CC BY
17УДК 631.171:004.42 Дата поступления статьи в редакцию:
DOI: 10.31279/2222-9345-2021-10-41-10-14 03.02.2021 г.
Б. Д. Докин, А. А. Алетдинова
Dokin B. D., Aletdinova A. A.
АНАЛИЗ ПРОШЛОГО И БУДУЩЕГО АВТОМАТИЗАЦИИ РАСТЕНИЕВОДСТВА С РАЗВИТИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ
ANALYSIS OF THE PAST AND FUTURE OF CROP AUTOMATION WITH THE DEVELOPMENT OF PRECISION FARMING TECHNOLOGIES
Рассматривается анализ этапов развития и эффективности автоматизации российского растениеводства. Проанализированы этапы развития автоматизации вождения машинно-тракторными агрегатами (МТА), контроля и управления технологическими процессами в сельскохозяйственном производстве, дана оценка экономической эффективности; выделены особенности технологий точного земледелия для автоматизации растениеводства. Использованы метод системного анализа, статистические методы: наблюдения, группировки, обобщения и анкетирования. Приведены примеры разработок автоматизации растениеводства СибИМЭ: устройств и систем автоматического регулирования и контроля технологического процесса зерноуборочного комбайна, контрольно-измерительных систем, вождения технических средств. Венцом развития автоматизации растениеводства стали технологии точного земледелия. На основании карты урожайности участков поля, полученной после уборки комбайном, и карты почвенного обследования минеральные удобрения, гербициды, пестициды и фунгициды вносятся в нужном месте и в нужном количестве. Наибольший акцент сделан на использовании мобильных приложений для технологий точного земледелия. Выделены основные факторы, которые определяют выбор пользователями мобильного приложения: рекомендации коллег и друзей, отзывы в Интернете, СМИ, функциональность, стоимость использования, категория/рубрика размещения в магазине приложений; отзывы и оценки пользователей, интерфейс (удобный или нет), дизайн, язык, контент и своевременная обновляемость данных, уровень развития цифровизации растениеводства, уровень компетенций работников растениеводства. Выполнена группировка мобильных приложений для автоматизации растениеводства по сфере применения: управление техническими средствами; контроль и изменение технологических параметров производства сельскохозяйственных культур; планирование производства сельскохозяйственных культур. На основе оценок респондентов наиболее популярными и востребованными мобильными приложениями оказались: система автоматического регулирования и контроля технологического процесса, навигация - управление техническими средствами и поддержка технологий точного земледелия. Для дальнейшего развития технологий точного земледелия требуется совершенствование программного обеспечения, новые конструкторские решения и квалифицированный персонал.
Ключевые слова: автоматизация растениеводства, российское растениеводство, разработки СибИМЭ, контроль технологического процесса, точное земледелие, информационно-коммуникационные технологии, мобильные приложения, опрос работников.
The purpose of the study is to analyze the stages of development and efficiency of automation of Russian crop production. To achieve it, the stages of development of automation of driving machine-tractor units (MTU), control and management of technological processes in agricultural production are analyzed, an assessment of economic efficiency is given; the features of precision farming technologies for automation of crop production are highlighted. The authors used the method of system analysis, statistical methods: observations, groupings, generalizations, and questionnaires. There are examples of developments for the automation of crop production by the Siberian Institute of Mechanization and Electrification of Agriculture. These are devices and systems for automatic regulation and control of the technological process of a combine harvester, control and measurement systems, and other technical means. Precision farming technologies have become the pinnacle of crop automation development. Based on the yield map of the field plots obtained after harvesting by the combine harvester and the soil survey map, mineral fertilizers, herbicides, pesticides and fungicides are applied in the right place and in the right amount. The article focuses on the use of mobile applications for precision farming technologies. The authors identified the main factors that determine the choice of a mobile app by users: recommendations from colleagues and friends, reviews on the Internet, in the press, functionality, cost of use, category / category of placement in the app store; user reviews and ratings, user interface (user-friendly or not), design, language, content and data efficiency, level of development of digitalization of crop production, level of competence of crop production workers. The group of mobile applications for crop production automation is made by the scope of application: management of technical means; control and change of technological parameters of crop production; planning of crop production. Based on the respondents' ratings, the most popular and popular mobile apps were: the system of automatic regulation and control of the technological process, navigation-management of technical means and support of precision farming technologies. Further development of precision farming technologies requires improved software, new design solutions and qualified personnel.
