Разработка информационно-управляющей системы для климатически-оптимизированного сельхозпроизводства

Необходимо учитывать, что за последние десятилетия усилилась зависимость сельхозпроизводства от климатических условий.

Две трети сельскохозяйственных регионов страны (в том числе, Поволжье, Зауралье, Нечерноземье) находятся в зоне рискованного земледелия и каждый год страдают от засух. Ежегодные потери от засух составляют от 10 до 100 млрд. рублей.

Кроме того, многолетнее применение устаревших агротехнологий в сельхозпроизводстве привело к ряду негативных последствий, среди которых следует отметить:

- разрушение плодородия почв: по данным Министерства сельского хозяйства РФ плодородие почв за последние десятилетия упало почти вдвое;

- механическое переуплотнение почв: более 80% сельхозугодий переуплотнено, что приводит к ежегодной потере более 30 млн. тонн сельхозпродукции и доходов сельхозпроизводителей;

- рост эрозии и деградации земель: эродированные земли уже достигли 60% от площади всех сельскохозяйственных угодий, и эта площадь ежегодно увеличивается на 500 тысяч гектар.

Повышение цен на новые модели техники и оборудования, новейшие средства защиты растений, удобрения тормозят развитие сельхозпроизводства, приводят к нарушениям технологии. Ситуация усугубляется недостатком знаний у аграрных специалистов, отсутствием научно-обоснованных рекомендаций к практическому применению новых эффективных агротехнологий в конкретных почвенно-климатических условиях.

В итоге, мы получаем комплексную проблему низкой эффективности сельхозпроизводства, о чем свидетельствуют статистические данные: низкая производительность труда (отставание производительности России от США около 340-440%), отставание по урожайности основных сельскохозяйственных культур (по сравнению со странами-лидерами в среднем в 3-4 раза), высокие потери сельхозпродукции на всех уровнях производства (около 10- 12 миллионов тонн, что составляет более 40 миллиарда рублей в год в денежном эквиваленте), падение рентабельности производства (что особо характерно для регионов рискованного земледелия). В связи с этим актуальной и значимой задачей является повышение рентабельности сельского хозяйства за счет построения климатическиоптимизированного, экономически и экологически эффективного сельхозпроизводства.

Решение такой задачи в принципе невозможно без разработки новых эффективных механизмов управления сельхозпроизводством на основе передовых управленческих и информационных технологий, включая создание инновационной информационно-управляющей системы, как инструмента для поддержки принятия решений по управлению бизнесом в указанной предметной области.

В общем случае процессы управления в климатически ориентированном сельхозпроизводстве могут быть классифицированы на две категории:

- процессы управления, ориентированные на урегулирование штатных ситуаций, которые могут быть описаны априори, до их появления в текущей сельскохозяйственной практике, равно как и механизмы урегулирования ситуаций, разработанные ранее на основе имеющихся знаний и опыта;

- процессы управления, ориентированные на урегулирование проблемных ситуаций, которые отличаются тем, что людьми осознается неудовлетворительное положение дел, но им еще не ясно, что нужно делать для его изменения, при этом объект управления не задан априори, а формируется в сознании людей, причастных к ситуации и мотивированных к необходимости ее совместного урегулирования.

Подходы к организации процессов управления в штатных и проблемных ситуациях принципиально различаются между собой.

Управление штатными ситуациями базируется на классической науке об управлении (management science), постулирующей объективность процессов управления и отделяющей субъекта от объекта управления. В такой постановке вопроса главное – обеспечить регулярный сбор информации (мониторинг) о состоянии управляемого объекта и передать ее лицам, принимающим решения, которые должны своевременно выработать управляющие воздействия.

Иное дело – урегулирование проблемной ситуации, когда акторы – активные деятели из повседневной жизни, осознавшие неудовлетворительное положение дел и самоорганизовавшиеся в ассоциацию, начинают совместно заниматься поисками ответов на вопросы «зачем?» и «что нужно делать?», по необходимости взаимодействуя с менеджерами из корпораций и чиновниками из органов власти, которые должны сказать «как» и «за счет каких ресурсов» это надо делать.

