Цифровое животноводство в России: перспективы и возможности внедрения

По самым оптимистичным прогнозам, численность населения планеты к 2050 году превысит 9,7 миллиарда человек. С ростом населения возрастет и спрос на мясную продукцию. По оценкам экспертов потребление мясных продуктов в 2050 году составит 502 миллионов тонн в год, против потребления 334 миллионов тонн в 2015 году.

В прошлом рост спроса на мясную продукцию можно было удовлетворить за счет увеличения убойного веса скота. Однако ожидается, что в будущем рост продуктивности животных значительно замедлится.

Решить данную головоломку и ощутимо нарастить производство можно только с помощью современных информационных технологий.

Ключевые проблемы животноводческого сектора

По оценке консалтинговой компании «Deloitte» рост населения и увеличение средних доходов гарантированно приведет к росту спроса на мясо в среднем на 50%. Потребление на душу населения увеличится на 13% с 45 до 51 килограмма мясной продукции в год.

Большая часть роста спроса будет приходиться на развивающиеся регионы, особенно на Африку и Азию. Потребление мяса в Африке вырастет в несколько раз с 20 до 71 млн тонн к 2050 году. За счет этого фактора потребление на душу населения увеличится с 18 до 30 килограмм в год.

Потребление мяса в Азии возрастет на 50% от 150 до 224 миллионов тонн к 2050 году. За счет этого показатель потребления увеличится с 34 до 43 килограммов в год.

Помимо роста спроса на мясную продукцию уже сегодня отмечается тенденция в потреблении продуктов более высокого качества. Потребители требуют минимального использования антибиотиков в ветеринарии, а также повышения уровня заботы о животных и улучшения условий их содержания.

Лишь наращивая производственные мощности животноводство рано или поздно столкнется с проблемами перерасхода природных ресурсов и загрязнения окружающей среды. Треть мировых пахотных земель и 8% от всей доступной пресной воды уже используется в животноводстве, что влияет не только на увеличение расхода ресурсов планеты, но и на загрязнение окружающей среды из-за роста количества парниковых газов и загрязнения подземных вод.

Анализ глобальных технологических трендов

Удовлетворить растущий спрос в качественных продуктах, а также минимизировать вредное влияние животноводческой отрасли удастся только с помощью интеграции инновационных ИТ-решений, упрощающих рутинные операции и сокращающих количество ручного труда. Сейчас для обозначения этого направления используются различные термины – Точное Животноводство, Цифровое Животноводство, Умное Животноводство, как перевод с английского Precision Livestock Farming, Digital Farming и Smart Farming.

Что бы определить наиболее перспективные технологии мы проанализировали ряд последних исследований. А также оценили возможность адаптации и внедрения этих технологий в животноводческой отрасли.

Исследование от «Ростелеком»

У компании «Ростелеком» есть интересное исследование «Мониторинг трендов» с использованием искусственного интеллекта. В ходе исследования был проводится автоматический количественный анализ нескольких миллионов научных статей, патентов, вакансий, резюме, публикаций и поисковых запросов пользователей.

Далее к собранной информации применяют машинный лингвистический анализ, чтобы выявить 10 ключевых направлений глобальных трендов. В 2020 году были выбраны следующие направления:

На наш взгляд, для животноводства можно выделить искусственный интеллект, облачные технологии, «интернет вещей» (датчики), робототехнику, а также обработку данных.

Исследование компании Gartner

Исследовательская аналитическая компания «Gartner» также проанализировала технологические тренды и разбила их на 3 направления: фокус на потребности человека, независимость от месторасположения и устойчивость бизнеса.

Изучив это исследование, мы считаем, что наиболее применимыми к животноводству трендами можно считать: облачные вычисления, кибербезопасность, искусственный интеллект и полную автоматизацию. 

Анализ технологий издания Cnews

Еще одно интересное исследование провела компания «Cnews». И в отличие от машинного анализа «Ростелекома», в этом исследовании вся информация была предоставлена экспертами. 

Специалисты «Cnews» попытались определить, какие технологии будут наиболее востребованы для российского рынка, учитывая специфику отечественных заказчиков. С этой целью в конце 2020 года был проведен опрос читателей интернет портала Cnews.

Как и по результатам прошлого опроса, в 2021 году наибольшие надежды возлагаются на аналитику больших данных, искусственный интеллект, облачные решения и «интернет вещей».

Также это исследование интересно тем, что учитывалось мнение экспертов по индустриям. Так для сельского хозяйства эксперты выделили те же самые тренды, что и по другим направлениям бизнеса, однако немного с иными приоритетами. Сначала, по мнению экспертов, необходимо установить датчики и провести первичную автоматизацию, а после обрабатывать и анализировать полученные данные.

Анализ технологий и трендов Всемирного Экономического Форума

Команда экспертов всемирного экономического форума в Давосе под руководством Клауса Шваба уже в течении многих лет ведет классификацию технологий в рамках исследования 4-й индустриальной революции. Были выбраны ключевые технологии, заслужившие внимание глобального экспертного совета.



