Как с вами связаться

Введите сообщение

Как с вами связаться

Введите сообщение

Аватар сообщества РУСАГРО: НОВОСТИ

РУСАГРО: НОВОСТИ

РУСАГРО: последние новости сегодня

Новости по компании РУСАГРО

15
Новости по компании РУСАГРО

Новость: нейтральная. «Русагро»: машинное обучение максимизирует урожай. Владимир Горохов, директор по развитию «Русагро Тех» и Максим Андрианов, директор по разработке и внедрению ПО «Инфосистемы Джет», — о создании в «Русагро» системы планирования полевых работ, позволяющей добиваться оптимальных результатов. В «Русагро» запустили систему для сельскохозяйственного бизнес-направления, которая дает рекомендации агрономам по планированию различных полевых работ. Обрабатывая большое количество производственных данных, она учитывает множество факторов и оптимизирует весь комплекс полевых операций, позволяя экономить ресурсы и получать максимальную прибыль от урожая. Важным компонентом системы, созданной при помощи специалистов «Инфосистемы Джет», являются алгоритмы на базе машинного обучения. О реализации системы рассказывают Владимир Горохов, директор по развитию «Русагро Тех» и Максим Андрианов, директор по разработке и внедрению ПО «Инфосистемы Джет» — номинанты на премию Data Award. - Какая задача стояла перед «Русагро», какие проблемы требовалось решить? Владимир Горохов: Чтобы понимать задачу, которая стояла перед нами, важно понимать предпосылки проекта. «Русагро» выращивает различные сельскохозяйственные культуры на 685 тыс. гектаров полей. Особенно сложно принимать решения в ситуации, когда нужно провести полевые работы сразу на большом количестве полей, но при этом количество доступной техники и механизаторов ограничено. А если нарушить технологию, то можно частично или полностью потерять урожай. Риски этих нарушений для разных полевых работ и культур известны, их можно учитывать в принятии решений. Например, если вовремя не внести калийные удобрения в почву при выращивании сахарной свеклы, можно потерять до 15% урожая. А если не произвести обработку поля средствами защиты растений от вредителей, то показатель потерь будет 70%. Учесть все эти факторы в масштабе большого агропромышленного холдинга — очень трудоемкая задача для человека, а цена любой ошибки может быть очень велика. Кроме того, что количество сельскохозяйственной техники и специалистов, участвующих в уборке урожая ограничено, каждая культура имеет свою стоимость. Поэтому фактор ценности культуры должен также учитываться в ситуациях, когда приходится выбирать, какое поле убрать первым. Одним из самых критичных для бизнеса и при этом труднопланируемых процессов является сбор урожая. Поэтому было принято решение разработать и внедрить интеллектуальную систему планирования уборки урожая. Для реализации проекта была выбрана компания «Инфосистемы Джет», совместно с которой «Русагро» уже сделала ряд инновационных проектов. Когда сервис для планирования уборки урожая прошел тестирование, начал работать в промышленной эксплуатации и показал хорошие результаты, руководство компании приняло решение разработать и внедрить еще один алгоритм — уже для комплексного планирования и оптимизации всех остальных полевых работ. - Почему это важно для компании? В.Г.: В каждый сезон необходимо производить ряд работ — от вспашки и посева до сбора урожая и подготовки полей к зиме. Планирование полевых работ — сложный процесс, при котором надо учитывать свойства каждой культуры, погодные условия и другие факторы, управлять сельскохозяйственной техникой и занятостью специалистов. Автоматизация этого процесса, помощь специалистам в принятии правильных решений, учет множества факторов, влияющих на процесс, позволяет получить больше урожая и более эффективно использовать технику. - Какой подход был выбран для реализации? Максим Андрианов: Важно отметить, что мы работаем с «Русагро» уже давно, по нескольким направлениям, и хорошо понимаем специфику агропрома, поэтому выбрали технологии и инструментарий, подходящие именно для решения конкретной