От спутников до севооборота

Как цифровые системы меняют управление растениеводством

Продолжаем тему цифровизации сельского хозяйства. В прошлых выпусках журнала были рассмотрены такие вопросы, как планирование полевых работ, экономика посевной, контроль производительности техники (смотрите здесь). Также обсудили экономику ухода за посевами. В этом выпуске вместе с директором компании Agrostream Аидой Муллашевой мы поговорим о заключительном этапе производства — цифровизации процесса уборки, о новых направлениях развития и особенностях их адаптации на реальных предприятиях.

– Аида Маратовна, вы анализируете большие базы данных ваших клиентов. Что можете сказать об урожайности этого сезона?

– Еще не везде уборка закончилась, но можно уже заметить, что в этом году урожайность культур очень контрастная даже внутри одного региона. В прошлые годы в одном регионе она не так различалась. В целом биологическую урожайность агрономы оценивают, как достаточно хорошую, а проблемы с качеством зерна все еще продолжаются. В этом году также заметен очень большой разброс хода уборки. Среди наших клиентов, многие из которых работают в зоне обыкновенных черноземов, по состоянию, к примеру, на 20 сентября кто-то 70–75% убрал, кто-то 18–20%.

Благодаря функциональным возможностям, которые у нас есть, каждый фермер может видеть, как меняется урожайность каждого поля в целом по культуре, сорту и даже репродукции в режиме онлайн. Причем увидеть можно не только бункерную урожайность, но и зачетную урожайность каждого поля. Наша система показывает не только процент уборки, например, пшеницы, но и какой сорт какую дал клейковину, натуру, число падения и т. д. Мы также в режиме реального времени можем видеть, сколько после подработки вышло зерноотходов, с указанием содержания в них зерна. Можем выяснить, везде ли сработали хорошие предшественники и агрофоны. Если раньше эффективность производства измеряли урожайностью, то теперь мы можем его оценить еще и по качеству. И это особенно ценно сейчас, когда в результате разницы цен на зерно по качеству можно принять осознанное решение по подбору сортов и технологий. Может, по какому-то сорту хозяйство теряет в урожайности, но перекрывает эту потерю лучшим качеством зерна. Все это легко посчитать.

– Вопросы качества зерна как раз нередко звучат во время уборки и после нее…

– Сейчас фермеры нередко сетуют, что стандарты определения качества зерна надо пересмотреть. Они говорят, что покупатели зерна и элеваторы пользуются их незнанием и манипулируют показателями качества в свою пользу. Считаю, что казахстанские стандарты действительно устарели и существенно отличаются от требований стран-покупателей. Кто-то на этом недобросовестно зарабатывает, а где-то есть объективная ситуация. Именно эту проблему я хотела бы подробнее разобрать на нашем очередном большом семинаре в феврале 2026 года. Сейчас подготовка к нему только начинается, и мы приглашаем компетентных специалистов, которые смогут раскрыть эту непростую тему, развеять мифы и показать все особенности этого процесса. Если у ваших читателей будут вопросы и идеи, буду признательна за помощь.  

Казахстан всегда славился хорошим качеством зерна, но, к сожалению, в последние годы мы все больше теряем эту репутацию. Это связано не только с изменениями климата, но и с вполне контролируемыми факторами со стороны фермера. Очень мало, к сожалению, современный руководитель уделяет внимания вопросу управления качеством зерна. Мы ранее уже говорили, что рекомендуем фермеру иметь в хозяйстве своего лаборанта. Его содержание окупится за период уборки зерна и послеуборочной его подработки. Компетентный лаборант будет следить не только за правильным размещением и смешиванием зерна, качеством подработки, но и доказывать качество своего урожая элеваторам. Конечно, сейчас сложно найти такого специалиста, но если захотеть, то можно вырастить его в своем хозяйстве. А ему в помощь купить экспресс-анализатор, который позволяет быстро принять решение — смешать зерно или положить на хранение отдельно. Мы считали окупаемость самых дорогих экспресс-анализаторов зерна. Если допустить, что сможем из общего объема полученного урожая отделить хотя бы 5% зерна лучшего качества при площади посева минимум 10 тысяч га, то только за счет разницы в цене содержание лаборанта окупится за сезон. Более того, принесет существенный доход. Кто-то говорит, что сам собирает пробы, возит на элеватор и там проверяют зерно на качество. Из этого делается вывод, что лаборант не нужен. Думаю, в таких хозяйствах собирают суточные пробы по партиям, которые уже смешали. А мы говорим, что до смешивания нужно проверять качество с каждой машины. Как неоднородна урожайность с каждого поля, так неоднородно и качество. Нашей компанией реализована интеграция с разными моделями экспресс-анализаторов. Теперь руководитель может удаленно видеть качество привезенного с поля зерна в каждой машине. Три месяца уборки и подработки зерна — это самые кормящие месяцы года. И в это время важна полная прозрачность движения зерна. Кроме этого, если наша система увидела какие-то нелогичные вещи или низкие показатели качества, будь то клейковина, сорность и т. д., то будет отправлено уведомление ответственному руководителю («отгрузка сомнительного качества») либо эти данные подкрасятся красным цветом в системе.  