Key words: automation of crop production, Russian crop production, SibIME developments, process control, precision agriculture, information and communication technologies, mobile applications, employee survey.
Докин Борис Дмитриевич -
доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник ФБГНУ «Сибирский научно-исследовательский институт механизации и электрификации сельского хозяйства РАН»
Dokin Boris Dmitrievich -
Doctor of Technical Sciences, Professor, Chief Researcher
FSBSI «Siberian Research Institute of Mechanization and Electrification of Agriculture of the Russian Academy of Sciences»
в
№ 1(41), 2021
пос. Краснообск Новосибирской области РИНЦ SPIN-код: 9648-0895 Тел.: 8(383)348-12-09 E-mail: sibime@ngs.ru
Алетдинова Анна Александровна -
доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры автоматизированных систем управления ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный технический университет» г. Новосибирск РИНЦ SPIN-код: 4508-6876 Тел.: 8(383)346-11-00 E-mail: aletdinova@corp.nstu.ru
Агроинженерия
11
settlement Krasnoobsk, Novosibirsk oblast RSCI SPIN-code: 9648-0895 Tel.: 8(383)348-12-09 E-mail: sibime@ngs.ru
Aletdinova Anna Alexandrovna -
Doctor of Economics Sciences, Associate Professor, Professor of Department of Automated Control Systems
FSBEI HE «Novosibirsk State Technical University» Novosibirsk
RSCI SPIN-code: 4508-6876 Tel.: 8(383)346-11-00 E-mail: aletdinova@corp.nstu.ru
Растениеводство - одна из основных отраслей сельского хозяйства. Автоматизация растениеводства позволяет эффективно и оперативно управлять отраслью. В 1980 году СибИМЭ вместе с коллегами СОПКТБ СО ВАСХНИЛ получили авторское свидетельство на «Устройство автоматического регулирования загрузки зерноуборочного комбайна» (Г. П. Жданов, А. В. Кузнецов, Г. Е. Чепурин). В 1982 году сотрудники СибИМЭ получили авторские свидетельства на «Автоматический регулятор скорости вращения мотовила зерноуборочного комбайна» и «Систему автоматического регулирования и контроля технологического процесса зерноуборочного комбайна» (Г. П. Жданов, Г. Е. Чепурин, П. П. Шибиль-бейн). В 1985 году они предложили усовершенствованный вариант этой системы (В. С. Козаченко, Г. П. Жданов, Г. Е. Чепурин). Их производство освоил Новосибирский завод «Экран». Контрольно-измерительными системами СКИ-10Ц оснащались все комбайны Красноярского завода, СКИ-10ЦР-комбайны «Нива», а блоком БИЧ - комбайны завода «Ростсельмаш» «Дон-1200» и «Дон-1500» На «Дне Донского поля» 19 августа 2020 года завод «Ростсельмаш» представил беспилотный комбайн - TORUM 785, который оснащён рядом умных систем. Система RSM Router выстраивает наиболее эффективный маршрут передвижения транспортных средств в поле с выдачей информации о месте выгрузки. RSM Optimax предназначена для оказания помощи в выборе наиболее оптимальных настроек комбайна в зависимости от текущих условий. Система RSM Lewel Control отображает уровень наполнения зерном. Система RSM Yield Mapping обеспечивает замер намолота в каждой точке поля и карту урожайности и влажности. Система автовождения RSM AutoDriver и RSM Explorer Plus автоматически управляют траекторией движения комбайна и ведут его параллельно предыдущему проходу, обеспечивая также развороты и управление жаткой. В системе RSM Explorer используется машинное зрение, которое обеспечивает остановку перед препятствием. В перспективе один оператор сможет управлять группой комбайнов.
