Среднее сокращение расходов исходной продукции (долл / акр) от внедрения технологий

Рис. 21. Уровень применения технологий точного земледелия, США, 2015 г

Рис. 22. Уровень использования систем управления фермой (FarmManagementSoftware), США

Рис. 23. Распределение тракторов по мощностям

Рис. 24. Продажи тракторов в Европе, 2010-2014

Рис. 25. Применение рассеивателя удобрений с центрифугой

Рис. 26. Проникновение широкополосного доступа в Bнтернет в Европе

Рис. 27. Оценка факторов, которые будут влиять на с/х практику и структуру рынка до 2030 года

Рис. 28. На развитие сельских регионов в рамках Общеевропейского сельскохозяйственного проекта 2014-2020 гг. выделено 99,6 млн евро

Рис. 29. Образец объявления о вакансиях в сельском хозяйстве в Канаде (производители техники и здоровье в животноводстве)

Рис. 30. Цепочка добавленной стоимости в сельском хозяйстве

Рис. 31. Цепочка создания стоимости в сельском хозяйстве

Рис. 32. Цепочка создания стоимости в сельском хозяйстве в Европе

Рис. 33. Производственный цикл в сельском хозяйстве

Рис. 34. Потери урожая и продуктов питания в мире по данным WorldEconomicForum

Рис. 35. Максимальное влияние факторов на урожай

Рис. 36. Два теста кукурузы: с применением HiTech систем управления и без

Рис. 37. Автоматизация производственного цикла в сельском хозяйстве

Рис. 38. Цифровая интегрированная платформа Monsanto по всему циклу растениеводства

Рис. 39. Платные подписчики Monsanto, открытая платформа и интеграция сторонних сервисов

Рис. 40. Влияние инноваций, цифровизации и бизнес-аналитики на рост NPV

Рис. 41. Сравнение оценок перспектив Интернета вещей по числу соединенных устройств в мире, млрд шт

Рис. 42. Общий экономический эффект от внедрения IoT в различных отраслях в мире: прогноз на 2020 год

Рис. 43. Распределение публичных  IoT-проектов в корпоративном секторе по отраслям и регионам мира, 3 кв. 2016 г

Рис. 44. Прогноз мирового рынка AIoT, млн подключенных устройств, млрд. долл. 2016-2020 гг

Рис. 45. Рост мирового рынка «цифрового» сельского хозяйства в денежном выражении

Рис. 46. Прогноз мирового рынка интернета вещей в сегменте «Сельское хозяйство», 2015-2025 гг., $ млрд и темпы роста, %

Рис. 47. Рост производительности за счет развития точного земледелия, 2016-2050 гг

Рис. 48. Объем рынка «точного земледелия» в США, 2014-2020 гг., $ млн

Рис. 49. Объем рынка «точного земледелия» в США, 2014-2020 гг., $ млн

Рис. 50. Объем рынка «точного земледелия» в США в разбивке по сегментам, 2015-2025 гг., $ млрд

Рис. 51. Рост рынка умного с/х Канады и его сегментация

Рис. 52. Объем рынка «точного земледелия» в странах ЕС, 2014-2020 гг., $ млн

Рис. 53. Эволюция продуктов и решений Интернета Вещей

Рис. 54. Концепция «Интернет Вещей» и сете-центрического (облачного) управления – это не просто подключение различных «не-ИТ» устройств к сети связи, а объединение устройств в пулы ресурсов и виртуализация функций управления ими

Рис. 55. Трансформация цепочки «поставщик-потребитель» на примере B2B-рынка услуг связи

Рис. 56. Доля компаний различных отраслей, входящих в рейтинг Fortune 100 и развивающих те или иные компоненты взаимодействия со своими потребителями и поставщиками в формате облачных сервисов

Рис. 57. Трансформация облика выпускаемой продукции

Рис. 58. Десятикратная разница в уровне утилизации вычислительных ресурсов в дата-центрах традиционных предприятий (вверху) и дата-центрах Google (внизу)

Рис. 59. Разница в себестоимости полностью цифровой банковской транзакции и транзакции с использованием ручного труда, влияние на производительность

