×

2 Марта 2017 15:14
886
0

 

Подробнее смотрите в исследовании J`son & Partners Consulting: Рынок сельского хозяйства в России и мире (на примере США, Китая, Индии, Германии), 2000-2015 гг.

 

Слушайте подкаст программы:

 

«В проекте Русагро использовалось большое число датчиков уровня углекислого газа, которые позволяли выявлять очаги гниения, использовалась метеостанция, которая сообщала фактическую погоду на поле. Кроме того, были подключены через сервисы сотовых операторов сервисы по слежению за положением сотрудников и техники на полях, чтобы предотвратить работу техники на чужих полях. Была также создана специализированная лаборатория, в которой выполнялось большое количество тестов, моделировались различные условия и выявлялась степень их воздействия на сырьё.  Первый год у нас выявил дополнительные возможности по оптимизации процесса хранения, то есть мы можем не просто пассивно наблюдать, как хранится сырье, но на самом деле можно и повлиять на условия хранения за счет использования вентиляционных установок. Здесь уже строится кагат более сложной формы, внутри которого проложены воздуховоды. С помощью вентиляционных установок туда подается воздух, с помощью форсунок мы можем увлажнять это сырье и исключить большую часть факторов при хранении сырья».

 

«Ещё одним интересным проектом был контроль производственных показателей. В нашем случае, это данные статистики по производственному циклу, по состоянию сырья и полуфабрикатов. Где не было датчиков, мы их установили, там, где были - использовали существующие. В итоге мы получили возможность мониторить все производственные линии и технологические процессы (влажность сырья, его температуру, если это сок сахарной свёклы - его мутность, что влияет на качество продукта, - либо мы белый сахар получим, либо серый). И на основе наших данных сейчас мы разрабатываем алгоритм, который позволит практически в реальном времени делать заключение о том, какие параметры производства нужно изменить, чтобы увеличить качество и увеличить выход продукции».

 

«Очень интересным решением является сейчас технологии точного земледелия, хотя и требуют достаточно больших затрат из-за необходимости установки дополнительных локальных базовых станций приема навигационных сигналов ГЛОНАСС/GPSи внесения поправок для обеспечения субсантиметровой точности. Это решение ставится совместно с системой навигации и системами подруливания – т.н. системами параллельного вождения. Это дает возможность вплоть до полностью автоматической работы комбайна и других сельхозмашин. Другое дело, что водитель не только управляет транспортом, - необхоимо еще управление подвесными механизмами, сеялками и так далее. В России я такого еще не видел, но уже есть множество полигонов на Западе».

 

«Говоря о дальнейших шагах в развитии точного земледелия - можно пойти в сторону наблюдения за вегетационным периодом растений, наблюдения за неоднородностями почвы, за их эрозией, идти в сторону точного внесения удобрений, точного расчёта посевного материала, наблюдания за вредителями, болезнями…Здесь уже речь идет о ДЗЗ, спутниковых снимках, использовании БПЛА, интеграции всей этой информации в специализированных ГИС. И хотя информация подается не в реальном времени, но с достаточной частотой, позволяющей принимать решения, что, условно, растение созрело, или, наоборот, оно находится на ранней стадии, и необходим полив и т.д.».

 

«Мы сейчас разрабатываем ряд пилотных проектов именно такого типа. Здесь мы используем как возможности нашей системы, так и интеграции с другими системами. Мы покажем у себя на карте, как и в каком состоянии находится та или иная культура, состав этой почвы, агрономы уже будут решать, согласны они с нашими выводами или нет по внесению тех или иных удобрений. Карта – это такой верхнеуровневый интерфейс, который больше всего интересен руководителям. Карта и какая-то кратенькая сводка. Это один из примеров. На самом деле, это может быть любой интерфейс, мы строим под конкретного заказчика, под конкретный проект свой интерфейс, который с ним согласуется».


 

Полная расшифровка интервью:

 

JSON.TV: Здравствуйте. Сегодня у нас гостях Дмитрий Моисеев, заместитель генерального директора по работе с ключевыми партнёрами компании Tibbo Systems.

 

Дмитрий Моисеев: Добрый день.

 

JSON.TV: Добрый день. Мы сегодня поговорим об Интернете вещей в сельском хозяйстве. Знакомая вам тема?

 

Дмитрий Моисеев: Да, конечно, мы одними из первых в России занялись этой тематикой и реализовали уже на данный момент ряд очень интересных проектов по сельскому хозяйству.

 

JSON.TV: Наверное, это не единственная сфера деятельности, которой занимается ваша компания? Могли бы в трёх словах рассказать о вашей компании, чем она занимается?

