Дата публикации:
1 октября 2020
Новая интегрированная платформа
для точного земледелия
от Cognitive Pilot и Сбербанк-Телеком
для точного земледелия
от Cognitive Pilot и Сбербанк-Телеком
Интервью: Cognitive Pilot и Сбербанк-Телеком планируют создание нового решения — интегрированной платформы для сбора высококачественной смарт-аналитики и мониторинга сельскохозяйственных процессов Cognitive Sber Agro Analyst. Система будет мониторить состояние культур, режимы работы техники, расход топлива и др.
Из материала вы узнаете:
– Как новая система может повысить эффективность бизнес-процессов и снизить издержки агробизнеса.
– Для чего компании Cognitive Pilot потребовалось партнерство со Сбербанк-Телеком.
Из материала вы узнаете:
– Как новая система может повысить эффективность бизнес-процессов и снизить издержки агробизнеса.
– Для чего компании Cognitive Pilot потребовалось партнерство со Сбербанк-Телеком.
Один из ведущих мировых разработчиков систем искусственного интеллекта для беспилотных транспортных средств компания Cognitive Pilot (дочерняя компания Сбербанка и Cognitive Technologies) и поставщик комплексных телематических решений и платформы автотелематики Сбербанк-Телеком подписали соглашение о стратегическом сотрудничестве. В рамках договора стороны планируют создание нового решения для российского и международного рынков — интегрированной платформы для сбора высококачественной смарт-аналитики и мониторинга сельскохозяйственных процессов Cognitive Sber Agro Analyst (CSAA). Система будет отслеживать параметры урожайности, состояние культур, режимы работы сельхозтехники, расход топлива и собирать другую статистику. О функционале платформы и развитии технологий точного земледелия нам рассказал директор по продуктам Cognitive Pilot Андрей Гельцер.
Андрей Гельцер
— В последние несколько лет о точном земледелии говорят очень много, но в это понятие часто вкладываются различные смыслы. Что такое точное земледелие с точки зрения участников вашего соглашения? Что за экосистему вы планируете создать?
— Точное земледелие — это понятие, которое объединяет в себе несколько слоев, условно можно выделить два. Во-первых, это высокоточная работа техники в полях, во-вторых, это использование специального программного обеспечения по сквозному учету всех процессов, их оптимизации, более грамотному расходованию ресурсов.
Если говорить об экосистеме, то это комплекс решений, которые работают в полях, и информационных систем, которые позволяют реализовать новые функции. Возьмем одну из задач точного земледелия — дифференцированное внесение удобрений. Чтобы осуществить эту операцию, нужно провести анализ полей, сделать обработку спутниковых снимков. Затем задействовать программы в компьютере, которые все это проанализируют, составят карты внесения, агрономы их согласуют и выберут удобрения. Карты передаются на технику, а техника уже непосредственно в поле внесет удобрения в нужном количестве и в нужные места. Это первый слой.
Управление предприятием, процессом, аналитика и прочее — это следующий слой, который не менее важен, чем предыдущий. Иногда они внедряются независимо друг от друга. Например, сельхозпредприятие приобретает только какую-то одну программу, или только сеялку точного высева.
— Точное земледелие — это понятие, которое объединяет в себе несколько слоев, условно можно выделить два. Во-первых, это высокоточная работа техники в полях, во-вторых, это использование специального программного обеспечения по сквозному учету всех процессов, их оптимизации, более грамотному расходованию ресурсов.
Если говорить об экосистеме, то это комплекс решений, которые работают в полях, и информационных систем, которые позволяют реализовать новые функции. Возьмем одну из задач точного земледелия — дифференцированное внесение удобрений. Чтобы осуществить эту операцию, нужно провести анализ полей, сделать обработку спутниковых снимков. Затем задействовать программы в компьютере, которые все это проанализируют, составят карты внесения, агрономы их согласуют и выберут удобрения. Карты передаются на технику, а техника уже непосредственно в поле внесет удобрения в нужном количестве и в нужные места. Это первый слой.