– Каким образом ведется учет зерна в хозяйствах?

– До внедрения программы я наблюдала такую картину в хозяйствах: весовщик ведет до 14 журналов вручную. Вес одной и той же машины необходимо было указывать одновременно в нескольких документах. В первичном документе — типографский бланк, потом нужно делать записи в журнал по складу размещения, по культуре. Если это семена, то заносить данные в журнал учета семян, если зерноотходы — в журнал подработки зерноотходов, и т. д. Делалось это для того, чтобы потом легче было обрабатывать итоги. Сейчас в соответствии с законом вручную ведется только журнал прихода и отгрузки, остальные документы распечатываются из программы. Итоги по складу, культуре, классу, бурта, каждой подработки обрабатываются автоматически. Я даже посчитала по первому хозяйству расходы на типографию, до и после внедрения программы. Они оказались немалыми. Меня удивил тот факт, что стоимость товарно-транспортных накладных в типографии в сравнении с себестоимостью распечатки на качественной бумаге  была в разы дороже.

– Как отзываются фермеры на эти новшества:, стало легче вести учет?

– Те специалисты хозяйств, кто прошел обучение и понял все возможности программы, уже, думаю, не захотят возвращаться к ручному учету. Мне понравился отзыв лаборанта, работающего в холдинге. Как вы понимаете, у них есть внутренние аудиторы, служба безопасности. Она сказала: «Благодаря программе я чувствую себя уверенно, могу доказать любое движение зерна. Все автоматически взвешено, а не вручную, все подтверждено фотографиями, что во время взвешивания именно эта машина стояла на весах. Вот значения экспресс-анализатора, а это подтвердил элеватор».

В хозяйствах нередко боятся прозрачности учета, но я рада, что именно прозрачность и понятность ценят рядовые сотрудники, ответственные за процесс мониторинга зерна.

Существенно облегчилась и работа бухгалтера. Однажды мы посчитали, сколько раз взвешивали зерно на току предприятия с площадью посева 38 тысяч га. Оказалось, за один месяц уборки более 10 000 раз взвешивались машины — приход, перемещение на подработку, после подработки, отгрузка. Машины заезжали на весы каждые две минуты, до глубокой ночи. Представьте пыль, шум, гам… Как можно в такой ситуации все правильно записать в журналы и подвести итоги без ошибок. Конечно, раньше очень много времени тратилось на поиск ошибок учета либо, что еще хуже, не видели и даже не искали, а просто по итогам зачистки тока в конце сезона списывали на рефакцию. Так, например, уже в первый год внедрения программы внутренний аудитор клиента посчитал, на сколько сократилась рефакция. И несмотря на то что уборка прошла в более влажных условиях по сравнению с прошлым сезоном, рефакция сократилась на 63%. Я думаю, что прежде всего этот эффект получился из-за тотального контроля каждого движения зерна. Теперь задача бухгалтера – каждое утро, потратив полчаса, сверить ручные журналы с электронным, посмотреть пару страниц, где мы показываем явные ошибки учета, проверить, бьется ли баланс зерна и зерноотходов. Если все в порядке, то благодаря интеграции с «1С» загрузить все данные — и на этом все.  

