BI-решения для сельского хозяйства — тенденции и возможности BI для отрасли

Применение систем бизнес-анализа в сельском хозяйстве: современные технологии

Проблемы традиционной отчетности на сельскохозяйственных предприятиях

Если на сельскохозяйственном предприятии не внедрена система автоматизации, то отчетность традиционно составляется вручную с помощью MS Excel. Это привычный для сотрудников инструмент, но он имеет ограничения:

• Разрозненность данных. Отчеты подразделений не связаны друг с другом.
• Пропуски данных, дублирование записей и другие ошибки из-за человеческого фактора.
• Отчеты представлены в минималистичном и статическом формате, без возможности оперировать множеством параметров, просмотреть детальную информацию о документе или проводке, без интерактивности и сложной фильтрации.
• Недостаток производительности, зависание программы при использовании больших объемов данных.
• Невозможность гибкой настройки прав доступа, низкий уровень безопасности данных.
• Подготовка отчетности производится в ручном режиме и занимает много времени, что чревато не только высокими трудозатратами, но и потерей актуальности данных ко времени готовности отчета.
• Анализ медиаданных (фото, видео, аудио) невозможен.
• Создание и просмотр отчетов удобно осуществлять только со стационарного ПК или ноутбука, но не с мобильного устройства.

Эти факторы приводят к тому, что формирование отчетности в Excel — неэффективное занятие, особенно когда речь идет о больших массивах данных. Достоверность данных под вопросом, трудоемкость высокая, работать с полученными отчетами не удобно, к тому же, они уже могут не отражать текущую картину. Для малых фермерских хозяйств этого инструмента может быть достаточно, а для крупных предприятий АПК — нет.

Своевременное получение и анализ отчетности помогают руководителям скорректировать факторы, влияющие на производительность, снизить риски ущерба из-за внешних условий, воспользоваться нужным моментом для увеличения выпуска продукции и принимать другие важные управленческие решения.

Преимущества применения BI-систем

BI-системы востребованы руководителями, менеджерами среднего звена, аналитиками, маркетологами. Руководители отслеживают общие и локальные показатели и тенденции, формируют на их основании прогнозы, вносят коррективы в текущий курс развития. Менеджеры делают то же самое в рамках своей зоны ответственности. Маркетологи создают и анализируют рекламные кампании, запускают новые с учетом выявленных закономерностей. Аналитики обеспечивают все эти группы пользователей релевантной отчетностью.

Перечислим глобальные задачи, решаемые с помощью BI-систем:

1. Планирование ресурсов. На основании данных о проектах, сделках, заказах можно делать выводы, какой объем ресурсов или товаров компании понадобится в будущем, и планировать закупки и поставки.
2. Выяснение причин снижения прибыли. В BI-системе можно проанализировать данные по всем параметрам, влияющим на прибыль компании, понять, почему возникают убытки и что нужно сделать, чтобы исправить ситуацию.
3. Изучение потребностей клиентов и закономерностей в продажах. По динамике спроса и другим показателям продаж можно сделать выводы о предпочтениях клиентов, сезонных колебаниях. На основании этих данных можно доработать предложение в соответствии с потребностями целевой аудитории, планировать рекламные кампании и закупки.
4. Рост качества продукции. По итогам анализа больших массивов данных можно выявить факторы, влияющие на качество сырья и готовой продукции, и более сбалансированно использовать ресурсы.
5. Оптимизация бизнес-процессов, уменьшение издержек, рост продаж. Данные анализируются и визуализируются в режиме реального времени, благодаря чему получается корректировать процессы своевременно, не допуская форс-мажоров и избыточных рисков.
6. Улучшение контроля. BI-аналитика демонстрирует ситуацию с выполнением задач, соблюдением сроков, соответствием факта плану, достижением KPI и другими важными параметрами. Анализируя их, руководители принимают меры для повышения производительности и мотивации сотрудников.
7. Отслеживание актуальных тенденций. Мониторинг современных трендов в сельском хозяйстве помогает определить перспективные зоны развития и расширить сферу деятельности.
8. Повышение урожайности. Анализ данных о почве, погодных условиях, наличии вредителей, темпе роста растений и других факторах позволяет оптимизировать производственные процессы.
9. Экономия ресурсов. Вода, корм, удобрения, электроэнергия используются более рационально.
10. Управление логистикой и цепочками поставок. Тщательное планирование логистики сокращает временные и финансовые затраты на транспортировку и хранение продукции, предотвращает потери скоропортящегося товара.
11. Создание конкурентных преимуществ. Имея всегда под рукой свежие, достоверные данные, представленные в структурированном виде, компания имеет возможность повысить свои компетенции, адаптивность и привлекательность на рынке.