Управление предприятием, процессом, аналитика и прочее — это следующий слой, который не менее важен, чем предыдущий. Иногда они внедряются независимо друг от друга. Например, сельхозпредприятие приобретает только какую-то одну программу, или только сеялку точного высева.
СУТЬ ИННОВАЦИИ
В рамках соглашения Cognitive Pilot (дочерняя компания Сбербанка и Cognitive Technologies) и Сбербанк-Телеком планируется создание нового решения для российского и международного рынков — интегрированной платформы для сбора высококачественной смарт-аналитики и мониторинга сельскохозяйственных процессов Cognitive Sber Agro Analyst (CSAA). Система будет собирать параметры урожайности, состояния культур, мониторить режимы работы сельхозтехники, расход топлива и другую статистику. В состав интегрированного решения входит облачная платформа «Телематика» от Сбербанк-Телеком и комплекс Cognitive Agro Pilot, состоящий из набора сенсоров (видеокамеры, радары — их количество зависит от конкретной задачи), монитора, вычислительного блока (агродроида) и соединительных кабелей.
— А можно ли так: внедрять частями, только сеялку или только программу?
— Точное земледелие включает в себя очень широкий спектр понятий, вплоть до метеорологии (сколько осадков в каком поле выпало). Поэтому внедрить все и сразу практически нереально, как с точки зрения организационной, так и с точки зрения финансовой. Поэтому здесь всегда пытаются найти баланс: какие решения внедрить, чтобы они сразу продемонстрировали эффект и не нанесли вреда уже сложившейся системе. Потому что можно взять сложную систему и попытаться внедрить ее на предприятии, где все еще «считают на счетах» и не имеют ни специалистов, ни отлаженных процессов. Деньги будут потрачены, но реально это работать не будет.
Хозяйства часто идут по другому пути. Они понимают в целом, какие зоны нужно выделить. Если мы берем все, то же дифференцированное внесение удобрений, то картина такова: мы внесли удобрения, посеяли культуру, дальше нам нужно понять: мы внесли их дифференцированным образом, культура выросла — что получилось, как это повлияло на экономику предприятия? Мы проводим уборочную кампанию, и в ходе работ на технике тоже снимаем показания урожайности с квадратного метра.
В результате мы получаем определенные данные: было такое-то поле, мы внесли такие-то удобрения по такой-то карте, вот так-то прошла вегетация (мы это отследили по спутниковым снимкам). После уборки мы увидели карту урожайности по этому полю.
Теперь, собрав все данные вместе, можно увидеть, помогла ли эта система, получилось ли преодолеть неоднородности, которые на этом поле были. Если да, продолжаем действовать по этой же методике. Если не получилось, есть повод попытаться разобраться, в какой части данных и что мы не учли.
В этом процессе обязательно нужны контрольные данные о том, как обычно велась работа на этом поле, потому что без них, собрав урожай, мы не поймем, много это или мало, или же вообще ничего не изменилось, и какие объективные факторы на это повлияли.
— Точное земледелие включает в себя очень широкий спектр понятий, вплоть до метеорологии (сколько осадков в каком поле выпало). Поэтому внедрить все и сразу практически нереально, как с точки зрения организационной, так и с точки зрения финансовой. Поэтому здесь всегда пытаются найти баланс: какие решения внедрить, чтобы они сразу продемонстрировали эффект и не нанесли вреда уже сложившейся системе. Потому что можно взять сложную систему и попытаться внедрить ее на предприятии, где все еще «считают на счетах» и не имеют ни специалистов, ни отлаженных процессов. Деньги будут потрачены, но реально это работать не будет.