Рис. 60. Динамика капитализации AT&T

Рис. 61. Динамика капитализации Harley-Davidson

Рис. 62. Причины низкой производительности труда в России

Рис. 63. Цепочка создания стоимости агросектора, подверженная воздействию AIoT

Рис. 64. Вакансии специалистов для сельского хозяйства, Июнь 2017 г

Рис. 65. Образец комлексного автоматизированного решения по управлению фермой

Рис. 66. Схема распределения добавленной стоимости платформенных IoT-проектов

Рис. 67. Зоны ответственности игроков в экосистеме AIoT

Рис. 68. Организационная трансформация в цифровой платформенной модели AIoT

Рис. 69. Трансформация роли информационно-аналитических систем в организациях

Рис. 70. Возможная схема взаимодействия участников цепочки производства устройств, используемых для подключения объектов телеметрии к платформам IoT

Рис. 71. Примеры недорогих датчиков температуры, влажности, содержания углекислого газа и освещеннсоти для управления ирригационной системой

Рис. 72. Примеры недорогих датчиков температуры, влажности, содержания углекислого газа и освещеннсоти для управления ирригационной системой

Рис. 73. Оценка структуры рынка IoT/M2M в России по вендорам коммуникационных беспроводных модулей, 2015 год

Рис. 74. Оценка структуры рынка IoT/M2M в России по вендорам коммуникационных беспроводных модулей, 2015 год

Рис. 75. Оценка структуры рынка IoT/M2M в России по вендорам процессоров, 2015 год

Рис. 76. Объем и динамика потребления процессорных/коммуникационных модулей для устройств IoT/M2M в России в натуральном выражении (тыс. модулей), факт за 2012-2014 гг., прогноз на 2015-2018 гг

Рис. 77. Объем и динамика потребления процессорных/коммуникационных модулей для устройств IoT/M2M в России в денежном выражении (млн. долл),  факт за 2012-2014 гг., прогноз на 2015-2018 гг

Рис. 78. Софтверные платформы как часть цепочки ценности IoT/M2M

Рис. 79. Различие между понятиями M2M и IoT

Рис. 80.  Рост бизнес-ценности IoT-изделий для производителей по мере эволюции их возможностей

Рис. 81. Мировой рынок программных платформ для инфраструктуры IoT/M2M*, 2014-2024

Рис. 82. Ключевые международные вендоры IoT-платформ, по числу реализованных проектов и по сферам применения, 2015 год

Рис 83. Рост числа устройств IoT до 2020 г. в мире

Рис 84. Выделенная сеть IoT

Рис 85. Роль телеком-оператора в сегменте IoT для сельского хозяйства

Рис 86. Применение IoT для превентивного обслуживания строительной техники (оператор DeutscheTelekom)

Рис 87. Доля участия операторов мобильной связи в различных отраслях экономики в сегменте IoT

Рис. 88. Прогноз роста трафика среднего агрохозяйства до 2034 г

Рис. 89.  Потенциальная прибыль от продажи IoT-устройств, их установки и обслуживания в сельскохозяйственном секторе: прогноз до 2020 года

Рис. 90. Использование различных коммуникационных технологий для IoT в различных отраслях

Рис. 91. Использование технологии LoRaWAN для контроля температуры питьевой воды для коров

Рис. 92. Схема использования технологий 3G/GPRS и Sigfox в проекте по выращиванию киви

Рис. 93. Степень открытости различных технологий LPWAN

Рис 94. Схема использования технологии Wi-Fi в питомнике в Австралии

Рис. 95. Схема использования технологий ZigBee (802.15.4) и 3G/GPRS в проекте по выращиванию бананов в Колумбии

Рис. 96. Характеристики беспроводной технологии XBee, используемой в интегрируемых радиомодулях на платформе Waspmote от компании Libelium

Рис. 97. Основные модели партнерства операторов, поставщиков IoT-устройств и отраслевых приложений

Рис. 98. Схема модели взаимодействия, при которой операторы продают услуги связи своим партнерам

Рис. 99. Схема модели взаимодействия, при которой операторы продают и обслуживают IoT-решения сторонних компаний-партнеров под собственным брендом

Рис. 100. Схема модели взаимодействия, при которой операторы продают собственные IoT-решения

