Исходная ситуация

До внедрения АссистАгро в компании «Орбита» все замеры густоты посева выполнялись вручную агрономами и студентами. На оценку поля в 100 га у агронома уходило около 3 часов, а суммарный объем подсчетов мог занимать до двух недель. Это приводило к выборочным замерам, преимущественно "с краю поля" и искажению данных: люди склонны «пропускать» проблемные участки.

Основные проблемы:

• Высокая трудозатратность и низкая объективность замеров
• Задержки с принятием решений по защите растений

Цель:

внедрить цифровой инструмент, который позволит объективно оценивать состояние посевов, снизить нагрузку на агрономов и повысить управляемость хозяйством.

Решение и внедрение

Почему АссистАгро: решение сочетает беспилотные технологии, нейросети и автоматизацию передачи данных, что позволяет хозяйству получать точные результаты в кратчайшие сроки.

Внедренные модули:

• Подсчет густоты посевов
• Анализ сорной растительности и рекомендации СЗР

Этапы проекта:

1. Анализ потребностей хозяйства («Орбита» выделила свои зоны развития в агроэкспертизе)
2. Пилотный проект на одном из хозяйств холдинга
3. Проведение облетов дронами силами студентов АлтГАУ
4. Сравнение данных агрономов и нейросети (нашли потенциал роста качества осмотров агрономами предприятия за счет функционала АссистАгро)
5. Обучение специалистов работе с системой и запуск проекта в практику

Сложности:

• Скепсис агрономов по точности технологий (на скепсис агрономов система ответила качественным результатом работы нейросетей, что подстегнула интерес к решению).
• Ограниченность складских запасов СЗР (система дает рекомендации, но хозяйство должно обеспечить гибкую закупочную стратегию).

Результаты после внедрения

Качественные изменения:

• Автоматизация процесса подсчета густоты (30–40 минут вместо недель ручной работы)
• Объективные данные по густоте посевов и сорной растительности
• Возможность оценки эффективности СЗР по повторным облетам
• Использование аналитики для планирования уборки

Количественные показатели:

• Экономия рабочего времени агрономов: до 2 недель в сезон. Агроном в поле тратит время на объезд и осмотр, а не на рутинные замеры.
• Повышение точности учета по отдельным культурам (рапс, лен, соя) в 2 раза
• Потенциальная экономия на СЗР: до 5% бюджета

«Для агронома это находка. Нейросеть считает быстрее и точнее, чем человек. Мы увидели, что по ряду культур результаты агрономов и нейросети совпали, а по другим — цифровая система дала более реалистичную картину. Для нас АссистАгро — это рабочий инструмент, который экономит время и деньги».
— Латарцев Павел Юрьевич, управляющий АО «Орбита»

Видеоинтервью с клиентом

Экономика проекта

• Затраты: пилотное внедрение и последующая подписка на платформу
• Эффект: экономия на ручных работах агрономов, сокращение затрат на СЗР, повышение урожайности за счет своевременных решений
• ROI: даже 5% экономии на СЗР при площади 80 тыс. га дает десятки миллионов рублей выгоды в сезон

Планы клиента дальше

• Масштабирование использования системы на все хозяйства холдинга
• Развитие направления дифференцированного внесения (удобрения и СЗР)
• Тестирование модуля прогнозирования урожайности и приоритетов уборки
• Работа со студентами аграрных вузов для расширения кадрового резерва

Ключевые выводы

• Фактор успеха: комплексное использование дронов, нейросетей и автоматизации процессов
• Особо помогло клиенту: независимый взгляд цифровой системы, который исключает человеческий фактор.
• Совет другим хозяйствам: начинать с пилотных проектов, тестировать на малых площадях и постепенно масштабировать.