Введение
Одним из основных факторов, определяющих устойчивость развития аграрного сектора в условиях цифровой экономики, его прибыльности и функционирования в призме обеспечения продовольственной безопасности [2; 4] является уровень технической и технологической обеспеченности сельскохозяйственного производства. К настоящему времени технико-технологическая обеспеченность сельскохозяйственного производства становится частью более широкой научно-практической категории – цифрового сервиса. Дело в том, что переход к применению промышленного интернета вещей, то есть к дистанционному управлению физическими объектами и процессами приводит к бурному развитию сервисной составляющей. Автоматизация из ключевого процесса становится лишь одним из технических элементов. Понятия модернизации, перевооружения, обновления в агропромышленном комплексе и в других индустриях получают свое развитие в новых категорийных формах. Рассмотрим некоторые подходы к выбору цифровых сервисов для сельхозпредприятий, сформированные авторами в ходе практической работы с поставщиками цифровых сервисов для АПК и сельхозтоваропроизводителями. Классификация этих моделей может проводиться по различным основаниям, выделим наиболее существенные с практической точки зрения: 1. по технологическим решениям или по видам технологий, лежащих в их основе; 2. по процессам создания стоимости в сельхозпроизводстве; 3. по подвергаемым цифровизации факторам сельхозпроизводства; 4. по уровню цифровой зрелости бизнес-процессов и самих цифровых технологий; 5. по инструментам государственного регулирования, которые влияют на степень проникновения цифровых сервисов в сельхозпроизводство. Рассмотрим некоторые из классификаций.
Материалы и методы
Классификация цифровых сервисов с точки зрения технологических решений или по видам технологий, лежащих в их основе, по результатам проведенных обобщений включает не менее 9 технологических групп: 1) Большие данные - специфические технологии распределенной обработки огромных объемов данных, которые не удается обработать как единый набор данных обычными методами. В АПК постоянно приходится встречаться с большими данными, и эта сквозная технология будет широко использоваться в цифровой платформе АПК. 2) Нейротехнологии на основе искусственного интеллекта - это, главным образом, медицинские технологии для изучения деятельности мозга живых организмов. Искусственный интеллект представляет собой собирательное наименование широкого спектра технических и программных технологий, основанных на имитации некоторых функций мозговой деятельности. 3) Системы распределенного реестра (блокчейн технологии) заключается в обработке поступающей информации по блокам и специальных процедурах кодирования каждого блока (хешировании) таким образом, что уже закодированную и сохраненную информацию нельзя подменить и скорректировать. В сельском хозяйстве блокчейн технологии можно использовать для ведения распределенных баз данных по сделкам купли-продажи и аренды земельных участков и для решения многих других задач. 4) Квантовые технологии основаны на квантовой спутанности фотонов, электронов и других элементарных частиц, позволяющей, в принципе, многократно ускорить многие специальные вычислительные процедуры, например, кодирование и декодирование. Эти направления находятся в стадии становления, и их практическое использование в сфере АПК в ближайшие десятилетия маловероятно. 5) Новые производственные технологии (НПТ) это комплекс процессов проектирования и изготовления индивидуализированных товаров различной сложности с себестоимостью товаров массового производства. Это, прежде всего, аддитивные технологии печати на 3D принтерах. НПТ могут использоваться в перерабатывающей промышленности и, в более далекой перспективе, в сельском хозяйстве. 6) Промышленный Интернет или Интернет вещей (IIoT/IoT) технологии связи и передачи информации по Интернету непосредственно между вещами (оборудованием, приборами, товарами). IIoT уже используется в АПК сейчас, и использование этой технологии будет быстро чр части. 7) Беспилотники, робототехники и сенсорика построены на использовании сенсоров и робототехнических систем для выполнения рутинных операций и замещения целого ряда рабочих профессий, уже начала внедряться в АПК. В ближайшее десятилетие в практику войдут системы искусственного интеллекта, выполняющие функции водителей, трактористов, комбайнеров и т.д. 8) Технологии беспроводной связи (ZigBee, BlueTooth, Wi-Fi) - альтернатива для проводной передачи информации. Для сельского хозяйства с его территориальной удаленностью инфраструктурных и производственных объектов эти технологии особенно важны. 9) Технологии виртуальной и дополненной реальностей - это компьютерная симуляция реальности или воспроизведение какой-либо ситуации. Дополненная реальность (augmented reality, AR) — это технология, накладывающая смоделированные компьютером слои улучшений на существующую реальность. Эти технологии могут быть использованы в производстве и при обучении специалистов [5]. Классификация цифровых сервисов по процессам создания стоимости в сельхозпроизводстве строится на основе формализации основных этапов создания стоимости: приобретение факторов производства сельскохозяйственной продукции (далее – агроинпуты), агрологистика, производство сельхозпродукции, реализация сельхозпродукции. Цифровые сервисы, исходя из данной классификации, строятся на основе подбора решений комплексного характера и направлены чаще всего на конкретный технологический этап или узел. В частности, речь может идти про: 1. решения в области закупки удобрений или средств защиты растений; 2. решения в области мониторинга агрономического состояния полей; 3. решения в области мониторинга погодных условий; 4. решения в области автоматизированного орошения полей; 5. решения в области точного земледелия (внесения удобрений, применения пестицидов, посадки семенного материала, уборки); 6. решения в области мониторинга климатического состояния хранилищ; 7. решения в области автоматизированного подбора клиентских групп на произведённую или планируемую к производству продукцию. Эффекты от применения представленной классификации приведены на рисунке 1.
