Находясь на нашем сайте, Вы даете согласие на обработку файлов cookie.

Агро сектор

Кейсы внедрения ML
Выбор культуры и времени посева
Прогноз внесения удобрений и полива
Прогноз урожайности
Прогноз болезней растений
Оптимизация закупки сырья
Прогноз поломки оборудования

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.

Эффект

до 20%
Рост урожайности полей

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.

Эффект

до 15%
Снижение расходов

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.

Эффект

до 3х
Снижение скорости распространения болезней

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.

Эффект

до 20%
Снижение издержек на закупку сырья

Прогноз спроса и урожайности в регионе

ML-модель учитывает севооборот за предшествующие периоды, погодно- климатические условия, площадь пашни и урожайность на 1 гектар для прогноза объемов производства по регионам.
Также решение учитывает объем продаж в прошлых периодах и динамику цен для прогнозирования спроса на продукцию.
Решение позволяет предприятиям выбрать культуру для посева с высоким спросом и оптимизировать тактику реализации продукции (время продажи, регион, стоимость)

Эффект

до 10%
Рост выручки

Прогноз поломки оборудования

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.

Эффект

до 10%
Снижение расходов на ремонт