Volume № 39 (2021)
УДК
631.9
DOI
10.53988 /24136573-2021-01-07
Используйте это описание для цитирования:
Cite this article as:
Линьков Ю.В., Моторин О.А., Парфентьев М.В. Подходы к классификации цифровых сервисов для АПК и развитие интегрированных решений с учетом геосервисов // Управление рисками в АПК. 2021. Вып. 39 С. 82-91. DOI: 10.53988/24136573-2021-01-07
Linkov Yu.V., Motorin O.A., Parfent'ev M.V. Approaches to the classification of digital services for agriculture and the development of integrated solutions taking into account geoservices // Agricultural Risk Management, 2021, Vol. 39, pp. 82-91. DOI: 10.53988 /24136573-2021-01-07
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
ЛИНЬКОВ Ю.В., МОТОРИН О.А., ПАРФЕНТЬЕВ М.В.
ПОДХОДЫ К КЛАССИФИКАЦИИ ЦИФРОВЫХ СЕРВИСОВ ДЛЯ АПК И РАЗВИТИЕ ИНТЕГРИРОВАННЫХ РЕШЕНИЙ С УЧЕТОМ ГЕОСЕРВИСОВ
Линьков Юрий Валерьевич – руководитель дирекции по цифровой экономике,
ПАО "МегаФон", Москва, Россия.
E-mail: yuri.linkov@megafon.ru
Моторин Олег Алексеевич – кандидат политических наук, главный редактор журнала "Управление рисками в АПК", Москва, Россия.
E-mail: ol.motorin@gmail.com
SPIN-код РИНЦ: 4096-8796
Парфентьев Михаил Владимирович – руководитель проектов дирекции по цифровой экономике, ПАО "МегаФон", Москва, Россия.
E-mail: mikhail.parfentyev@megafon.ru
Аннотация
В статье представлены авторские подходы к классификации цифровых сервисов для сельского хозяйства, сформированные в ходе практического взаимодействия с клиентами в сфере АПК и поставщиками агросервисов. Актуализируется задача по развитию интегрированных (пакетных) решений с учетом геосервисов. Представлена архитектура пакетного решения для сельхозтоваропроизводителей, учитывающая их основные бизнес-потребности.
Ключевые слова
Цифровые сервисы, агросервисы, МегаФон, пакетные решения, интеграция, дистанционное зондирование земель, геосервисы, сельхозтоваропроизводители, аграрный бизнес, агропромышленный комплекс, точное земледелие, классификация, информационные технологии, сельхозпроизводство.
Yu.V. LINKOV, O.A. MOTORIN, M.V. PARFENT'EV
APPROACHES TO THE CLASSIFICATION OF DIGITAL SERVICES FOR AIC AND THE DEVELOPMENT OF INTEGRATED SOLUTIONS TAKING INTO ACCOUNT GEOSERVICES
Linkov Yuri Valerievich - Head of the Directorate for Digital Economy, Megafon PJSC, Moscow, Russia.
E-mail: yuri.linkov@megafon.ru
Motorin Oleg Alekseevich - Candidate of Political Sciences, Editor-in-Chief of the Risk Management in Agro-Industrial Complex magazine, Moscow, Russia.
E-mail: ol.motorin@gmail.com
Parfentiev Mikhail Vladimirovich - Project Manager of the Directorate for Digital Economy, Megafon PJSC, Moscow, Russia.
E-mail: mikhail.parfentyev@megafon.ru
Annotation
The article presents the author's approaches to the classification of digital services for agriculture, formed in the course of practical interaction with clients in the agro-industrial complex and suppliers of agricultural services. The task of developing integrated (package) solutions taking into account geoservices is being updated. The architecture of a package solution for agricultural producers is presented, taking into account their basic business needs.
Keywords
Digital services, agricultural services, Megafon, package solutions, integration, remote sensing of lands, geoservices, agricultural producers, agricultural business, agro-industrial complex, precision farming, classification, information technology, agricultural production.
Текст статьи
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Источники:
1. Министерство сельского хозяйства Российской Федерации. [Электронный ресурс] Режим доступа. URL: http://www.mcx.ru/
2. Моторин О.А. Обеспечение продовольственной безопасности Российской Федерации в аспекте применения методологии управления рисками // В сборнике: Доклады ТСХА. Сборник статей. М., 2015. С. 190-195.
3. Сканэкс. Официальный сайт. [Электронный ресурс] Режим доступа. URL: https://www.scanex.ru/cloud/kosmosagro/.
4. Титов М.А., Бирюкова А.А. , Сосунова Н.Б. , Монахова Н.А., Авельцов Д.Ю., Моторин О.А., Мехедькин А.А. Продовольственная безопасность, самообеспеченность России по критериям товаров из продовольственной потребительской корзины на ближайшие годы: информ. изд. – М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2019. – 256 с.
5. Архипов А.Г. , Горбачев М.И., Косогор С.Н., Моторин О.А., Суворов Г.А., Труфляк Е.В. Цифровая трансформация сельского хозяйства России: офиц. изд. – М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2019. – 80 с.
References:
1. Ministerstvo sel'skogo khozyaystva Rossiyskoy Federatsii. [Elektronnyy resurs] Rezhim dostupa. URL: http://www.mcx.ru/
2. Motorin O.A. Obespecheniye prodovol'stvennoy bezopasnosti Rossiyskoy Federatsii v aspekte primeneniya metodologii upravleniya riskami // V sbornike: Doklady TSKHA. Sbornik statey. M., 2015. Pp. 190-195.
3. Skaneks. Ofitsial'nyy sayt. [Elektronnyy resurs] Rezhim dostupa. URL: https://www.scanex.ru/cloud/kosmosagro/
4. Titov M.A., Biryukova A.A. , Sosunova N.B. , Monakhova N.A., Avel'tsov D.YU., Motorin O.A., Mekhed'kin A.A. Prodovol'stvennaya bezopasnost', samoobespechennost' Rossii po kriteriyam tovarov iz prodovol'stvennoy potrebitel'skoy korziny na blizhayshiye gody: inform. izd. – M.: FGBNU «Rosinformagrotekh», 2019. – 256 p.
5. Arkhipov A.G., Gorbachev M.I., Kosogor S.N., Motorin O.A., Suvorov G.A., Truflyak Ye.V. Tsifrovaya transformatsiya sel'skogo khozyaystva Rossii: ofits. izd. – M.: FGBNU «Rosinformagrotekh», 2019. – 80 p.
Все иллюстрации статьи | All visuals of paper