Какие преимущества даёт растениеводу цифровизация?

Как ни крути, растениеводство в России с каждым годом становится всё более «точным». Мы чётко измеряем глубину заделки семян, тщательно рассчитываем дозу удобрений, стремимся с хирургической точностью наносить пестициды. Сделать все операции более эффективными может соответствующая техника, начинённная цифровыми решениями. О них на Летней зерновой конференции издательского дома «Крестьянин» рассказал Сергей Ткаченко, директор департамента НИОКР и информационных технологий агрохолдинга «Степь».    

Перед началом своего выступления Сергей Ткаченко объявил, что нарочно не будет называть фирмы и продукты, которые использует агрохолдинг «Степь», – чтобы не делать рекламы. Ему, главному в хозяйстве по «цифре», гораздо важнее было показать, какие возможности есть у растениеводов для облегчения своей деятельности.

– Мы начали путь активной цифровизации года три назад, а сегодня смогли все цифровые решения свести воедино. Мы постарались убрать человеческие ошибки, дали инструменты агроному, механизатору – всем, кому только можно, – чтобы люди разгрузились от операционных действий и уделили внимание более важным вещам, – сказал Сергей Ткаченко.
Результат того стоил.

«Цифровой» севооборот добавил 250 млн рублей

Два года назад «Степь» приобрела платформу, которая позволяет создавать математическую модель структуры посевных площадей. Программа учитывает около 90 условий: учитывается классическая система чередования культуры, укрупнённый севооборот, минимизация перегона техники и так далее.

– В прошлом году мы впервые произвели математический расчёт площадей на всю компанию: мы внесли в программу данные обо всех наших 3 800 полей, по ним была загружена вся информация о пятилетнем севообороте. Система выдала нам результат. Финансовое отличие математической модели от той, которую сделали агрономы вручную, составило 1 миллиард рублей. Агрономы ответили: «Подождите», – и проверили вручную каждое поле.

Из того миллиарда, что насчитала программа, 750 миллионов мы вычеркнули – потому что некоторые условия просто не были учтены. Но под оставшимися 250 миллионами мы подписались кровью. И по результатам этого года мы заработали даже чуть больше. Потратив 20 миллионов, мы за год получили десятикратный возврат, – рассказал Ткаченко.

Программист объяснил: когда у хозяйства 20-30 тыс. га, информацию о севообороте можно удержать в голове. Но у «Степи» земельный банк – около 500 тыс. га, из них 380 тыс. га под пшеницей, проконтролировать работу пятидесяти агрономов даже на банальное чередование культур очень сложно. 

– Эта платформа – отличный инструмент для проверки и исправления ошибок. Но система тяжеловата, работать с ней должен программист, – признался Ткаченко. – Сейчас на рынке появляются и другие решения, их разработчики обещают сделать платформу полегче. Главное, что это работает.

Автопилот убирает пробелы

Обработку почвы и посевную в «Степи» проводят умные машины с автоматическим пилотированием. 

– Здесь мы не мудрствовали лукаво: взяли два «Джон Дира», воткнули в них автопилот «Тримбл 750», запустили тракторы с дискаторами и посмотрели на результат. Кроме того, мы пригнали на поля трактор Claas Axion, на борту которого стоял базовый автопилот от производителя. Не буду сравнивать, какая система работает лучше, но в целом результат понравился. Особенно приятно было наблюдать, как тракторы закладывали развороты на краях трапециевидного поля – у них получались красивые чёткие линии, – рассказал Сергей Ткаченко.

На посевной трудились те же самые «герои». Только теперь для них придумали ещё один тест: Claas и Trimble запустили рядом одновременно. 

– На пару они тоже прекрасно работали. Техника настолько «дошла», что миксовать её можно в любой комбинации, – заметил эксперт. – Меня спрашивают о монетизации автопилота. Но как можно посчитать выгоду от неё? По сути, автопилот – это борьба с косяками, но вы же не можете заранее знать, насколько накосячит механизатор… Чтобы ответить на этот вопрос, мы выгрузили карту трёхлетней давности из «Истории поля» и выяснили, что ширина недоработок у механизатора составляла около 12 метров. А длина поля – 1,9 км. Умножьте десять метров на два километра – и получите площадь пробелов, не засеянных культурой. Автопилот убирает эти пробелы, которых вы даже не замечаете. Потом, когда появятся всходы и вегетативная масса сомкнётся, вы даже не поймёте, что урожайность пострадала не из-за дождей или засухи, а из-за того, что зерно не было положено в землю.

Ничто не ускользнёт от взгляда сверху

– Мониторинг поля должен начинаться не с агронома, а с квадрокоптера, – заявил Сергей Ткаченко. – Даже самый средний, дешёвый коптер за 200 тысяч рублей даёт хороший обзор, позволяет получать картинку в высоком качестве. Осмотр сверху позволяет увидеть все проблемные места. Допустим, если сошёл снег и появилась промочка, агроном, который проходит поле по диагонали, её не заметит – в отличие от объектива квадрокоптера.
Квадрокоптер – интересный инструмент ещё и для математического анализа поля. В этом году Сергею Ткаченко довелось вместе с агрономом смотреть, как взошёл подсолнечник на поле, где испытывали очёсывающую жатку.

