Искусственный интеллект в помощь агроному! «Борлас» оптимизирует структуру посевных площадей

Формирование структуры посевных площадей как аграрная проблема

В производственной деятельности растениеводческих хозяйств немало проблем: нахождение баланса между требованиями бизнеса по выращиванию определенного количества продукции разных культур и эффективным землепользованием с соблюдением научно-обоснованных севооборотов; трудоемкость процесса подбора оптимальных севооборотов; сложность группировки большого количества полей в звенья севооборота для обеспечения равномерного распределения площадей между ротациями и другие.

При формировании структуры посевных площадей для крупных землепользователей необходим анализ большого объема данных, причем процесс происходит многократно, поскольку СПП изменяется несколько раз еще до начала основных работ. Руководству же проверить качество результата планирования очень сложно из-за большого объема данных, участвующих в процессе планирования.

Руководитель Центра агрокомпетенций группы «Борлас» Елена Бутова

Как же помочь агрономам? С помощью ИТ!

Уже сегодня дальновидные управленцы и специалисты готовы для сокращения издержек и повышения урожайности использовать современные технологии не только непосредственно «в поле» (беспилотные аппараты, метеостанции, системы автоматического полива), но и в управлении процессом выращивания и его детальном планировании.

Мы неоднократно получали подтверждение востребованности такой системы со стороны агрохолдингов во время выставочных мероприятий, обучающих вебинаров, презентаций. Например, актуальность автоматизации процессов выращивания признали 50 % опрошенных участников вебинара «Современные оптимизационные решения для агросектора», который мы провели в мае 2017 года.

Результаты опроса участников вебинара «Современные оптимизационные решения для агросектора» (май 2017 года) на предмет актуальности автоматизации процессов выращивания

Стремясь закрыть данную потребность наших заказчиков, мы разработали решение «Формирование структуры посевных площадей».

Возможности системы «Формирование структуры посевных площадей»

На основе данных хозяйства наша система, используя собственную автоматизированную оптимизационную модель, рассчитает и предоставит в табличном формате оптимальную структуру посевных площадей (распределение культур по полям хозяйства).

Процесс расчета происходит оперативно (около часа вместо нескольких дней при неавтоматизированном расчете), может быть быстро выполнен многократно при изменении отдельных параметров (что невозможно при традиционном ручном планировании).

Результат расчета объективен, качественен, не может содержать ошибок, возникающих при выполнении расчетов человеком, или вследствие личной заинтересованности.

Существенные отличия от иных систем/моделей формирования СПП:

• учет в расчетах не только агрономических показателей, но и требований (вводных данных) бизнес-плана (традиционные системы работают только как «производственные»);
• масштабируемость системы, нет ограничений на количество расчетных параметров, сложность критериев, объема исходных данных, что всегда является ограничением моделей, созданных, например, в MS Excel;
• гибкость системы – возможность усложнения алгоритма расчета, быстрого добавления новых или изменения параметров (ограничений, исходных данных), что затруднительно или невозможно в «закрытых» для редактирования моделей;
• наличие в программном пакете сопроводительной документации, описывающей алгоритм работы (отсутствует в имеющихся на рынке предложениях, считаясь «интеллектуальной» собственностью разработчиков).

Как происходит процесс формирования СПП?

Расчет структуры посевных площадей выполняется системно, в несколько этапов. После завершения каждого этапа специалист может оценить и проанализировать промежуточный результат, при необходимости скорректировать исходные данные и повторить расчет.

Для каждого этапа спроектирована отдельная автоматизированная оптимизационная модель, которая формализует исходные данные и подбирает решение, оперируя математическими методами целочисленного программирования. Реализация оптимизационных моделей выполнена с использованием свободно-распространяемого ПО. Исходные данные и результаты оптимизации записываются в таблицы базы данных.

Таким образом, наше ИТ-решение может быть интегрировано с любой учетной системой сельхозпредприятия или использоваться как самостоятельная система.

I этап - Выбор оптимального набора севооборотов. Оптимизационная модель оперирует наборами переменных, соответствующих значениям площадей под каждую культуру, которые определяются в том же процентном отношении, что и доля этой культуры в севообороте. Площади под каждую культуру по всем выбранным севооборотам суммируются. Система не рассматривает севообороты, в которых есть культуры, отсутствующие в бизнес-плане. В севооборотах, рассматриваемых системой, должны присутствовать все культуры, указанные в бизнес-плане.

