Эксперт рассказал, как спутники и умные тракторы экономят агрохолдингу миллионы тенге
Внедрение цифровых технологий и инструментов точного земледелия позволяет агрокомпаниям жестко контролировать расходы, следить за техникой на расстоянии и хеджировать риски неурожая. В этом материале на примере кейса Aitas Agro разобрали конкретные технологии автоматизации: система управления фермой Cropwise, интеграция с 1C ERP и Power BI, дифференцированный посев, спутниковое индексное страхование от засухи и RFID-идентификация техники. За 3 года показатель возврата инвестиций (ROI) в цифровизацию холдинга Aitas Agro составил около 143%.
Эксклюзивно для Digital Business Талгат Алдажаров рассказал, как спутники, автопилоты, машинное зрение и индексное страхование спасают урожай в засуху и экономят десятки миллионов тенге на топливе и семенах.
Об эксперте
Талгат Алдажаров – генеральный директор Aitas Agro (с 2019 года), руководитель Комитета производства в Зерновом союзе Казахстана. Учился на биологическом факультете Карагандинского государственного университета им. Е.А. Букетова. До перехода в Aitas Agro 11 лет проработал в международной корпорации Syngenta, где детально изучил международный агробизнес и технологии. Земельный банк Aitas Agro сегодня составляет более 35 тысяч гектаров, штат – около 450 сотрудников.
От цифровых двойников полей до ERP-системы
Цифровизация Aitas Agro происходила поэтапно, однако именно в 2020-2021 годах компания начала переход к масштабной цифровой трансформации. Руководство решило отказаться от точечных ИТ-решений в пользу создания единой экосистемы, которая охватывала бы абсолютно все процессы – от семечка в земле до бухгалтерского баланса.
Первым шагом стало внедрение Farm Management System (FMS) – программы Cropwise от швейцарской компании Syngenta. По сути, это цифровой пульт управления для агронома, объединяющий учет полевых работ, космический мониторинг полей и управление скаутингом (выездами на осмотр проблемных участков).
Чтобы запустить систему, специалистам пришлось создать «цифровые двойники» реальных земель: они физически объезжали контуры каждого поля с GPS-навигаторами и использовали беспилотники для высокоточной фотосъемки с привязкой к координатам.
«Мы зашли с максимальным погружением, чтобы сформировать высокоэффективную управленческую модель и начать накапливать данные, – рассказывает Талгат Алдажаров. – С 2021 года у нас оцифрованы все поля, севообороты, индексы вегетации (NDVI), температура, влажность почвы. В базе хранится вся история: какой трактор какую работу делал, кто сидел за рулем, с какой скоростью ехал, какая была сила ветра в этот момент и на какую глубину он сеял».
Однако знать, как растет пшеница, недостаточно – нужно точно считать затраты на ее выращивание. Поэтому параллельно холдинг внедрил систему 1C ERP для глубокого управленческого учета. Если Cropwise контролирует агрономию, то ERP берет на себя логистику, бюджетирование, казначейство, расчет себестоимости и учет ремонтов техники.
«Оцифровали весь материальный и денежный поток, – объясняет эксперт. – Инженеры, агрономы, учетчики теперь работают в единой системе. Мы прозрачно видим движение каждой запчасти от момента ее заказа до финального списания».
В финале ИТ-специалисты интегрировали две массивные базы данных между собой. Информацию из полей (Cropwise) и данные со складов (1C ERP) свели воедино, а сверху «накатили» аналитическую надстройку Power BI. Это позволило в реальном времени выводить все ключевые производственные и финансовые показатели на наглядные экраны (дашборды) для руководства.
«Чтобы отчитаться, специалисты до 4 утра собирали информацию за позавчерашний день»
До внедрения BI-аналитики сбор производственной сводки занимал колоссальное количество времени. В подготовке отчета участвовало 11 человек, процесс требовал 1-2 часа ежедневно, а актуальность данных отставала на 2 дня.