задачи холдинга. Мы внедрили алгоритмы, разработанные с применением целочисленного и линейного программирования, которые интегрированы с информационными системами «Русагро», обрабатывают большое количество производственных данных и дают рекомендации по времени проведения полевых работ. Все рекомендации визуализируются в интуитивно-понятном интерфейсе, изменения в информации об выполненных работах вносятся в систему оперативно — можно с уверенностью сказать, что специалисты холдинга получили удобный инструмент для планирования и отслеживания выполнения полевых работ. Первый разработанный нами алгоритм позволяет планировать уборку урожая зерновых, бобовых и сахарной свеклы. Благодаря его рекомендациям агрохолдингу удается избежать порчи культур из-за погодных условий или перезревания, а также организовать оптимальное использование сельскохозяйственной техники и времени агрономов. Второе решение учитывает все нюансы технологических процессов, а также множество факторов, влияющих на выращивание сельскохозяйственных культур, и оптимизирует весь комплекс полевых операций, позволяя экономить ресурсы и увеличивать показатели урожайности. Функционал решения включает автоматическое формирование планов полевых работ на каждом поле, приоритизацию операций с учетом технологии выращивания культур и севооборота (чередования видов растений на поле), построение оптимальных маршрутов движения техники и перегонов с одного участка на другой. - Какие требования предъявлялись к создаваемому решению? М.А.: К алгоритму планирования предъявлялось достаточно много разных экономических и технологических требований. Важнейшими требованиями были приоритетность проведения работ в зависимости от потенциальной выручки за определенную сельскохозяйственную культуру и выполнение всех работ максимально близко к оптимальным (с точки зрения агрономии) срокам. Также требовалось учитывать перегоны техники между полями для минимизации времени и затрат на топливо. Кроме того, нужно было учитывать наличие на производственных участках вспомогательной техники, необходимость дополнительных затрат времени при изменении вида выполняемых операций, состояние техники и графики отпусков механизаторов. - Какие данные используются разработанными системами? М.А.: Решения обрабатывают большой объем данных, включая требования технологии выращивания растений, отчеты агрономов, материалы аэросъемки, индексы вегетации, помогающие определить степень зрелости культур, а также данные из метеорологической системы. Это помогает точнее рассчитать рекомендуемое расписание всего спектра полевых работ, а также техническую спелость урожая при планировании уборки – например, если прошел дождь, уборка поля откладывается. Также источником данных является ERP, откуда поступает информация о сельхозтехнике и производственных заказах на продукцию с полей. Планы актуализируются ежедневно, при этом учитываются данные о выполненных работах. - Какие технологии применялись? М.А.: Поскольку основой большинства подобных проектов является работа с данными, в качестве основного языка программирования мы используем Python и фреймворки на его основе. Для решения задач оптимизации была выбрана библиотека OR-Tools. Чтобы обеспечить надежность и управляемость процессов вычислений и интеграции нашего решения с внешними системами, мы использовали инструмент Apache Airflow. - Что собой представляет созданное решение? М.А.: В итоге мы создали решение для продвинутого производственного планирования сельскохозяйственных работ, альтернативное импортным продуктам класса APS (Advanced Planning & Scheduling), таким как Siemens Opcenter или DELMIA Ortems. Важным компонентом системы являются алгоритмы на базе машинного обучения. Решение учитывает множество факторов и оптимизирует весь комплекс полевых операций, позволяя экономить ресурсы и получать максимальную прибыль от урожая. - Алгоритмы машинного обучения делают решение по производственному планированию сельскохозяйственных работ действительно эффективным. Почему это так? М.