Исходная ситуация
До внедрения платформы АссистАгро в АО «Орбита» контроль густоты посевов выполнялся традиционным способом — вручную. В замерах участвовали агрономы и студенты, а обследование одного поля площадью около 100 гектаров занимало у специалиста до трёх часов. В масштабе хозяйства процесс осмотра полей растягивался на недели.
Из-за высокой трудоёмкости замеры часто проводились выборочно, преимущественно по краям поля. Проблемные зоны нередко оставались без внимания: человеческий фактор и физические ограничения искажали общую картину состояния посевов.
Ключевые сложности:
- высокая нагрузка на агрономов и субъективность данных;
- запоздалые управленческие решения по защите растений.
Цель проекта — внедрить цифровой инструмент, который позволит получать объективную картину по полям, снизить долю ручного труда и повысить управляемость агропроизводства.
Решение и процесс внедрения
В качестве решения была выбрана платформа АссистАгро, объединяющая беспилотную съёмку, нейросетевой анализ и автоматическую обработку данных. Такой подход позволяет в короткие сроки получать точные и воспроизводимые результаты.
В рамках проекта были внедрены модули:
- автоматический подсчёт густоты посевов;
- анализ сорной растительности с рекомендациями по применению СЗР.
Этапы внедрения включали:
- Анализ задач и зон роста хозяйства.
- Пилотное тестирование на одном из предприятий холдинга.
- Проведение облетов дронами с привлечением студентов АлтГАУ.
- Сравнение данных агрономических осмотров и нейросетевого анализа.
- Обучение специалистов и переход к практическому использованию системы.
Результаты после внедрения
Качественные изменения:
- подсчёт густоты посевов стал занимать 30–40 минут вместо недель ручной работы;
- хозяйство получило объективные данные по густоте и засорённости;
- появилась возможность оценивать эффективность СЗР по повторным облетам;
- аналитика стала использоваться при планировании уборки.
Количественные эффекты:
- экономия рабочего времени агрономов — до двух недель за сезон;
- рост точности учёта по отдельным культурам (рапс, лён, соя) в два раза;
- потенциальное сокращение затрат на СЗР — до 5% бюджета.
«Для агронома это настоящая находка. Нейросеть считает быстрее и точнее человека. По ряду культур данные совпали, а где-то цифровая система показала более реальную картину. Для нас АссистАгро — это рабочий инструмент, который экономит и время, и деньги».
— Павел Юрьевич Латарцев, управляющий АО «Орбита»
Посмотреть видео можно по ссылке
Экономика проекта
Затраты включали пилотное внедрение и подписку на платформу. Эффект выражается в снижении ручного труда, оптимизации применения СЗР и повышении урожайности за счёт своевременных решений.
Даже 5% экономии на СЗР при площади около 80 тысяч гектаров формируют десятки миллионов рублей дополнительного эффекта за сезон.
Дальнейшие планы
- масштабировать применение АссистАгро на все хозяйства холдинга;
- развивать дифференцированное внесение удобрений и СЗР;
- тест модулей прогнозирования урожайности и приоритетов уборки;
- сотрудничество с аграрными вузами для формирования кадрового резерва.
Ключевые выводы
Рекомендация для других хозяйств — начинать с пилотных проектов, тестировать технологии на ограниченных площадях и постепенно масштабировать решения.
Более подробно о подходах, практических кейсах и экономике внедрения мы разберём на конференции группы компаний «Геомир», которая пройдёт 3 февраля в Москве. Регистрация уже открыта.