«Раньше по утрам созванивались с директорами хозяйств. Чтобы отчитаться, их специалисты всю ночь до 4 утра собирали информацию за позавчерашний день, – вспоминает Алдажаров. – Сейчас дашборды обновляются автоматически каждые 30 минут. У меня отпала необходимость дергать людей. В 2022 году месяц был в Америке, открывал дашборд и в любой момент видел, кто что делает. Цифровая система позволяет контролировать процессы без присутствия агронома в поле. Например, опрыскиватель должен работать при скорости ветра не более 5 км/ч. Механизатор в кабине может этого не знать, но система по цифровым метеостанциям видит, что ветер 10 метров в секунду, и кидает алерт – мы оперативно его останавливаем».
Общие затраты на внедрение системы Cropwise составили чуть более 30 млн тенге, а доказанная экономия – 60,3 млн тенге. Внедрение дашбордов Power BI обошлось всего в 171 тысячу тенге, сгенерировав эффект в экономии затрат 6 млн тенге.
«Затраты на ГСМ сократились на 18 млн тенге»
Первые быстрые победы цифровизация принесла на уровне базового «железа». Вся техника холдинга была оснащена GPS-трекерами, автопилотами и датчиками уровня топлива.
«Первое, что сильно помогло – когда увидели технику в реальном времени, – отмечает спикер. – Больше нет такого, что диспетчер по рации вслепую спрашивает: «Ты где?». Мы видим технику на экране. Раньше ведь как бывало: новенький тракторист перепутает участки, заедет на чужое поле и начинает бесплатно вносить наши удобрения соседу! А сейчас диспетчер мгновенно видит ошибку на мониторе и останавливает его. Второе – автопилоты. Они минимизируют перекрытия и просевы. Внедрение дает эффект, который можно посчитать сразу».
- При ширине орудия в 20 метров автопилот экономит 2,5 гектара на каждые 100 гектаров.
- На площади в 21 000 гектаров позволяет экономить более 39 млн тенге ежегодно.
- Трекеры и датчики уровня топлива полностью исключили сливы. Затраты на ГСМ сократились на 15%, или на 18 млн тенге в год.
Общие затраты на автопилоты и GPS-навигацию в холдинге составили 80 млн тенге, а общая экономия достигла 158 млн тенге.
Чем жарка картошки похожа на внесения удобрений
Осознание того, что каждое поле неоднородно по рельефу и химическому составу, привело холдинг к технологии дифференцированного внесения (Variable Rate Application).
«Внешний консультант объяснил мне это очень просто: «Когда жарите картошку на неровной сковородке, у вас все масло стекает вниз. На поле то же самое». Влага уходит в низины и уносит за собой питательные вещества, – делится Алдажаров. – Если давать одинаковую норму посева везде, то в низине растения «жиреют», им там этих удобрений больше, чем необходимо. А наверху, на бугре, они недобирают элементы из-за высокой конкуренции. Дифференцированный посев решает эту проблему».
Всю зиму специалисты компании («агрохакеры») анализируют карты рельефа, данные по питательным веществам и исторические индексы вегетации, формируя электронные карты-задания.
«Механизатор приезжает на поле, флешкой загружает задание в сеялку. И дальше она работает как цветной струйный принтер: сама понимает, в какой локации находится, и точечно регулирует норму высева и удобрений».
Внедрение дифференцированного подхода обошлось компании в 3,1 млн тенге, а только на этапе закупа семян было сэкономлено порядка 5 млн тенге за счет перераспределения материала по зонам продуктивности.
«Каким бы технологичным ты ни был, если совсем не будет дождей – ты понесешь потери»
Главный лимитирующий фактор казахстанского сельского хозяйства – дефицит осадков. Для защиты от этого риска Aitas Agro с 2020 года использует индексное страхование дефицита влаги (Agroinsurance).
В отличие от классической страховки, где для оценки ущерба на поле должен физически приехать агент, здесь полностью исключен человеческий фактор. Европейская страховая компания использует космические спутники для непрерывного замера уровня влаги в почве и количества осадков на заданных координатах.
Алгоритм работает математически: страховщики моделируют необходимый минимум влаги, при котором фермер гарантированно получит свой средний урожай (это и есть «индекс»). Если в течение сезона спутник фиксирует, что показатели упали ниже этого индекса, система автоматически засчитывает страховой случай. Фермеру не нужно собирать справки или доказывать факт засухи оценщикам – выплата поступает автоматически.