А.: Алгоритмы машинного обучения учитывают разные факторы для каждого поля и позволяют адаптироваться к изменяющимся условиям, таким как изменения погодных условий и сортов высаживаемых культур. Благодаря анализу данных и обучению на них система способна выявлять и снижать риски потери урожая. Кроме того, модели машинного обучения в системе постоянно обновляются на основе новых данных. Это позволяет постоянно улучшать качество рекомендаций, а также адаптировать систему к изменяющимся условиям и требованиям. - Приведите несколько примеров «интеллектуальной начинки» решения. Какой математический аппарат используется и какие задачи он решает? М.А.: В составе решения были использованы сразу несколько различных «интеллектуальных элементов». Это машинное обучение для прогноза таких характеристик полей, как достижение определенной фазы развития растения или влажность зерна. Также мы использовали метод смешанного программирования (Mixed-Integer Programming, MIP) для описания задач оптимизации с помощью фреймворка OR-Tools, который позволил решить задачу построения маршрутов движения техники для выполнения работ. - Что в проекте было самым сложным? М.А.: Процесс выращивания сельскохозяйственных растений в промышленных масштабах очень сложен сам по себе, поэтому самым трудным этапом проекта была реализация исполнения технологии производства в системе с учетом всех правил и ограничений. Например, в какие временные интервалы должна выполняться полевая операция, сколько времени может пройти относительно предыдущих и последующих работ, насколько конкретная операция необходима и т. д. Для решения этой задачи наши математики описывали всю технологию производства в виде довольно масштабного графа полевых работ, где вершинами были операции, а ребра показывали, в каком порядке должны выполняться данные операции. Кроме того, перед нами стояла задача планировать полевые работы сразу на текущий сезон и следующий, так как в то время, как одни сельскохозяйственные культуры убирают с полей, другие – озимые – уже нужно сеять, предварительно подготовив поле и внеся удобрения. И конечно, крайне трудоемким был этап тестирования алгоритма с ежедневными разборами плана, построенного им, с руководителями производственных участков и подтверждения его корректности. - Какие результаты достигнуты? М.А.: В этом проекте у нас стояла задача минимизации человеческого фактора при унификации самого процесса планирования, чтобы он стал прозрачным, объяснимым и зависел только от входных данных. С этой задачей наше решение успешно справляется. Если говорить об экономическом эффекте, то он достигается за счет снижения рисков, расхода ГСМ и объема ручного труда при планировании полевых работ. Выполнение агроопераций в заданный срок и приоритизация самых важных работ позволяет увеличить урожайность до 10% в год. Кроме того, достигается минимизация перегонов техники с последующим сокращением издержек на ГСМ и ремонт на 6,4%. - Каково будущее проекта? Каковы перспективы его развития? М.А.: Существует много направлений дальнейшего развития проекта. На сегодняшний день не все факторы, влияющие на выполнение работ, могут быть однозначно рассчитаны – например, погода на 10 дней вперед. Для них разумно реализовать имитационное моделирование, чтобы определить и минимизировать риск дефицита техники при неблагоприятном сочетании обстоятельств. Скажем, если неожиданно пойдет сильный дождь, сразу большое количество полей нужно будет убирать досрочно, чтобы не лишиться урожая. Кроме того, можно реализовать функционал учета всех входных данных в реальном времени так, чтобы система могла автоматически перепланировать полевые работы в случае, если существенно изменились условия. Еще один интересный вектор развития — добавить в систему функционал, который будет считать экономический эффект от применения рекомендаций, оптимального плана проведения полевых работ и использования сельскохозяйственной техники. Автор: Николай Смирнов. Источник: www.osp.ru

