Главная
/
Центр экспертизы
/
База знаний
/
Как технологии ИИ помогают планировать полевые работы в агропромышленном холдинге «Русагро»
Как технологии ИИ помогают планировать полевые работы в агропромышленном холдинге «Русагро»
Как всё начиналось
У крупнейшего в стране агропромышленного холдинга «Русагро» 637 тысяч гектаров полей, на которых выращивают различные культуры: сахарную свеклу, зерновые, бобовые и другие культуры. Каждый сезон — это целый комплекс работ: от вспашки и посева весной до осеннего сбора урожая и подготовки полей к зиме. Планирование полевых работ — сложный процесс, при котором надо учитывать особенности каждой культуры, погодные условия и другие факторы, а еще управлять сельскохозяйственной техникой и занятостью специалистов.Особенно сложно принимать решения в ситуации, когда нужно провести полевые работы сразу на большом количестве полей, но при этом количество доступной техники и механизаторов ограничено. А если нарушить технологию, что можно потерять урожай частично или полностью. Риски этих нарушений для разных полевых работ и культур известны, их можно учитывать в принятии решений. Например, если вовремя не внести калийные удобрения в почву при выращивании сахарной свеклы, можно потерять до 15% урожая. А если не произвести обработку поля средствами защиты растений от вредителей, то показатель потерь будет 70%.
Учесть все эти факторы в масштабе большого агропромышленного холдинга — очень трудоемкая задача для человека, а цена любой ошибки может быть очень велика.
При этом каждая культура имеет свою стоимость, а количество сельскохозяйственной техники и специалистов, участвующих в уборке урожая, ограничено. Поэтому фактор ценности культуры должен также учитываться в ситуациях, когда приходится выбирать, какое поле убрать первым.
Например, согласно рейтингу рентабельности культур аналитического центра RUSEED, по результатам 2023 года гречиха имеет рентабельность 76,8%, подсолнечник — 58,9% а сахарная свекла — 48,9%.
Одним из самых критичных для бизнеса и при этом трудно планируемых процессов является сбор урожая. Поэтому было принято решение разработать и внедрить интеллектуальную систему планирования уборки урожая. Для реализации проекта была выбрана компания «Инфосистемы Джет», совместно с которой «Русагро» уже сделал ряд инновационных проектов.
Наше решение для «Русагро»: создание сервиса для планирования уборки урожая
Система планирования уборки урожая обрабатывает большой объем данных, включая отчеты агрономов, материалы аэросъемки, индексы вегетации, помогающие определить степень зрелости культур, а также данные из метеорологической системы. Это помогает точнее рассчитать техническую спелость урожая и эффективно планировать уборку (например, если прошел дождь, уборка поля откладывается). Также источником данных является ERP, откуда поступает информация о сельхозтехнике и производственных заказах на продукцию с полей.Планы актуализируются ежедневно, при этом учитываются данные о фактически выполненных работах — это обеспечивает выполнение незавершенных по какой-либо причине работ.
Важным компонентом системы планирования являются алгоритмы на базе машинного обучения, которые позволяют прогнозировать даты технической спелости культур, выделяя из них те, которые требуют неотложного внимания агрономов.
Таким образом, интеллектуальная система помогает планировать процесс уборки урожая. Благодаря ее рекомендациям агрохолдингу «Русагро» удается избежать порчи урожая из-за несвоевременной уборки, а также организовать оптимальное использование сельскохозяйственной техники и труда агрономов.
Наше решение для «Русагро»: создание сервиса для планирования всего комплекса полевых работ
Когда сервис для планирования уборки урожая прошел тестирование, начал работать в промышленной эксплуатации и показал хорошие результаты, руководство компании приняло решение разработать и внедрить еще один алгоритм – уже для комплексного планирования и оптимизации всех остальных полевых работ.Для этого был разработан мета-алгоритм с применением целочисленного и линейного программирования, который интегрирован с информационными системами «Русагро». Алгоритм обрабатывает большое количество производственных данных и дает рекомендации агрономам по планированию различных полевых работ. Система учитывает множество факторов и оптимизирует весь комплекс полевых операций, позволяя экономить ресурсы и получать максимальную прибыль от урожая.
Функционал решения
- Автоматическое формирование планов полевых работ на каждом производственном участке
- Приоритизация операций с учетом технологии выращивания культур и севооборота
- Построение оптимальных маршрутов движения техники при выполнении полевых операций
- Построение оптимальных маршрутов перегонов техники
Сроки
Разработка и внедрение каждого сервиса заняли шесть месяцев до введения системы в эксплуатацию.Технологии
Стек используемых технологий:- Python — основная среда разработки
- OR-Tools — для решения задач оптимизации
- Apache Airflow — для планирования заданий
Результат
В итоге «Русагро» и «Инфосистемы Джет» создали систему продвинутого производственного планирования, альтернативную импортным продуктам класса APS (Advanced Planning & Scheduling), таким как Siemens Opcenter или DELMIA Ortems. Эта система позволяет агробизнесу:- Выполнять агрооперации в заданный срок и приоритизировать самые важные работы, в итоге увеличивая урожайность.
- Минимизировать перегоны техники и поэтому сокращать издержки на ГСМ и ремонт.
- Контролировать нормы выработки на агрооперациях и, как следствие, повышать производительность труда.