Наталья Полковникова – Global Innovation Labs – ICBDA2016
12
Умные данные в АПК: миф или реальность?
Transcript of Наталья Полковникова – Global Innovation Labs – ICBDA2016
Умные данные в АПК: миф или реальность?
Глобальные вызовы
2016 2050
7 МЛР 9 МЛР РОСТ ПОТРЕБЛЕНИЯ
НА 70%
СОКРАЩЕНИЕКОЛИЧЕСТВА
ВОДЫ
Контроль метеоусловий,параметров окружающей среды
Позиционированиеи навигациясельхозмашин
Технический контрольсостояния и работысельхозмашин
Управление подкормкойи защитой растений
Агрофизическиеи агрохимическиеисследования почвы
Контроль количества и качества урожаяна всех стадиях сбора и хранения
Основная цель: повышение производительности труда
Big data в АПК
>80% данных, сгенерированных в с/х, не используются
Источники данных в АПК
Аналитика для принятия решений
карты
Метео-датчик
исенсор
ы
Охранная
системаМетео-датчик
и
Собранные
вручную данные
Внешние
данные Бух. данные
Открытыеисточники
Собственныеданные
Экономический эффект
Увеличение надоев более 10%,Экономия на топливе более 10%,Увеличение урожайности более 20%,Снижение количества удобрений более 15%,
Снижение потерь урожая более 10%
Интегральное увеличение доходности агробизнеса от 7% до 70%.
Подход крупных игроков рынка
90% потерь урожая
связаны с погодой
Точное земледелие
70% пресной воды уходит на
полив
50% урожая не попадают
к потребителю
Рост доходности бизнеса на
40%
Глобальный опыт
Кейс: посчитаем площадь поля
Навигационные системы (GPS) на 15%-20% точнее указывают площади
сложных рельефов.
Кейс: machine learning в АПК
Новые технологии и HR
Квалификацияимеющихся кадров ?