Результаты
Классификация цифровых сервисов по факторам производства строится на основе решений, оптимизирующих использование агроинпутов, и позволяет ответить на вопросы: сколько теряет сельхозтоваропроизводитель при неоптимальном использовании агроинпутов и, таким образом, за счет каких факторов производства можно повысить маржинальность сельхозпроизводства. Классификация выделяет следующие виды цифровых и технологических решений: 1. решения в области учета и оценки эффективности использования рабочей силы; 2. решения в области учета и оценки эффективности использования минеральных и органических удобрений; 3. решения в области учета и оценки эффективности использования семян и иного посадочного материала; 4. решения в области учета и оценки эффективности использования нефтепродуктов и иных видов топливо-смазочных материалов (например, биоэтанола); 5. решения в области учета и оценки эффективности использования основных средств производства – почвенного слоя земель; 6. решения в области учета и оценки эффективности использования средств защиты растений; 7. решения в области учета и оценки эффективности использования основных средств производства – сельскохозяйственной техники; 8. решения в области учета и оценки эффективности использования программно-аппаратных и программно-технических комплексов.
Результаты
Отчасти настоящая классификация во многом тождественна классификации по видам затрат используемой в бухгалтерском или управленческом отчете, однако в полной мере к ним не сводится. Эффекты от применения представленной классификации приведены на рисунке 2 [1; 5]. Выбор решений, которые предоставляются в рамках цифровых агросервисов для эффективного управления сельскохозяйственными угодьями, должен основываться на целях заказчика – сельхозтоваропроизводителя. Чаще всего подразумеваются такие цели сельхозпроизводства как снижение затрат, рост урожайности, операционная эффективность. В зависимости от уровня технологической вооруженности имеет смысл рассматривать 2 подхода к выбору конкретных решений: точечные/отдельные и пакетные. В случае точечных/отдельных решений предполагается, что заказчик цифрового сервиса уже имеет определенный цифровой профиль (ИТ-ландшафт) и имеет потребность в определенном решении для цифровизации конкретного технологического узла на своем производстве. При пакетном подходе заказчик рассматривает возможность цифровизации группы бизнес-процессов или всего процесса сельскохозяйственного товаропроизводства. Ниже перечислены некоторые точечные цифровые и технологические сервисы для растениеводства и животноводства.