Хозяйства часто идут по другому пути. Они понимают в целом, какие зоны нужно выделить. Если мы берем все, то же дифференцированное внесение удобрений, то картина такова: мы внесли удобрения, посеяли культуру, дальше нам нужно понять: мы внесли их дифференцированным образом, культура выросла — что получилось, как это повлияло на экономику предприятия? Мы проводим уборочную кампанию, и в ходе работ на технике тоже снимаем показания урожайности с квадратного метра.
В результате мы получаем определенные данные: было такое-то поле, мы внесли такие-то удобрения по такой-то карте, вот так-то прошла вегетация (мы это отследили по спутниковым снимкам). После уборки мы увидели карту урожайности по этому полю.
Теперь, собрав все данные вместе, можно увидеть, помогла ли эта система, получилось ли преодолеть неоднородности, которые на этом поле были. Если да, продолжаем действовать по этой же методике. Если не получилось, есть повод попытаться разобраться, в какой части данных и что мы не учли.
В этом процессе обязательно нужны контрольные данные о том, как обычно велась работа на этом поле, потому что без них, собрав урожай, мы не поймем, много это или мало, или же вообще ничего не изменилось, и какие объективные факторы на это повлияли.
— Мы в своей работе сталкиваемся с очень разным отношением к цифровым решениям для сельского хозяйства. Бывает, что руководитель предприятия относится к таким инновациям весьма скептически. Это можно отнести к инертности мышления или есть другие, объективные причины?
— Есть, и вполне объективные. Часто бывает, что при внедрении инноваций, цифровых решений предприятие приобретает негативный опыт. Большинство компаний действуют методом проб и ошибок. Допустим, хозяйство приобретает курсоуказатель для сеялки и начинает сеять, но при этом, желая сэкономить, покупает какую-то систему подешевле или без всяких систем поправок и подписок. А потом сеялка в поле начинает идти зигзагом. В этом, кстати, большое отличие той системы, которую делаем мы — неважно, есть связь или спутниковый сигнал, все работает автономно на борту техники.
Еще один случай: фермер потратил несколько миллионов рублей на систему параллельного вождения очень известного производителя, но не учел, что в его регионе навигационный сигнал не всегда отличного качества (например, есть кромки лесных массивов, облачность и прочее), и нужно покупать платный сервис трансляции. Или вообще для этого случая нужен другой комплект оборудования в два раза дороже. В итоге в хозяйстве все это оборудование снимают и на пару лет вообще забывают про эту идею. Это реальные кейсы, с которыми я сталкивался при общении с нашими клиентами.
— Есть, и вполне объективные. Часто бывает, что при внедрении инноваций, цифровых решений предприятие приобретает негативный опыт. Большинство компаний действуют методом проб и ошибок. Допустим, хозяйство приобретает курсоуказатель для сеялки и начинает сеять, но при этом, желая сэкономить, покупает какую-то систему подешевле или без всяких систем поправок и подписок. А потом сеялка в поле начинает идти зигзагом. В этом, кстати, большое отличие той системы, которую делаем мы — неважно, есть связь или спутниковый сигнал, все работает автономно на борту техники.
Еще один случай: фермер потратил несколько миллионов рублей на систему параллельного вождения очень известного производителя, но не учел, что в его регионе навигационный сигнал не всегда отличного качества (например, есть кромки лесных массивов, облачность и прочее), и нужно покупать платный сервис трансляции. Или вообще для этого случая нужен другой комплект оборудования в два раза дороже. В итоге в хозяйстве все это оборудование снимают и на пару лет вообще забывают про эту идею. Это реальные кейсы, с которыми я сталкивался при общении с нашими клиентами.
— Но ведь, если разобраться, все эти мониторинги, наблюдения, сбор данных — не такое уж новое слово в сельском хозяйстве. Еще задолго до эпохи интернета ученые работали над составлением атласов плодородия почв, метеорологических атласов по регионам, карт осадков и т. д. И агрономы их активно использовали. Просто сейчас все это делать гораздо проще, быстрее, растет точность, многое можно поручить технике…
— С одной стороны, все новое — хорошо забытое старое, а с другой — мы используем эти наработки, опыт на новом уровне. Это не утерянная технология, а следствие того, что в стране в свое время происходили перестроечные преобразования, когда сельское хозяйство, как и многие другие отрасли, было заброшено. Теперь оно восстанавливается.
