$ 41.21 € 44.67 zł 10.39
+22° Kijów +20° Warszawa +29° Waszyngton
Rozwiązania cyfrowe i sztuczna inteligencja w sektorze rolniczym: wywiad z Andriiem Pishy'm, dyrektorem IT firmy Kernel

Rozwiązania cyfrowe i sztuczna inteligencja w sektorze rolniczym: wywiad z Andriiem Pishy'm, dyrektorem IT firmy Kernel

19 czerwca 2024 18:57

Cyfryzacja i nowe technologie pomagają dziś firmom w rozwoju i ekspansji. W ekskluzywnym wywiadzie dla UA.NEWS podczas Ukraińskiego Forum CFO, Andrii Pishyy, CIO Kernel, mówił o roli innowacji w sektorze rolnym i produktach cyfrowych. Andrii Pishyy podzielił się najnowszymi rozwiązaniami cyfrowymi Kernel, które pozwalają monitorować sytuację na polu, usprawniać logistykę i pomagać pracownikom. Wyjaśnił również, w jaki sposób sztuczna inteligencja może być przydatna w agrobiznesie i udzielił porad firmom, które zdecydowały się wejść na ścieżkę automatyzacji. 

Kernel jest największym ukraińskim producentem i eksporterem zbóż oraz wiodącym na świecie producentem oleju słonecznikowego. Firma odpowiada za około 8% światowego eksportu oleju słonecznikowego. Kernel dostarcza swoje produkty do ponad 70 krajów. Firma jest liderem we wprowadzaniu innowacji dla ukraińskiego sektora rolnego. Technologie IT są wykorzystywane na wszystkich etapach - od uprawy surowców po sprzedaż gotowych produktów. Cyfryzacja procesów obejmuje nie tylko przedsiębiorstwa rolne, ale także fabryki, terminale, elewatory i łańcuchy dostaw.



Zdjęcie: CIO Kernel Andrii Pishyy podczas ukraińskiego Forum CFO

Jakie innowacyjne rozwiązania Kernel wdrożył podczas wojny na pełną skalę? Jak wojna wpłynęła na innowacje w firmie?

Andrii Pishyy: Jest oczywiste, że wojna miała zły wpływ na wszystkie obszary biznesu, delikatnie mówiąc. Doprowadziła do tego, że firmy zostały zmuszone do ograniczenia niektórych inwestycji, zwłaszcza w pierwszym roku inwazji. Z drugiej strony widzę, że takie czasy i wyzwania zmuszają nas do szukania nowych rozwiązań, w tym innowacyjnych.

Dzięki wspólnej pracy działu IT i pionu logistyki nasza firma wdrożyła zmiany w modelach logistycznych. Udało nam się bardzo szybko przeprojektować niektóre procesy logistyczne, bo tego wymagał biznes. W tym projekcie wykorzystaliśmy sztuczną inteligencję, więc jest to projekt innowacyjny, który był odpowiedzią na zmiany w otoczeniu biznesowym.

Po drugie, podczas wojny na pełną skalę zdaliśmy sobie sprawę, że nasz ruch w kierunku wprowadzenia elektronicznego zarządzania dokumentami powinien nie tylko być kontynuowany, ale także przyspieszyć. Bo o ile podczas pandemii COVID mieliśmy ograniczenia w komunikacji i podróżowaniu, to teraz mamy dużo bardziej skomplikowaną sytuację: trudności z przemieszczaniem się pracowników, zmiany biur, niedostępność niektórych lokalizacji. Elektroniczne zarządzanie dokumentami bardzo nam w tym pomogło.

Po trzecie, technologia OpenAI została wprowadzona podczas wojny. Oznacza to wykorzystanie dużych modeli lingwistycznych. Wspaniałą rzeczą jest to, że ta technologia nie wymaga znacznych inwestycji. Skorzystaliśmy z tego. Stworzyliśmy chatbota dla pracowników, który wyszukuje potrzebne informacje w bibliotece firmy i dostarcza je pracownikowi. Na przykład, jeśli pracownik chce wziąć urlop lub gdzie znaleźć raport. To bardzo ułatwia pracę i jest szczególnie przydatne dla nowych pracowników.



Czy używacie chatbota do wdrażania nowych pracowników?

Andrii Pishyy:  Wdrożyliśmy już chatbota adaptacyjnego. Ten chatbot stał się swego rodzaju kontynuacją i rozszerzeniem możliwości. Ogólnie rzecz biorąc, obszar HR w Kernel jest dość intensywny pod względem cyfryzacji.