Есть, конечно, и такие специалисты, которым не сразу удается освоить возможности программы. Она многие вещи делает автоматически. Например, определяет класс зерна по данным качества, подводит итоги. Но, когда идет сверка с реальным наличием зерна и появляются несоответствия, персонал считает, что проблема не в исходных данных, которые он указал, а в алгоритмах программы. Как правило, у таких хозяйств и до нашего прихода учет зерна не сходился. Тот, у кого порядок был изначально, осваивают программу очень быстро. Мы стараемся не оставлять один на один таких пользователей со своим учетом. Благодаря прослеживаемости каждой операции всегда можно найти причину и устранить несоответствия, и это гораздо легче сделать благодаря самой системе. Со временем даже у самого скептически настроенного пользователя нарабатывается опыт и понимание того, как самому быстро найти свою ошибку.    

– Сегодня фермеры и специалисты сельхозпредприятий имеют самый разный уровень квалификации. Это как-то влияет на процесс внедрении вашей системы учета качества зерна?

– Как я говорила в прошлых интервью, мы разработали собственную методологию внедрения и постоянно ее совершенствуем. С увеличением количества клиентов мы решили их ранжировать. Не каждый может сразу включиться и воспринимать ценность цифровых возможностей. А есть уже такие, которые хотят расти дальше, что нас вдохновляет. Первоначально мы определили четыре уровня клиентов: начинающие, эталонные, отстающие и промежуточные. И к каждому у нас был свой подход. Мы видели, что в одном хозяйстве очень сильный агроном, в другом — инженер, в третьем — экономист. И стали менять методологию под уровни должностных ролей в хозяйстве. При этом почти у каждой группы клиентов есть свои особенности, как организационные, так и инфраструктурные. Раньше основная цель при внедрении системы была сделать всех клиентов эталонными, поэтому иногда мы им предлагали такие технологии, к которым они были еще не готовы. Со следующего года в честь десятилетия нашей компании мы будем ранжировать и цену наших услуг, не только исходя из площади обработки, но и из объема оказываемых цифровых услуг. Будет три пакета услуг: Light, Standard, Professional (или, другими словами, Легкий, Стандартный, Профессиональный).

В первом варианте — Light — будет предоставляться набор самых простых функций, понятных всем клиентам. И здесь мы можем принимать запросы от клиентов, имеющих самую разную площадь посевов, даже если она, к примеру, будет всего 500 гектаров. Для этого варианта будет самый простой набор функций: контроль техники, учет ГСМ, расчет выработки. В принципе, можно будет настроить интеграцию с GPS-датчиками за один день. 

– Возможно, что не только небольшие хозяйства могут попасть в эту категорию, но и холдинги?

 Может быть и так, все зависит от их целей и степени вовлеченности в цифровизацию производственных процессов.

Клиенту мы можем оцифровать все бизнес-процессы, а можем выбрать какие-то отдельные. Можно дать разные возможности и для каждой роли. Например, возьмем процесс планирования. При пакете услуг Standard агроном может планировать технологические карты, моделировать сценарии, рассчитать себестоимость и точку безубыточности своих решений. А если у него будет доступен пакет Professional, то он дополнительно сможет выстраивать маршруты движения техники, дифференцированно планировать технологию в зависимости от продуктивности полей, получать уведомления о последействии препаратов. А по итогам планирования сможет оценить, правильно ли он разместил семенные участки и удобрения. Прежде чем планировать новый сезон, агроном получит очень много полезной информации, о которой мы рассказали в прошлых статьях. Дополнительно клиентам, имеющим пакет Professional, будет предоставляться независимый аудит данных от нашей компании. Руководитель хозяйства сможет понять, какие процессы у него не налажены, где есть точки роста, ему будет представлен глубокий сравнительный анализ урожайности, в том числе в сравнении с урожайностью других клиентов области. Благодаря таким аудитам пользователи увидят максимальные возможности программы. Все эти изменения мы внесли не только в методологию внедрения, но изменили и саму систему. Для клиентов с пакетом услуг Light и Standard интерфейс сайта будет максимально упрощен. Теперь наша цель — сделать трансформацию предприятия и внедрение цифровизации максимально комфортными для клиента. 

– По сути вы делаете обновление системы, подстраивая ее под рынок…

– Совершенно верно. При этом мы начинаем активно использовать искусственный интеллект (ИИ) и работаем над тем, чтобы внедрить помощника с его использованием. Но этого «джинна» не хотим пока выпускать. К нему клиентов тоже надо готовить. Должна формироваться культура общения с ИИ. Важно не слепо ему доверять, а правильно им пользоваться. Не все еще понимают, что правильные ответы зависят не только от его обученности, но и от того, насколько правильно мы задаем ему вопросы. Клиенты порой объясняют проблему таким образом, что даже при нашем опыте требуется время, чтобы разобраться в ней.