В предшествующие годы принцип был: «давайте что-нибудь посеем, авось что-то уберем». Сейчас бизнес окреп, сформировался, активные собственники уже поняли базовые принципы и начали получать прибыль, у них появилось время и ресурсы, чтобы подумать, как улучшить ситуацию. Сейчас есть информационные системы, которые позволяют мониторить погоду, принимать данные с метеостанций, контролировать картину, давать прогноз по водным ресурсам в полях и так далее.
На самом деле, возможности технические и информационные существуют довольно давно, но только сейчас фермеры России начали возвращаться к тому, что для дальнейшего поднятия урожайности, уменьшения потерь на этапах работ, для получения стабильной и прогнозируемой ситуации, чтобы не зависеть от капризов природы, необходимо возвращаться к науке. Тем более, что сейчас это можно осуществить на новом уровне.
Мы знаем примеры, у нас есть клиенты, которые именно так стали работать — с метеорологами, погодными картами. Они смотрят циклы, работают с селекционерами, обращают внимание на то, что можно оптимизировать, понимают, что возможность получить экономию в 1–2% вот в этой точке стоит затрат, но в дальнейшем даст существенный прирост прибыли, а главное — бизнес перестает лихорадить.
Те, кто сейчас начинают использовать эти инструменты, подобные подходы к оптимизации всех моментов, в течение трех-пяти лет значительно увеличивают эффективность своего бизнеса и его прибыльность, он развивается еще более высокими темпами.
— С одной стороны, все новое — хорошо забытое старое, а с другой — мы используем эти наработки, опыт на новом уровне. Это не утерянная технология, а следствие того, что в стране в свое время происходили перестроечные преобразования, когда сельское хозяйство, как и многие другие отрасли, было заброшено. Теперь оно восстанавливается.
В предшествующие годы принцип был: «давайте что-нибудь посеем, авось что-то уберем». Сейчас бизнес окреп, сформировался, активные собственники уже поняли базовые принципы и начали получать прибыль, у них появилось время и ресурсы, чтобы подумать, как улучшить ситуацию. Сейчас есть информационные системы, которые позволяют мониторить погоду, принимать данные с метеостанций, контролировать картину, давать прогноз по водным ресурсам в полях и так далее.
На самом деле, возможности технические и информационные существуют довольно давно, но только сейчас фермеры России начали возвращаться к тому, что для дальнейшего поднятия урожайности, уменьшения потерь на этапах работ, для получения стабильной и прогнозируемой ситуации, чтобы не зависеть от капризов природы, необходимо возвращаться к науке. Тем более, что сейчас это можно осуществить на новом уровне.
Мы знаем примеры, у нас есть клиенты, которые именно так стали работать — с метеорологами, погодными картами. Они смотрят циклы, работают с селекционерами, обращают внимание на то, что можно оптимизировать, понимают, что возможность получить экономию в 1–2% вот в этой точке стоит затрат, но в дальнейшем даст существенный прирост прибыли, а главное — бизнес перестает лихорадить.
Те, кто сейчас начинают использовать эти инструменты, подобные подходы к оптимизации всех моментов, в течение трех-пяти лет значительно увеличивают эффективность своего бизнеса и его прибыльность, он развивается еще более высокими темпами.