 

Дмитрий Моисеев: Да, конечно. На самом деле, у нас две компании – это тайваньская компания, которая занимается разработкой аппаратных решений, и компания Tibbo Systems, которая как раз занимается производством программного обеспечения, в частности, платформы для Интернета вещей Tibbo AggreGate

 

JSON.TV: В чем основная специализация вашей компании, в чем суть платформы Tibbo AggreGate

 

Дмитрий Моисеев: Мы разрабатываем эту платформу уже более 10 лет. Первоначально мы начали с управления и со сбора данных с различных устройств. Потом это вылилось в некую M2M-платформу, и сейчас в универсальную платформу для Интернета вещей. На базе этой платформы строится порядка 10 различных решений для вертикальных рынков, это и управление IT – инфраструктурой, автоматизация производства, решения для управления умными зданиями, умными городами, ну и, в частности, мы строим решения для сельского хозяйства.

 

JSON.TV: Насколько мы понимаем, Интернет вещей в сельском хозяйстве – достаточно перспективная тема, и она может решать множество задач. Какие ключевые задачи Интернет вещей может решать для компании в сельскохозяйственном секторе?

 

Дмитрий Моисеев: Так исторически сложилось, что новые технологии приходят в сельское хозяйство с небольшим запозданием, поэтому когда они уже опробованы в других отраслях, их можно смело применять и в сельском хозяйстве. Задачи, которые решаются – их может быть много. Это и контроль техники, и управления хранением сырья, управление логистикой, контроль производственных показателей…

 

JSON.TV: Контроль, наверное, продукции и удобрений, других химических средств?

 

Дмитрий Моисеев: Да.

 

JSON.TV: Ну то есть первая задача – это контроль. А с точки зрения перспективных задач, с точки зрения оптимизации бизнеса и эффективности бизнес процессов, это уже задачи следующего уровня?

 

Дмитрий Моисеев: Вообще, внедрение Интернета вещей в сельском хозяйстве состоит из нескольких стадий. Первая стадия – когда мы обеспечиваем некую инфраструктуру для сбора этих показателей. Это могут быть разные датчики, сенсоры и так далее. Дальше мы должны накопить данные, то есть на основе накопленных данных мы уже можем подумать, а что мы можем изменить где и в каком объеме, чтобы увеличить показатели, увеличить качество продукции, увеличить выход конечного продукта, уменьшить его себестоимость, и в конечном итоге это все влияет на бизнес, на финансовые показатели компании в целом.

 

JSON.TV: Ну давайте, может быть, больше на конкретных примерах, потому что мы знаем, что у вашей компании есть несколько проектов, как действующих, так и в разработке по интернету вещей в сельском хозяйстве. Не могли бы вы рассказать о некоторых из них?

 

Дмитрий Моисеев: Да. В позапрошлом году мы совместно с компанией Русагро, это один из крупнейших агрохолдингов в России, выполнили очень интересный пилотный проект по мониторингу и управлению хранением сырья, конкретно сахарной свёклы. Что представляет из себя этот процесс? Сахарная свёкла после сбора не может быть переработана вся сразу. Во-первых, она должна какое-то время дозреть, во-вторых, завод просто не позволяет обработать все сырье сразу, поэтому эта сахарная свёкла после сбора складируются на так называемых кагатах. Кагат представляет из себя кучу свёклы правильной формы и уложенной в соответствии с определёнными правилами. Как правило, это бетонированная площадка длиной до 50 м, шириной до 20, на которую укладывается порядка 1000 тонн свеклы.

 

В процессе хранения в свёкле происходит множество биохимических процессов, и основная их часть приводит к тому, что ухудшаются показатели этой свёклы, уменьшается процент глюкозы в ней, и, соответственно, выход конечного продукта на этапе производства. Также это могут быть какие процессы? Это гниение, и на гниении как раз теряется большая часть урожая. Чем больше хозяйство, тем больше у него эти кагаты. В больших кагатах сложнее поддерживать нужные условия, то есть там играет роль ряд факторов: температура, она должна быть не меньше 1° и не больше 3°, иначе, если меньше, урожай начнёт замерзать и при разморозке он начнёт портиться; если выше 3° - он, соответственно, начинает быть более подверженным воздействию микроорганизмов, грибков, и тоже портится. Влажность должна быть в районе 90-95%, соответственно, если меньше – она сохнет, если больше – то, опять же, начинаются процессы гниения.

 

JSON.TV: То есть вы прежде всего эти два параметра – температуру и влажность – измеряете?

 

Дмитрий Моисеев: Да, совершенно верно. 

 

JSON.TV: А как устроено это решение?

 

Дмитрий Моисеев: Решение состоит из нескольких уровней. Это, так называемый полевой уровень, уровень датчиков, которые расставлены по кагатам, и шлюзов. Потом уровень, собственно, самой нашей платформы М2М/IoT, и верхний уровень – аналитические системы, которые позволяют уже привязать данные с полей к каким-то финансовым показателям, просчитать выход продукции и так далее.

 

JSON.TV: А кто является поставщиками и производителями датчиков, сетевого решения, вот этой части продукта? Это какие-то известные компании?

