Цифровизация АПК: как формируется комплексная автоматизация процессов в растениеводстве

Pixabay

Цикл производства в растениеводстве состоит из двух основных переделов: upstream (выращивание и уборка) и downstream (хранение и продажа). Причем балансировка этих этапов работы — ключевой фактор успешного планирования бизнеса. В связи с этим сегодня в отрасли постепенно формируется запрос на комплексную автоматизацию процессов, которая помогает просчитывать все обстоятельства. Какие ИТ-решения для этого можно использовать, рассказывает директор департамента разработки бизнес-платформы Polymatica компании SL Soft Григорий Андреев.

Предпосылки автоматизации бизнес-процессов

Растениеводство — сложный многокомпонентный процесс, включающий планирование и мониторинг исполнения разноплановых задач:

• основные производственные процессы — почвоподготовка, сев, выращивание и уборка, подготовка технологических карт и класса готовой продукции;
  

• организация производственной логистики (растениеводство — это огромные перенаправляемые материальные потоки: например, компании может требоваться в короткий срок вывезти и разместить в хранилищах сотни тысяч тонн продукции с полей);
  

• элеваторное хозяйство — приемка и хранение зерна, планирование «окон отгрузок»;
  

• коммерческая логистика — формирование базиса продаж на основе логистического плеча;
  

• оценка рентабельности контрактов и сделок, прогнозирование цен на готовую продукцию;
  

• организация процессов закупки — взаимодействие с производителями семян, удобрений и химии;
  

• управление арендованными землями;
  

• страхование урожая от различных рисков (например, засухи или порчи);
  

• планирование межсезонных ремонтных работ;
  

• поддержание необходимого уровня плодородности почвы;
  

• полевые испытания семян, химии и удобрений (чтобы проверить, соответствуют ли они заданным характеристикам в реальных почвенно-климатических условиях) и т. д.
  

Именно поэтому предприятия АПК стремятся автоматизировать процессы планирования и контроля соблюдения сроков на всех этапах производственного цикла — от создания структуры посевных площадей до окон отгрузок продукции с точек хранения и формирования финансовых результатов. Информационные системы аккумулируют разнотипную информацию и дают возможность лучше понимать, какими активами компания владеет и как наиболее эффективно их использовать. Помимо этого, они помогают оперативно отслеживать важные параметры и вносить корректировки в процессы, моделировать и прогнозировать, что будет через два-три года, а также тестировать различные гипотезы.

Управление и планирование в масштабе холдингов

Обеспечить комплексную автоматизацию бизнес-процессов сельскохозяйственному предприятию позволяет связка из нескольких специализированных программных продуктов.  

На верхнем уровне располагается система управления бизнес-процессами EPM (Enterprise Performance Management). Ее предназначение — формирование глобального взгляда на деятельность организации: планирование всего производственного цикла, утверждение планов директорами и топ-менеджерами компании, оперативный мониторинг изменений и аналитика. 

В агрохолдингах с растениеводческим профилем чаще всего используется годовой производственный цикл, связанный с повторением двух переделов: upstream (выращивание и уборка) и downstream (хранение и продажа). Все остальное — обслуживающие операции. Соответственно, цикл финансового планирования такой же длинный. Он стартует в августе и заканчивается в ноябре-декабре. Причем сразу после того, как производственный план сформирован, начинается его исполнение. При этом он должен быть максимально устойчивым: к началу сезона необходимо окончательно определить потребность для закупок всех необходимых ресурсов и резервирования внешних услуг (перевозки, хранения и т. д.). Для планирования будущего сезона руководители холдинга должны понимать, какой портфель культур предстоит вырастить в это время, какие ресурсы необходимы, и учитывать их балансировку, принимая во внимание риски на основных производственных этапах и этапе сбыта.

В состав ЕРМ-системы входят различные алгоритмы, которые позволяют учесть все эти условия, включая неопределенности, сформировать необходимый верхнеуровневый план производства и полностью рассчитать финансовые затраты на него. При этом компания может смоделировать различные сценарии, подставляя в производственную модель те или иные условные параметры: например, окупятся ли инвестиции, если предприятие приобретет больше техники, сменит производственную технологию? Как изменится прибыль, если отказаться от немаржинальных полей? Насколько выгодно в долгосрочной перспективе арендовать новые посевные площади? EPM-система на основе оцифрованных объективных данных помогает гибко спрогнозировать оптимальный жизненный цикл производства и его финансовую составляющую буквально за сутки, избавляя экономистов от 3-4 месяцев кропотливой работы. 

Этот план на сезон после согласования с директорами и топ-менеджментом переносится в систему ERP (Enterprise Resource Planning) и таким образом декомпозируется на уровень ниже. 

Для оперативного планирования и исполнения ключевых процессов компании используют либо ERP-системы, либо аналогичные кастомные разработки, созданные под собственные требования учета. Благодаря им можно контролировать спецификацию товарной продукции и соблюдать утвержденные объем и качество — например, понимать, в каких пропорциях допустимо смешивать зерно, чтобы оно оставалось в пределах того же класса. Коммерческая дирекция может эффективнее и четче работать как с экспортным, так и с внутренним рынком, видеть все возможности и ограничения, касающиеся отгрузок и продаж. 

Также в ERP ведется учет по обеспечивающим операциям: снабжение производства семенами, формирование баковых смесей, подвоз воды, удобрений, химии и обеспечение другими необходимыми компонентами технологических операций. Система видит текущие остатки, резервирует продукцию или товары под конкретные нужды и автоматически формирует заказы у поставщиков. 

