Топ-лист самых распространенных и перспективных цифровых решений в АПК

Давайте посмотрим на цифры!

Итак, наиболее простыми решениями для цифровизации бухгалтерии на базе 1С, которые помогают автоматизировать отдельные задачи управления предприятием, например, бюджетирование, бухгалтерский и налоговый учет, анализ финансово-хозяйственной деятельности и некоторые другие, на данный момент пользуется порядка 90% крупных и средних предприятий преимущественно из числа вертикально-интегрированных бизнес-структур. 

Следующими по распространенности использования в российском агробизнесе являются сервисы для мониторинга местонахождения и функционирования сельскохозяйственной и иной техники, которые позволяют в реальном времени контролировать расходы ГСМ, точность выполнения механизаторами производственных заданий, рационально планировать загруженность парка и штата механизаторов. Такими программами пользуется примерно 50% сельхозпредприятий.  

Но эти решения автоматизируют лишь отдельные, хотя и важные, звенья сложных   процессов, протекающих в сельскохозяйственных предприятиях. Поэтому быстро растет популярность комплексных систем автоматизированного управления агробизнесом, с помощью которых можно не только осуществлять контроль за финансово-хозяйственной деятельностью, но и управлять самим производством сельскохозяйственной продукции: планированием севооборотов, проведением посевных работ, мониторингом состояния посевов и их подкормкой, обработкой гербицидами, уборкой и транспортировкой урожая, а также рядом других задач. Например, объем использования хозяйствами страны нашего облачного сервиса «История поля», решающего в единой информационно-управляющей системе все управленческие и производственные вопросы, вырос за последние 3 года в 8 раз. 

Перейдем к пока еще недооцененным, но весьма перспективным сервисам.  

Решения на базе искусственного интеллекта (ИИ) использую лишь 3% крупных и средних хозяйств.  К ним в первую очередь следует отнести компьютерное моделирование производственных процессов (например, планирование севооборота с учетом истории сельхозземель и прогнозов рентабельности культур) и рекомендательные системы для агрономов (например, прогнозы оптимальных сроков обработки посевов или советы по схемам защиты исходя из фитосанитарной обстановки). Однако польза от их внедрения колоссальна – продукты на основе ИИ дают прямой и достаточно быстрый экономический эффект при правильном внедрении. Так, в зависимости от текущего состояния бизнеса, категории хозяйства и вида деятельности такие сервисы могут способствовать повышению урожайности полевых культур до 30% и рентабельности в среднесрочной перспективе примерно на 20%. 

Основную сложность в распространении решений на основе ИИ в АПК я вижу в сравнительно длительном процессе тестирования таких сервисов, который занимает обычно 1-2 сезона. В то же время успешные кейсы по внедрению этих сервисов стимулируют лавинообразный рост спроса. Поэтому мы ожидаем резкий рост в 10 раз их использования уже в ближайшие 2-3 года.

А что же будет способствовать дальнейшему росту цифровизации АПК?

На мой взгляд есть три главных точки роста:

• увеличение количества подготовленных кадров за счет обучения новейшим цифровым продуктам в аграрных университетах, 

• перенос в цифровой вид процесса получения субсидий,

• и, наконец, субсидирование внедрения инновационных технологий. Тут в пример можно привести республику Татарстан, единственный субъект РФ, который запустил региональное софинансирование на внедрение цифровых продуктов –  компенсацию 50% стоимости лицензии и внедрения, что способствовало динамичному росту цифровизации АПК региона.