 

Дмитрий Моисеев: Да, в этом случае поставщиком и разработчикам инфраструктуры связи датчиков выступила компания Телеком защита, это российская компания.

 

JSON.TV: А технологии какие использовались для этого?

 

Дмитрий Моисеев: В позапрошлом году мы использовали технологию ZigBee , это беспроводные датчики, которые сообщали свои показания базовым станциям, расставленным на полях, и те, в свою очередь, передавали нам по простому протоколу в формате текста данные о своём местоположении, температуре, влажности.

 

JSON.TV: А сейчас другое решение используются?

 

Дмитрий Моисеев: Да, несмотря на то, что решение ZigBee себя показало достаточно хорошо, в этом году было принято решение изменить эту часть аппаратную и использовать LoRa. Здесь преимущества были в том, что дальность LoRa, и, соответственно, покрытие можно больше, и покрытие можно было обеспечить за счёт меньшего количества базовых станций. Также было выявлено более низкое энергопотребление, и в производстве они подешевле.

 

JSON.TV: Подешевле, да? Насколько, вообще, возможно использовать, допустим, сотовые технологии, или сотовые технологии ещё дороже, чем ZigBee и LoRa для данного решения?

 

Дмитрий Моисеев: Технологии передачи на основе сотовых сетей, конечно, имеют право жить, но не в случае сельского хозяйства. Здесь есть несколько причин. Одна из основных причин – это отсутствие качественного покрытия. Если в городе мы можем свободно общаться и передавать огромные объемы данных, то в сельской местности, как раз особенно на поле - там просто не будет ловить, вы не сможете даже общаться голосом.

 

JSON.TV: То есть в большинстве случаев надо с нуля сеть строить, либо на ZigBee, либо на LoRa, либо на других технологиях?

 

Дмитрий Моисеев: Да. Например, строительство временной базовой станции или аренда на время сезона будет составлять для одного хозяйства порядка 5 млн. руб., поэтому не каждый готов на такие траты.

 

JSON.TV: То есть, если строить сотовую станцию для таких решений, она будет очень дорогая?

 

Дмитрий Моисеев: Да.

 

JSON.TV: А вот есть ли сложности с точки зрения самих датчиков, насколько отработана технология датчиков, которые измеряют температуру, влажность и другие параметры? Это, в принципе, отработанное решение?

 

Дмитрий Моисеев: Да, сами датчики их контроллеры – это абсолютно отработанное решение, оно уже десятилетиями используется везде. А какой мы используем транспорт - это не так важно.

 

JSON.TV: Вы имеете в виду транспорт сетевой? 

 

Дмитрий Моисеев: Да. 

 

JSON.TV: В данном случае мы понимаем, что решение LoRa- это как LPWAN, low power access networks, они как раз более подходящие. А с точки зрения датчиков, которые вы используете в сельском хозяйстве, вы используете датчики для измерения температуры, влажности. А какие-то другие датчики используются вашей компанией или, может быть, вы планируете использовать другие параметры измерения?

 

Дмитрий Моисеев: Даже в этом проекте использовалось больше датчиков. Также использовался датчик уровня углекислого газа, который позволял выявлять очаги гниения, и использовалась ещё метеостанция, которая сообщала фактическую погоду на поле. Были подключены через сервисы сотовых операторов сервисы по слежению за положением сотрудников и техники на полях, чтобы предотвратить работу техники на чужих полях, и была создана специализированная лаборатория, в которой выполнялось большое количество тестов, моделировались различные условия и выявлялась степень их воздействия на сырьё. 

 

JSON.TV: То есть, если смотреть на ваше решение, у вас есть локальная часть решения – это, собственно, непосредственно работа со свеклой, её хранение, температура, влажность, параметры гниет – не гниет. Это одна часть решения. Вторая часть решения – это множество сервисов около этого продукта, которые дополняются и сходятся в платформу, и позволяют принять решение более широкого порядка, не конкретно по свекле, а в целом по производству, по производственному процессу? А как это работает? То есть информация по различным каналам сходится на вашу платформу Tibbo AggreGate, да? 

 

Дмитрий Моисеев: Да, по различным протоколам, используя различные способы связи в различных форматах, ну и, соответственно, все данные с разных приборов имеют разный физический смысл, они, так или иначе, попадают в платформу. Платформа эти данные нормализует и структурирует, и дальше они уже готовы для обработки, визуализации и передачи в другие системы. Наша система, в неё были заложены специальные алгоритмы, которые позволяют просчитывать состояние сырья и делать некий прогноз на ближайшее время в зависимости от его текущего состояния, в зависимости от прогноза погоды и прочих условий до 72 часов. Некоторые данные были заложены заранее, то есть количество заложенного сырья, его начальные показатели – они вводились вручную. Датчики, которые были раскиданы в этих кагатах имели функцию сообщать о своём местоположении и, собственно, любой, даже не квалифицированный сотрудник предприятия, мог достаточно быстро их расставить, а система уже сама определяла, к какому участку относится та или иная информация.