Формирование аналитической отчетности помогает всесторонне и глубоко оценить состояние компании в текущем моменте или по сравнению с предыдущим периодом. BI-системы обрабатывают данные и отображают точные результаты в интерактивном виде, чтобы специалисты могли быстро найти узкие места, выявить проблемы и выработать решения по увеличению эффективности процессов.

Какие показатели можно анализировать с помощью BI

Показатели на дашборде BI-системы легко настраиваются под конкретные задачи ее пользователя. Для предприятий АПК исследуемыми параметрами могут являться:

• стандартные показатели развития культур и животных;
• рост объемов производства;
• рентабельность производства и продаж;
• себестоимость товаров;
• прямые и косвенные затраты по различным статьям;
• объем видов работ и его корреляция с зарплатой;
• расход топлива в разрезе транспортных средств и сотрудников;
• эффективность затрат;
• контроль выполнения контрагентами обязательств;
• оценка и прогноз остатков;
• количественные показатели по сырью;
• динамика изменений различных среднедневных погодных показателей;
• фазы фенологического развития растений;
• результаты обмера полей и границ участков;
• распространение заражения культур и болезней животных;
• показатели развития культур;
• состав и хронология проведения работ;
• динамика надоев;
• динамика смертности;
• влияние марки и объема корма (удобрений) на производительность скота (рост культур);
• расход ветеринарных препаратов и т.д.

Руководители высокого уровня используют сформированные BI-системой дашборды для просмотра ключевых показателей производительности компании: объема продаж, прибыли, расходов, кадровых вопросов. Аналитики используют BI-системы для прогнозирования и моделирования различных ситуаций, проверки гипотез и выбора из них наиболее перспективных.

Тенденции развития BI систем в сельском хозяйстве

BI-технологии в совокупности с инструментами ИИ позволяют отслеживать тенденции в сельском хозяйстве. Основные направления АПК, в которых полезны BI-системы:

1. Прогнозирование на основе исторических данных о погоде. Это помогает просчитать риски засухи, пожаров, ранних заморозков, наводнений и других катаклизмов, и своевременно принять меры.
2. Оптимизация текущих производственных процессов на базе анализа показателей датчиков, GPS-трекеров, метеостанций, установленных на полях или на технике. Анализу подлежат такие показатели, как уровень влажности почвы, температура, содержание питательных веществ и т.д.
3. Оценка состояния урожая, обнаружение заболеваний растений, определение местоположения животных, мониторинг погодных условий благодаря анализу спутниковых изображений и фотографий, полученных с помощью агродронов.
4. Выявление проблем и аномалий – распространение вредителей, нехватка ресурсов, деградация почвы, уменьшение надоев и яйценоскости, снижение урожайности и т.д.
5. Оптимизация расхода кормов, удобрений, воды, контроль за заболеваемостью животных, уничтожением вредителей и болезнями растений.
6. Определение подходящего периода для посева семян и сбора урожая.
7. Анализ эффективности работы автономной техники – управляемых ИИ сельскохозяйственных машин, автокормушек, систем умного полива и мониторинга растений, автономных тракторов, систем точного земледелия, дронов и т.д.
8. Построение предиктивных моделей для оценки потребности в ресурсах, тестирование и оценка гипотез.

Применение в комплексе ИИ и BI-систем при анализе больших объемов данных предоставляет специалистам АПК возможности для улучшения управления, повышения производительности, эффективности и конкурентоспособности. ИИ-инструменты собирают данные, а BI-системы агрегируют их в общее пространство для дальнейшего исследования.

В ближайшие годы ожидается более интенсивный рост инфраструктуры для сбора данных в сельском хозяйстве. Планируется установка агрометеостанций и систем автоматического полива на полях, наращивание возможностей дронов и спутниковых систем мониторинга, увеличение объема выпуска автономных сельскохозяйственных машин.

Правительство России предлагает меры поддержки для развития предприятий сельскохозяйственного сектора, применяющих цифровые технологии. Власти считают, что внедрение решений с использованием ИИ позволяет существенно сэкономить средства и выделяет это условие одним из значимых факторов при рассмотрении заявок на субсидии.