МНЕНИЕ
“
«В сотрудничестве с Cognitive Pilot мы сконцентрированы на расширении возможностей нашей платформы и создании для клиентов комплексного SaaS-сервиса для мониторинга качества работы сельскохозяйственной техники, повышения эффективности сбора урожая и снижения потерь, построения актуальных карт урожайности полей на основании данных непосредственно с техники»
Система Cognitive Agro Pilot для автономного управления сельхозтехникой параллельно с задачей автопилотирования собирает комплексные данные, получаемые с сенсоров, о состоянии различных сельхозпроцессов и передает их в облачную платформу Сбербанк-Телеком. В облачной платформе формируются удобные инструменты контроля, мониторинга техники и процессов, цифровые карты полей и аналитические отчет.
— Почему программисты, специалисты IT-сферы сегодня идут в сельское хозяйство? Вы увидели возможность заработать и решили, как говорят маркетологи, сформировать потребность, или эта потребность в АПК уже оформилась, и приход IT–технологий в сельское хозяйство и есть то самое предложение в ответ на уже появившийся спрос?
— На нашем сленге это называется «боль». У клиентов сформировалась боль, с которой они жили, и мы увидели, что наша система может быть лекарством от нее. Именно такие сигналы мы получаем сегодня с полей.
С одной стороны, мы увидели возможность. Те технологии компьютерного зрения и искусственного интеллекта, которыми мы овладели (например, разрабатывая беспилотный транспорт), очень хорошо ложатся в сельхозпроизводство, и они позволяют осуществить новый виток в уровне автоматизации сельхозмашин и это решения для точного земледелия следующего поколения. Тогда как системы точного земледелия прошлого поколения основаны на GPS-навигаторах, «слепые» устройства, зависящие от погрешностей спутниковых сигналов. Они уже лет семь назад достигли своего потолка и застряли в этой зоне. Причем не так, что это оборудование есть у каждого, и каждый использует его, а так, что кто-то им пользуется, потому что у него получилось наладить систему и обучить механизаторов, а кто-то не пользуется, потому что есть обстоятельства — инфраструктура или разнесенность полей не позволяют ему это делать, нужны сервисы поправок, трансляций, дорогие подписки и т. д.
По нашим расчетам, около 30% хозяйств этим пользуются. Особенно на посевных работах. Но периодически бывают проблемы. Например, у нас есть клиент, который сейчас пробует работать с нашей системой. Он ставил себе на уборочную технику целый комплекс систем навигации, совместимую ERP-систему управления предприятием. И фактически получилось так, что он может только на 10–15% полей нормально работать с этой техникой. В остальных случаях возникают бесконечные проблемы, и механизаторы просто отключают все высокоточные системы и едут «руками», потому что так проще. В итоге затраты именно в часть GPS-рулилок оказались бессмысленны, а это очень большие вложения.
Поэтому здесь, как я уже начал говорить, с одной стороны, назревшая и устоявшаяся проблема, потому что технология GPS-подруливания «уперлась в потолок», с этим ничего нельзя сделать, это объективное ограничение. С другой стороны, мы видим, что тот сегмент технологии в области ИИ и компьютерного зрения, который есть у нас, может прекрасно вписаться в решение этой проблемы и фактически создать следующее поколение этих систем.
Мы здесь пионеры, я уверен на 100%, что через пару лет в этом направлении начнут усиленно работать остальные киты рынка. Это совершенно очевидно.
— На нашем сленге это называется «боль». У клиентов сформировалась боль, с которой они жили, и мы увидели, что наша система может быть лекарством от нее. Именно такие сигналы мы получаем сегодня с полей.
С одной стороны, мы увидели возможность. Те технологии компьютерного зрения и искусственного интеллекта, которыми мы овладели (например, разрабатывая беспилотный транспорт), очень хорошо ложатся в сельхозпроизводство, и они позволяют осуществить новый виток в уровне автоматизации сельхозмашин и это решения для точного земледелия следующего поколения. Тогда как системы точного земледелия прошлого поколения основаны на GPS-навигаторах, «слепые» устройства, зависящие от погрешностей спутниковых сигналов. Они уже лет семь назад достигли своего потолка и застряли в этой зоне. Причем не так, что это оборудование есть у каждого, и каждый использует его, а так, что кто-то им пользуется, потому что у него получилось наладить систему и обучить механизаторов, а кто-то не пользуется, потому что есть обстоятельства — инфраструктура или разнесенность полей не позволяют ему это делать, нужны сервисы поправок, трансляций, дорогие подписки и т. д.