 

JSON.TV: В данном случае там стоял датчик GPS на каждом участке?

 

Дмитрий Моисеев: Да.

 

JSON.TV: А когда собиралась информации, она анализировалась, и в каком виде она предоставлялась непосредственному потребителю, и кто потребитель был этой информации непосредственно на сельхозпредприятии?

 

Дмитрий Моисеев: На уровне сельхоз предприятий, – это руководители сельхозпредприятий, которые могли отлеживать в реальном времени на мобильных устройствах, на своих рабочих станциях, что у них происходит с сырьем, и какие будут прогнозы. Это технологи, это люди, которые отвечают за хранение сырья. На верхнем же уровне этой системой пользуются и генеральные директора.

 

JSON.TV: А какие решения они принимают, то есть вот эта система, они знают, в каких кагатах какого уровня готовности или наоборот, испорченности, продукция находится, какие решения принимаются на основе вашей системы?

 

Дмитрий Моисеев: Здесь все достаточно просто. Принимается решение, о том, с какого кагата, какого участка этого кагата необходимо в первую очередь отправить сырье на переработку. И даже за счёт этой простой вещи мы можем экономить большую часть сырья, то есть, для примера: на одном только поле может находиться до 100 тыс. тонн сырья, потери могут составлять до 30%. Мы можем повлиять на эти потери в пределах 15%.


JSON.TV: Вот дается информация, что, допустим, условно, 7 кагатов находятся в такой-то последовательности зрелости. Решение потом принимается автоматически, что в такой очерёдности, как показано на интерфейсе, они должны пойти на производство, или кто-то принимает решение – агроном, менеджер какой-то?


Дмитрий Моисеев: В любом случае, конечное решение принимает сейчас руководитель структурной единицы, которая отвечает за отправку этого сырья и за хранение, но система позволяет ему очень наглядно предоставить всю информацию, в том числе, посредством уведомления на электронную почту, посредством смс уведомлений, конкретно какой кагат, какой участок, что с ним сейчас происходит.


JSON.TV: Понятно. Вы сказали, что потери происходят до 30 %. А ваша система насколько позволяет сократить эти потери, есть ли какая-то экономика уже просчитанная, насколько она выгодна хозяйства?


Дмитрий Моисеев: Да, это подсчитано, точную цифру я сказать не могу, но минимум в половину мы снизили потери на данном участке. Если говорить про денежное выражение, то это десятки миллионов руб., причём ближе к полсотне.


JSON.TV: Отлично, хорошие результаты. То есть если брать для эффективности с точки зрения инвестиций в Интернет вещей для предприятия сельского хозяйства, то есть они уже окупили?… Сколько длится, кстати говоря, проект?


Дмитрий Моисеев: Проект длился один сезон.


JSON.TV: То есть он каждый сезон возобновляемый?


Дмитрий Моисеев: Да.


JSON.TV: А можно окупить этот проект за один сезон?


Дмитрий Моисеев: Да, он окупил себя полностью несколько раз, включая даже аппаратную часть.


JSON.TV: То есть настолько эффективный проект. Интересно. Просто часто рассматривается, что у сельскохозяйственных предприятий не так много оборотных средств, которые они могут потратить на высокие технологии, но если это купается за один сезон, то это высокоэффективные инвестиции. 


Дмитрий Моисеев: Это зависит, прежде всего, от сферы деятельности, от культуры, которая выращивается. Есть достаточно рентабельные культуры, такие, как пшеница, но с гектара мы получаем не так много. Если брать сахарную свёклу, то рентабельность очень большая, и при затратах, скажем, 15 тыс. рублей на гектар мы на выходе получаем 25 – 30 тыс. руб. Разницу мы можем использовать для увеличения эффективности.


JSON.TV: Притом, если вы увеличиваете при таких больших потерях 30%, вы в разы у мешаете потери. Скажите, какие другие решения вы используете, уже реализуете в сельском хозяйстве для других целей, для других нужд? Может, это даже технологически по-другому устроено?


Дмитрий Моисеев: Первый год у нас выявил дополнительные возможности по оптимизации все того же процесса хранения, то есть мы можем не просто пассивно наблюдать, как хранится сырье, но на самом деле можно и повлиять на условия, то есть мы сейчас…


JSON.TV: То есть можете управлять, обратная связь?..


Дмитрий Моисеев: Да. За счет использования вентиляционных установок. Здесь уже строится кагат более сложной формы, внутри которого проложены воздуховоды. С помощью вентиляционных установок подается туда воздух, с помощью форсунок мы можем увлажнять это сырье и исключить большую часть факторов при хранении сырья.


JSON.TV: Что немаловажно, вы можете делать это эффективно. Эта система вентиляции должна не постоянно работать, то есть она включается по мере надобности.?