Все технологии в системе Клауса Шваба разбиты на 4 направления:

1. Цифровые технологии (основополагающее направление);

2. Физические инновации;

3. Изменение человека;

4. Изменение окружающей среды.

Ежегодно эксперты Всемирного Экономического Форума обновляют и корректируют свое исследование, добавляя новые инновационные решения, набирающие популярность.

Прогноз цифрового животноводства компании МАТРИЦА

На основе анализа многих исследований и нашей практической работы из всего множества технологий мы выбрали для животноводства 10 основных направлений, разбив их на две группы: источники данных и обработка данных.

Все начинается с датчиков или, как модно сейчас говорить, с «Интернета вещей». Старое оборудование будет совершенствоваться и заменяться новыми технологиями, что приведет к полному переходу от механизации к автоматизации. А в будущем к полной роботизации не только рутинных задач, но и сложных процессов, требующий внимания со стороны человека. Постепенно датчиков будет становиться все больше и больше, что позволит получать все более точные и достоверные данные

Все поступающие с датчиков данные нужно будет хранить. Эта информация должна где-то храниться с необходимым уровнем доступности и распределением права доступа.

И после того, как все первичные данные были собраны, сохранены и проанализированы, следующий логический шаг – это эффективный анализ информации. Чтобы получить как можно больше качественных знаний и инсайтов.

Процессы и технологии в животноводстве

После того, как мы выделили ключевые технологии, давайте посмотрим на них с точки зрения актуальности и применимости для животноводства.

Полагаясь на свой 20 летний опыт автоматизации животноводства в компании МАТРИЦА для более чем 500 малых, средних и крупных хозяйств мы разработали таблицу, поделив все процессы на 6 групп.

В таблице учитывается зоотехнический цикл, кормопроизводство и самая важная группа — кормление. А также ветеринарное сопровождение и лечение. Дополнительные процессы - связанный с зоотехническим циклом блок процессов содержания животных и группа процессов по переработке и производству продукции.

В каждой из этих групп процессов могут быть использованы датчики, оборудование, технологии хранения, обработки и анализа данных. Кроме этого для отдельных технологических групп мы выделяем учет и отчетность, а также передачу данных в интегрированную информационную систему.

Датчики в животноводстве

Ранее мы уже говорили о том, что все начинается с датчиков для сбора данных. На молочной или мясной ферме датчики отслеживают буквально все процессы: от количества потребляемой пищи конкретным животным до оценки скорости движения воздуха в помещениях, где содержится скот.

В зависимости от направления мониторинга мы выделили: индивидуальные датчики животных, групповые системы мониторинга, датчики окружающей среды, датчики оборудования и датчики продукции.

Например, индивидуальные датчики предоставляют данные по каждому животному. Самые простые идентифицируют животного, а более продвинутые информируют о месте расположения скота, о его двигательной активности и состоянии здоровья.

А уже групповые системы мониторинга дают представление о поведении стада и поведении индивидуальных животных в группах.

Датчики окружающей среды измеряют все параметры помещений и среды – температуру, влажность, скорость движения воздуха, загазованность.

На многих хозяйствах процессы автоматизированы и используется оборудование. Для управления этим оборудованием также нужны датчики. Данные с оборудования могут быть использованы не только для управления отдельными аппаратами и процессами, но и переданы и в общее хранилище данных.

Отдельное направление – это датчики продукции. Их роль чрезвычайно важна, так как в конечном счёте все производство направлено именно на выпуск качественной конечной продукции.

Оборудование в животноводстве

В России идет активное освоение зарубежных технологий, направленных на совершенствование процессов кормопроизводства, поения, доения, ветеринарного сопровождения, лечения, утилизации отходов, содержания животных, переработки и производства продукции.

Уже никого не удивишь доильными установками, автоматизированными системами поения и раздачи кормов. По опыту зарубежных хозяйств, так называемые технологии "умного фермерства" способны сократить издержки животноводческого комплекса на 10-20%, существенно увеличив производительность хозяйства.

Внедрение умного фермерства требует не только финансирования, но и научного подхода. Необходимо грамотно реализовать сбор данных, научится анализировать информацию и оперативно принимать решения, опираясь на экономические параметры.



Конечно, полное переоснащение животноводческого комплекса современными технологическими установками доступно только для крупных и средних хозяйств.

Однако по утверждению экспертов из американской организации Precision Corp Service для минимальной модернизации производства достаточно лишь сфокусироваться на 20% технологий, которые будут приносить 80% дохода. Также следует выбрать правильного интегратора ИТ-решений, который поможет найти наиболее оптимальные комбинации установок и не бросит на полпути в процессе апробации и внедрения.

Сквозная интеграция — прослеживаемость

Важным требованием текущего дня в животноводстве является прослеживаемость продукции. Прослеживаемость – это возможность отследить происхождение пищевой продукции, кормов, животных и компонентов животного происхождения, на всех стадиях производства, обработки и распределения. Эффективная система прослеживания позволяет отследить продукты вниз или вверх по цепи поставки, и ответить на вопросы «Где?» находится объект и «Откуда?» он пришел.