Что касается вождения технических средств, то эти работы тоже начинались в СибИМЭ. В 1980 году сотрудники получили два авторских свидетельства: «Способ автоматического направления движения мобильных агрегатов по ориентирующему токонесущему проводу» и «Устройство для автоматического группового вождения тракторных агрегатов» (В. С. Козаченко, С. В. Сахончик, Г Е. Чепурнов,
A. Т. Калюжный). В 1981 году получено ещё два авторских свидетельства: «Способ ориентации самоходных машин в переменном поле токонесущего контура» и «Индукционное устройство для группового вождения тракторных агрегатов» (А. Т. Калюжный, В. А. Змановский, И. И. Королев, В. В. Лазовский), в 1982 году - «Устройство для группового вождения тракторных агрегатов» (А. Т. Калюжный, В. В. Емельянов), в 1986 году - «Система дублёрного вождения машинно-тракторных агрегатов», «Способ вождения машинно-тракторных агрегатов вдоль горизонталей склонов» и «Индукционная система дублёрного вождения» (А. Т. Калюжный,
B. В. Лазовский, В. А. Днепровский), в 1988 году получено ещё одно - «Способ дублёрно-го вождения машинно-тракторных агрегатов по горизонтальным склонам» (А. Т. Калюжный, В. С. Абушенко, М. В. Емельянов, И. И. Королев). К сожалению, эти разработки не нашли применения в сельскохозяйственном производстве.
Кардинально вопросы автоматизации растениеводства были решены с появлением систем GPS и отечественной ГЛОНАС. В настоящее время автоматизация технологических процессов тесно связана с роботизацией растениеводства [1], использованием «Интернета вещей» [2] и созданием географических информационных систем [3].
В ЗАО «Новомайское» Краснозёрского района Новосибирской области трактор Джон-Дир с посевным комплексом за сутки засевает 200-250 гектаров зерновых, а трактор К-744Р3 с сеялками СЗП-3,6 - за 10 часов 50 га. Автоматизация растениеводства обеспечила появление технологий точного земледелия. На основании карты урожайности участков поля, полученной после уборки комбайном, и карты почвенного обследования минеральные удобрения вносятся в нужном месте и определённом количестве, это можно сказать и о гербицидах, пестицидах и фунгицидах.
Информационное обеспечение для автоматизации растениеводства подразумевает создание отдельных программ, программных комплексов и цифровых экосистем. Если программные комплексы чаще всего предназначены для управления производством, краткосрочного, среднесрочного и долгосрочного планирования, то цифровые экосистемы нужны для обеспечения межотраслевого и межмашинного взаимодействия. Здесь можно привести как пример проект «Цифровое сельское хозяйство» Министерства сельского хозяйства России, в рамках которого будет создана цифровая экосистема для управления производством, снабжением и сбытом; получения кредитов, субсидий, страхования, хеджирования; повышения квалификации и получения консультаций специалистов, рекомендаций; использования электронных торговых площадок и аналитики; интеграции в Интернет-пространство.
Рынок информационных технологий предлагает потребителю с каждым годом всё более разнообразное программное обеспечение. Мобильные приложения для растениеводства чаще всего предназначаются для оперативного управления сельскохозяйственным производством. Это отдельные программы, утилиты программных комплексов, мультиплатформенные приложения. Нередко программные комплексы дополняются мобильными приложениями. Многие ученые проводят исследования особенностей мобильных приложений. Так, M. Pan-dey, R. Litoriya, P. Pandey выделили и исследовали мобильные приложения по следующим характеристикам: контент и его своевременное обновление, пользовательский интерфейс, дизайн, рекомендации пользователей, наличие пробной версии [4].
На основе анализа научных публикаций и мнений работников растениеводства авторами выделены факторы, которые определяют выбор пользователями мобильного приложе-
ния: рекомендации коллег и друзей [5]; отзывы в Интернете, СМИ; функциональность [5]; стоимость использования [6]; категория/рубрика размещения в магазине приложений; отзывы и оценки пользователей [7]; интерфейс (удобный или нет) [8]; дизайн [5]; язык; контент и своевременная обновляемость данных [5, 6, 8] и др. Кроме того, на наш взгляд, уровень развития цифровизации растениеводства и уровень компетенций работников растениеводства тоже будут влиять на спрос на мобильные приложения.
Появились и мобильные приложения для автоматизации растениеводства в России. Авторы предложили респондентам дать оценку факторов, определяющих выбор пользователем мобильных приложений. Респондентами выступили специалисты,работники растениеводства, имеющие опыт использования мобильных приложений в объеме 24 человек (максимальный балл - 24, так как респонденты могли выбрать любое количество критериев).