По нашим расчетам, около 30% хозяйств этим пользуются. Особенно на посевных работах. Но периодически бывают проблемы. Например, у нас есть клиент, который сейчас пробует работать с нашей системой. Он ставил себе на уборочную технику целый комплекс систем навигации, совместимую ERP-систему управления предприятием. И фактически получилось так, что он может только на 10–15% полей нормально работать с этой техникой. В остальных случаях возникают бесконечные проблемы, и механизаторы просто отключают все высокоточные системы и едут «руками», потому что так проще. В итоге затраты именно в часть GPS-рулилок оказались бессмысленны, а это очень большие вложения.
Поэтому здесь, как я уже начал говорить, с одной стороны, назревшая и устоявшаяся проблема, потому что технология GPS-подруливания «уперлась в потолок», с этим ничего нельзя сделать, это объективное ограничение. С другой стороны, мы видим, что тот сегмент технологии в области ИИ и компьютерного зрения, который есть у нас, может прекрасно вписаться в решение этой проблемы и фактически создать следующее поколение этих систем.
Мы здесь пионеры, я уверен на 100%, что через пару лет в этом направлении начнут усиленно работать остальные киты рынка. Это совершенно очевидно.
— Объясните, как работает система Cognitive Sber Agro Analyst, какие данные будут собираться?
— Техника (например, зерноуборочная) оснащена системами автономного управления Cognitive Agro Pilot, которые в фоновом режиме собирают как видеоконтент, так и другие данные о всем, что происходит на поле. Машины через сеть интернет подключены к специальному серверу, соответственно информация с полей транслируется на него. Мы получаем следующие данные: о тех или иных ситуациях, которые возникают в процессе уборки, огрехах в работе и, наоборот, удачных решениях, качестве работ, характеристиках работы парка техники и т. д. Это и есть те самые Big Data (большие данные), с помощью которых можно получить абсолютно новое качество понимания процессов в хозяйстве.
Если правильным образом и в нужном виде сложить эти данные в отчет, мы сможем увидеть, как работал комбайн в течение дня, сколько гектаров убрал, сколько проехал со включенной жаткой, увидим, что здесь он выгружал зерно и т. д. И получается та самая аналитика, которая позволяет хозяйству понимать, насколько эффективно работает машина, сколько она простаивает, какое у нее количество поломок, сколько километров и моточасов она прошла в режимах уборки и холостого хода, сколько тонн собрала на этом поле, средний расход топлива. Система видео аналитики дополнительно дает объективные данные — карты препятствий, полегшая культура, опасные ситуации, все это и многое другое возможно формировать в отчеты. Это позволяет анализировать: допустим, комбайны такой-то модели почему-то постоянно вне поля, мы выясняем, что случилось, а оказывается, что они все время в ремонте, и 30% времени в сезон простаивают. Тогда уже можно разбираться и выяснять: проблема в безответственности механизаторов или это особенности модели, ее низкая надежность? Сбор таких данных, формирование из них отчетов статистики, выводов, журналов алармов (допустим, комбайн уехал с полей и включил жатку не там, где он должен работать, значит, идет нецелевая уборка), агрегирование этих телеметрических данных, их обобщение дает ценную информацию, которая нужна для построения аналитики.
— Техника (например, зерноуборочная) оснащена системами автономного управления Cognitive Agro Pilot, которые в фоновом режиме собирают как видеоконтент, так и другие данные о всем, что происходит на поле. Машины через сеть интернет подключены к специальному серверу, соответственно информация с полей транслируется на него. Мы получаем следующие данные: о тех или иных ситуациях, которые возникают в процессе уборки, огрехах в работе и, наоборот, удачных решениях, качестве работ, характеристиках работы парка техники и т. д. Это и есть те самые Big Data (большие данные), с помощью которых можно получить абсолютно новое качество понимания процессов в хозяйстве.
