Неинвазивное взвешивание свиней

Текст: Федор Гильмуллин, генеральный директор компании «Лазаревское Тех»

Элементы цифровизации дали возможность понимать, что происходит на предприятии, и оперативно управлять им. Кроме того, они позволили стать животноводческому процессу более прозрачным. Неинвазивное взвешивание — логичный и закономерный инструмент в череде таких инноваций. ООО «Лазаревское Тех» разработало и внедряет технологию неинвазивного взвешивания для ООО «ПХ «Лазаревское».

— Программу по неинвазивному взвешиванию свиней мы разрабатывали сами, так как опыт показал, что предложения IT-компаний без сельскохозяйственного опыта весьма далеки от реальности. Кроме того, такие разработчики неохотно идут на разделение ответственности за результат по факту внедрения продукта, гарантий итогового результата нет. Я бы советовал животноводам обратить внимание на эти договоренности и не забыть внести их в контракт.

Вообще лучше сразу очертить аудиторию тех, кому может быть интересно внедрение данной инновации. По нашим оценкам, экономическая целесообразность применения технологии появляется при среднем размере стада от тысячи голов. У насе это порядка 55 тысяч свиней. Такое количество, особенно при постоянном дефиците кадров, невозможно контролировать вручную.

ЗАДАЧИ ТЕХНОЛОГИИ

Для выбора IT-продукта стоит очертить приоритетные направления, которые за счет внедрения будут закрыты. Как мы их сформулировали для себя? Базовое понятие «неинвазивное взвешивание» в нашем случае включило в себя и мониторинг состояния животных в режиме реального времени, и организацию учета животных, мест их содержания, и регулярного автоматизированного контроля за набором их веса, и выявление заболевших и ослабленных особей, что предотвращало бы распространение заболеваний.

Если рассматривать процесс на практике, то, обладая информацией об индивидуальных привесах свиней, мы сможем точечно управлять процессом откорма и своевременно реагировать на снижение эффективности у конкретных животных. Также система позволяет мониторить состояние здоровья животных, что положительно скажется на сохранности поголовья. «Умная» камера увидит, что животное, например, не подходит к кормушке или по размерам не соответствует стандартам, которые должны быть на данном этапе роста. Мы зафиксируем проблему и сможем вовремя среагировать на нее. Далее необходимо вовремя изолировать больных животных, на которых тратятся корм и препараты. Также хотелось тестировать новые варианты рациона, заменяя одни премиксы и смеси на другие, более экономичные, но при этом такие же эффективные.

С точки зрения кадровых задач мы выделили организацию единой программной среды для работы персонала и минимизацию его непосредственного участия в процессах.

Решая задачи аналитики и прогнозирования, мы отметили необходимость создания обработанного массива информации о темпах набора веса животных и его план-факторного анализа, повышения прозрачности процесса управления на этапе откорма, фиксацию необходимых данных для принятия решений о затратах на корм и содержание животных, возможность управления издержками.

Какие требования мы выдвигаем для получения описанной экономической эффективности? Прежде всего, это возможность контроля за изменением веса поголовья с детализацией вплоть до конкретной особи. Не все игроки отрасли могут предложить данное решение. В большей части это средний показатель на определенную группу. Второй немаловажный пункт — мониторинг состояния здоровья свиней за счет анализа паттернов их поведения. Животноводу важно обратить внимание, чтобы была сформирована единая платформа, объединяющая весь необходимый функционал, включая возможность кастомизации и разработки новых систем ИИ и сервисов, а также интеграции с уже существующими. При этом модель SaaS (одна из форм облачных вычислений) должна обеспечивать доступность решения для малых предприятий.

ВНИМАНИЕ НА ИНСТРУМЕНТЫ

Для успешной реализации своих функций система должна обладать рядом «органов» определенного качества. Например, компьютерное зрение обеспечивается за счет двух типов видеокамер — измерительных и обзорных. Первая размещается непосредственно в зоне кормления так, чтобы добиться оптимального ракурса для измерений массы животного, а вторая — в зоне содержания для получения общего вида зоны. Организация идентификации животных в нашем случае осуществляется на основе RFID-меток, считываемых с животных в зонах интереса. Видеокамеры и RFID-считыватели должны синхронизироваться по внешнему источнику времени. Дальнейшая обработка полученной первичной информации происходит при помощи модулей искусственного интеллекта (модули измерения веса, идентификации свиней, детекции паттерна поведения, оценки пригодности кадра свиньи для определения веса и отбора изображений для уменьшения входного потока). Наличие всех перечисленных функций обязательно для успешного функционирования системы.

РЕКОМЕНДАЦИИ ЖИВОТНОВОДУ

Начать нужно с обозначения основных задач по цифровизации производства в животноводстве. В агрохолдинге «Лазаревское» была проведена автоматизация получения и хранения первичных данных, что позволило оптимизировать работу специалистов и повысить эффективность мониторинга свиней. Также необходимо уделить внимание системам маркировки животных и их идентификации. Повышают эффективность работы предприятия системы компьютерного зрения для автоматизированного мониторинга и учета голов, а также онлайн-оценки состояния животных.

Свиноводческим хозяйствам при выборе технологий по управлению предприятием на основе искусственного интеллекта следует обращать внимание на следующее. Внедряемое решение должно быть комплексным, реализованным на единой платформе, и включать в себя весь программно-аппаратный комплекс. Система должна иметь возможность размещения на собственных серверах предприятия и на внешних. Она также должна интегрироваться с другими информационными системами, включая государственные. Для снижения инвестиционных затрат должна быть возможность внедрения по модели SaaS. Важно помнить, что каждый новый проект связан с определенными рисками, поэтому перед внедрением новых технологий необходимо провести анализ окупаемости.

ПРО ДЕНЬГИ

Если вы решите разработать технологию на собственной базе для себя и дальнейшего тиражирования на рынке, стоит быть готовым к немалым инвестициям, но и соразмерной теоретической отдаче. Оценивая проект как разработчик на горизонте в 10 лет, мы планируем обеспечить чистую приведенную стоимость проекта в объеме 125 млн рублей, внутренняя норма рентабельности при этом составит 37%. В этом году мы переходим с Seed-раунда на стадию опытной эксплуатации на четырех станках — это порядка 200 животных. К этому моменту в проект инвестировано уже более 35 млн рублей. В основном это затраты на разработку программного обеспечения. Далее 100% затрат – это затраты на внедрение в производство. Оценивая проект с точки зрения агрохолдинга «Лазаревское», мы вывели экономическую эффективность технологии в размере более 50 млн рублей в год. Прежде всего такой показатель должен достигаться в промышленных масштабах на оптимизации рациона животных и превентивной ветеринарной поддержке поголовья.

Если вы рассматриваете вариант покупки уже готовой технологии, то обратите внимание на все необходимые характеристики, инструменты и интеграции, указанные ранее. Также запросите у разработчика примеры применения технологии на реальном производстве, но главное — дисперсию показателей. Ориентиром для вас может служить погрешность до 2,8%, которой обладает доработанный модуль определения веса животных.

Инвестиции не терпят компромиссов, а внедрение IT-стартапа формируется на базе исключительно производственной и экономической необходимости.