В самом общем виде задача состоит в преобразовании общественных «ресурсов», которыми располагает «мир систем» (мир чиновников и менеджеров), в «блага» для повседневного жизненного мира, чьи интересы и отстаивают акторы. При этом обеспечение поддержки принятия управленческих решений остается актуальным как при организации процессов управления в штатных ситуациях, так и при урегулировании проблемных ситуаций.

Существующие в настоящее время отечественные и зарубежные системы, ориентированные на поддержку принятия решений при управлении сельскохозяйственным предприятием, решают в основном, задачи информационного обеспечения и реализуют учетные функции лишь применительно к штатным ситуациям. Вопросы же поддержки принятия решений при урегулировании проблемных ситуаций, коммуникации акторов, остаются открытыми.

В статье предлагается подход к построению информационно-управляющей системы для поддержки принятия решений при управлении климатически оптимизированным сельскохозяйственным производством, основным назначением которой является не только автоматизация учета факта затраченных ресурсов или работ, как автоматизация наиболее сложных и часто «сокровенных» мыслительных процессов накопления и систематизации знаний в предметной области, распределения, планирования и оптимизации ресурсов, а также поддержка принятия управленческих решений на этой основе, включая обеспечение коммуникации между участниками этого процесса (т.е. «интеллектуализация» управления).

Очевидно, что реализация такой системы поддержки принятия решений в сельхозпроизводстве потребует объединения передовых разработок в области сберегающего земледелия, управления и информационных технологий, при этом ее применение привнесет новую культуру в управление сельскохозяйственным предприятием, обеспечит интеграцию управления производством и социальной сферой, максимально дисциплинирует сотрудников, уменьшит сложность и трудоемкость управления, а в итоге существенно повысит его эффективность и обеспечит достижение высоких показателей климатически оптимизированного сельскохозяйственного производства.

Разрабатываемая система носит инновационный, комплексный и интеграционный характер, объединяя передовые научные и технологические разработки в области растениеводства (прямой посев,  дифференцированное внесение удобрений, технологии оптимизации применения средств защиты растений (СЗР) и удобрений, контролируемый проезд техники, эффективная уборочная и послеуборочная логистика и т.д.) в принципиально новой автоматизированной системе управления сельхозпроизводством, реализуемой с применением последних достижений в области информационных технологий и может рассматриваться как база для последующего комплексного предоставления услуг сельскохозяйственным производителям по повседневному управлению сельскохозяйственным производством.

Система должна быть ориентирована на массового потребителя, сотрудника сельскохозяйственных предприятий и организаций, который не является специалистом по работе с современными вычислительными устройствами.

Интернет-портал обеспечивает простой и понятный интерфейс, минимальные требования к технической квалификации пользователя. При этом предшествующий опыт внедрения информационных систем в хозяйствах показывает, что процесс обучения пользователей составляет всего 1-2 недели.

Общая структура такой системы продемонстрирована на рисунке 1

Архитектура системы

Разрабатываемая система проектируется как открытая мультисервисная архитектура, в которой сервисы могут добавляться и изменяться без остановки и коренной переработки основной части системы, что открывает возможность разработчикам третьих компаний предлагать свои сервисы. При этом каждый сервис может рассматриваться как автономная, постоянно работающая программа – программный агент, непрерывно стремящийся к достижению поставленных ему целей, причем каждая такая подсистема, в свою очередь, может содержать агентов умного Интернета людей и вещей, например, задач, технологических операций, машин, механизаторов, средств защиты растений и т.д.

 

 

Актуальной и значимой задачей является повышение рентабельности сельского хозяйства за счет построения климатически оптимизированного, экономически и экологически эффективного сельхозпроизводства

 

Сервисы, основанные на мультиагентных технологиях, взаимодействуют между собой через единую сервисную шину, что позволяет совместно использовать желаемый набор сервисов, добавлять к модели новые компоненты (сервисы), отвечающие за новые типы ресурсов и операций и интегрировать их с любыми учетными системами и системами управления (см. рис. 2). Мультиагентные технологии, в особенности комбинированные методы с рыночным подходом к оптимизации, являются одним из наиболее перспективных методов проектирования алгоритмов решения сложных задач распределения ресурсов.

