Связаться с нами
Укажите свои данные и мы свяжемся с вами
Отправляя форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
Находясь на нашем сайте, Вы даете согласие на обработку файлов cookie.
Рост урожайности полей
до 20%
Выбор культуры
и времени посева
ML-модель на базе исторических данных по разным полям прогнозирует урожайность выбранного участка в зависимости от культуры и времени сева.
Модель учитывает данные урожайности и севооборота поля, природно-климатические факторы, данные о состоянии почвы и пр.
Решение помогает спланировать севооборот на каждом поле для максимизации урожайности и снижения истощения почвы: выбрать тип культуры и время для посева.
Модель учитывает данные урожайности и севооборота поля, природно-климатические факторы, данные о состоянии почвы и пр.
Решение помогает спланировать севооборот на каждом поле для максимизации урожайности и снижения истощения почвы: выбрать тип культуры и время для посева.
Эффект
Снижение расходов на удобрения
до 15%
Рост удельной урожайности на 1 га поля
до 10%
Прогноз полива и
внесения удобрений
ML-решение на основе данных по обработке поля, внешних факторов и итоговой урожайности прогнозирует график и норму внесения удобрений и полива.
Для прогноза модель учитывает данные по севообороту поля, фазу развития растения, перенесенные болезни, сезон и время суток, график полива, данные о температуре и накопленных осадках и пр.
Решение позволяет достичь целей по урожайности и минимизировать перерасход удобрений.
Для прогноза модель учитывает данные по севообороту поля, фазу развития растения, перенесенные болезни, сезон и время суток, график полива, данные о температуре и накопленных осадках и пр.
Решение позволяет достичь целей по урожайности и минимизировать перерасход удобрений.
Эффект
Снижение потерь урожая
в 3 раза
Рост удельной урожайности на 1 га поля
до 10%
Прогноз болезней растений
ML-модель анализирует исторические данные о сезонности и волнообразности болезней, о климатических изменениях и погоде, севообороте и прошлых инфекциях для прогнозирования заражения в новом периоде.
Для точного прогноза учитываются предрасположенность растения-хозяина к заболеванию, текущая площадь заражения, данные по вегетации, состояние почвы и метеорологические отчеты.
ML-модель позволяет предвидеть болезни отдельных культур и спланировать защитные мероприятия.
Для точного прогноза учитываются предрасположенность растения-хозяина к заболеванию, текущая площадь заражения, данные по вегетации, состояние почвы и метеорологические отчеты.
ML-модель позволяет предвидеть болезни отдельных культур и спланировать защитные мероприятия.
Эффект
Снижение издержек на закупку сырья
до 20%
Оптимизация закупки сырья
ML-решение прогнозирует объемы и время закупки сырья (удобрений, семян, корма) с учетом потребностей предприятия и внешних факторов.
Решение учитывает объемы потребления сырья, сроки его доставки и хранения, данные о поставщиках, динамику закупочных цен, сезонность и пр.
Данный инструмент позволяет снизить себестоимость производства, расходы на склады и повысить операционную эффективность предприятия.
Решение учитывает объемы потребления сырья, сроки его доставки и хранения, данные о поставщиках, динамику закупочных цен, сезонность и пр.
Данный инструмент позволяет снизить себестоимость производства, расходы на склады и повысить операционную эффективность предприятия.
Эффект
Рост урожайности
до 10%
Система прогноза урожайности полей
Модель машинного обучения анализирует исторические данные о выращиваемых культурах, климатических изменениях и погоде, координатам поля и данные спутниковых снимков. Решение позволяет рассчитать оптимальный севооборот для конкретного поля и осуществлять непрерывное прогнозирование сбора урожая и выявлять отклонения от прогнозов.
Эффект
Рост объемов производства молока
до 10%
Система прогноза поголовья крупного рогатого скота
Модель машинного обучения, учитывая собранные исторические данные, прогнозирует структуру стада крупного рогатого скота, используя информацию о рождаемости, количестве осеменений, истории болезней и пр. Решение позволяет поддерживать максимальное количество дойного поголовья за счет оптимизации структуры поголовья в разные периоды (в т.ч. рекомендует оптимальное время для продажи и ввода новых коров.)
Эффект
Ускорение процесса селекции
в 10 раз
Система селекции особей поголовья с приоритетными характеристиками
Модель машинного обучения анализирует исторические данные о характеристиках поголовья и их производительности. Решение позволяет определить наиболее приоритетные характеристики выводимых особей (межмышечный жир, чистый вес туши, вкус и др.), ускорить процесс селекции. Система позволяет повысить производительность поголовья и снизить издержки на содержание поголовья.
Эффект
Снижение расходов на ремонт
до 10%
Система прогноза выхода оборудования из строя
ML-модель прогнозирует поломку оборудования на основе данных спецификации оборудования (срок службы, рекомендуемый график ТО, информации о комплектующих и др.) и исторических данных его эксплуатации (история обслуживания и ремонта, дефектов и неполадок, данные с датчиков мониторинга оборудования и пр.).
Решение позволяет предотвратить поломку оборудования, снизить расходы на ремонт и риски простоя производственной линии.
Решение позволяет предотвратить поломку оборудования, снизить расходы на ремонт и риски простоя производственной линии.
Эффект
Сокращение нарушений санитарных норм
до 80%
Система контроля соблюдения санитарных норм
Модель машинного обучения позволяет повысить уровень соблюдения санитарных норм на предприятиях.
Например, специальная система видеонаблюдения на базе машинного обучения способна определить отсутствие средств индивидуальной защиты на работнике или повышенную температуру тела. Решение позволяет своевременно устранить нарушение санитарных норм и предотвратить аварийную ситуацию на предприятии.
Эффект
Снижение расходов на склады
до 10%
Система прогноза спроса и оптимизации закупки запчастей и техники
Модель машинного обучения прогнозирует объемы и время закупки запчастей и техники с учетом возможностей компании, динамики спроса и других внешних факторов. Используя технологию искусственного интеллекта, модель учитывает историю продаж, сроки доставки оборудования, особенности хранения, данные о поставщиках, динамику закупочных цен, сезонность и пр. Решение позволяет снизить расходы на склады благодаря оптимизации складских запасов техники и запчастей, повысить доступность ассортимента и операционную эффективность предприятия.
Эффект