II этап - Логическая группировка полей, таким образом, чтобы структура посевных площадей не изменялась по итоговым показателям при чередовании культур севооборота:

• площади всех полей, включенных в севооборот, имеют приблизительно равную площадь;
• количество полей, участвующих в севообороте, равно или кратно количеству лет цикла севооборота.

Оптимизационная модель формирует группы полей с минимальным количеством нарушений правил соответствия планируемой к посеву культуры по предшественнику, пре-предшественнику, частоте посева и количеству лет непрерывного посева, а также с учетом пространственной изоляции от аналогичной культуры, планируемой к посеву в текущем году и выращенной в прошлом году.

Практическое использование системы показало, что в реальных условиях определенное количество нарушений при переходе на планирование структуры посевных площадей на основании севооборотов неизбежно, если в прошлом в хозяйстве севообороты не соблюдались. Количество полей с нарушениями составляет в пределах 2 % от общего числа полей. Такое количество нарушений будет сохраняться и в последующие годы использования системы, за счет форс-мажорных изменений структуры посевных площадей.

Система позволяет сформировать для анализа агрономом перечень выявленных нарушений агрономических правил соответствия и их причин.

В результате работы оптимизационной модели на 2-м этапе каждому полю хозяйства присваивается севооборот и номер года (культуры в этом севообороте), с которого начнется цикл севооборота на данном поле.

Итоговым результатом работы оптимизационной модели является:

• формирование оптимальной структуры посевных площадей для всех полей хозяйства;
• расчет ротационной таблицы на произвольный заданный период;
• расчет планового валового сбора урожая.

Место решения «Формирование структуры посевных площадей» в комплексной системе управления растениеводством крупных агрохолдингов

Формирование структуры посевных площадей является ключевым бизнес-процессом на этапе планирования деятельности будущего сезона сельхозпредприятия, влияющим на весь производственный цикл растениеводства, в том числе планирование технологии и расчет плановой себестоимости продукции.

Формирование СПП как ключевой бизнес-процесс

Практическая значимость решения «Формирование структуры посевных площадей»

Отметим основные плюсы использования нашей системы. Для агрохолдингов это:

• возможность нахождения баланса между требованиями бизнеса по выращиванию определенного количества продукции разных культур и эффективным землепользованием;
• сокращение финансовых издержек на процесс планирования;
• повышение качества и точности планирования, достоверности результатов планирования;
• повышение качества результата работы агрономов в целом за счет высвобождения часов для оперативной работы «в поле».

Для органов управления сельским хозяйством широкое применение системы планирования структуры посевных площадей, в которую заложены научно обоснованные севообороты, с учетом региональных и иных особенностей, позволяет повышать качество землепользования, сохранять и восполнять природные ресурсы, а также за счет повышения урожайности - обеспечивать программу продовольственной безопасности страны.

Развитие решения «Формирование структуры посевных площадей»

В 2017 году в тесном сотрудничестве с кафедрой экономической кибернетики Российского государственного аграрного университета - МСХА имени К.А.Тимирязева велась доработка справочника «Рекомендованные севообороты для территорий», а также модуля подбора выращиваемых культур в зависимости от оперативных показателей состояния почвы и особенностей рельефа полей, что позволило усилить научный компонент системы и в целом эффективность планирования.

Первые успехи!

В октябре 2017 года решение «Формирование структуры посевных площадей» получило бронзовую медаль на крупнейшей отраслевой выставке «Золотая осень».

Диплом отраслевой выставки «Золотая осень», выданный группе «Борлас»

Кроме того, наше решение уже получило высокую оценку со стороны его первых заказчиков. «Считаю, что использование данного решения – это наш ресурс для еще большего повышения урожайности, которая на сегодняшний день благодаря разработке «Борласа» уже на 10-30 % превышает средние показатели по региону. Решение может быть рекомендовано крупным хозяйствам России не только для повышения эффективности бизнеса, но и для сохранения земельных ресурсов для будущих поколений», - отметил по итогам тестирования директор по растениеводству АО «Агрообъединение «Кубань», заслуженный работник сельского хозяйства Кубани Дмитрий Лебедь.

Команда «Борласа» уверена, что у информационной системы «Формирование структуры посевных площадей» впереди славная история!

Автор: руководитель Центра агрокомпетенций группы «Борлас» Елена Бутова