Dzięki temu każdy pracownik, czy to pracujący zdalnie w czasie pandemii, w czasie wojny, czy zmieniający pracę, a nawet miasto zamieszkania, może mieć dostęp do wszystkich usług świadczonych przez HR w możliwie najwygodniejszy sposób. W tym obszarze wykonano już wiele pracy, dlatego nadal będziemy zmierzać w kierunku cyfryzacji i wykorzystania nowych technologii.

Czy możliwe jest zoptymalizowanie wydajności pracy za pomocą najnowszych technologii, a tym samym zrekompensowanie niedoboru siły roboczej w Ukrainie?

Andrii Pishyy: W pewnej długoterminowej perspektywie, prawdopodobnie zapewni to takie możliwości. I musimy szukać tych możliwości. Jednak sama cyfryzacja nie rozwiąże tego problemu. Oczywiście firmy o niskim poziomie automatyzacji mogą poprawić sytuację, wykorzystując najnowsze technologie. Niestety, sama automatyzacja i innowacje nie rozwiążą problemu demograficznego.

Firmy muszą podjąć kroki w celu przyciągnięcia młodych ludzi i ulepszenia swoich narzędzi rekrutacyjnych. Jeśli chodzi o innowacje, to również mamy ciekawe doświadczenia w tym obszarze. Kernel opracował system rekrutacyjny, który jest zintegrowany z profesjonalnymi sieciami społecznościowymi. Pozwala nam to zarówno uprościć pracę zespołu rekrutacyjnego, jak i mieć więcej możliwości znalezienia ludzi. Łącząc się z sieciami społecznościowymi, możemy pozyskać znacznie więcej kandydatów.

O jakich mediach społecznościowych mówimy? Na przykład LinkedIn czy Facebook, Instagram, TikTok?

Andrii Pishyy: Mówimy głównie o profesjonalnych sieciach społecznościowych, portalach i stronach internetowych, na których pracownicy zamieszczają swoje CV i szukają pracy, giełdach freelancerów itp. Nie chodzi więc o wyszukiwanie informacji o ludziach w mediach społecznościowych i ich przetwarzanie.

Chociaż myślę, że w przyszłości może być krok w tym kierunku. Ale na razie chodzi tylko o zautomatyzowanie wyszukiwania odpowiednich kandydatów z odpowiednimi umiejętnościami na LinkedIn i innych portalach.

W jaki sposób nowe technologie pomogły Wam usprawnić logistykę?

Andrii Pishyy: Jako firma eksportowa musieliśmy zmienić naszą logistykę, wcześniej korzystaliśmy z Dunaju i nadal z niego korzystamy, ale naszym priorytetem było przywrócenie żeglugi na Morzu Czarnym.

Jeśli chodzi o zastosowane przez nas technologie, są to rozwiązania mające na celu odciążenie pracowników działu logistyki od rutynowej pracy polegającej na przetwarzaniu dużej ilości informacji w celu podjęcia decyzji.

Przykładowo, system został zaprojektowany w taki sposób, aby przewidywał, jakie będą plony na polach i do jakiego elewatora należy transportować produkty, aby zminimalizować koszty i skrócić czas.

Z drugiej strony, model logistyczny, wraz z automatyzacją procesu logistycznego, przewiduje i zaleca, w jaki sposób i z którego elewatora nasiona słonecznika powinny być transportowane do zakładu, aby uniknąć przepełnienia magazynów słonecznika lub przestojów zakładu z powodu braku surowców.

Te modele logistyczne optymalizują koszty, czas i zasoby pracowników do planowania i podejmowania decyzji. Eliminują i ograniczają błędy oraz ich konsekwencje.

Jak działa wasze cyfrowe narzędzie ze sztuczną inteligencją, które pozwala określić, ile nasion znajduje się na zdjęciu?

Andrii Pishyy: Najważniejsze jest to, że nasi agronomowie mają za zadanie monitorować stan upraw na polu i oceniać wydajność biologiczną. W ramach tego procesu agronom wybiera 5-10 reprezentatywnych roślin i liczy liczbę ziaren na kłosie kukurydzy lub niełupek w koszyczku słonecznika. Plon biologiczny z hektara jest następnie obliczany na podstawie ustalonej masy tysiąca nasion i gęstości siewek. Czynności te należy wykonać na każdym polu, w różnych jego obszarach, a to zajmuje dużo czasu.

