В 2016 году компания «АЛАН-Информационные технологии» (Россия) начала разработку нового сервиса для предприятий закрытого грунта в рамках проекта Smart4Agro. Первый реализованный пилотный проект позволил позиционировать сервис как «Цифровые витамины для овощей».

Из материала вы узнаете:

• Что такое цифровой двойник тепличного комплекса и для чего нужно его создание?
• Как работает сервис компании «АЛАН-Информационные технологии», какую информацию он способен собирать и как ее можно использовать для повышения эффективности производства?
• Чем отличается новый сервис от стандартных ИТ-продуктов для тепличных комплексов?

Началось все с того, что один заказчик, имеющий широкую известность на рынке тепличных хозяйств, обратился в компанию с вопросом. Его агроном заметил, что шмели в теплице стали плохо опылять растения, и из-за этого упала урожайность. Когда специалисты компании начали работу, подключили источники данных и провели аналитику, выяснилось, что поведение шмелей —это следствие неправильной эксплуатации системы климата. Шмелям стало некомфортно жить, и они начали гибнуть. Ошибка закралась непреднамеренно. Дело в том, что теплица располагалась в России, а оборудование использовалось голландское. В Голландии климат теплее, следовательно, условия эксплуатации другие, и в производстве не всегда учитывается российская специфика.

Теплицы, как известно, могут быть разного типа и функционала. Сейчас наблюдается тенденция —полностью автоматизированный тепличный комплекс. Он имеет массу преимуществ перед стандартными объектами. Однако автоматизация в тепличных комплексах осуществляется в основном на импортном оборудовании. Есть и российские системы, в которых используется оборудование зарубежного производства, а программное обеспечение —отечественное. Самые известные —Priva, Hoogendoorn (Голландия) и «Фито» (Россия). Импортные системы имеют весомые недостатки, не учитывающие особенности тепличного производства в России, отметили в ООО «АЛАН —Информационные технологии» и подчеркнули: специалисты компании учли недочеты иностранных разработчиков.

Сервис для предприятий животноводства, производства молока, например, позволяет консолидировать информацию из системы учёта стада, доильного зала, производства, персонала, дополнять ее климатическими параметрами, данными по микроклимату на ферме, осуществлять мониторинг и предиктивную аналитику.

Работа происходит в три этапа. Первый —сбор данных. Он основан на трех компонентах: анализ и прогноз на базе готовых данных, подключение к инфраструктуре заказчика и автоматизированный сбор данных и собственная система сбора данных (датчики как собственные, так и сторонних производителей, а также программно-аппаратный комплекс).

Следующий этап —обработка данных, аналитика, прогноз, которые представлены наглядными графиками и диаграммами. И, наконец, веб-интерфейс или приложение, в котором всю информацию можно посмотреть в любой точке мира и с любого устройства, имеющего доступ в интернет.

Что собой представляет комплекс управления тепличным хозяйством? Это программно-аппаратное решение с огромным количеством датчиков, которые управляют оборудованием: световым, заслонками, вентилями, приводами, которые открывают окна, поднимают шторки, подают удобрения, воду, смешивают все в миксерах и выдают в систему гидропоники.

— Идея нашего продукта в том, чтобы не создавать конкуренцию подобным системам управления климатом, а, проанализировав их работу, выявить слабые стороны, те, которые эти системы «не видят», но, в общем-то, им достаточно тех данных, которые они «видят», чтобы управлять процессом, —утверждает Александр Сергеевич. —Наш же сервис собирает эти невидимые данные и формирует единую модель —«цифрового двойника». У систем управления тепличным комплексом, в том числе импортного производства, есть данные, которые собирают их собственные метеостанции, но их может быть недостаточно. Поэтому зачастую мы используем собственные климатические сенсоры и датчики.

В других подобных системах нет никакой экономики, отметил Елин. Смысл их сводится к тому, чтобы свет вовремя включался и выключался, температура внутри была в пределах нормы, вода и удобрения вовремя подавались. При этом есть четкие границы параметров —к примеру, температура не выше и не ниже определенных показателей. И сочетание этих факторов иногда вызывает отрицательный эффект. Потому что тут —температура не выше не ниже, здесь —удобрение в таких-то пределах, там —освещение должно быть только такое. Все это может оказать неблагоприятное влияние на растения, и они не произведут тот объем продукции, который заложен селекционерами. Пользователи же сервисов видят всю картину целиком и могут управлять процессом с точки зрения экономических показателей.

— «Цифровая трансформация» —этот термин можно применить к нашим разработкам, —отмечает Александр Елин. —Мы активно используем механизмы искусственного интеллекта. Обучаем нашу систему работе на определенных объемах информации, из которых 70% —имеющиеся данные. Сверяем их с 30% оставшихся данных и корректируем модель. Так мы добиваемся высокой степени достоверности полученного результата с прогнозом. В итоге можем спрогнозировать, что будет с урожаем, какое будет содержание сахара, например, в томатах. Экономические показатели также прогнозируются. Это дает хозяйству, использующему наши сервисы, конкурентное преимущество, поскольку оно обладает информацией, которой нет у других участников рынка.
Елизавета Черкина