Создавая цифровую ферму, руководство ООО «Бородулинское» рассчитывало на обеспечение устойчивости бизнеса. Достигнутые в ходе проекта результаты позволили не только улучшить финансовые результаты, но и задуматься о масштабировании бизнеса, а также о создании на базе агрофермы опытно-учебного центра. О подходах к реализации проекта рассказывает Александр Смирнов, ИТ-директор агрофермы «Бородулинское» и номинант на премию Data Award.
— Чем занимается ферма, что привело к необходимости ее цифровизации?
«Бородулинское» – молочная ферма в Свердловской области. На ней содержится 1260 животных черно-пестрой голштинизированной породы, из них порядка 600 дойных коров. По состоянию на 2020 год средний надой фермы не превышал 10,5 тонн молока в сутки, что объективно немного – он может быть гораздо выше. На ней отсутствовал постоянный мониторинг производственных процессов, была низкая управляемость, ферма не имела устойчивости. Совладельцами фермы была поставлена задача поиска решения этих проблем.
— Чего именно хотели добиться?
Основной задачей мы ставили создание устойчивой, эффективной и прозрачной модели предприятия, при которой нам будут понятны все бизнес-процессы, происходящие на ферме. В этом случае мы можем предвидеть ситуации и принимать решения не по факту, а увидев тенденцию и отреагировав заранее, в том числе и внедрением новых практик. Например, возможность в любой момент в «цифровом двойнике» фермы создать «копию», в которой можно изменить ряд параметров и получить прогнозную аналитику по влиянию изменений на общий результат, позволяет обоснованно рассматривать запросы на масштабирование бизнеса.
— Какие аргументы можно предъявить бизнесу, чтобы стала возможной полная оцифровка работы фермы?
Оцифровка фермы нужна только тем, кто хочет видеть реальную картину и управлять предприятием на основе данных. Собственникам, которые инвестируют в развитие бизнеса, такая модель подходит. Основной аргумент, по нашему мнению, – это даже не желание получения прибыли, а получение устойчивой прибыли. Только устойчивая к различному негативному влиянию ферма может обеспечить не только возврат инвестиций, но и масштабирование бизнеса.
Из неочевидных аргументов могу привести пример, который актуален не только для сельского хозяйства: эффективное и полное внедрение программных ИТ-решений. Изначально разработчиками в каждый программный продукт закладывается обширный функционал, но эффективность использования данных инструментов сильно зависит от актуальной, объективной и качественной информации, которая вносится сотрудниками. Оцифровка процессов позволяет автоматизировать сбор данных из различных источников и обеспечить внедряемые решения нужной информацией.
— Каковы инвестиции в этот проект? Какой видится окупаемость проекта?
Инвестиции не превышают 25% от дополнительно полученной за год прибыли по молоку. Они еще не закончены, но получаемые результаты позволяют обосновывать и получать эти инвестиции у собственников. На данный момент нами были проведены инвестиции в систему управления стадом DairyComp305, в систему кормоподготовки и кормораздачи TMR Tracker, в сервисы Dairy Production Analytics (DPA) и Business Scanner компании «АЛАН-ИТ», в климатические датчики, в ошейники Heatime. В данный момент заканчивается подготовка обоснования для инвестиций в систему автоматизации управления климатом, освещением, сбором телеметрии по объемам производства молока.
— Из каких этапов состоял проект, сколько времени на него потребовалось?
Первоначальный этап был связан с внедрением современных систем управления стадом, после этого уже модулями внедрялись системы управления кормлением, системы управления воспроизводством, датчики, аналитические сервисы. Значимый результат появился уже к началу 2022 года, когда мы увеличили надои с 18 кг на дойную корову в сутки до 21 кг. На настоящий момент надои составляют уже около 30 кг в сутки.
Цифровизация хозяйства была бы неполной без блока цифрового земледелия. Цифровым ядром в этой части у нас стал сервис «Агросигнал» компании «Инфобис». В рамках этой задачи мы внедрили блоки, связанные с контролем транспорта и технологических операций, контролем и учетом отгрузки ГСМ, технического обслуживания и ремонта техники, контроля скоростного режима и точности выполнения технологических операций. Мы оцифровали контуры всех полей, произвели их уточнения в ходе реальных работ. Руководитель может планировать и анализировать работы по каждому полю, а система в автоматическом режиме контролирует процесс уборки и обеспечивает контроль, начиная от заполнения бункера комбайна и перевозки и заканчивая взвешиванием.
В данный момент мы занимаемся вопросами большей детализации данных с полей и их агрохимическим и ретроспективным анализом, в итоге мы хотим прийти к «цифровому двойнику» каждого поля, который можно будет использовать как для планирования работ, так и для полного цикла технологий точного земледелия. В настоящий момент совместно с разработчиками обсуждаем интеграцию обоих блоков в единый на базе решений DPA.
— Рассматривались ли какие-либо альтернативы созданию «цифровой фермы»?
У нас несколько направлений бизнеса, одно из них связано с управлением объектами недвижимости. Мы активно внедряем Интернет вещей на базе технологии LoRaWAN одного из зарубежных поставщиков, что позволяет оперативно получать данные с различных учетных приборов в зданиях. Поэтому параллельно мы изучали рынок подобных датчиков применительно к тематике сельского хозяйства.