Dlatego opracowaliśmy specjalną aplikację mobilną, w której można zrobić zdjęcie kolby kukurydzy (lub kosza nasion słonecznika), a aplikacja natychmiast policzy liczbę nasion. To znacznie upraszcza i przyspiesza cały proces.

Drugą częścią procesu jest obliczanie gęstości upraw, które odbywa się z drona. Jest to również komputerowy model wizyjny, który szacuje dokładną liczbę roślin na hektar, a także jednorodność ich lokalizacji.



Jakie inne funkcje ma ta aplikacja?

Andrii Pishyy: Nasza aplikacja nazywa się Scouting i jest używana przez agronomów od około trzech lat. Ta aplikacja ma dość szeroką funkcjonalność: możliwość informowania o stanie roślin, zagrożeniach, chwastach i szkodnikach itp.

Jej głównym celem jest umożliwienie terminowego i wysokiej jakości monitorowania sytuacji na polu.

Jaka jest sytuacja na polu?

Na wczesnych etapach może to być monitorowanie kiełkowania upraw, ich jakości i ewentualnych problemów. Później jest to monitorowanie za pomocą wskaźnika NDVI (zdjęcia satelitarne, wszystko jest zdalne). Agronom może zaobserwować opóźnienia w rozwoju roślin lub inne problemy i szybko zareagować. Sytuacja może być również monitorowana bezpośrednio na polu.

W naszej aplikacji pracownicy Kernel mogą zauważyć, że na przykład chwasty zaczęły rosnąć lub choroba lub szkodnik zaczął się rozprzestrzeniać. Jest to bardzo ważne, ponieważ jeśli choroba rozprzestrzenia się, a agronom zauważy ją na jednym polu, oznacza to, że można jej zapobiec na innym polu. Pozwala to również na terminowe stosowanie środków ochrony roślin.

Ta aplikacja jest częścią naszej platformy DigitalAgriBusiness. Dlaczego jest to ważne? Ponieważ aplikacja przechowuje bezcenne informacje historyczne dla każdego pola. Obecnie jest to ponad 10 lat przechowywanych informacji, które pozwalają nam wykorzystywać sztuczną inteligencję do przewidywania, jaki będzie następny sezon, jakie będą szkodniki, jaki powinien być płodozmian, aby uniknąć problemów.



Jak wdrożyliście aplikację i przeszkoliliście pracowników?

Andrii Pishyy:  Wdrożenie jakiejkolwiek technologii nie jest łatwe, szczególnie w sektorze rolniczym. W końcu agronomowie wymagają, aby technologia obliczała wszystko bardzo dokładnie. Dlatego mieliśmy pewien okres adaptacyjny, kiedy testowaliśmy technologię, zbieraliśmy informacje zwrotne, a następnie ulepszaliśmy model - zajęło nam to cały sezon. Następnie zauważyliśmy, że dokładność się poprawiła, a dane zostały wykorzystane do analizy zbiorów i ich jakości na najwcześniejszych etapach.

Po drugie, utworzyliśmy grupy fokusowe, daliśmy im aplikacje do przetestowania i poprosiliśmy o opinie.

Jakiej rady udzieliłby Pan firmom w zakresie wdrażania sztucznej inteligencji, robotów lub ogólnie automatyzacji procesów?

Andrii Pishyy:  Po pierwsze, trzeba spróbować, bo jeśli się nie spróbuje, to się nie zrozumie.

Po drugie, należy skupić się przede wszystkim na korzyściach płynących z wdrożenia innowacji, a nie tylko na korzystaniu z niej dla samego korzystania - to ważne.

Po trzecie, powinieneś mieć zespół, który koncentruje się na skutecznym wdrażaniu innowacji. Może to być zespół wewnętrzny, a także partnerzy i kontrahenci, którzy mogą pomóc Twojej firmie. Kernel przeszedł długą drogę w budowaniu zespołu data science. Nie jest łatwo to powtórzyć. Doradzam firmom, aby przeanalizowały, co firma może zrobić sama, a jakie rozwiązania powinny zostać wprowadzone na rynek.

Na przykład oferujemy naszą aplikację Scouting naszym partnerom w ramach ekosystemu Open Agribusiness. Kernel dzieli się z rynkiem swoim doświadczeniem i najlepszymi praktykami. Wierzymy, że jest to najlepsze rozwiązanie, ponieważ jeśli inny rolnik jest wydajny, to cała Ukraina będzie bardziej wydajna i wygra.