По оценке ФАО ООН - организации по вопросам продовольствия и сельского хозяйства Объединённых Наций, Россия до сих пор находится в числе стран с самым высоким дефицитом молока.
При этом российские производители активно занимаются экспортом молока в соответствии с федеральным проектом "Экспорт продукции АПК" (включен в нацпроект "Международная кооперация и экспорт"). В тоже время счетная палата видит риски в увеличении экспорта, так как плановые показатели Доктрины продовольственной безопасности России по молоку и молокопродуктам не выполняются с 2017 года.
Какие могут быть варианты решения данной проблемы? Ограничение экспорта, но это будет невыгодно производителям и для экономики в целом. Тогда есть другой сценарий, который устроил бы всех: увеличение объемов производства молока при одновременном снижении себестоимости.
При использовании старых методов организации молочно-товарного производства данный сценарий мало выполним.
Однако используя современные технологии, такие как Интернет вещей, Искусственный интеллект, Большие данные можно не только спрогнозировать необходимые объемы производства, но и выявить факторы, которые позволят достигнуть желаемых объемов.
Под современными технологиями понимается цифровизация сельского хозяйства, а не его автоматизация, которая по сути является переходным этапом.
На рынке существует множество предложений для отрасли молочного производства: системы управления стадом, автоматизированные системы охлаждения, доильные залы, кормосмесители и кормораздатчики, и так далее.
Но ни одно из этих решений не может предложить комплексный подход, который бы давал полную картину производственного процесса, не увеличивал время персонала на анализ данных и подбор правильных сценариев работы.
Кроме того, в процессе производства необходимо следить за здоровьем животных (известно, что больное животные приносит меньше молока и увеличивает затраты на ветеринарию), питанием и необходимыми условиями содержания (оперативное реагирование на холод/жару, уведомление персонала о рисках и необходимых действиях).
Данная ситуация усугубляется в крупных агрохолдингах, потому что в каждом хозяйстве используются свои системы, которые часто несовместимы друг с другом, что усложняет обмен опытом и получение сводных данных по всему производству.
Поэтому в 2016 году компания АЛАН-ИТ занялась разработкой цифровых двойников для сельского хозяйства, а в 2018 году ввела в эксплуатацию сервис Dairy Production Analytics (DPA) в первом хозяйстве.
DPA – это сервис, созданный для повышения эффективности молочно-товарного производства с возможностью прогнозирования репродукции стада, объёмов производства молока и заболеваний животных на 1-2 года и более. Сервис объединяет данные из внутренних систем и внешних источников, статистические данные, экономические показатели, данные по работе персонала, лабораторные данные.
Полтора года эксплуатации сервиса в различных хозяйствах показало уверенный рост производства молока в эталонном хозяйстве на 1,75 – 2 кг в день на дойную корову, а также существенную экономию на кормах благодаря правильно подобранному рациону в зависимости от погодных условий.
Таким образом, внедрение сервиса DPA в масштабах страны позволит выполнить и даже перевыполнить плановые показатели, указанные в Доктрине продовольственной безопасности России по молоку и молокопродуктам.
#сельскоехозяйство #умное сельское хозяйство #умная ферма #интернет вещей #dairy production analytics #smart4agro #аудит на ферме #аудит молочной фермы