Цифровые двойники южных полей: как компании увеличивают прибыль с помощью технологий ИИ

Искусственный интеллект давно стал серьезным помощником для увеличения производственных показателей и повышения эффективности работы. Эксперты уверены, что инновационные технологии помогут не только увеличить прибыль, но и решить проблему кадрового голода. Сегодня ИИ помогает спрогнозировать спрос на продукцию, создать цифровые двойники полей и ускорить работу агрономов.

Современные технологии в АПК

Группа компаний «Абрау-Дюрсо» внедрила уникальную модель прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта, разработанную «Сбер Бизнес Софт». Алгоритм модели основан на анализе исторических данных и дополнительных параметров, что позволяет с высокой точностью предсказывать спрос на продукцию. Это способствует точному расчёту загруженности производства, планированию объемов поставок сырья и снижению издержек. По итогам первого полугодия 2024 года компания увеличила продажи на 30% по сравнению с аналогичным периодом 2023 года.

«Инновационный сервис, предназначенный для прогнозирования спроса, помогает минимизировать ошибки в прогнозах и существенно сократить расходы на хранение и утилизацию испорченных товаров. Благодаря этому можно увеличить доход компании и ускорить оборот средств, а также разработать более точный бизнес-план», – отмечает Сергей Усик, IT-директор «Абрау-Дюрсо».

Агрохолдинг «Степь» также тестирует и внедряет различные успешные разработки на основе ИИ. Особое внимание генеральный директор агрохолдинга Андрей Недужко уделяет российской системе анализа данных, которая помогает выстроить севооборот с учетом климатических характеристик, а цифровые двойники полей помогают планировать площадь посевов.

Искусственный интеллект, как и любая технология, несёт за собой определённые риски. Не всегда есть возможность использовать универсальную программу для нескольких сельхозпредприятий, которые имеют разные почвенные показатели и погодные условия. Поэтому каждое хозяйство старается при поддержке партнеров разработать собственный продукт, который сможет увеличить производственные процессы и снизить издержки.


ГК «Абрау-Дюрсо» внедрила уникальную модель прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта. // Фото: abrau.ru

Так благодаря совместной работе Кубанского государственного университета и предприятия «Рассвет», входящего в группу компаний «Прогресс Агро» появилась двухмодульная программа «Умное сельское хозяйство». На первом этапе система загружает всю доступную информацию, касающуюся выбранного поля. После подбирается необходимый план для внесения удобрений при посеве пшеницы.
Особенностью проекта являются лучшие рекомендации не по всему полю, а отдельно по участку 10 на 10 метров, где указано сколько и каких элементов необходимо для достижения поставленного результата. Вследствие этого, урожайность культуры в период с 2022 года по 2024 год выросла с 246 тысяч тонн до 290 тысяч тонн.

«Такой подход помогает ускорить работу агрономов, повысить экологичность операции и сократить издержки, связанные с расходами на удобрения. В целом по итогам двух лет можно утверждать, что благодаря ИИ рентабельность культуры увеличилась на 5%. Поэтому в следующем году мы планируем расширить эксперимент с подкормкой пшеницы и масштабировать его с нынешних 2 800 до 6 тысяч гектар», – комментирует Йожеф Фекете, заместитель генерального директора ГК «Прогресс Агро» по научно-технической деятельности.

Помимо этого, на базе «Рассвет» осуществляется цифровой контроль кормления животных: специальная машина автоматически распределяет корм, а наблюдать за работой можно через телефон.

Эффективность через инновации

Строительная отрасль вслед за агропромышленным комплексом внедряет новые технологии, которые показывают положительные результаты. Так, краснодарский завод «ЖБ-Энерго» в 2023 году начал использовать «Рекомендательную систему менеджмента производительности» (РСМП). Программа анализирует данные видеонаблюдения, выявляет последовательность в работе и оценивает комбинации, а впоследствии выдает предложения для повышения производительности.

«В первый квартал использования нейросети при помощи рекомендаций и точек, которые мы сами не смогли найти, показатели выросли на 47%. Выпуск изделий вырос с 110 до 170 единиц в смену, при этом не вызывая ощутимого увеличения нагрузки на сотрудниках», – рассказывает Пётр Заборцев, генеральный директор «ЖБ-Энерго».


Гендиректор «ЖБ-Энерго» в 2023 году начал использовать «Рекомендательную систему менеджмента производительности». // Фото предоставлено пресс-службой завода

Эксперт отмечает, что программу планирует отправлять в свободное плавание и выводить на федеральный уровень для дальнейшего использования на заводах.

Подобные технологии являются еще одной попыткой для решения актуальных проблем с автоматизацией процессов работы, увеличением производственных показателей и уменьшением затрат на удельные издержки.

При этом эксперты не раскрывают точной суммы инвестиций в реализацию проектов, обосновывая это тем, что цифры варьируются от 100 тысяч до 50 млн рублей. Все вложения зависят от сложности программы.

Госучреждения не остаются в стороне и оказывают финансовую помощь в реализации IT-решений. Например, фонд содействия инновациям оказал поддержку в разработке программы «Delitec: Управление внутригородской логистикой (TMS)», которая позволяет руководителю, логисту и менеджерам управлять доставками в одном окне, не выгружая свои данные в excel-таблицы. Система подходит для управление доставкой строительных материалов, конструкций, питьевой воды, мебели и заказов из интернет-магазинов. При этом на 30% сокращаются транспортные затраты и на 30-40% возрастает точность прогнозирования сроков доставки.

«Наша цель – сделать логистику более умной, быстрой и экономически эффективной. Мы уверены, что интеграция ИИ позволит нашим клиентам увеличить производительность, сократить издержки и выйти на новый уровень логистического сервиса», – отмечает Арман Шахназарян, генеральный директор астраханской компании «Делитек».

В ближайшие годы южные разработчики планируют сосредоточиться на усиленная адаптации к программам, интеллектуальной автоматизация для дальнейшего выхода на федеральный уровень и сотрудничества с центром компетенций в сфере производительности труда.