Дмитрий Моисеев: Да, это достаточно инертная система, поэтому здесь, во-первых, не нужно какого-то сверхбыстродействия и сверхточности в отличие от тех же производств, поэтому решение создается минимальными капитальными затратами и также позволит себя окупить в первый же год. Ещё одним интересным проектом был контроль производственных показателей. Прежде всего, для того, чтобы что-то контролировать, нам нужно иметь какую-то базу. В нашем случае, это данные статистики по производственному циклу, по состоянию сырья и полуфабрикатов. Мы там, где не было датчиков, установили их, там, где есть - использовали существующие, и все производственные линии, все технологические процессы, которые там происходят, мы замониторили.


JSON.TV: То есть у вас каждая производственная стадия мониторилась датчиками. Вы мониторили само оборудование или продукцию, или и то и другое?


Дмитрий Моисеев: Именно продукцию. В данном случае это была продукция, хотя следующим этапом будет, конечно, и оборудование. Это уже в сторону умного производства.


JSON.TV: А как можно мониторить продукцию на различных стадиях, то есть это сырье, полуфабрикаты, готовая продукция, как это можно сделать?


Дмитрий Моисеев: Если взять ту же свёклу, то первоначально это просто клубни, которые перемалываются, выжимаются, из них получается…


JSON.TV: А датчики где? Что измеряется?


Дмитрий Моисеев: Непосредственно это сырье, его влажность, его температура, если это сок сахарной свёклы - его мутность, что влияет на качество продукта, либо мы белый сахар получим, либо серый.


JSON.TV: То есть, опять же, вы контролируете весь процесс, и на той или иной стадии говорите, что данная продукция может перейти на следующую стадию, контролируя температуру, влажность?


Дмитрий Моисеев: И на основе наших данных сейчас мы разрабатываем алгоритм, который позволит практически в реальном времени делать заключение о том, какие параметры производства нужно изменить, чтобы увеличить качество и увеличить выход продукции.


JSON.TV: А вот без вашего решения как само сельхозпредприятие раньше решало этот процесс, то есть ходили инженеры на каждой стадии руками измеряли, то есть большое количество людей?


Дмитрий Моисеев: Да, но вот, скажем, простейший пример: стоит сотрудник, на каком-то этапе у него есть трубопровод, он наблюдает своими глазами мутность этого сырья, и если что-то не так, бежит в другой конец цеха добавлять марганцовку в него.


JSON.TV: А сейчас это можно автоматически, увидеть сигнал – марганцовка добавляется без присутствия сотрудника, да?


Дмитрий Моисеев: Пока мы не реализовали, но конечная цель именно такая.


JSON.TV: Фактически, в данном случае уже идёт вопрос не о потерях, а об оптимизации производственного процесса, то есть он ускоряется, и тоже потери какие-то, наверное, устраняются, потому что если неправильный бизнес процесс технологии устроен, то будут большие потери?


Дмитрий Моисеев: Да. Все эти процессы уже давно просчитаны, но в реальности много слишком факторов влияет на него, поэтому параметры могут выходить за пределы допустимых. Это, в свою очередь, влияет.


JSON.TV: А как экономическая эффективность этого процесса для заказчика, он как-то её измеряет, именно производственного процесса? В чем он её измеряет?


Дмитрий Моисеев: Прежде всего, он смотрит, какой у него выход получается на гектар.

 

JSON.TV: Опять же, получается, что благодаря оптимальному процессу у него с гектара больше получается готовой продукции?

Дмитрий Моисеев: Да, это наиболее общий подход. Конечно, вся продукция, которая везётся на заводы, измеряется её качество и количество, соответственно, показатель завода – это какого качества продукцию и в каком количестве он получил из той же условной единицы сырья.


JSON.TV: Интересно. А какие ещё решения возможно в сельском хозяйстве? Вы говорили о контроле техники, есть ещё такой процесс, как точечное земледелие, можно ещё контролировать такие вещи, как химия, удобрения и так далее. Какие там решения Интернета вещей возможны?

 

Дмитрий Моисеев: Прежде чем заниматься точным земледелием, прежде чем внедрять высокие технологии и технологии Интернета вещей в сельском хозяйстве, необходимо решить первоочередные задачи, без которых будет очень сложно оценить эффект от применения, и проекты могут быть просто признаны не столь успешными. Эти задачи в нашей стране – это воровство, это нецелевое использование техники, это слив топлива, слив различных химикатов и так далее. Есть множество решений, которые касаются этой ниши, сложные достаточно алгоритмы они решают, и сейчас трудно найти крупные предприятия сельхоз и не сельхоз, которые имеют большой парк техники, которые так или иначе подобные решения не используют. Как только решили эту проблему, можно уже двигаться к технологиям Интернета вещей, потому что они хоть и дают эффект, но все же несколько меньший.


JSON.TV: Скажите, а вот эти, как вы их называете, относительно простые решения по контролю техники, топлива, химикатов, удобрений и так далее… Наверное, их можно назвать простыми решениями, но всё-таки, в рамках Интернета вещей? Они, как вы уже сказали, многими используются и внедрены. Эта проблема решена, или это ещё все в развитии?