Таким образом, разработка сервисов на принципах мультиагентности позволяет организовать распределение и контроль за использованием ресурсов в рамках отдельно взятых задач, решаемых сервисами (например, распределение техники по полям с учетом критериев важности работ и доступности агрегатов; планирование и получение снимков с учетом критериев качества изображения, времени получения информации и стоимости данных), находить оптимальные решения в интересах хозяйственной деятельности всего предприятия в целом, что позволяет повышать показатель прибыли и снижая себестоимость производства.

Взаимодействие программных агентов между собой основано на принципах мультиагентного Интернета вещей, когда агенты, отвечающие за собственные ресурсы (в качестве которых выступают объекты реального мира – поля, машины, оборудование, удобрения и СЗР, беспилотные авиационные системы (БАС), спутники, технологические операции), реагируют на возникающие внешние события, на изменения состояния своих ресурсов и взаимодействуют между собой, совместно находя такой вариант решения задачи, при котором общая выгода максимальна.

Для принятия решения агенты ведут переговоры, предлагая собственные варианты и рассматривая варианты, полученные от других агентов, корректируя решения в ответ на наступление новых событий и в ответ на варианты решений, предлагаемых другими агентами. Такие цепочки координируемых связанных изменений привносят высокий уровень интеллектуальности в разработанные решения и могут работать в режиме реального времени, оперативно реагируя на события.

Ключевыми компонентами архитектуры будут являться База знаний и Модель предприятия (включая Базу данных полей, машин, складов и т.д.), на основе которых будут строиться повседневные планы деятельности сотрудников предприятия. Используя отдельные сервисы для работы с данными различных сегментов производства, можно формировать наиболее приближенную к реальности цифровую модель агропредприятия.

Внешним разработчикам будут предоставлены условия и программные интерфейсы (АРI) для встраивания своих разработок в систему (события для подписки, доступ к модели предприятия, генерация новых событий и т.д.).

Пользователь сможет выбирать услуги по подписке или заказывать разовые услуги по мере необходимости. Первоочередные задачи разработки Базы знаний и Интернет- портала системы в ближайшее время будут связаны с возделыванием наиболее популярных бизнес-культур (кукуруза, пшеница и др.), а также развитием садоводства. В качестве основных групп пользователей портала системы в ближайшее время, кроме агрохозяйств, можно отметить ведомства и контролирующие органы, которые смогут получать консолидированные, обобщенные данные (см. рис. 3).

В перспективе предлагаемая система может развиваться по нескольким взаимно дополняющим направлениям:

1 Развитие данной системы как киберфизической – системы, включающей модели почвы, роста и развития растений, особенностей жизнедеятельности вредных насекомых и т.д. Киберфизический характер системы означает, что на поле будут расти «идеальные растения», а в компьютере – синхронно развиваться виртуальные модели этих растений, сопоставление которых с реальностью позволит с опережением вырабатывать управленческие воздействия, моделировать различные сценарии агротехнологических процессов, прогнозировать экономические результаты деятельности и т.д. В этих целях предполагается в будущем привлечь к проекту лабораторию гиперспектральных исследований биологического факультета МГУ для создания моделей развития растений и возникновения заболевания для различных сельскохозяйственных культур.

2 Повышение степени автономности интеллектуальной системы управления сельскохозяйственным предприятием, обладающей Базой знаний для принятия решений по широкому кругу вопросов и реализующей полный цикл управления предприятием, присущей любому живому организму, включая фазы восприятия ситуаций на полях, планирования действий техники и исполнение намеченных планов для достижения поставленных целей. В этом направлении предполагается создание совместно с КЗ «Ростсельмаш» и другими сельхозмашиностроительными предприятиями автономных робототехнических систем и группировок таких систем, функционирующихкак колонии роботов сельскохозяйственных машин.

3 Предлагаемая система может стать основой для развития сообщества экспертов и специалистов области сельского хозяйства, содержать материалы о современных технологиях, поддерживать форум специалистов, продвигать продукцию и услуги, а также обеспечивать ряд других возможностей для потребителей. В отличие от существующих на сегоднышний день традиционных систем, данная система может предоставлять такие услуги адресным образом, на основе контекста ситуации каждого сельхозпредприятия.