Пример внедрения BI в крупном сельскохозяйственном холдинге

Рассмотрим, как повлияло внедрение BI-системы на эффективность работы крупного сельскохозяйственного холдинга, производителя широкого ассортимента полуфабрикатов из мяса индейки. Проект внедрения выполнен компанией «Первый Бит».

До обращения в «Первый Бит» заказчик использовал для учета и формирования отчетности отраслевое решение «1С:Управление птицефабрикой» и MS Excel. Данные, полученные с помощью этих систем, было сложно анализировать и визуализировать. Они не отображали полную информацию о причинах падежа индейки, что было основной проблемой предприятия.

Полностью обследовав внутреннее состояние производственных процессов, наши эксперты предложили руководству холдинга осуществить внедрение BI-системы. Были сформулированы и согласованы задачи, решение которых должна обеспечить BI-система:

• Оперативный сбор и связывание между собой данных из разных источников в одном информационном пространстве.
• Исключение риска возникновения ошибок в отчетности.
• Визуализация полученных данных в понятном интерактивном графическом виде и в формате гибких табличных форм.
• Анализ и нахождение причин изменений бизнес-показателей.
• Контроль результатов деятельности компании по различным настраиваемым параметрам.
• Работа с отчетностью через мобильные устройства.

После внедрения BI-платформы заказчик получил полноценную аналитическую систему. Она позволяет своевременно собирать информацию по показателям птицепроизводства из различных источников, отслеживать качество питания и лечения птицы, дает возможность проанализировать качество сырья и уровень работы с поставщиками. BI-система имеет удобный для работы и анализа интерфейс.

Рис.1. Показатели инкубации

Рис.2. Быстрый доступ к любой аналитике

Рис.3. Анализ поставщиков

Рис.4. Аналитика инкубации

Рис.5. Аналитика инкубации

Рис.6. Ключевые показатели движения поголовья

Рис.7. Анализ партии

Рис.8. Динамика приема препаратов. Движение поголовья на этапе подращивания и откорма

Рис.9. Анализ партии по дням. Анализ двух партий. Поступило – убой. Привес

Рис.10. Анализ партии по дням. Анализ двух партий. Выбытие. Сравнение приема препаратов по двум партиям

Рис.11. Рассадка партий по птичникам

Среди главных результатов внедрения BI-системы, заказчик выделяет:

• Быстрое предоставление информации по производству птицы.
• Оперативный анализ качества сырья и принятие на его основе решения по дальнейшему взаимодействию с поставщиками.
• Контроль качества лечения и особенностей питания птицы.
• Отслеживание связей между падежом птицы, потреблением корма, лечением.

В процессе внедрения BI-системы было автоматизировано 50 рабочих мест. Благодаря этому на 30% сократилось время, затрачиваемое на анализ показателей в производстве полуфабрикатов из мяса птицы.

вас заинтересует

Внедрение бизнес-аналитики (BI-систем)

Управляйте бизнесом на основе достоверных данных

Узнать подробнее

Резюме

Во многих современных предприятиях АПК налажен сбор данных, потому что различные системы мониторинга становятся будничной необходимостью. В моменте они могут помочь, например, найти отбившуюся от стада корову или своевременно выявить нашествие вредителей. Но это только очень малая доля той пользы, которую можно извлечь из собираемых данных.

Данные важно анализировать, а на основании анализов – выявлять закономерности, строить и проверять гипотезы, осуществлять обусловленное прогнозирование, предотвращать проблемные ситуации, моделировать направления развития. Такой уровень анализа помогает увеличить прибыль, снизить издержки, избежать потерь ресурсов, обеспечить стабильный рост сельскохозяйственного предприятия.

BI-системы — оптимальный инструмент для автоматизации обработки и анализа больших массивов информации. Они приспособлены для искусного управления данными, поступающими в разных форматах, в том числе «сырых», непригодных для самостоятельного изучения человеком. На выходе BI-система выдает многоуровневые аналитические отчеты с наглядной визуализацией, с возможностью быстро узнать источник данных и просмотреть их детализацию. Это позволяет вывести бизнес на новый уровень благодаря точным и своевременным управленческим решениям, безошибочному прогнозированию, опоре на фактические, полные и достоверные данные.