Умное земледелие в сельском хозяйстве производитель

Когда слышишь 'умное земледелие', первое, что приходит на ум — это дроны, датчики и прочие гаджеты. Но на деле всё начинается с простого: как сделать так, чтобы интеграция воды и удобрений работала не в теории, а в условиях того же засушливого Ставрополья. Многие до сих пор путают автоматизацию с умными системами, а ведь разница — в адаптивности. Вот об этом и поговорим.

Что на самом деле скрывается за 'умным' оборудованием

Возьмём, к примеру, те же клапаны дистанционного управления. В теории — подключил к системе, и они работают. На практике же в прошлом сезоне столкнулись с тем, что в Краснодарском крае из-за высокой минерализации воды обычные образцы забивались за две недели. Пришлось срочно дорабатывать конструкцию фильтров — и тут как раз пригодился опыт ООО Шаньдун Линьяо Интеллектуальное Сельское Хозяйство Технолоджи. Их инженеры предложили нестандартное решение: комбинированную систему грубой и тонкой очистки с возможностью промывки без остановки полива.

Кстати, о фильтрах. Часто вижу, как хозяйства экономят на этом узле, а потом удивляются, почему частотное автоматическое оборудование выходит из строя раньше срока. Мелочь? Нет — именно такие 'мелочи' определяют, будет ли система работать 10 лет или 2 сезона. В наших проектах всегда закладываем запас по пропускной способности минимум 15% — это не по инструкции, это уже из горького опыта.

Особенно сложно бывает объяснить заказчикам, что умное земледелие — это не про 'включил и забыл'. Система требует постоянной корректировки. Помню, в одном из хозяйств под Воронежем три месяца ушло только на то, чтобы настроить алгоритмы полива под местные суглинки. Датчики показывали одно, а растения выглядели совсем иначе — пришлось буквально по часам сверять данные с визуальной оценкой состояния посевов.

Проектирование, которое начинается не с чертежей

Когда мы только начинали работу над интеллектуальными сельскохозяйственными парками, допустили типичную ошибку: сначала сделали проект, потом стали 'подгонять' под него технологии. Результат — три месяца переделок. Теперь всегда начинаем с изучения водного режима участка, даже если заказчик уверяет, что всё знает. Как показывает практика, в 60% случаев реальные данные отличаются от предоставленных.

Вот недавний пример с гидротехническими сооружениями в Ростовской области. По документам — равнинный рельеф, на деле — перепад высот в 2,5 метра на участке в 1 га. Если бы не выезд на место до проектирования, система полива работала бы с перегрузом 40%. А так — удалось перераспределить зоны и сэкономить заказчику на насосном оборудовании.

Кстати, о рельефе. Многие недооценивают значение точной топосъёмки для высококачественных сельскохозяйственных полей. Мы сейчас в каждом проекте закладываем дроны с лидарами — да, дороже, но зато потом не приходится перекапывать уже готовые системы. В прошлом году благодаря такому подходу сэкономили хозяйству в Ставрополье около 800 тысяч на земляных работах.

Оборудование, которое действительно работает в полевых условиях

С оборудованием высокого и низкого напряжения вообще отдельная история. Стандартные решения часто не выдерживают условий эксплуатации — то пыль, то влажность, то перепады температур. Пришлось совместно с технологами из Линьяо разрабатывать специальные шкафы управления с усиленной защитой. Выглядят не так эстетично, как импортные аналоги, но зато не выходят из строя после первого же ливня с пыльной бурей.

Особенно горжусь одним решением для дистанционного управления клапанами. Вместо сложных программируемых контроллеров использовали гибридную систему — часть команд идёт по радиоканалу, часть по проводной линии. Над нами сначала посмеивались, мол, 'несовременно'. Зато когда в том же хозяйстве соседи с 'продвинутыми' системами остались без управления из-за грозы, наша гибридная схема продолжила работать — проводная часть компенсировала помехи в эфире.

Кстати, о надёжности. Последние два года активно тестируем оборудование в разных климатических зонах — от Калмыкии до Алтайского края. Выяснилась интересная деталь: те же фильтрации воды в южных регионах требуют вдвое более частого обслуживания, чем в центральных. Ни в одной инструкции этого нет — только практика показала.

Интеграция — это не просто соединение проводов

Самое сложное в умном земледелии — заставить разные системы говорить на одном языке. Был случай, когда датчики влажности почвы от одного производителя, метеостанция от другого и контроллеры полива от третьего отказывались 'дружить'. Пришлось разрабатывать промежуточное программное обеспечение — потратили три месяца, но зато теперь этот опыт используем во всех проектах.

Особенно важна интеграция при создании интеллектуальных сельскохозяйственных парков. Там, где другие видят просто набор технологий, мы сначала анализируем технологические цепочки. Например, недавно в Татарстане реализовали проект, где данные с датчиков влажности почвы автоматически корректируют не только полив, но и график внесения СЗР. Казалось бы, очевидно — но до этого в хозяйстве эти процессы были полностью разрознены.

Кстати, о данных. Многие системы их собирают, но не анализируют в реальном времени. Мы в последних проектах внедряем простейшие алгоритмы машинного обучения — не какие-то сложные нейросети, а обычные решающие деревья. Результат: система сама подсказывает, когда менять настройки полива в зависимости от фазы развития культуры. Не идеально, но уже лучше, чем полагаться только на агронома.

Перспективы, которые видны с поля

Сейчас много говорят про прецизионное земледелие, но на практике даже простое умное земледелие ещё не везде прижилось. Основная проблема — не технологии, а кадры. Молодые агрономы часто не имеют опыта работы с такими системами, а старшее поколение с недоверием относится к 'умным штукам'. Приходится обучать прямо в процессе эксплуатации — и это, пожалуй, самая сложная часть внедрения.

Если говорить о трендах, то вижу движение в сторону более простых и надёжных решений. Не тех, что пестрят функциями в каталогах, а тех, что действительно работают в поле год за годом. Например, в ООО Шаньдун Линьяо Интеллектуальное Сельское Хозяйство Технолоджи сейчас делают упор на модульность — чтобы хозяйство могло начать с базовой системы и постепенно её наращивать. По-моему, это единственно верный путь.

Что действительно изменится в ближайшие годы — так это подход к данным. Уже сейчас вижу, как передовые хозяйства начинают использовать накопленную информацию для прогнозирования. Не в глобальном масштабе, пока — но хотя бы для планирования работ на сезон вперёд. И это, пожалуй, самое ценное, что даёт умное земледелие — возможность заглянуть немного вперёд, а не действовать по шаблону.