О компании
На сегодняшний день ООО «Агро-Инвест» является самым быстрорастущим и современным тепличным комплексом по выращиванию свежих овощей. Площадь производства составляет 43 гектара современных теплиц. Ежегодно выращиваются более 15 сортов овощей. Объем производства составляет более 25000 тонн овощей в год.
Ситуация
В конце 2014 года в Калужской области голландской компанией Dalsem для ООО «Агро-Инвест» были построены две теплицы, оснащённые всем необходимым оборудованием для выращивания томатов на площади 10 гектар и огурцов на площади 8 гектар. Управление параметрами теплиц — от климата до орошения и энергии — осуществляется климатическим компьютером голландской компании Hoogendoorn.
Внутри каждой теплицы установлены датчики, позволяющие отслеживать 25 внутренних параметров. Их дополняют 9 внешних датчиков, отслеживающих наружную температуру, скорость и направление ветра, интенсивность солнечного освещения и др. Кроме того, с помощью главного компьютера можно управлять 12 параметрами внутри теплиц. Данные с каждого датчика снимаются с интервалом 5 минут и хранятся в памяти управляющего компьютера.
Управляющий компьютер позволяет осуществлять мониторинг всех параметров в теплицах. Однако отсутствие на нем аналитических инструментов не позволяет анализировать ситуацию в теплице на временных интервалах, превышающих одну неделю. Кроме того, в системе отсутствует возможность удаленного мониторинга и анализа климатических параметров в теплицах, доступ к данным возможен только непосредственно на управляющем компьютере.
Головной офис управляющей компании находится в Москве, а производство в Калужской области. Значительная удаленность производства от управляющей компании снижает оперативность принимаемых управленческих решений.
«На тот момент мы как раз познакомились с решениями Компании АЛАН на базе Интернет вещей для сельскохозяйственных предприятий. Специалисты компании показали высокий уровень экспертизы в сфере анализа больших данных на предприятиях агрокомплекса.
Нам была необходима система для аналитики производства продукции в теплицах с возможностью проведения аналитических и моделирующих исследований. Специалисты Компании АЛАН предложили начать с пилотного проекта и посмотреть, как это будет работать на реальных данных», - рассказала
Ирина Мешкова, генеральный директор ООО «Агро-Инвест».
Решение
«С учетом требуемых параметров для развертывания проектного решения мы предложили Microsoft Azure. Azure - гибкая платформа, к тому же, в ее составе много различных сервисов, которые мы также задействовали в нашем решении, в частности базу данных SQL и технологии Machine Learning. Облачная платформа Azure - правильное решение в условиях как быстрого старта проекта, так и эксплуатации по модели OPEX», -
Александр Елин, генеральный директор Компании АЛАН.
На этапе пилотного проекта было решено в качестве источника данных использовать сервис климатического компьютера, позволяющий осуществлять ручную выгрузку данных с датчиков. В связи с текстовым форматом выгружаемых данных сотрудниками Компании АЛАН был разработан скрипт на языке Python для парсинга и агрегации выгруженных данных, а также для пакетной загрузки в облачную базу данных SQL Azure. В перспективе в проекте предусматривается возможность непосредственного подключения к климатическому компьютеру для обеспечения оперативного обновления данных в режиме online.
Кроме данных с датчиков в базу данных SQL Azure были выгружены данные по производству продукции из системы 1С: Предприятие. Общий объем базы данных за полтора года составил около 1 ГБ.
На основе данных, загруженных на SQL Azure, были разработаны панели мониторинга в Microsoft Power BI. Подключение к базе данных SQL Azure осуществляется с помощью DirectQuery.
На панели мониторинга Power BI имеется возможность фильтрации отображаемых данных выпуска продукции, производственной программы, отклонений от выполнения производственной программы по номенклатуре продукции, отделениям теплиц и времени. Также на панелях мониторинга отображаются показания всех датчиков, установленных в теплицах, с указанием оптимальных диапазонов значений. Использование фильтров Power BI позволяет проводить анализ состояния теплиц на любом временном интервале от минут до года.
Специалисты Компании АЛАН, используя визуальные и статистические методы, провели анализ накопленной за полтора года информации, в результате которого, были выявлены моменты критических отклонений параметров в теплицах, оказавшие негативное влияние на выпуск продукции. Были также определены ряд параметров теплиц, влияющие на урожайность выращиваемых сортов. В частности, с помощью сервиса машинного обучения Microsoft Azure была построена статистическая модель зависимости урожайности от температурного режима в теплице.
Преимущества решения
Основное преимущество разработанного решения – возможность удалённого получения информации о климатических параметрах в теплицах и о произведенной продукции. Получение информации возможно как со стационарных компьютеров и ноутбуков, так и с помощью мобильных устройств с использованием мобильных приложений Power BI для iOS, Android или Windows 10.
Разработанная система мониторинга позволяет анализировать ситуацию в теплицах, выявлять незначительные аварии, нарушения технологического процесса, перерасход воды, удобрений, электроэнергии и теплоносителей.
Перспективы
Самыми необходимыми доработками системы мониторинга являются система автоматической загрузки обновлений с климатического компьютера и сервис автоматизированных оповещений о выходе параметров в теплицах за границы допустимых значений. Реализация этих доработок позволит обеспечить доступ к актуальной информации о состоянии теплиц и выпуске продукции не только персонала теплиц, но и сотрудников управляющей компании, а также акционеров компании ООО «Агро-Инвест».
Также планируется дополнить систему мониторинга данными о качестве выпускаемой продукции – размер, наличие и количество повреждений, поражения вредителями и болезнями, химический состав выпускаемой продукции.
На основе накопленной информации в перспективе проекта предполагается проведение углубленных исследований с использованием машинного обучения Microsoft Azure для определения оптимальных значений параметров в теплицах с целью получения максимального урожая и повышения качества производимой продукции. Также планируется проведение исследования по оптимизации использования электроэнергии, тепла, питательных растворов для повышения эффективности производства.