Пост взят с международного финтех-медиа ресурса

Другие новости сообщества / РУСАГРО: последние новости сегодня

EXPRESS NEWS

  • Авиаперевозки пассажиров между Россией и Китаем в этом году выросли почти на 50%. Как сообщили РИА Новости в Минтрансе России, в январе-мае они превысили 900 000 человек

  • Встреча с Рубио согласована и состоится 23 июля в первой половине дня. Лавров сообщил, что он поинтересуется у Рубио о словах Трампа относительно возможности скорого урегулирования конфликта на Украине
    Встреча с Рубио согласована и состоится 23 июля в первой половине дня. Лавров сообщил, что он поинтересуется у Рубио о словах Трампа относительно возможности скорого урегулирования конфликта на Украине

  • Тегеран обращался к Вашингтону по поводу переговоров для урегулирования вооруженного конфликта, но США не считают, что Иран настроен серьезно. Об этом заявил американский госсекретарь Марко Рубио

  • Защита и обвинение по делу Мадуро предложили начать суд по существу в июне 2027 года. Об этом говорится в электронной базе суда Нью-Йорка
    Защита и обвинение по делу Мадуро предложили начать суд по существу в июне 2027 года. Об этом говорится в электронной базе суда Нью-Йорка

  • Изоляции РФ на мировой арене нет и даже не предвидится. В «двадцатке» и АТЭС спрос на встречи с Лавровым всегда огромный. Об этом заявил в интервью ТАСС посол по особым поручениям российского МИД Марат Бердыев

  • США транслируют сигнал, что хотят видеть Путина на саммите «двадцатки» в Майами. Об этом заявил в интервью ТАСС посол по особым поручениям МИД РФ. По мнению Марата Бердыева, «это не политический реверанс, а рациональная логика»

  • Затраты США на военную операцию против Ирана составляют к настоящему моменту порядка $37,5 млрд. Об этом заявил американский военный министр Пит Хегсет

  • Трамп утверждает, что Иран стремится к проведению новой встречи с США: «Они отчаянно хотят встретиться. Но пока они не будут готовы значимым образом, у нас даже нет заинтересованности в этом»

  • «Если что-то подобное произойдет, мы об этом позаботимся». США примут меры, если хуситы введут морскую блокаду Саудовской Аравии, заявил Трамп
    «Если что-то подобное произойдет, мы об этом позаботимся». США примут меры, если хуситы введут морскую блокаду Саудовской Аравии, заявил Трамп

  • США могут ввести новые пошлины на импорт из Канады из-за лесных пожаров, сообщил Трамп. Он добавил, что в американском штате Мичиган ранее из-за загрязнения воздуха была нарушена работа некоторых компаний

  • Путин продлил безвизовый въезд для граждан Китая до конца 2027 года
    Путин продлил безвизовый въезд для граждан Китая до конца 2027 года
  • Энди Бернэм вступил в должность премьера Великобритании, получив от Карла III мандат на формирование правительства, сообщает Букингемский дворец
    Энди Бернэм вступил в должность премьера Великобритании, получив от Карла III мандат на формирование правительства, сообщает Букингемский дворец
  • Король Карл III принял отставку Стармера с поста премьера Британии, сообщила королевская пресс-служба
    Король Карл III принял отставку Стармера с поста премьера Британии, сообщила королевская пресс-служба

  • Германия не делала практических шагов для возобновления диалога с Россией, заявил Песков. Он отметил, что Россия остается открытой к диалогу с Европой и никогда не была инициатором сворачивания отношений

  • Россия готова содействовать мирному урегулированию разногласий как между США и Ираном, так и между иранцами и арабами. Об этом замглавы МИД РФ Александр Алимов заявил «Известиям»
    Россия готова содействовать мирному урегулированию разногласий как между США и Ираном, так и между иранцами и арабами. Об этом замглавы МИД РФ Александр Алимов заявил «Известиям»

  • Трамп заявил о поддержке планов Бернэма по наращиванию добычи нефти в Северном море. Нефть "превратит Соединенное Королевство из нищей страны в одно из самых богатых в мире государств", отметил американский президент

  • Дональд Трамп заявил, что его совершенно не волнует приостановка властями Ирана выполнения обязательств по меморандуму о взаимопонимании с США

  • Артистов и спортсменов России ни у кого отменить не получится, заявил в интервью ТАСС американский продюсер Стивен Мао. Он убежден, что «русская культура, русское искусство и русский спорт принадлежат миру»

  • Трамп пригрозил Канаде увеличением таможенных пошлин из-за лесных пожаров, дым от которых окутал несколько крупных городов США
    Трамп пригрозил Канаде увеличением таможенных пошлин из-за лесных пожаров, дым от которых окутал несколько крупных городов США

  • Венесуэла получила доступ к собственным средствам в МВФ в размере $346 млн, которые будут направлены на ликвидацию последствий землетрясения. Об этом сообщила уполномоченный президент боливарианской республики Делси Родригес

  • Глава FIFA и Белый дом обсудят риски проведения финала чемпионата мира по футболу. Об этом сообщил корреспондент Sky News Роб Харрис. Риски связаны с дымом от лесных пожаров в районе Нью-Йорка и Нью-Джерси