«Каким бы технологичным ты ни был, если совсем не будет дождей – ты понесешь потери, и с этим пока никто не научился работать. Поэтому мы покупаем такую страховку, – поясняет Алдажаров. – Стоит она порядка 4-5% от себестоимости выращивания, при том, что 80% суммы субсидирует правительство. Страховка покрывает максимум 40% убытков, иначе полис был бы нерентабельно дорогим, но даже это позволяет выжить в кризис».
Инструмент рабочий, так в засушливые периоды, например с 2020 по 2022 год полученные выплаты составили раза в 4 больше общих затрат на индексное страхование.
Ошибки и провалы: почему Bluetooth-метки не сработали
Процесс цифровизации сопровождался гипотезами, которые не выдержали столкновения с реальностью. Одним из таких кейсов стала попытка автоматизировать учет прицепных орудий.
«У нас на хозяйстве может стоять 3-4 одинаковых культиватора. Механизатор цепляет тот, что ближе. Чтобы отслеживать наработку каждого орудия и вовремя менять детали, мы решили повесить на них Bluetooth-метки, – рассказывает эксперт. – Думали: трактор подъедет, увидит метку по блютузу и запишет в систему. Купили, повесили, выстроили бизнес-процесс. А потом поняли элементарную вещь: когда трактор подъезжает к трем стоящим рядом культиваторам, радиоволны ловят все три метки, и система просто не понимает, какой конкретно агрегат был зацеплен! В итоге заменили их на магнитные RFID-метки стоимостью 10-15 тысяч тенге. Трактор физически цепляет технику магнитом, и система безошибочно фиксирует агрегат».
Еще одна проблема возникла из-за геополитики. В 2022 году компания закупила у российских ИТ-специалистов дроны с машинным зрением для анализа сорняков и качества посевов. Однако из-за санкций разработчики не смогли удаленно прошить программное обеспечение, и холдинг потерял целый сезон, пытаясь запустить технологию.
Покупка хозяйства не выходя из кабинета
Накопленные данные и умение с ними работать кардинально меняют подход к инвестициям. Яркий пример – покупка нового хозяйства в Северо-Казахстанской области.
«Зиму называем «трансферным окном». Решение о покупке нового хозяйства нужно принимать в эту пору года , когда поля под снегом и визуально их оценить невозможно, – делится Алдажаров. – Мы запросили у них карты локаций полей. Вытащили исторические спутниковые снимки NDVI с 90-х годов и проанализировали, как исторически развивалась вегетация, какие были осадки по сравнению с соседями. Нас устроили цифры. Мы приехали на переговоры, физически проверили только технику и здания, а в поле даже не выезжали. Основываясь на цифровом анализе, купили проект, весной зашли сеять и не пожалели».
Искусственный интеллект и советы для малых ферм
Сегодня Aitas Agro смотрит в сторону искусственного интеллекта. Эксперимент с загрузкой данных в открытый сервис от Microsoft не принес результатов из-за недостатка специфической отраслевой выборки. Теперь холдинг планирует развернуть закрытую внутреннюю языковую модель (Enterprise LLM), которая будет работать как отраслевой ChatGPT: анализировать огромный массив накопленных данных из ERP и Cropwise и выдавать готовые управленческие решения и прогнозы по севообороту на 5 лет вперед.
Несмотря на внушительные суммы эффекта, стоимость самих технологий вполне подъемна даже для средних и малых фермерских хозяйств.
«Подписка на систему Cropwise стоит порядка 1,5 доллара на гектар. В нашем случае это около 40 тысяч долларов в год (около 19,5 млн тенге), при том что наша производственная себестоимость — порядка 6 миллиардов тенге (около 12,5 млн долларов). На этом фоне затраты на софт мизерные, – резюмирует Талгат Алдажаров. – Начинать нужно всем. У вас 100 коров? Купите 100 умных ошейников и мониторьте их здоровье на компьютере. У вас табун из 100 лошадей? Поставьте GPS-датчики, чтобы их банально не угнали. В современном конкурентном рынке не использовать технологии – очень недолгосрочная стратегия».