– Расскажите, над какими новыми направлениями сейчас работает ваша компания?

– Наши новые разработки формируются благодаря запросам наших эталонных, профессиональных клиентов. Мы собираем большие данные, научились строить интересные диаграммы и графики. Самый главный вопрос, который бы хотелось решить любому агроному благодаря анализу данных, это найти лимитирующий фактор урожайности каждого участка почвы. Осознавая это, он принимает решение, какую именно культуру посеять и какую технологию применить, чтобы раскрыть максимальный потенциал каждой части поля не только в текущем сезоне, но и в долгосрочной перспективе. Это и есть точное земледелие.  

В прошлом интервью я говорила, что мы обрабатываем спутниковые снимки, карты высот, участки площадью 10 квадратных метров (пиксель). Мы их теперь не только просто отображаем, но и научились выявлять зоны риска водной и ветровой эрозии почвы. Определяем уклон каждого пикселя, учитываем влажность почвы, находим зоны дефицита влаги или переувлажнения. Если какие-то пиксели переходят пороги риска и занимают больше одного гектара, то есть находятся рядом друг с другом, то этому кластеру присваиваем высокий риск возникновения эрозии.

– И насколько велика подверженность почвы эрозии на примере реального предприятия?

– Условно из 200 обработанных полей таких оказалось 5. Если поле не подвержено высокому риску эрозии, то на нем рекомендуется использовать традиционные почвозащитные технологии, не привязывая их к особенностям рельефа. А если риск существует, тогда можно рассмотреть возможность выведения поля из активного использования, залужения и т. д., что позволит сохранить почву от эрозии.

– Как это поможет фермерам?

– Каждый агроном и так знает свои поля, где у него потенциально может возникнуть эрозия. Анализируя спутниковые снимки вегетации с 2017 года, мы построили итоговую карту неоднородностей полей, которые отличаются по продуктивности. И теперь можем видеть, насколько картинка карты высот и карты гумуса повторяет рисунок карты продуктивности. Если этот рисунок повторяет карту высот, значит, лимитирующий фактор урожайности зависит от особенностей рельефа. Если он повторяет карту гумуса, то причина в нем. А если это не совпадает, то только в этом случае необходимы дополнительные агрохимобследования по сетке 20 га.

Также мы продвинулись в точности определения гумуса в почве. Напомню, что если на период проведения космической съемки состояние почвы соответствует ряду условий (влажность, комковатость, отсутствие растительности), то можно рассчитать содержание гумуса в почве по его отражению. Для этого необходимо знать, когда в последний раз обрабатывалась почва, каким орудием, на какую глубину, какой агрофон и тип почвы, уровень вегетации по индексу NDVI, влажность почвы, когда и какие осадки выпадали. Используя эти данные, мы более точно можем выбрать нужный снимок и вычислить индекс каждого пикселя, показывающий уровень содержания гумуса. Мы сравнили карты определенных полей с подобными картами других FMS-систем, с картами урожайности собираемой с телематики техники и результатами детального агрохимобследования. И поняли, что наши карты были точнее, благодаря тому, что у нас больше необходимых данных.   

Также в этом году мы интегрировались с метеостанциями наших клиентов. На сегодняшний день собираем фактические метеоданные не только с метеостанций Казгидромета, но и с 37 частных. Интерполировали эти данные на каждое поле. Собираем не только температуру и осадки, но и фиксируем критические температуры в наиболее важные фазы развития растений. Хотим, чтобы у агронома по каждому посеву был полный набор агрометеоданных для анализа факторов урожайности.

Раньше были случаи, когда экстенсивный сорт показывал урожайность во влажный год лучше, чем интенсивный, хотя должно быть наоборот. К примеру, посеяли интенсивный сорт по пару, а он не дал ожидаемой урожайности. Предполагали, что причиной такой ситуации могла быть засуха, а на поле с экстенсивным сортом выпадали осадки, поэтому он и дал урожай. Теперь благодаря всем данным мы будем точно знать причину.

– К какому результату вы хотите прийти в итоге?