Агроном восхищался тем, как лежит стерня, и вблизи посевы действительно смотрелись великолепно. Ткаченко захотелось рассмотреть поле с воздуха.

– Опыт айтишника подсказал мне, что мы стоим на идеальном полигоне для компьютерного зрения: серый фон и ярко-зелёные растения. На следующий день мы облетели 15 полей квадрокоптером, сняли около 1700 фотографий и склеили их в одно полотно. Машинное зрение просканировало его и пересчитало все всходы. Мы узнали, что на этом поле в 33 гектара находится 784 352 растения. Хотя при норме высева 28 тысяч семян на гектар и 95% всхожести, растений должно было быть на 100 тысяч больше. Из этих данных можно сделать выводы, – рассказал Сергей Ткаченко.

Хозяйства нашли применение квадрокоптерам и при обработках посевов.

– Плюсы коптеров на поверхности. Классические опрыскиватели стоят 18-20 миллионов рублей, один коптер в полной боевой готовности, с двумя аккумуляторами, с двумя канистрами – 1,5 миллиона. Чтобы выйти на производительность классического опрыскивателя, понадобится четыре или пять коптеров. Однако коптером нельзя сделать всё: применить, например, гербицид в смеси, которая должна промочить почву на три сантиметра…

Но коптеры можно использовать для фунгицидной обработки, десикации, листовых подкормок, в которых применимо ультрамалое внесение.

Этот год в Краснодарском крае был идеальным для испытаний коптеров. На некоторых полях «Степи» благодаря обилию влаги подсолнечник вымахал до трёх метров. В июне возник вопрос, как провести фунгицидную обработку, если клиренс опрыскивателя – два метра. Обработки требовала большая площадь – около трёх тысяч гектаров.

– Вариант использовать авиацию мы рассматривали, но, во-первых, некоторые поля находились вплотную к населённым пунктам, а во-вторых, качество обработки самолётом всё равно хуже, – объяснил Сергей Ткаченко. – Мы наняли четыре бригады, которые предоставляли услуги по обработке посевов коптерами, и пятнадцатью коптерами за шесть дней прошли все поля.

Специалист подсчитал, что дрон Agras T 16, например, за час может обработать 10 гектаров. Для замены «классического» опрыскивателя понадобится четыре-пять коптеров. Достоинство их в том, что пятью летательными аппаратами одновременно может управлять один человек при помощи одного пульта. В систему загружается карта поля, оператор даёт команду – и рой коптеров летает самостоятельно, достаточно лишь следить за процессом и вовремя менять аккумуляторы и канистры.

Штрих-защита от человеческих рук

Информационные технологии научили технику общаться и координировать движения. «Степь» попробовала системы автопилотирования Trimble 850 и Cognitiv Pilot и оценила их достоинства.

– На втором варианте остановлюсь чуть подробнее, это крайне интересная штука, благодаря которой машины превращаются в осмысленный рой. Первый комбайн убирает полосу и сам, поднимая локальный wi-fi в поле, сообщает остальным машинам о своей работе. Система сама разбивает поле на треки и назначает, кто где работает.

Ещё одним ноу-хау «Степи» стала автоматизация процессов взвешивания урожая. Сергей Ткаченко признался, что во время уборки всегда не хватает зерновозов – но сколько их не нанимай, их никогда не будет достаточно, если на весовой стоит очередь. Агрохолдинг решил эту проблему при помощи системы штрих-кодов. 

– Мы сделали книжечки со штрих-кодами и раздали их каждому комбайнёру. Комбайн убирает поле, выгружает зерно в грузовик, отрывает талон со штрих-кодом и отдаёт его водителю. Водитель, наполнив «Камаз», имеет три талона от комбайнёра (три бункера на «Камаз»), а выезжая с поля, получает ещё один штрих-код, в котором закодировано только поле. Со всем этим богатством он приезжает на ток, становится на весы и отдаёт бумажки весовщице. Та «пропикивает» все штрих-коды в разном порядке. Система сама понимает, где данные о поле и о водителе, и  автоматически заполняет документы. Раньше на взвешивание у нас уходило 20 минут, теперь – пять.

Рекордное время – от того момента, как машина заехала на весы, съехала и все вопросы были решены – составило 43 секунды, – рассказал Сергей Ткаченко.

Автоматизация взвешивания упростила работу в ситуациях, когда утром нужно убрать зерно, а к вечеру отправить его в Новороссийск. Программа автоматически формировала ТТН с указанием грузоотправителя, грузополучателя, владельца транспорта и другими данными. Кроме того, на весовой был установлен комплект Infratec ™, который во время взвешивания отбирал пробы и буквально за минуту анализировал зерно и выдавал отчёт о влажности, протеине и других характеристиках пшеницы.

Система штрих-кодов, говорит эксперт, стала в каком-то смысле заделом на будущее – когда контроль за урожаем станет не частным выбором хозяйства, а обязательством перед государством. 

– Вы знаете, что в России принят закон о прослеживаемости зерна. Государственная информационная система только создаётся, но мы уже к ней готовы, – сказал Сергей Ткаченко. – Как только информация о каждой партии зерна потребуется, она у нас уже будет.