ПРАКТИКА ВНЕДРЕНИЯ: АО СХП «Вощажниково» (Ярославская область) стало первым предприятием, где была внедрена Система Искусственного Интеллекта (ИИ), разработанная в 2018 году компанией «Мустанг Технологии Кормления». Система собирает, обрабатывает и систематизирует данные с фермы, а после транслирует их в виде аналитических отчётов и графиков.

Опыт предприятия:

• – Как система искусственного интеллекта помогла повысить надои в АО СХП «Вощажниково».
• – Как ИИ помогает принимать эффективные решения. Мнение заместителя генерального директора Олега Долинного.

— Какие плюсы получает хозяйство при работе с ИИ?

— ИИ позволяет увидеть, сколько денег мы тратим на корма для производства 1 кг молока, и делает это ежедневно в режиме онлайн. Мы видим, во сколько нам обходится производство молока при разном уровне надоев. До внедрения ИИ мы считали, что чем больше доим молока, тем меньше его себестоимость.
Сразу после внедрения Система показала, что оптимальное количество для нас — это 31,8 кг на голову в сутки. Позже, после того как ИИ собрал все доступные данные по предприятию, проанализировал все факторы, которые влияют на производство, и нам удалось их скорректировать, мы провели перерасчет и увидели, что наилучший для нас уровень надоев составил уже 33,2 кг на голову в сутки.

Мне как управленцу очень полезно, что существенно сокращается время принятия решений, потому что я вижу сразу все процессы. В ИИ доступна идентификация каждого животного: мы видим все этапы от рождения до каждой вакцинации и отела, а также можем понять, какие конкретно факторы влияют на продуктивность. Мы получаем отчет, у каких точно коров необоснованно снизилась продуктивность и каким из них нужен осмотр ветеринара.

— Можете привести конкретные примеры, когда благодаря ИИ было принято эффективное решение?

— Система Искусственного Интеллекта контролирует все изменения в содержании стада. В какой-то момент мы посчитали, что для увеличения надоев нам необходимо поменять порядок дойки высокоудойных и низкоудойных групп. Однако, как только мы внедрили эти изменения, надои начали падать. Специалисты долго не могли понять, в чем была проблема: с кормлением и содержанием все было в порядке, но мы постоянно теряли молоко. Мы обратились к ИИ, на основании наших данных смоделировали ситуацию в виртуальной ферме и увидели, что, сохраняя такой порядок дойки, мы продолжим терять молоко и дальше, и причина изменений была именно в этом. Как только мы вернули все, как было, показатели снова пришли в норму.

— Вы внедряли систему сразу со всеми функциями или поэтапно? Насколько сложен сам процесс внедрения? Требует ли работа с системой специальной подготовки?

— Конечно, все и сразу. Сложностей никаких не ощутили, никакого нового специального оборудования нам приобретать не пришлось. Например, если в хозяйстве уже есть датчики температуры, то система просто будет работать с ними, снимать показания. То есть предприятию с современным оснащением вообще не составит никакой сложности начать работать с ИИ. Если человек знаком с компьютером (а сейчас мало таких специалистов, которые никогда не работали с компьютером), то он очень быстро разберется, как получать необходимую информацию. Интерфейс удобный и понятный, специальной подготовки не требуется.

— Как вы считаете, почему системы ИИ не внедряются на фермах повсеместно?

— Потому что многие руководители хотят «сварить кашу из топора». Но понятно ведь, что все равно придется добавлять необходимые ингредиенты, иначе ничего не выйдет. Есть такое понятие в бизнесе — упущенная выгода. В любом случае тем, кто еще не «дозрел» до этого решения, потом все равно придется его принимать, но будет упущено время, потеряна та прибыль, которую можно было получить с системой ИИ.

Екатерина Коржевина, менеджер проекта «Цифровые решения для молочных ферм», компания «Мустанг Технологии Кормления».

— Екатерина, как появилась идея разработки ИИ? Какие программы легли в ее основу?

— Ранее, сотрудничая с предприятиями и предоставляя им ежемесячные отчеты о результатах работы, мы анализировали выгрузки из разных программ, но на сопоставление этих данных уходило много времени. Один из наших клиентов выказал желание видеть все показатели в одной программе — так родилась идея создания Системы Искусственного Интеллекта. В ее основе лежит несколько программных решений Microsoft, в том числе и машинное обучение.

— С какими сложностями вы сталкивались в процессе разработки системы?

— Самым сложным в разработке было «сдружить» IT и зоотехнию. В разведении КРС и производстве молока очень много нюансов и специфики: снижение продуктивности зачастую бывает вызвано не одним, а несколькими факторами. Несмотря на первоначальную сложность этой задачи, совместная работа специалистов из разных сфер оказалась очень продуктивной.

— Что «умеет» ваш ИИ?

— ИИ собирает, обрабатывает и систематизирует данные на молочной ферме. Благодаря получаемой информации формируются аналитические отчеты с удобными графиками и таблицами. Просматривать результаты можно с компьютера, планшета и телефона.Еще ИИ автоматизирует управление фермой: руководитель может контролировать производство и видеть возникшие проблемы в режиме онлайн.

Технология уникальна тем, что она объединяет все программы, установленные на предприятии, и формирует общий анализ по всем показателям. Без нее у производителей есть лишь отдельные паззлы, а с ИИ — целостная картина. Технология дает прогнозы на несколько лет вперёд, моделирует потенциально возможные ситуации в зависимости от заданных данных. Программе можно задать вопрос «Что будет, если?», а она даст ответ, учитывая все текущие показатели.

— Как система проявила себя в практическом использовании?

— Результаты работы ИИ впечатляют. Мы установили на базе ОАО СХП «Вощажниково» Ярославской области, и благодаря технологии нам удалось увеличить валовый годовой надой на 1 дойную корову на 713 кг и среднесуточный надой на 2,05 кг. Уведомления системы об отклонениях климатических условий, времени доения и ряд других программ позволили предприятию экономить почти 500 тыс. рублей ежемесячно.

— Что необходимо сельхозпредприятию для внедрения ИИ в производство? Какое время занимает сам процесс «установки и отладки» до начала полноценной работы?

— Для внедрения ИИ дополнительная аппаратура не требуется. Но проект подразумевает использование датчиков, которые мы устанавливаем сами: температурно-влажностных, воды, датчиков в силосные траншеи, метеостанции. Они не имеют проводов и не нуждаются в дополнительной инфраструктуре. Также потребуется интернет-соединение для получения данных систем управления стадом, кормлением и т. д.

Внедрение технологии занимает месяц. После накопления программой всей необходимой информации можно полноценно использовать все функции ИИ и делать прогнозы, в том числе на несколько лет вперед.

— Если все так просто, то почему мы не наблюдаем повсеместного внедрения ИИ в практику работы российских молочных ферм?

— Хоть система и внедряется абсолютно бесплатно, мелкие хозяйства не всегда соответствуют минимальным требованиям, необходимым для установки программы. Крупные предприятия же, как правило, уже пользуются различным ПО, и у них есть желание его объединить. Увеличить надои или просто удержать их на нужном уровне — ювелирная работа, в которой важно не только правильно составить рационы, но и постоянно контролировать все факторы, влияющие на производство молока. Человеку сложно самостоятельно постоянно следить и сопоставлять все данные, наша же программа готовит точные отчеты по всем показателям за несколько минут. Поэтому ИИ крупным предприятиям просто необходим.

От редакции:
• Материалы об опыте внедрения новинок и инноваций не являются рекламными.
• Мнения представителей сельхозпредприятий отражают реальную картину опыта.