Принципы прослеживаемости продукции прописаны в Европейской Директиве 2001/95/ЕС по Общей Безопасности Продуктов (EU Directive 2001/95/EC on General Product Safety) и Европейских Правилах 178/2002 по Безопасности Продуктов (EU Regulation 178/2002 on Food Safety).

В качестве примера отечественной реализации системы прослеживания можно назвать систему электронной ветеринарной сертификации «Меркурий», с которой уже столкнулись предприятия, работающие с животноводческой продукцией. Эта система уже обеспечивает прослеживаемость происхождения и качества продукции по всей цепочке создания добавленной стоимости.

В перспективе на основе этой накопленной базы знаний удастся выстраивать системы защиты от эпидемий, а также формировать тактические методы борьбы с заболеваниями животных.

Учёт и отчётность для КРС

Чем больше животных в хозяйстве, тем больше необходим качественный учет и контроль. Учет животных, продукции сельскохозяйственного производства, кормов, препаратов, документы для ежемесячного и годового закрытия счетов, формирование бухгалтерских проводок и еще много-много всего.

Одной из программ для учёта и работы с крупным рогатым скотом является система «1С:Селекция в животноводстве. КРС» от компании "МАТРИЦА”.

Программа учета предназначена для ведения зоотехнической и племенной работы с функциями формирования регламентной, внутренней и управленческой отчетности.

Состав решения включает: количественно-весовой учет, учет молока, учет кормов, племенной учет, учет воспроизводства поголовья и ветеринарный учет.



Внедрение программы позволяет хозяйству увеличивать производительность за счет сокращения времени на ввод данных, повышения качества первичной информации, и автоматического формирования отчетности.

Анализ данных в животноводстве

Как вы уже поняли, даже одно внедрение современных датчиков и оборудования, даёт довольно хорошие результаты и значительно повышает эффективность производства. Однако, если в дополнение к этому, можно будет еще собирать, хранить и эффективно обрабатывать данные, превращая их в качественную информацию, аналитику и идеи, то полезный эффект будет намного выше. Одним из ключевых направлений, связанным с анализом огромных массивов данных сегодня выделяют технологию Big Data (большие данные).

Причем под термином Big Data понимают не сами данные, а набор стратегий для анализа, которые позволяют извлечь выгоду от обладания ими. В реальности технология больших данных уже давно работает на благо селекционеров, помогая формировать огромные генетические базы данных обо всех быках и коровах, когда-либо участвовавших в размножении своей породы.

Академия Больших Данных компании Mail.ru выделяет следующие наиболее перспективные технологии анализа данных:

●     Предиктивная аналитика —  предсказывает будущее на основе собранных данных;

●     Имитационное моделирование —  технология построения моделей на основе больших данных, которые помогают провести эксперимент в компьютерной реальности без влияния на реальное положение дел.

●     Data Mining — добыча новой значимой информации из большого объема данных.

●     Машинное обучение и нейронные сети — создание программ, которые умеют анализировать и принимать решения, выстраивая логические связи

Интегрированное решение

В качестве интеграционного решения на базе программы «1С:Селекция в животноводстве. КРС», можно рассмотреть следующий программно-аппаратный комплекс. Для идентификации животного используется ушная метка RFID или болюс. Данные от специалиста по учёту или главного зоотехника передаются на мобильные ридеры зоотехников и ветеринаров.

У каждого специалиста на ридере указывается информация какие операции с какими животными он должен выполнить сегодня. При считывании ридером электронной метки, на ридере видна карточка животного и история его технологических операций. Системы кормления, доения и взвешивания также определяют и идентифицируют животных по меткам и датчикам, после чего данные передаются в систему учёта.

Все собранные данные отображаются в системе «1С:КРС». Просмотреть данные можно как через десктопную версию, так и через мобильное устройство.

На основании собранных данных, строят аналитические отчёты, выделяя ключевые аспекты, которые требуют внимания по определенным группам.

Такой интегрированный подход к ведению КРС хозяйства позволяет максимально увеличить производительность, исключив ошибки и несостыковки при вводе данных из-за влияния человеческого фактора. Что гарантирует более точную оценку ситуации для принятия качественных и эффективных управленческих решений.

Выводы

До настоящего времени предприятия агропромышленного комплекса были довольно консервативными в плане внедрения современных информационных технологий. Они, как правило, придерживались традиционного подхода в ведении хозяйства. Однако постоянно увеличивающийся спрос на мясную продукцию со временем заставит даже представителей небольших молочных и мясных ферм перейти на более продвинутые системы ухода за животными. А реалии последующих десятилетий предполагают, что на каждой ферме наравне с селекционерами и ветеринарами будет трудиться как минимум один программист или аналитик.

Цифровизация животноводческой отрасли позволит поднять на новый уровень технико-экономические параметры производства, получить систему технического сервиса машин, снизить удельные затраты ресурсов благодаря возможности относительно быстро устанавливать проблему и устранять ошибку. Особенно это актуально на этапе контроля качества продукции.

Как видно в будущем цифровые технологии будут и дальше расширять свое влияние. Поэтому уже сейчас важно задуматься о внедрении систем анализа и учета, выстроив в хозяйстве соответствующие бизнес-процессы, позволяющие не отрываться от основной работы.