Наиболее важными респонденты считают рекомендации коллег и друзей (им они доверяют больше, чем отзывам и рекламе в Интернете) и требование технологического процесса. Но здесь нужно отметить, что автоматизация производства продукции растениеводства не требует обязательного использования мобильных приложений. А для принятия управленческих решений, повышения уровня своих компетенций их можно заменить использованием других программ. Также важными критериями стали контент и своевременная обновляемость данных, стоимость использования (это выражается в нежелании платить), язык (большинство респондентов выбирают русский язык), отзывы и оценки пользователей в магазине приложений.
Авторами проанализированы имеющиеся мобильные приложения в России для автоматизации растениеводства (на ноябрь 2020 г.) и сгруппированы по сфере применения (табл.).
Таблица - Поддержка автоматизации растениеводства мобильными приложениями
Сфера применения Группы мобильных приложений Категория мобильных приложений *
Управление техническими средствами Навигация и мониторинг передвижения Навигация
Контроль и изменение технологических параметров производства сельскохозяйственных культур Измерение, видеосъемка земельных участков Поддержка системы измерения влажности почвы и управления поливом Дневник наблюдения полей Ведение статистики хозяйства Управление содержанием азота Вспомогательная платформа для поддержки технологий точного земледелия Агро-калькулятор Навигация Бизнес Производительность
Планирование производства сельскохозяйственных культур Планирование сельскохозяйственного производства Размещение культур на полях Бизнес
Вестник АПК
Ставрополья _ № ^^ ^ Агроинженерия
Продолжение
Сфера применения Группы мобильных приложений Категория мобильных приложений *
Вспомогательные Методические рекомендации по регулированию, настройке, поиску неисправностей и подбору Справочники Каталоги Платформы для взаимодействия консультантов, специалистов и сельскохозяйственных работников Образование Бизнес Справочники
* Определяется мобильной операционной системой.
Общее их количество около 65 шт., из них 95,3 % приложений на русском языке, большинство бесплатные. Все имеют оценки пользователей. По сфере применения авторы выделили мобильные приложения для управления техническими средствами; для контроля и изменения технологических параметров производства сельскохозяйственных культур; планирования производства сельскохозяйственных культур и вспомогательные.
Группа «Управление техническими средствами» содержит только приложения по навигации технических средств. Отзывы о них от пользователей положительные, средняя оценка качества равна 4,7 из 5 баллов. Примеры мобильных приложений: Drone Remote Control, Field Bee GPS, Навигатор полей, Agri-bus-NAVI GPS/GNSS, Tractor Guide, Cropio Telematics, АгроПилот и др. Вторая группа «Контроль и изменение технологических параметров производства сельскохозяйственных культур» содержит мобильные приложения из категорий: «Навигация», «Бизнес» и «Производительность». Сюда входят приложения по измерению и видеосъемке земельных участков, поддержке системы измерения влажности почвы и управления поливом, аг-ро-калькуляторы, дневники для наблюдения за полями, ведению статистики хозяйства. Оценки пользователей удовлетворенности этими приложения от 2,8 до 4,6. Их примеры: Agronote farming expenses, АгроКалькуля-тор, GPS.Поля, GPS.Измерение площади полей, Hydrawise, Помощник агронома 1С: ERP АПК2, Cropio, Агроном и др. Третья группа содержит мобильные приложения из категории «Бизнес». Сюда вошли приложения для планирования сельскохозяйственного производства, размещения на полях культур с использованием, при необходимости, гИс-функции. Оценки пользователей удовлетворенности этими приложениями низкие (менее 3 баллов из 5). Примеры таких мобильных приложений: Farm Management Pro, fieldmargin: simple farm management, Farming Solution и др. Наиболее большая группа - последняя, куда мы отнесли приложения для принятия управленческих решений. В нее вошли электронные справочники и каталоги, платформы для взаимодействия консультантов, специалистов и
работников растениеводства, методические рекомендации по регулированию, настройке, поиску неисправностей и подбору оборудования. Эта группа объединила мобильные приложения из категорий «Образование», «Бизнес» и «Справочники». Пользователи оценили удовлетворенность вспомогательными приложениями очень высоко - от 4,1 до 4,8. Их примеры: АГРИО - Умное сельское хозяйство, Сельское хозяйство (LLC Kirlanik), Агробаза -сорняк, насекомое, Гормоны органического сельского хозяйства, Direct.Farm и др.