Если правильным образом и в нужном виде сложить эти данные в отчет, мы сможем увидеть, как работал комбайн в течение дня, сколько гектаров убрал, сколько проехал со включенной жаткой, увидим, что здесь он выгружал зерно и т. д. И получается та самая аналитика, которая позволяет хозяйству понимать, насколько эффективно работает машина, сколько она простаивает, какое у нее количество поломок, сколько километров и моточасов она прошла в режимах уборки и холостого хода, сколько тонн собрала на этом поле, средний расход топлива. Система видео аналитики дополнительно дает объективные данные — карты препятствий, полегшая культура, опасные ситуации, все это и многое другое возможно формировать в отчеты. Это позволяет анализировать: допустим, комбайны такой-то модели почему-то постоянно вне поля, мы выясняем, что случилось, а оказывается, что они все время в ремонте, и 30% времени в сезон простаивают. Тогда уже можно разбираться и выяснять: проблема в безответственности механизаторов или это особенности модели, ее низкая надежность? Сбор таких данных, формирование из них отчетов статистики, выводов, журналов алармов (допустим, комбайн уехал с полей и включил жатку не там, где он должен работать, значит, идет нецелевая уборка), агрегирование этих телеметрических данных, их обобщение дает ценную информацию, которая нужна для построения аналитики.
— Для чего в таком случае потребовалось партнерство с компанией Сбербанк-Телеком?
— Аналитика позволяет собственнику принимать операционные стратегические решения, а система Сбербанк- Телеком может анализировать полученные данные. Сильная сторона Cognitive Pilot — системы управления техникой, искусственный интеллект, мы работаем в полях. Платформа Сбербанк-Телеком собирает и интегрирует данные, она способна работать с большими парками техники и обеспечивает бесперебойность.
Потом данные могут подключаться к ERP-системам, например, системе «Агросигнал», которую разработала компания «ИнфоБиС». С ней мы тоже подписали соглашение о сотрудничестве. Эта система имеет функции интеграции с бухгалтерией, формирования заданий водителям, маршрутных листов, может вести учет расходов материалов, прогнозирование урожайности, создавать карты внесения, работать со спутниковыми снимками. Это коммерческий инструмент, с помощью которого компания может систематизировать работу, полностью «прошивая» весь жизненный цикл агропредприятия.
Таким образом, сейчас мы формируем партнерскую сеть, партнерские программы, чтобы полностью закрыть потребности наших клиентов, потому что в одиночку каждая из компаний физически не сможет это сделать.
Лариса Никитина
— Аналитика позволяет собственнику принимать операционные стратегические решения, а система Сбербанк- Телеком может анализировать полученные данные. Сильная сторона Cognitive Pilot — системы управления техникой, искусственный интеллект, мы работаем в полях. Платформа Сбербанк-Телеком собирает и интегрирует данные, она способна работать с большими парками техники и обеспечивает бесперебойность.
Потом данные могут подключаться к ERP-системам, например, системе «Агросигнал», которую разработала компания «ИнфоБиС». С ней мы тоже подписали соглашение о сотрудничестве. Эта система имеет функции интеграции с бухгалтерией, формирования заданий водителям, маршрутных листов, может вести учет расходов материалов, прогнозирование урожайности, создавать карты внесения, работать со спутниковыми снимками. Это коммерческий инструмент, с помощью которого компания может систематизировать работу, полностью «прошивая» весь жизненный цикл агропредприятия.
Таким образом, сейчас мы формируем партнерскую сеть, партнерские программы, чтобы полностью закрыть потребности наших клиентов, потому что в одиночку каждая из компаний физически не сможет это сделать.
Лариса Никитина
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ >>