Обсуждение
В растениеводстве могут быть выделены такие сервисы как [5]: • составление карт электропроводности почв; • составление цифровых карт и планирование урожайности; • дифференцированная обработка почвы; • дифференцированный по площади посев; • диффенцированное внесение удобрений; • диффенцированное внесение регуляторов роста; • дифференцированное опрыскивание; • спутниковый и аэро- мониторинг состояния посевов (дистанционное зондирование земель); • локальный отбор почвенных проб в системе координат; • определение границ контуров полей с использованием спутниковых систем навигации; • системы параллельного вождения; • интернет вещей и беспилотные сельхозмашины. В животноводстве на настоящий момент рассматриваются следующие сервисы [5]: • мониторинг состояния здоровья стада; • мониторинг качества продукции животноводства; • идентификация и мониторинг состояния отдельных особей с помощью интернета вещей; • электронная база данных производственного процесса; • автоматическое регулирование микроклимата, контроль выброса газов; • роботизация процесса доения. Применение пакетных решений является более сложной задачей. В этом случае со стороны заказчика важно определить основные производственно-хозяйственные потребности и затем соответствующие функции, которые должны выполняться пакетным цифровым сервисом в сельхозпроизводственном процессе. Автоматизация и оптимизация процессов всего цикла производства продукции при этом выступает новой точкой роста производства. В числе этих потребностей могут значиться: 1. рост урожайности и валового сбора; 2. снижение расходов на агроинпуты: семена, удобрения, средства защиты растений, время работников, занятых в сельхозпроизводстве; 3. минимизация рисков производства за счет увеличения точности планирования; 4. экономия ресурсов за счет автоматизации типовых процессов; 5. повышение качества работы и как следствие качества продукции. Пакетное решение должно обладать свойством бесшовности и управления сельхозработами на основе единой цифровой платформы, предоставляя такие возможности как: 1. единый пункт управления сельхозработами; 2. улучшение качества мониторинга сельхозработ и оперативного принятия решения; 3. минимизация затрат времени руководителей и агрономов, снижениеоперационных потерь; 4. использование инструментария оценки эффективности того, как используются ресурсы и где находятся новые резервы прибыли.
Обсуждение
Возможная архитектура пакетного решения на примере цифрового сервиса «МегаФон Агро» для управления сельхозпроизводства на среднем сельхозпредприятии представлена на рисунке 3. С учетом фокуса статьи на геопространственные технологии остановимся на наиболее релевантных модулях пакетного решения "Мегафон Агро". Для реализации модулей "Производство", "Логистика" целесообразно использование геосервисов, реализуемых операторами дистанционного зондирования земли. В частности, применение космических технологий в сельском хозяйстве, осуществляемое в рамках геосервиса "Космос Агро" компании "Сканэкс" позволяет обеспечить следующие эффекты в производственном процессе сельхозтоваропроизводителей [3]: 1. Оперативность — быстрое реагирование на изменения состояния посевов, контроль проведения агротехнических работ. 2. Повышение урожайности — оптимизация технологий возделывания и увеличение продуктивности полей. 3. Экономию ресурсов — оптимальное планирование агротехнических работ и снижение себестоимости производства.
Выводы
В функциональном аспекте геосервис "Космос Агро" позволяет решать следующие производственные задачи. В области управления состоянием полей проводить инвентаризацию и аудит всех полей и подробный набор информации по каждому полю: • создание электронных карт полей агропредприятия; • анализ условий рельефа; • оценка активности процессов, снижающих продуктивность земель; • оптимизация размещения возделываемых культур; • использование данных государственного кадастра недвижимости. В области мониторинга использования полей проводить регулярный дистанционный контроль состояния посевов на каждом поле: • оценка состояния и динамики развития посевов с периодичностью 1 раз в 7–16 суток; • определение внутренней неоднородности полей, выявление проблемных участков; • анализ зон плодородия для каждого поля; • оценка ущерба посевам от воздействия неблагоприятных факторов; • оперативная сводка метеоинформации и данных о пожарной обстановке. В области планирования и контроля решать задачи информационной поддержки производственных задач: • точное планирование объемов технологических работ; • прогнозирование урожайности; • дифференцированное внесение удобрений; • мониторинг динамики сельскохозяйственных работ; • выявление нарушений агротехнологий. В экономическом аспекте геосервис "Космос Агро" позволяет сельхозтоваропроизводителю добиться оптимизации использования ресурсов путем сокращения издержек на проведение агротехнических работ и агросроков: рациональное использование посадочного материала и удобрений; сокращение объемов полевых и агрохимических обследований; повышение эффективности использования сельскохозяйственной техники и оборудования. Таким образом, цифровые сервисы для АПК для своего успешного применения в условиях цифровой экономики должны быть ориентированы на потребности конкретного предприятия, учитывать степень зрелости его цифрового профиля и иметь целевую модель согласно представленным классификационным основаниям. Использование геосервисов, развиваемых операторами дистанционного зондирования земель независимо или в составе пакетных решений ПАО "МегаФон" для решения агропроизводственных проблем позволяет обеспечить удовлетворение ключевых бизнес-потребностей хозяйствующих субъектов агропромышленного комплекса.