Как отмечают ученые из научно-практического центра по механизации сельского хозяйства Национальной академии наук Белоруссии, наиболее востребованными в настоящее время стали приложения для реализации технологий точного земледелия, составления технологических карт и управления содержанием азота в почве.
Наиболее популярными у российских работников растениеводства (на основе экспертных оценок респондентов) оказались: навигация, агрокалькуляторы, управление содержанием азота, вспомогательная платформа для технологий точного земледелия, составление технологических карт и справочники.
Таким образом, автоматическое вождение посевных комплексов, опрыскивателей, зерноуборочных комбайнов и других машинно-тракторных агрегатов позволило повысить производительность труда механизаторов на 10-15 %, а автоматизация регулирования и контроль технологического процесса зерноуборочного комбайна позволили снизить потери урожая на 10-12 %. Появление технологий точного земледелия базируется на использовании информационно-коммуникационных технологий и требует дальнейшего развития их программного обеспечения. Уровень информационного обеспечения автоматизации растениеводства определяется потребностью в программных продуктах, состоянием рынка информационных технологий, появлением новых технологий и технических средств, для которых оно создается (в частности, развитием и внедрением технологий точного земледелия), и компетентностью пользователей.
Литература
1. Плаксин И. Е., Трифанов А. В., Плак-син С. И. Анализ применения автоматизированных и роботизированных комплексов в сельском хозяйстве // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2018. № 4 (97).
2. Балабанов В. И., Ищенко С. А., Романен-кова М. С. Перспективы внедрения элементов технологий «Интернета вещей» в растениеводстве // Вестник Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный агроинженерный университет им. В. П. Го-рячкина». 2019. № 4(92).
3. Потанин В. Г., Алейников А. Ф. Становление и перспективы геоинформационных систем в сельском хозяйстве // Вычислительные технологии. 2016. Т. 21, № S1.
4. Pandey M., Litoriya R., Pandey P. Perception-based classification of mobile apps: A critical review // Smart computational strategies: Theoretical and practical aspects. Singapore, 2019. Р. 121-133.
5. Kim H. W., Kankanhalli A., Lee H. L. Investigating decision factors in mobile application purchase: A mixed-methods approach // Information & Management. 2016. № 53 (6). Р. 727-739.
6. Ickin S., Petersen K., Gonzalez-Huerta J. Why do users install and delete Apps? A survey study // International Conference of Software Business. Cham, 2017. Р. 186-191.
7. Malik H., Shakshuki E. M., Yoo W. S. Comparing mobile apps by identifying 'Hot' features // Future Generation Computer Systems. 2020. № 107. Р. 659-669.
8. Tarute A., Nikou S., Gatautis R. Mobile application driven consumer engagement // Telematics and Informatics. 2017. № 34 (4). Р. 145-156.
References
1. Plaksin I. E., Trifanov A. V., Plaksin S. I. Analysis of the use of automated and robotic complexes in agriculture // Technologies and technical means of mechanized production of crop production and animal breeding. 2018. № 4 (97).
2. Balabanov V. I., Ishchenko S. A., Romanenko-va M. S. Prospects of introduction of elements of «Internet of things» technologies in crop production // Bulletin of the Federal state educational institution of higher professional education «Moscow State Agroengineering University named after V. P. Goryachkin». 2019. № 4 (92).
3. Potanin V. G., Aleinikov A. F. Formation and prospects of geoinformation systems in agriculture // Computing technologies. 2016. Vol. 21, № S1.
4. Pandey M., Litoriya R., Pandey P. Perception-based classification of mobile apps: A critical review // Smart computational strategies: Theoretical and practical aspects. Singapore, 2019. P. 121-133.
5. Kim H. W., Kankanhalli A., Lee H. L. Investigating decision factors in mobile application purchase: A mixed-methods approach // Information & Management. 2016. № 53 (6). P. 727-739.
6. Ickin S., Petersen K., Gonzalez-Huerta J. Why do users install and delete Apps? A survey study // International Conference of Software Business. Cham, 2017. P. 186-191.
7. Malik H., Shakshuki E. M., Yoo W. S. Comparing mobile apps by identifying 'Hot' features // Future Generation Computer Systems. 2020. № 107. P. 659-669.
8. Tarute A., Nikou S., Gatautis R. Mobile application driven consumer engagement // Telematics and Informatics. 2017. № 34 (4). P. 145-156.