Рис 101.  Схема комбинированной модели взаимодействия, при которой операторы предлагают широкий спектр M2M/IoT-сервисов («меню сервисов») в различных комбинациях

Рис. 102. Основные проекты ПАО «МегаФон» в области Промышленного Интернета Вещей

Рис. 103. Роль оператора сети связи в экосистеме IoT/M2M

Рис. 104. Базовый и прикладной функционал платформ IoT/M2M

Рис. 105. Планируемые партнерства ПАО «МегаФон» с производителями устройств и разработчиками приложений

Рис. 106. ТОП-10 производителей в мире: пшеница, свинина, млн т., 2016

Рис. 107. Россия: производство СХП по ряду показателей, тыс. т. 2000-2015 гг

Рис. 108. Экспорт / импорт Россия vs. другие страны по ряду СХП, тыс. т. 2015

Рис. 109. Валовая стоимость продукции с/х

Рис. 110. Численность населения, занятого в с/х  (2015 г., тыс. чел.)

Рис. 111. Агрокомпании, которые изменили образование в сельском хозяйстве

Рис. 112. Удельный вес организаций в Европе, осуществлявших технологические инновации, в общем числе организаций, занятых в производстве пищевых продуктов, 2015

Рис. 113. Факторы повышения эффективности сельскохозяйственной отрасли

Рис. 114. Темпы прироста урожайности по видам культур в России, 1990-2016 гг

Рис. 115. Площадь пашни и урожайность зерновых

Рис. 116. Характеристики сельхозпроизводителей США и России по числу хозяйств (шт) и выручке (млн. долл.)

Рис. 117. Объем и динамика доходов и расходов домохозяйств в России в 2011-2016 гг., прогноз 2017-2019 гг

Рис. 118. Зависимость количества потребителей и объема потребления в денежном выражении от уровня трат на продукт или услугу

Рис. 119.  Средства автоматизации в сквозной автоматизированной производственно-сбытовой цепочке, охватывающей сбытовые компании, сельхозпроизводителя и его поставщиков

Рис. 120. География пользователей российского Интернета

Рис. 121. Типы навигационных систем и виды работ с их использованием в России, 2011 г

Рис. 122. Причины использования навигационного оборудования, 2011 г

Рис. 123. Ключевые положения госпрограмм поддержки проектов AIoT в Австралии, США, Евросоюзе и КНР

Рис. 124. Господдержка сельского хозяйства, млрд долл

Рис. 125. Два сценария развития АПК до 2030 г

 

СПИСОК ТАБЛИЦ

 

Табл. 1. Другие примеры эффективного применения роботов в сельском хозяйстве

Табл. 2. Инвестиции в агротехнологии, 2014-2016 гг

Табл. 3. Инвестиции в агротехнологии (кроме сегмента E-commerce), 2014-2016 гг

Табл. 4. Список 100 высокотехнологичных стартапов в агросекторе

Табл. 5. Тракторов на 100 кв км пашни

Табл. 6. 12 стадий механизации агросектора

Табл. 7. Прогноз уровня механизации по странам, 2013-2035 гг

Табл. 8. Основные факторы влияния на уровень механизации в стране

Табл. 9. Динамика рынка с/х техники, 2007-2016

Табл. 10. Основные статьи экспорта с/х техники из Китая, 2015 г

Табл. 11. Основные статьи импорта с/х техники в Китай, 2015 г

Табл. 12. Примеры европейских компаний, получающих государственное финансирование

Табл. 13. Сводные оценки рынка AIoT по анализируемым регионам, 2016 г

Табл. 14. Преимущества и недостатки различных моделей развертывания IoT-платформ

Табл. 15. Функционал платформ IoT разных типов

Табл. 16. Существующие на рынке модели ценообразования в разбивке по типам IoT-платформ

Табл. 17. Основные особенности использования технологий сотовой связи (3G/GPRS) и Sigfox в проекте по выращиванию киви в Италии

Табл. 18. Основные системные интеграторы и дистрибуторы на рынке Интернета Вещей в России

Табл. 19. ВВП и Валовая стоимость с/х продукции на одного работника по странам, 2015