  • Apple меньше суток пробыла самой дорогостоящей компанией в мире. Ее обошла Nvidia, свидетельствуют данные торгов

  • Трамп пригрозил Канаде увеличением таможенных пошлин из-за лесных пожаров, дым от которых окутал несколько крупных городов США

  • Энди Бернэм объявлен новым лидером Лейбористской партии и 20 июля займет пост премьер-министра Великобритании
    Энди Бернэм объявлен новым лидером Лейбористской партии и 20 июля займет пост премьер-министра Великобритании

  • Россия никогда не вмешивалась во внутренние дела других стран и рассчитывает, что никто не будет вмешиваться в ее, заявил Песков

  • Аналитики продолжают повышать прогнозы по STOXX 600 на конец этого года. Самые большие быки — UBS и Deutsche
    Аналитики продолжают повышать прогнозы по STOXX 600 на конец этого года. Самые большие быки — UBS и Deutsche

  • Журналист Карлсон заявил о риске народной революции в США: «Мы имеем дело с лидерами [страны], которые презирают нас, принимают нас за нечто само собой разумеющееся, которые используют нас, лгут нам, которым в действительности нет дела до нас»

  • Разведка США считала, что Меркель не хотела переизбрания Трампа в 2020 году. Об этом говорится в докладе, рассекреченном Белым домом

  • Ситуация в Мали расценивается как относительно стабильная, заявил ТАСС замминистра иностранных дел РФ Георгий Борисенко

  • Власти США выявили около 278 000 неграждан, зарегистрированных для голосования на федеральных выборах, их может быть еще больше, заявил Трамп
    Власти США выявили около 278 000 неграждан, зарегистрированных для голосования на федеральных выборах, их может быть еще больше, заявил Трамп

  • Трамп заявил, что рассекречивает данные о шокирующей уязвимости систем голосования в США. Он утверждает, что КНР в 2020 году получила несанкционированный доступ к данным 220 млн избирателей в США

  • Причиной введения пошлин США на импорт из Бразилии стали ультимативные требования о беспрепятственном доступе на внутренние рынки южноамериканской республики. Об этом заявил глава МИД Бразилии Мауро Виэйра. «Иными словами, американские власти потребовали от нас капитуляции», — добавил Виэйра

  • Трамп даст прием в честь FIFA в Нью-Йорке и будет присутствовать на финале ЧМ по футболу, заявила пресс-секретарь Белого дома Кэролайн Ливитт
    Трамп даст прием в честь FIFA в Нью-Йорке и будет присутствовать на финале ЧМ по футболу, заявила пресс-секретарь Белого дома Кэролайн Ливитт
  • Мировые акции сильно снижаются на азиатской сессии. В Азии продолжается распродажа акций техов, акции SoftBank падают на 10%, TSMC падает на 5%, несмотря на сильный отчет
    Мировые акции сильно снижаются на азиатской сессии. В Азии продолжается распродажа акций техов, акции SoftBank падают на 10%, TSMC падает на 5%, несмотря на сильный отчет

  • США и Иран продолжают обмениваться ударами. Трамп в обращении к нации заявил, что США скоро начнут получать выгоду от конфликта с Ираном так же, как они уже получают выгоду от Венесуэлы

  • В Нидерландах официально объявили о дефиците воды из-за жары и засухи. Ранее сообщалось, что ЕС разработал план, предусматривающий сокращение странами-членами потребления воды на 10% к 2030 году

  • Nvidia заключила много партнерств в Японии
    Nvidia заключила много партнерств в Японии
  • Уорш пообещал Конгрессу, что инфляция в США не останется высокой
    Уорш пообещал Конгрессу, что инфляция в США не останется высокой

  • Трамп заявил, что Иран в качестве «жеста доброй воли» позволил гражданке США, задержанной в 2024 году, покинуть республику. Президент США написал в соцсети Truth Social, что она была «неправомерно задержана в декабре 2024 года» во время президентского срока Джо Байдена

  • Ормузский пролив останется закрытым до тех пор, пока не будет учтена воля Ирана, заявил представитель Вооруженных сил Ирана Мохаммад Акраминия

Вы уверены, что хотите выйти из аккаунта?