Дмитрий Моисеев: У нас народ со смекалкой, поэтому каждый раз он придумывает новые способы. Если даже привести простой пример: когда мы контролируем топливо, мы можем увидеть график уровня топлива, если он резко падает, значит, был слив. Люди придумали сливать его капельками, ставят так называемые капельницы, и здесь уже нужна статистика по множеству комбайнов, по его техническим характеристикам, чтобы выявлять именно те машины…


JSON.TV: Чтобы следить не только за тем, как топливо расходуется, а как ездит техника, расход топлива?

 

Дмитрий Моисеев: Да, и выявлять какие-то аномалии, то есть у нас у 80% парка машин расход один, а вот у 20% – другой, значит нужно прийти и посмотреть, а почему?


JSON.TV: Да, всегда нужна ручная настройка. Это всегда было, всегда нужно человеку вмешиваться, это не только к интернету вещей относится.


Дмитрий Моисеев: Интересным решением является сейчас технологии точного земледелия. Эти технологии требуют достаточно больших затрат. Необходимо оснащать саму сельхозтехнику приборами точного позиционирования, и простым GPS или ГЛОНАСС здесь не обойтись, потому что точность этих приборов составляет метр или десятки метров, это не очень точно. Поэтому решаются проблемы за счёт расстановки собственных базовых станций коррекции и внесения поправок навигационных сигналов на полях, которые позволяют получать дециметровую точность.


JSON.TV: А вот эти базовые станции работают по какой технологии? Для более точного позиционирования – это какая-то известная технология или это какие-то локальные решения по точному позиционированию, то есть сама архитектура их какая? Ту уже LoRa, очевидно, нельзя использовать? Или возможно?


Дмитрий Моисеев: Нет, LoRa– это транспорт. Они могут использовать в качестве транспорта LoRa, но, по сути, эта технология очень похожа на те же технологии GPS, просто идёт более точная привязка к месту. Если мы получаем сигнал со спутника, то не всегда учитывается правильный рельеф этой местности, высота и так далее. Ставятся дополнительные базовые станции приема и уточнения навигационных сигналов, у которых положение задается более точно, то есть до сантиметров точность известна, где стоит эта базовая станция, и она уже корректирует.


JSON.TV: То есть эта коррекция GPS-навигатора, который стоит на комбайне?


Дмитрий Моисеев: Она дает некую дельту, которая сообщается в приборы на этом комбайне.


JSON.TV: А что позволяет делать это решение? Собственно, трактор или комбайн более точно едет, с точностью полуметра или, может, даже какие-то десятки сантиметров, по полю?


Дмитрий Моисеев: Это решение ставится совместно с системой навигации и системами по подруливанию, так называемые механизмы подруливания, и системами параллельного вождения. 


JSON.TV: В случае комбайнера, как это выглядит? Комбайн сам направляется по определённому пути, а комбайнер только регулирует или как? Это уже полуавтоматика?


Дмитрий Моисеев: Вплоть до полностью автоматической работы комбайна.


JSON.TV: То есть уже сейчас комбайн может работать без водителя?


Дмитрий Моисеев: Да.


JSON.TV: Это уже где-то применяется?


Дмитрий Моисеев: В России я не видел, но есть множество полигонов на Западе, где это стоит.


JSON.TV: Наверное, есть ещё вопросы безопасности, отпустить без водителя… Водитель, скорее, нужен для контроля, чтобы техника в каких- то критических ситуациях могла остановиться, там, где она автоматически не может остановиться или наоборот, ускориться?


Дмитрий Моисеев: Да, процесс, который производится водителем - это не только управление транспортом, это ещё управление подвесными механизмами, сеялками и так далее. 


JSON.TV: А если говорить о точном земледелии в более широком формате, вот это одно из решений точечного земледелия. Какие возможности точечного земледелия ещё предоставляет Интернет вещей?


Дмитрий Моисеев: Можно пойти в сторону наблюдения за вегетационным периодом растений, наблюдения за неоднородностями почвы, за их эрозией, точное внесение удобрений, точный расчёт посевного материала…


JSON.TV: Это также делается на основе датчиков, которые измеряют состояние почвы, состояние растений на данный момент, и они сообщают также в умную систему, платформу эту информацию?


Дмитрий Моисеев: Есть несколько способов. Если по состоянию земли, по химическому составу, по уровню влаги в земле, то, как правило, используются сети датчиков. Они расставляются на поле и сообщают свою информацию на какую-то базовую станцию. Если же говорить про растения и их вегетационный индекс, ну то есть фактическое состояние, насколько хорошо себя чувствует культура на том или ином участке местности, то здесь, скорее, речь идёт о спутниковых снимках, о применении БПЛА.

 

JSON.TV: А вот спутниковые снимки, они дают информацию в реальном времени или это задержкой? Я так понимаю, имеется ввиду дистанционное зондирование земли?