MES-системы (Manufacturing Execution System) используются на еще более детальном уровне исполнителя конкретной операции: сменное задание с указанием сотрудника, мониторинг и диспетчеризация исполнения — виден трек сельхозтехники или грузового автотранспорта, дополненного телеметрией работы техники (моточасы, потребление топлива, расход компонентов на операцию и другие параметры). Например, если произошла остановка техники, требуется быстро оценить причины, а диспетчер должен обеспечить вывод новой сельхозтехники или грузового автотранспорта, чтобы остаться в плане, или последует его вынужденная корректировка. Одна из обеспечивающих операций — подвоз топлива на поля, и с учетом данных MES-систем в будущем компания может оптимизировать логистику этой операции. 

В агропромышленных холдингах востребованы и другие смежные информационные системы. Это могут быть, например, геолокационные сервисы, которые позволяют отслеживать передвижение трактора, комбайна или другой техники по полю, обеспечивать картирование урожайности, дифференцированно вносить удобрения, оценивать уровень биомассы на поле (индекс NDVI), задавать оптимальные маршруты, замечать отклонения. Или инструменты BI — для визуализации отчетов и бизнес-метрик. 

Важно, что блок управленческой отчетности в составе EPM-системы позволяет корректировать верхнеуровневый план по мере его исполнения, принимать меры для быстрого реагирования и перепланирования основных и вспомогательных операций. Опускаясь до глубокой детализации на уровне технологического процесса, система автоматически извлекает оттуда нужный показатель и использует его в бюджетной модели.

Опыт заказчиков — внедрение EPM

Крупная агропромышленная компания — один из наших нынешних заказчиков — выбрала бизнес-решение «Интегрированное планирование и бюджетирование» платформы Polymatica EPM для более эффективного управления глобальным циклом производства. Процессы оперативного планирования и диспетчеризации уже были грамотно выстроены в компании, однако стратегическое планирование и бюджетирование организационно и информационно разделены, поэтому проходили тяжело. В связи с этим было невозможно оперативно оценить, как влияют изменения стратегии на план сезона: определить потребность в технике при увлечении земельного банка, а также корректировать структуру посевных площадей при обновлении портфеля выращиваемых культур. Соответственно, нужен был гибкий инструмент, увязанный с процессами принятия решений в компании — от формирования стратегии до бюджетирования сезона. 

С внедрением нашего бизнес-решения заказчик получил возможность:

• формировать модель бюджетирования на уровне производственных показателей и прямых производственных затрат (основных и вспомогательных операций); 
  

• использовать результаты стратпланирования при бюджетировании, поскольку применяются практически одни и те же данные; 
  

• работать с различными горизонтами планирования в зависимости от потребностей компании — от 3 до 10 лет; 
  

• формировать структуру посевных площадей, планировать на сезон основные и вспомогательные операции, рассчитывать потребности компании в компонентах и балансировку техники между производственными отделениями;
  

• ускорять процесс подготовки бюджета, получать несколько альтернативных сценариев, а также сравнивать их между собой;
  

• работать с гибким инструментом ввода данных, который позволяет настраивать представление пользовательской формы ввода и контролировать процесс корректности их ввода, сохранять версии входных данных и результатов моделирования, отчетности по итогам моделирования;
  

• создавать управленческие информационные панели с визуализацией результатов, с возможностью просматривать данные на карте по контурам полей в соответствии с производственной иерархией, проводить факторный анализ по сравнению версий.
  

Внутри платформы Polymatica EPM также есть встроенные инструменты машинного обучения, которые в дальнейшем позволят заказчику автоматически прогнозировать плановую урожайность каждого объекта и формировать для него индивидуальные параметры технологической карты, а также смогут смоделировать, как изменится урожайность при корректировке тех или иных условий. 

Такие инструменты дадут возможность прогнозировать урожайность на основе индекса NDVI, моделировать и кластеризовать поля по данным агрофизических, агрохимических и почвенных параметров, осуществлять интеллектуальный поиск по базе семян и формировать карты их размещения на полях с учетом индивидуальных характеристик и паспортизации полей. В результате предприятию удастся повысить точность производственных показателей и добиться значительной экономии оборотного капитала уже на этапе стратегического планирования производства и вычисления объемов закупок на сезон. 

Цифровая культура: что привносят ИТ в сельское хозяйство

Благодаря цифровым платформам все данные агропромышленного предприятия аккумулируются и анализируются в общем информационном пространстве. Сотрудники компании используют один понятийный аппарат, применяют единую отчетность и понимают, как рассчитываются те или иные показатели эффективности. 

При стратегическом планировании проводится моделирование, в ходе которого подбираются технологии и культуры под почвенный профиль, выстраивается производственная логистика, исходя из имеющегося парка техники. Это позволяет предприятиям осуществлять более гибкое планирование с учетом риск-ориентированного подхода, четко понимать, откуда взялась та или иная цифра в плане, а также видеть точки роста и узкие места.

Безусловно, работа таких систем невозможна без наличия полных мастер-данных для планирования. Но если организация крупная, бизнес-процессы в ней уже налажены, исторические сведения структурируются и накапливаются в учетных информационных системах — проблем с этим не возникает.

erid: 2VtzqwcbkLg Реклама.
ООО "Полиматика Рус". ИНН:  7721721509