Модель цифровой платформы АПК

Введение

Сельское хозяйство в России еще не достигло высокого уровня использования инноваций [5]. Однако данный сектор уже видоизменяется под действием биотехнологий, с помощью которых происходит получение новых сортов, а также сами производители интегрируют цепочки производства и сбыта, тем самым подстраиваясь под потребности клиентов. В каждом из представленных направлений немаловажную роль играют цифровые технологии.

С течением времени сельское хозяйство становится одним из секторов с интенсивным ростом данных. Информация поступает из разных устройств различных производителей, которые имеют свое расположение на ферме, в полях, от датчиков, агротехники, дронов, метеостанций, от поставщиков и т.д. Как правило, производители оборудования предлагают к использованию собственные информационные ресурсы для обработки и анализа данных, что приводит к разрозненной, а порой и противоречивой информации, поступающей к конечному потребителю от разных производителей устройств.

Вопросы цифровой трансформации отрасли активно рассматриваются в отечественных исследованиях, представленных работами Росинформагротех [6], Министерство сельского хозяйства [2], Губанова Р.С. [15] (Gubanov, 2018), Вартановой М.А. [13] (Vartanova, Drobot, 2018), при этом акцент делается на общие проблемы применения цифровых технологий в АПК, а вопросы вовлеченности в процесс цифровизации, малых и средних организаций АПК остаются открытыми.

Для решения этой проблемы, авторами предлагается модель цифровой платформы, которая позволит агрегировать и обрабатывать полученные данные, выявлять закономерности, получать информацию нового более высокого качества для минимизации различного рода рисков и повышения эффективности сельского хозяйства. Таким образом, целью данного исследования является повышение уровня применения цифровых технологий малыми и средними организациями АПК посредством реализации модели цифровой платформы.

Объектом данного исследования является Агропромышленный комплекс (АПК) Самарской области, а предметом – процесс цифровой трансформации сельского хозяйства.

Для того чтобы дать оценку отрасли, необходимо изучить общие показатели сельского хозяйства Приволжского федерального округа (ПФО).

Приволжский федеральный округ состоит из 14 субъектов, в числе которых: Республика Башкортостан, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Республика Татарстан, Удмуртская Республика, Чувашская Республика, Пермский край, Кировская область, Нижегородская область, Оренбургская область, Пензенская область, Самарская область, Саратовская область, Ульяновская область [1].

Каждый субъект имеет свою площадь земли, которая распределена на ряд категорий: пашня, сенокосы, пастбища, необработанные поля. Рассмотрим соотношение сельскохозяйственных угодий на примере пашни, поскольку именно этот сегмент затрагивает значительный процент сельхозпроизводителей [2]. Как видно из рисунка 1, доля пахотных земель в организациях АПК варьируется в зависимости от субъекта от 65 % до 80 %, при этом большинство компаний-производителей относится к категории малых и средних организаций (рис. 2, 3), что говорит о необходимости акцентировать внимание в данном федеральном округе (ФО) на процессе цифровизации их деятельности.

Рисунок 1. Площадь земель в хозяйствах всех категорий в ПФО, тыс. гектар

Источник: [2].

Исходя из рисунка 2, можно сделать вывод, что большая площадь пашни отводится на садоводческие (некоммерческие) объединения, на втором месте – малые сельскохозяйственные предприятия, на третьем – малые предприятия (без микропредприятий).

Согласно данным Росстата, следует сказать, что в Самарской области осуществляют деятельность 3 510 сельскохозяйственных предприятий, из них: на первом месте стоят малые (70,57 %) предприятия, на втором – средние (28,87 %) и на третьем месте – крупные (0.57 %) [2].

На основе полученной структуры можно определить подходы к внедрению, препятствующие развитию цифровых технологий в России, в т.ч. в Самарской области.

Рисунок 2. Категории предприятий в Самарской области по площади земли

Источник: [2].

Рисунок 3. Соотношение предприятий в Самарской области

Источник: [2].

Консультанты J’son&Partners Consulting, проведя исследование в области реализации цифровой трансформации сельского хозяйства, выделили ряд экономических проблем в России, в том числе и в Самарской области [3]:

1. Недоступность современных технологий и техники из‑за высокой стоимости.

2. Малое количество средств механизации в сельских хозяйствах, особенно в средних и малых, то есть отсутствует инструментарий, позволяющий исполнить выработанные рекомендации и планы [4].

3. Присутствие в структуре потребления дешевых и низких по качеству продуктов.

4. Низкая интеграция со всеми бизнес-процессами предприятия.

5. Отсутствие готового комплексного решения, которое могло бы обеспечить автоматизацию и прозрачность всех бизнес-процессов.

Среди существующих барьеров по организационному, программному, информационному и аппаратному обеспечению можно отметить [5]:

– необходимость импортозамещения компонентной и приборной базы (более 70–80 %);

– необходимость применения единой программной платформы и протокола обмена между различными программными агентами и структурными единицами;

– недостаточность кадрового обеспечения мероприятий по цифровизации на федеральном, региональном, местном уровнях и отдельных агропредприятий;

– необходимость обеспечения устойчивого навигационного и сотового-сигнала по всей территории Российской Федерации (РФ) в связи большими масштабами территорий и разнообразием почвенно-климатических зон.