Дмитрий Моисеев: Нет, информация подается не в реальном времени, но с достаточной частотой.


JSON.TV: А какая частота, примерно? Чтобы порядок понимать?


Дмитрий Моисеев: К сожалению, я не смогу сказать.


JSON.TV: А эта частота позволяет принимать решения, что, условно, растение созрело, или, наоборот, оно находится на ранней стадии, и необходим полив? То есть, они в той картине дают, которая позволяет понять не только уровень данного растения, уровень зрелости, жёлтый, зелёный цвет?


Дмитрий Моисеев: Используется наблюдение не только в видимом спектре, но и в инфракрасном, и рентгеновском спектре. Есть методики, которые позволяют, в зависимости от той или иной культуры, определить по снимку, насколько она готова для сбора, и что ей необходимо.


JSON.TV: Или, наоборот, сбора, полива, химизации, других параметров…


Дмитрий Моисеев: Немаловажной частью также является наблюдение за вредителями, за болезнями. Если вовремя заметить очаг, то можно очень сильно сэкономить, точечно применив те же химикаты.


JSON.TV: Понятно. БПЛА в данной ситуации решает такую же задачу, как спутниковая платформа, только более точно, более сегментно направлен?


Дмитрий Моисеев: Более точно, и позволяет получать данные быстрее. 


JSON.TV: То есть, в более оперативном режиме. Допустим, БПЛА узнал точно, что сейчас происходит и так далее. Но, по сути дела, три уровня, получается спутник, БПЛА и датчики на самом поле, они просто дают полную информацию по всем параметрам. То есть такая трехуровневая система?


Дмитрий Моисеев: Иногда туда включается ещё и агроном.


JSON.TV: Да, для управления и настройки. А в конечном итоге, эта вся информация идёт в вашу же систему, по идее, должна идти. Я так понимаю, у вас такого проекта пока сейчас нет? Или он в разработке находится?


Дмитрий Моисеев: Мы сейчас разрабатываем ряд пилотных проектов именно такого типа. Здесь мы используем как возможности нашей системы, так и интеграции с другими системами.


JSON.TV: Как у вас планируется, что это будет работать? Реализуются три этих канала получения информации, дальше они идут?…


Дмитрий Моисеев: БПЛА мы не предполагаем использовать, мы предполагаем использовать спутниковые снимки, они нам дадут особенности этой почвы. Но это, скорее, нужно даже больше для тех же агрономов. Мы покажем у себя на карте, как и в каком состоянии находится та или иная культура, состав этой почвы, агрономы уже будут решать, согласны они с нашими выводами или нет по внесению тех или иных удобрений.


JSON.TV: Соответственно, оперативная информация идёт из датчиков, которые установлены на земле: влажность, температура, химизация. А химизация также может измеряться датчиком непосредственно который в почве находится?


Дмитрий Моисеев: Да, это множество параметров, и по составу химическому, и по электропроводности. 

JSON.TV: А задача вашей платформы на данном уровне? То есть вы собираете информацию, даете её в каком интерфейсе, на каком уровне преподнесения для потребителя? То есть он получает карту, на которой все эти параметры в любом измерении могут быть, там, температура, влажность, химизация, качество земли и так далее, уровень зрелости растений?


Дмитрий Моисеев: Карта – это такой верхнеуровневый интерфейс, который больше всего интересен руководителям. Карта и какая-то кратенькая сводка. Это один из примеров. На самом деле, это может быть любой интерфейс, мы строим под конкретного заказчика, под конкретный проект свой интерфейс, который с ним согласуется.


JSON.TV: Который будет решать конкретные задачи, что вот на этом этапе надо это поле полить или, наоборот, обработать ядами или удобрениями, или, наоборот, уже собирать продукцию. Такие решения, которые могут непосредственно помогать, в данном случае, агроному и местному локальному менеджеру данного предприятия? Насколько вообще российское сельское хозяйство готово к недорогим решения точечного земледелия? Или ещё рынок не дозрел, и в основном сейчас пока решают вот эти локальные проблемы, связанные с воровством, контролем техники, продукции и так далее?


Дмитрий Моисеев: Мы подходим к тому этапу, когда все крупные производители так или иначе первую проблему решили и начинают задумываться о второй, об оптимизации. Пока что я не могу сказать, что это могут себе позволить небольшие хозяйства, и даже многие средние не смогут себе это позволить. Основные работы проходят именно у крупных сельхозпроизводителей, и часть из них используют свои собственные наработки, часть из них обращается к компаниям – интеграторам или к вендорам , которые предоставляют подобные решения. Спрос растёт, но также, как и общий тренд Интернета вещей. Единственное, здесь есть особенность – это некое наследие советского периода, это отсутствие какой-то ответственности за результат, это коллективное сельскаое хозяйство все ещё сказывается, ну и устаревший парк техники, устаревшие технологии, они, конечно, приходят позже в сельское хозяйство. 