Табл. 20. Добавленная стоимость сельскохозяйственной продукции  в расчете на одного работника, тыс. долл

Табл. 21. Динамика инновационной активности в производстве пищевых продуктов и табачных изделий, %

Табл. 22. Доля индивидуальных хозяйств в производстве сельхозпродукции в России, %

Табл. 23. Экспорт и импорт продукции сельского хозяйства в 2016 году, млрд долл

Табл. 24. Основные экономические эффекты от внедрения IoT и цифровизации в сельском хозяйстве, оптово-розничной торговле продуктами питания и компаниях-поставщиках сельхозоборудования и расходных материалов

Табл. 25. Прогноз потребления средств автоматизации/цифровизации сельского хозяйства, при уровне их проникновению в 30% от общего количества сельхозпроизводителей

Табл. 26. Число тракторов в сельском хозяйстве на 100 кв км угодий в России в сравнении с США, Германией, Китаем и Индией

Табл. 27. Использование минеральных удобрений на 1 га угодий в России в сравнении с США, Германией, Китаем и Индией

Табл. 28. Краткое описание программы устранения цифрового неравенства поправк в Закон «О связи»

Табл. 29. Карта мировых игроков (некоторые примеры)

Табл. 30. Экосистема AIoT. Мир и Россия

Табл. 31. Экосистема AIoT: Примеры игроков, работающих в мире и в России

Табл. 33. Сводная информация о программах и методах регулирования Интернета Вещей в сельском хозяйстве

Табл. 34. Различные программы канадского правительства для поддержки с/х

Табл. 35. Цели задачи двух основных программ развития сельского хозяйства

Табл. 36. Объем государственной поддержки сельского хозяйства из федерального бюджета, млрд руб

Табл. 37. Объем государственной поддержки сельского хозяйства из федерального бюджета и бюджетов субъектов РФ, млн руб

Табл. 38. Объемы финансирования и распределения средств на государственную поддержку АПК РФ

Читать далее

Форум "Интернет вещей" Ассоциации "Тайзен.ру". Евгений Кузнецов, РВК: проспать новую технологическую революцию с IoT будет фатальным. Мы просто не имеем на это право
«Четвертая индустриальная революция и Промышленный интернет в целом – это другая организация промышленности, экономики, общества, военного дела и всего на свете. Проспать такую революцию – это фатально. Это значит драматически отстать по рентабельности производства, производительности труда, продукции, гибкости, по миллиону других вещей. У нас такого права просто нет!».
Промышленный Интернет в России. Николай Мазур, «МегаФон»: Мы прекрасно понимаем, что на связь приходится лишь 10% стоимости конечных IoT-решений, поэтому идем в более глубокое понимание потребностей заказчиков, создавая целостные технологические решения
«Мы понимаем, что услуги связи – это только 10 % от всей цепочки стоимости для клиента, поэтому идем в более глубокое понимание потребностей его бизнеса и формирование целостных технологических решений. Мы смотрим в отраслевые решения для транспорта, ЖКХ, умного города, ритейла, сельского хозяйства, промышленности…» - в студии JSON.TV Николай Мазур, директор по маркетингу корпоративного бизнеса «МегаФон».
IoT в Агросекторе. Антон Хаймовский, ExactFarming: До недавнего времени внедрение технологий точного земледелия и Интернета вещей в сельском хозяйстве сдерживала стоимость и неготовность самих фермеров. К счастью, ситуация меняется
«ExactFarming - это облачная система управления фермерским хозяйством, платформа, которая позволяет решить три основных вещи: во-первых, управлять технологиями, во-вторых, управлять людьми — потому что там огромный потенциал и запас для повышения эффективности, и — управление экономикой. Первую версию программы мы запустили в январе 2016 года. Тогда у нас было семь компаний-последователей с 20 тыс. гектаров посевных, дававших нам огромную агрономическую экспертизу. Буквально вчера я смотрел нашу пользовательскую базу, - в системе заведено уже порядка 3 млн гектаров и около 2 тыс. фермерских хозяйств. Это пока только по странам СНГ» - в студии JSON.TV Антон Хаймовский, генеральный директор компании ExactFarming.
Смотреть все видео