Для решения этих проблем необходимо разработать такую систему, которая позволит повысить уровень цифровизации предприятия. Под системой подразумевается создание цифровой платформы, суть которой состоит во внедрении цифровых технологий в агропромышленный комплекс для повышения эффективности деятельности предприятий [6].

Наиболее наглядно данная цифровая платформа представлена на рисунке 4.

Рисунок 4. Цифровая платформа для сельского хозяйства

Источник: [6].

Для функционирования платформы требуются поставщики информации, ими являются государственные органы власти, представляющие данные с дистанционного зондирования земли (ДЗЗ): спутники и дроны, информацию о методах стимулирования, а также, на начальном этапе, крупные предприятия, которые представляют данные с беспилотников, агротехники, датчиков и сенсоров, систем водоснабжения и других приборов [7]. Малые и средние предприятия не могут позволить себе приобретение современных технологий и техники для предоставления данных из‑за недостатка средств финансирования. В рамках реализации модели выделяются определенное бесплатное подключение к общей сети для получения данных о климате, почве, урожайности, семенах и т.д. Для того чтобы мелкие и средние предприятия также могли развиваться создаются дополнительные привилегии, а именно – источники субсидирования. Объем получаемых субсидий имеет прямую зависимость от объема получаемой информации. Другими словами, малые и средние предприятия должны предоставить информацию о деятельность организации с различных приборов: дронов, агротехники, датчиков, сенсоров и т.д. Чем больше будет поступление данных с разных устройств, тем больше будет выделяться субсидий на развитие предприятия из государственного бюджета. Благодаря такому подходу у малых и средних предприятий будет повышаться конкурентное преимущество с другими сельхозпроизводителями.

Полученные данные от предприятий удаленно перерабатываются и структурируются. На основе преобразованных данных проводится анализ управления запасами, складами, финансовый анализ, управления цепочками логистики, анализ климатических рисков, проведения электронных платежей малым и средним предприятиям за представленный объем информации.

Дополнительным элементом платформы является система поддержки решений. Данная система позволяет [8]:

1. Органам государственной власти:

– составить план посева и урожайности;

– предоставить отчет о выделенных субсидиях и их использования;

– провести финансовую аналитику о каждом предприятии (малого, среднего, крупного);

– оценить конкурентное преимущество каждого предприятия.

2. Предприятиям:

– провести анализ данных из метеостанций;

– изучить информацию о состоянии почвы;

– провести выбор культуры для посева;

– оценить риски потери урожайности;

– получить сведения о климатических рисках.

После того как данные были успешно собраны и обработаны, осуществляется процесс передачи информации потребителям.

Исходя из представленной модели, можно выявить цикличность в поставке и приобретении информации, так как и поставщиками и потребителями информации, представленной на платформе, являются одни и те же организации.

В результате реализации модели в отрасли сельского хозяйства будут получены следующие преимущества [9–11]:

1. Повышение урожайности сельскохозяйственных культур.

2. Своевременное планирование полевых работ.

3. Снижение затрат на производство продукции на основе эффективного использования ресурсов и научно-обоснованных подходов.

4. Своевременное обеспечение критической информацией сельских товаропроизводителей.

Проникновение цифровых технологий в сферу сельского хозяйства возрастает с каждым годом [12, 13] (Vartanova, Drobot, 2018). Основными причинами этого является необходимость сокращения издержек производства и повышения производительности.

Заключение

Таким образом, в настоящее время в АПК можно выделить ряд проблем, связанных с переходом отрасли к новым методам хозяйствования. Во-первых, использование устаревшего оборудования и технологий мелкими и средними сельхозпроизводителями, что снижает конкурентоспособность организаций как на внутреннем рынке, где сказывается давление крупных производителей, так и на внешнем. Во-вторых, отсутствие необходимых ресурсов для внедрения современного оборудования и технологий в деятельность малых организаций, а согласно проведенного исследования на них приходится основной объем производства. В-третьих, доступ к специализированным информационным ресурсам, где можно получить необходимую информацию для оптимизации деятельности, для малых организаций практически отсутствует или является разрозненным. В-четвертых, на рынке производителей технологичного оборудования и технологий для сельского хозяйства представлено несколько компаний, каждая из которых предлагает собственные платформы для обработки и анализа данных, в результате конечный потребитель вынужден использовать несколько платформ одновременно. В-пятых, существующие меры государственной и региональной поддержки организаций АПК не имеют целевой направленности на внедрение передовых технологий в деятельность малых и средних предприятий отрасли.

Чтобы решить обозначенные проблемы, в работе предложена модель цифровой платформы для АПК, которая позволит вовлечь в процесс цифровой трансформации все предприятия отрасли за счет:

- точечных мер поддержки организаций отрасли, основанных на объемах генерируемых данных, т.е. чем технологичнее используемое оборудование, тем больше и качественней данные, передаваемые в цифровую платформу, и качественней конечная информация о бизнес-процессах для принятия решений и тем больший объем мер поддержки будет предоставлен организации для дальнейшего развития;

- качественной информации о состоянии земель, посевов, транспорта и т.д., в основе которой лежат агрегированные данные различных источников (данные ДЗЗ, дронов, техники и т.д.);

- возможности внедрения технологичного оборудования в деятельность организации.

Реализация предложенной авторами модели цифровой платформы позволит существенно ускорить процесс цифровой трансформации сельскохозяйственного производства, что в конечном итоге приведет к росту конкуренции малых и средних сельхозпроизводителей на внутреннем и международном рынках.