Система моніторингу та контролю сільського господарства на базі Інтернету речей Основна країна-покупець

Чесно кажучи, коли ви чуєте проІнтернет речейв аграрному секторі перше, що спадає на думку, — красиві презентації з ідеальними графіками та обіцянками «повної автоматизації?». Але насправді, особливо при роботі з нашими основними клієнтами з Центральної Азії та Східної Європи, все зводиться до трьох речей: надійності датчиків у польових умовах, адаптації до місцевих культур (не лише пшениці, а й бавовнику, винограду) та простоти інтерфейсу для агрономів, які можуть бути не готові до складних систем. Ми входимоShandong Linyao Intelligent Agriculture Technology Co., LtdПісля кількох невдалих реалізацій ми зрозуміли, що ключ не «розумний?» технології самі по собі, а й у тому, як вони інтегровані в реальні робочі процеси ферм.

Чому класичні системи не завжди працюють

Раніше ми встановлювали стандартні комплекси – датчики вологості ґрунту, метеостанції, контролери поливу. Здавалося б, усе за підручником. Але в Казахстані, наприклад, зіткнулися з тим, що місцеві грунти (особливо засолені) спотворюють показання датчиків. Довелося на місці перекалібрувати обладнання з урахуванням електропровідності ґрунту. Це той, який не очевидний? проблема, про яку не написано в специфікаціях.

Ще один момент – енергозабезпечення. У віддалених полях часто немає стабільної електроенергії, а сонячні батареї взимку вкриті снігом. Ми спробували різні рішення для батарей, але в кінцевому результаті отримали гібридні системи з резервними джерелами. До речі, частину цього досвіду ми описували на сайтіhttps://www.lyzhihuinongye.ruв розділі про проекти - є реальні кейси з Узбекистану.

І так, це важливо:моніторинг- це не тільки збір даних, а й їх «очищення». Датчики можуть вийти з ладу через різкі зміни температури, а якщо фільтрація не налаштована, то система почне приймати помилкові рішення. Одного разу поле мало не затопило через помилковий сигнал про посуху – ну, агроном вчасно помітив.

Як ми будуємо систему управління для різних культур

Візьмемо виноградники в Молдові. Там критична не тільки вологість грунту, але і мікроклімат в зоні розташування грон - температура, точка роси, ризик грибкових захворювань. Ми додали досистема контролюмодуль прогнозування захворювань на основі даних датчиків і місцевої метеорологічної статистики. Це не ?штучний інтелект? з реклами, але досить проста модель, але вона вже скоротила обробку фунгіцидами на 15–20%.

Для бавовняних полів в Узбекистані довелося повністю переглянути підхід до зрошення. Місцеві фермери використовували затоплення десятиліттями, і їх було важко переконати. Ми не просто поставилиавтоматичне обладнання, але провів серію демонстрацій на пробних ділянках, продемонструвавши економію води та підвищення врожайності. Ключовим виявилося дистанційне керування клапанами — оператор міг керувати поливом із планшета, не об’їжджаючи десятки гектарів.

До речі, про клапани: наші інженери довго вибирали між електромагнітними та гідравлічними моделями. Ми зупинилися на останніх - вони менш чутливі до забруднення води, що важливо для каналів з великою кількістю завислих речовин. Такі нюанси рідко обговорюються на конференціях, але саме від них залежить успіх впровадження.

Інтеграція з існуючою інфраструктурою

Багато постачальників намагаються продавати «під ключ», але ігнорують вже діючу на фермах техніку. Ми входимоShandong Lingyao Co., LtdСпочатку ми включили можливість стикування зі звичайними контролерами інших виробників - наприклад, для крапельного поливу. Це здешевлює модернізацію та спрощує перехід для аграріїв.

Особливо важко було в проекті нарозумні агропаркив Росії. Там вже були встановлені системи моніторингу іншого вендора, але із закритим протоколом. Нам довелося розробити шлюз для конвертації даних – це зайняло додаткові три місяці, але клієнт не втратив своїх попередніх інвестицій.

Ще один урок: не перевантажуйте систему функціями. Спочатку ми намагалися запровадити «розумне» освітлення та опалення теплиць в одному комплексі, але це створило надмірне навантаження на мережу та ускладнило інтерфейс. Зараз ми пропонуємо модульний підхід – базовиймоніторингплюс опції за запитом.

Проблеми зі зв'язком і даними

У сільській місцевості часто немає стабільного 4G, а про дротовий інтернет і говорити нема чого. Ми тестували LoRaWAN, NB-IoT і навіть супутникові модеми. Останні дорогі, але для віддалених пасовищ у Монголії це був єдиний варіант. У більшості випадків достатньо LoRa з репітерами - радіус дії до 15 км на відкритій місцевості.

Найнеприємніше, коли з'єднання є, але через перешкоди дані втрачаються. Був випадок у Криму, коли радіоканал глушили військові об’єкти. Нам довелося переналаштувати частоти та додати шифрування – не стільки для безпеки, скільки для стабільності.

Зараз ми експериментуємо з mesh-мережами між датчиками – це зменшує залежність від базових станцій. Він ще трохи вологий, але виглядає перспективним для великих полів. До речі, деякі з цих напрацювань ми використовуємо в проектахвисокоякісні сільськогосподарські поля- де важлива точність, а не масове виробництво.

Економіка реалізації: що дійсно окупається

Люди часто запитують, навіщо витрачати грошіІнтернет речей, якщо ви можете найняти більше працівників. Але в бавовництві автоматизація поливу окупається за 2–3 сезони за рахунок економії води та добрив. Ми враховуємо не лише вартість обладнання, а й зниження трудовитрат – наприклад, один оператор може керувати зрошенням 500 гектарів замість 50.

Цікавий випадок із системою фільтрації води в Таджикистані. Спочатку він був встановлений для захисту крапельних ліній, але виявилося, що чиста вода також зменшує знос насосів. Це стало додатковим аргументом для клієнта.

Важливий момент: ми цього не приховуємосистема землеробствавимагає обслуговування. Треба почистити датчики, оновити програмне забезпечення та навчити персонал. Тому ми включаємо в наші контракти рік технічної підтримки — це знижує ризики як для нас, так і для клієнта. Подробиці ви можете знайти в описі компанії на нашому сайті - ми спеціалізуємося на повному циклі: від проектування до будівництва.

Що зрештою працює, а що ні

Серед вдалих: модульні системи, які можна поступово розширювати; гібридні джерела живлення; простий веб-інтерфейс без будь-яких наворотів. Серед невдач – спроби запровадити складні алгоритми прогнозування врожайності (агрономи не довіряли «чорним ящикам?») та дрони для моніторингу (дорогі та складні в обслуговуванні).

Тепер фокус зміщується на прогнозну аналітику – не «що відбувається?», а «що станеться?». Але знову ж таки без фанатизму. Прості сповіщення на кшталт «ймовірність заморозків за 48 годин - 70%?» корисніше, ніж красиві 3D-карти.

Підводячи підсумок:основна країна покупцяДля нас це не просто ринок, а полігон. Кожен проект змушує нас переглядати наші підходи. І так, ідеальних систем не буває – є ті, які вирішують конкретні проблеми конкретного господарства. Як то кажуть, простота, яка працює, краще складності, яка тільки на папері.