Объединение различной сельскохозяйственной техники в единую систему позволяет повысить производительность, снизить затраты и улучшить управление процессами. Для этого используются современные технологии: автоматизация, цифровые платформы, IoT, искусственный интеллект и системы навигации. Рассмотрим ключевые подходы и решения.
Автоматизация и системы управления
Современные тракторы, комбайны и другие машины оснащаются системами автоуправления, которые позволяют технике работать с минимальным участием человека.
• РСМ Агротроник Пилот 2.0 от «Ростсельмаш» сочетает RTK-поправки и машинное зрение, что обеспечивает точность вождения до 2,5 см и возможность распознавания препятствий.
• Системы параллельного вождения и автопилоты синхронизируют работу комбайнов, тракторов и другой техники, оптимизируя маршруты и снижая перекрытия при обработке полей.
Программное обеспечение для интеграции
Существуют специализированные программные решения, которые объединяют данные с разных машин и позволяют управлять ими централизованно. Интегрируются с техникой, предоставляя управление данными о ферме, анализируют урожайность и удалённо управляют техникой. Объединяют функции планирования, управления затратами и мониторинга техники крупных хозяйств. Позволяют централизованно управлять сельхозтехникой, зернохранилищами и другими активами, минимизировать простои и снизить затраты на обслуживание.
IoT и датчики
Интернет вещей (IoT) играет ключевую роль в объединении техники и данных о полях:
• Датчики влажности почвы, температуры, давления и других параметров передают информацию в режиме реального времени.
• Системы используют светодиодные датчики для обнаружения сорняков и точечного опрыскивания.
• Дроны с мультиспектральными камерами проводят мониторинг полей, выявляя болезни растений и участки, требующие внимания.
Искусственный интеллект и аналитика
ИИ помогает анализировать данные и оптимизировать процессы:
• Системы вроде «Ассистагро» от «Геомир» контролируют состояние растений, предлагают рекомендации по уходу и прогнозируют урожайность на основе спутниковых данных и информации с датчиков.
• Алгоритмы машинного обучения в комбайнах оптимизируют настройки машины (частоту вращения молотильного барабана, ротора и вентилятора и т. д.) в зависимости от условий уборки.
Синхронизация техники
Системы ряда производителей позволяют синхронизировать работу комбайна и трактора с прицепом, что повышает эффективность сбора урожая.
Рекомендации по внедрению
1. Выбор совместимых систем:
отдавайте предпочтение технике и ПО от одного производителя или с поддержкой открытых стандартов.
2. Интеграция данных:
используйте облачные платформы для сбора и анализа данных с разных устройств.
3. Обучение персонала:
подготовьте сотрудников к работе с новыми технологиями, включая обучение по использованию интерфейсов и анализу данных.
4. Постепенное внедрение:
начните с автоматизации ключевых процессов (например, посев, уборка урожая), а затем расширяйте систему.
Перспективы:
В будущем ожидается развитие «роевых» систем, где группы автономных роботов будут координировать действия для выполнения комплексных задач. Также перспективно использование ИИ для прогнозирования поломок техники и оптимизации логистических процессов.