– Фермер, зная лимитирующие факторы каждого участка, может дифференцировать технологию и, главное, обоснованно просчитать целесообразность ее применения. Например, мы работали с хозяйством, у которого не то что одно поле, а практически все поля были очень однородны по продуктивности, то есть имели незначительные различия. Есть ли смысл такому предприятию менять технику, технологию с возможностью дифференцированного посева или удобрений? Теперь же, используя цифровые возможности, можно обоснованно и быстро это посчитать и дать четкий ответ, за какой период времени окупится разница в стоимости с техникой, не имеющей этой функции, за счет будущей разницы в продуктивности полей. И только после этого фермер сможет принимать решение, покупать ли ему дополнительное оборудование, например, для дифференцированного внесения или это не нужно делать. Ведь цена неправильного решения будет довольно высокой, исходя из цен на технику.

Также есть хозяйства, у которых поля очень пестрые, неоднородные. В таком случае можно гораздо смелее принимать решение о переходе на новую технологию.

– Но без поломки схем севооборотов внедрить вашу систему не получится…

– Да, первоначально придется нарушить один раз севооборот и выстроить его заново по продуктивности полей, точечно принимать решения по проблемным участкам. Таким образом, севообороты должны пройти эволюцию в производстве.

– Давайте заглянем в будущее. Каким вы видите развитие цифровизации сельского хозяйства в предстоящие годы?

– В нынешнее время все очень быстро меняется и цифровизация развивается во всех сферах жизни. Пример Каспи банка наиболее яркий. Многие рутинные вещи в работе будут автоматизированы. Люди не будут пугаться цифровых систем и станут им гораздо больше доверять. Новое оборудование станет доступнее, появится множество новых датчиков. Благодаря этому мы сможем собирать много детальных данных, которые будут гораздо более востребованными в практической жизни. И самое главное: для ответа на вопрос, что и когда сеять и какую технологию использовать, мы будем больше доверять цифровой системе, которая поможет решать производственные задачи, учитывая массу факторов.

Руководители, которые будут откладывать этот вопрос, должны понять, что изменения не остановить. Экспортные рынки будут требовать полной прослеживаемости зерна — происхождение, история обработки, экологические сертификаты. Европа и Азия все активнее вводят эти требования. Хозяйства, которые не могут показать цифровую историю поля, просто не попадут в премиальные ценовые сегменты. Это не прогноз, а уже складывающаяся реальность. Банки и государство будут требовать большей прозрачности. Цифровая отчетность станет требованием, а не добровольным выбором. Те, кто начнеут готовиться сейчас, через пять лет будут чувствовать себя уверенно.

Кадровый голод будет продолжать расти. Погодные качели только усилятся. Победят те хозяйства, которые управляют не «на глаз», а через данные: моделируют сценарии, прогнозируют риски, вовремя принимают решения. Цифра — это страховка от убытков и инструмент устойчивости.

Поэтому вопрос «надо ли внедрять» через пять лет уже не будет стоять. Будет другой: почему мы сделали это слишком поздно? Многие экономят на внедрении цифровизации из-за того, что денег нет, но в итоге они их и не заработают, потому что нельзя ожидать новые результаты, делая вещи по-старому. Если они сейчас не станут меняться, то им нечего будет менять через 5 лет.

– В дальнейшем вы не планируете на себя взять больше функций консалтинга в хозяйствах, с которыми работаете? Если бы вам учредитель дал частичное право управлять этими хозяйствами, вы могли бы внедрять цифровые системы в производство?

– Это уже делают некоторые компании. Но нельзя на себя взваливать много функций сразу, теряется фокус. Какой смысл распыляться и один бизнес превращать в несколько? Мне, к примеру, уже советовали, помимо растениеводства, подключить еще и животноводство. Мы должны делать что-то одно и на высоком качестве.

– Ваши функции может заменить искусственный интеллект?

– Частично может и должен. Надо отметить, что сам ИИ имеет высокую скорость обучения. Он уже сейчас программы пишет. Для того чтобы ИИ выдавал правильные рекомендации, мы должны собрать качественные уникальные данные, присущие нашему региону. Сбором таким данных мы и занимаемся. Мы не собираемся конкурировать с ИИ, мы хотим его использовать для повышения наших конкурентных преимуществ. И если мы будем сфокусированы на создании лучшей системы управления растениеводством, то сможем совершенствовать наши рекомендации и технологии все больше и больше. Впереди нам предстоит очень много работы.