JSON.TV: Первый вопрос, который вы сказали – это вопрос оптимизации. Но это, наверное, вопрос не только оптимизации, это, в принципе, вопрос управления, когда вы говорите, что есть устаревшие методы ведения хозяйства, но когда ты все целиком видишь, точно можешь регулировать, есть обратная связь с объектом управления, то, по сути дела, новые технологии управления сельским хозяйством можно внедрять на основе ваших решений?


Дмитрий Моисеев: Да, это позволяет очень быстро реагировать на любые факторы и управлять всеми процессами.


JSON.TV: Другой вопрос по точечное земледелие, вы сказали, что это дорогое решение. А в чем его дороговизна, почему не все предприятии могут его себе позволить? Потому что эффект не такой быстрый? Должна выстраиваться долгосрочная система, процесс изменения оптимизации, управленческих изменений, которые за сезон не окупятся, я правильно понимаю?


Дмитрий Моисеев: Да, это всё-таки капитальные затраты, и предприятия в любом случае не готовы дать больше, чем дает им земля. Если он на данном участке земли, он позволяет ему заработать определённое количество денег, то больше, чем эти деньги, он не готов инвестировать ни в какую технологию.


JSON.TV: А капитальные затраты здесь на что идут?


Дмитрий Моисеев: Большая часть – это аппаратная часть, это оснащение техники, это инфраструктура связи, датчики, сенсоры. Ну и, может быть, порядка 20 – 30 % – это настройка и лицензионные отчисления по программному обеспечению или подписка на сервисы. 


JSON.TV: То есть, если мы говорим про точечное земледелие или о тех продуктах, о которых мы сейчас говорили… Воровство – это явные такие большие потери. Работа с производством и с хранением готовой продукции, то, что вы говорите - это уже такой достаточно готовый высокий, скажем так, более высокий предел, а начальная стадия, наверное, там как раз издержки большие на инфраструктуру, поля огромные. Если свёклу можно контролировать на конкретном участке, то здесь нужно контролировать огромные масштабы сельхозугодий, то есть, естественно, инфраструктура разрастается, и стадия более ранняя, поэтому, наверное, действительно, здесь долгосрочные инвестиции и большие вложения. Вы сказали, что некоторые предприятия даже сами разрабатывают вои продукты? Такое возможно, что сильный IT-департамент может быть у сельхозпредприятий?


Дмитрий Моисеев: Возможно, но рано или поздно они все равно столкнутся с проблемой, когда им необходимо будет либо набирать очень большой штат сотрудников, которые будут заниматься тоже разработкой и внедрением, а это не их профиль, и в любом случае, вендор, который делает продукцию годами или десятками лет, он сделает её лучше и дешевле, качественнее, чем любое сельхозпредприятие. А сельхозпредприятие должно заниматься своим делом.


JSON.TV: Тем более, как вы сказали, это решение достаточно дорогое, делать его внутри одного предприятия – это очень высокие капитальные расходы, очень высокие риски окупаемости?


Дмитрий Моисеев: Да.


JSON.TV: Какие-то другие решения вы используете в сельском хозяйстве, которые мы не перечислили? Точечное земледелие, то есть мы определили – это, собственно, воровство, или контроль тех или иных в технических средств, горючего, это производственные процессы, это складские помещения. Наверное, точечное земледелие с точки зрения перспектив наиболее большое направление, в котором могут быть использованы различные возможности для управления сельским хозяйством?


Дмитрий Моисеев: Да, пока реальных проектов по точечному земледелию у нас не было, но мы планируем сделать на нашей пилотной зоне, которую нам выделило одно из крупных агропредприятий, где, как раз, будут все перечисленные компоненты.


JSON.TV: Все перечисленные компоненты, которые… То есть, практически, вся линейка продуктов для Интернета вещей для сельского хозяйства у вас будут замкнута?


Дмитрий Моисеев: Да, это и контроль ГСМ, и контроль реактивов, посевного материала, это контроль самих растений на полях с помощью спутниковых снимков, переработки сырья, вплоть до логистики.


JSON.TV: Когда это инфраструктура будет готова, какое у вас значение играет сама платформа Tibbo AggreGate, как система управления сельским хозяйством, как система больших данных, облачный сервис, который, собственно, управляет этим процессом? Некое получается комплексное платформенное решение ERP, или здесь неправильно, терминология не подходит?

Дмитрий Моисеев: Не совсем. Для управления предприятием используются системы, которые находятся на более высоком уровне. Здесь мы ближе к системам MES и уровнем повыше.


JSON.TV: То есть управление непосредственно производственными процессами на различных стадиях?


Дмитрий Моисеев: Пока да.


JSON.TV: Спасибо большое, очень интересная беседа получилась, много интересных фактов о сельском хозяйстве. А сегодня у нас гостях был Дмитрий Моисеев, заместитель генерального директора по работе с ключевыми партнёрами компании Tibbo Systems.