В 2020 году мы натолкнулись на одном из сайтов на кейс внедрения датчиков LoRaWAN, в котором описывался в целом подход к цифровизации на ферме в Ярославской области. Мы связались с разработчиком решения, компанией «АЛАН-ИТ», у которой на тот момент уже было реализовано российское платформенное решение по цифровой ферме. Выяснилось, что альтернативные решения были реализованы либо в привязке к специализированному импортному оборудованию, либо были универсальными решениями по типу SCADA-систем. В них без глобальной доработки было невозможно загрузить данные из систем управления стадом или кормлением животных.
Также немаловажным фактором уже тогда было российское происхождение программных продуктов. Большинство ферм к 2022 году использовали иностранные решения по управлению стадом, распространяемые по модели SaaS, и столкнулись с проблемами. При реализации каждого уровня мы стараемся придерживаться «цифровой независимости», когда нижний уровень датчиков и каналы связи могут работать независимо от программных продуктов следующего уровня и даже отправлять при необходимости данные в несколько систем.
— Как изменились бизнес-процессы и принятие решений? За счет чего рост показателей?
В начале процесса изменений не потребовалось прикладывать много усилий. С помощью решения DPA была проанализирована текущая ситуация на ферме и даны рекомендации по улучшению процессов ввода данных в систему управления стадом. Например, оказалось, что при выбытии животных часто не указывалась конкретная причина или ставилась причина «Прочее». Аналогичная ситуация была по заболеваниям. То есть первой модификацией бизнес-процессов стал качественный ввод данных, что позволило более глубоко анализировать процессы содержания и ухода за животными, осеменения, кормления, доения. А обратная постановка задач руководством фермы позволила не только решать конкретные проблемы, но и видеть, решают ли их, и в какие сроки. Понимание персонала, что их действия видят и ими управляют, повысило качество работы в рутинных процедурах, а своевременность действий оказала нужный эффект.
Еще один пример: мы даже не задумывались, какой негативный эффект на хозяйство оказывали долгодоящиеся коровы. Их в стаде был достаточно высокий процент, то есть мы находились на конце лактационной кривой стада. Когда мы начали проводить работу по выбраковке таких коров, осеменению и постепенной замене на нетелей, это позволило выйти на значительно более высокую продуктивность стада.
— А были ли благодаря анализу данных инсайты, которых совсем не ожидали?
У нас установлены климатические датчики, которые измеряют температуру и влажность на ферме, и показывают летом индекс теплового стресса животных. В июле-августе прошлого года мы имели снижение общих надоев около двух тонн молока в сутки. Наличие датчиков позволило понять причины снижения надоев, а также негативного влияния теплового стресса на заболеваемость и снижение успешности осеменения в этот период. Это, в свою очередь, позволило обосновать с экономической точки зрения внедрение системы управления климатом.
— На какие бизнес-результаты рассчитывали, создавая решение? Как они соотносятся с реальностью?
Мы рассчитывали на увеличение валового надоя молока на 20% за год, а в итоге результат превзошел наши ожидания. Если раньше мы доили на том же стаде около 10-11 тонн молока в сутки, то сейчас надои составляют 17-18 тонн, обеспечив рост прибыли по сырому молоку к показателям 2021 года более чем на 40 млн руб. Остальная экономика на ферме выглядит примерно также.
— Какую роль проект может сыграть в развитии рынка?
Мы хотим реализовать идею создания на базе нашей агрофермы опытно-учебного центра. Уральский регион нуждается в специалистах, которые могут применять подобные технологии, а мы бы хотели на базе учебного центра делиться своим опытом и обмениваться опытом с другими хозяйствами. Также при взаимодействии с вузами и специализированными колледжами мы готовы заниматься подготовкой молодых специалистов. Студенты, только что получившие образование или окончившие курсы повышения квалификации, не имеют опыта работы с современным оборудованием и программным обеспечением, которые им приходится использовать. Опытно-учебная ферма может предоставлять такую возможность совместно с разработчиками решений.
Кроме того, мы видим будущий учебный центр в роли ИТ-акселератора в проектах сельского хозяйства. Мы столкнулись с тем, что на данный рынок выходит много небольших ИТ-стартапов, которые не всегда имеют возможность опробовать свои решения на практике. Целевая аудитория (агрономы, зоотехники) имеет консервативные взгляды на новации и не готовы общаться с такими компаниями. Стартапам же нужна экспертная оценка планируемых к разработке решений, а также их тестирование на реальных объектах. Сельхозпредприятиям, в свою очередь, нужны ИТ-кадры, которые должны получать опыт в реальных условиях. В перспективе специалисты опытно-учебного центра могут помочь масштабировать успешные ИТ-решения на других предприятиях сельского хозяйства.
Третья важная составляющая – это возможность одними из первых протестировать и внедрить инновационные решения. Например, летом 2022 года наша ферма в рамках Федерального проекта «Умная ферма» приняла участие в пилотном проекте тестирования болюсов – капсул с датчиками, помещаемых в желудок коров и позволяющих контролировать их состояние. Подготовленные сети связи позволяли очень оперативно внедрять и тестировать любые современные решения. Данные с болюсов формировались в формате Excel, но это тоже не было преградой для их оперативной передачи в DPA с целью сравнения с данными из других систем в хозяйстве.
— Как вообще ферма видит свое будущее?
Мы хотим провести реконструкцию фермы и увеличить количество дойного поголовья. Будем продолжать решение и других задач, оцифровывать оставшиеся бизнес-процессы. Планируем масштабирование нового направления бизнеса – производства молочных премиум-продуктов.
