$ 40.5 € 43.31 zł 10.04
+20° Киев +19° Варшава +23° Вашингтон
Цифровые решения и искусственный интеллект в агросекторе: интервью с Андреем Пешим, директором по ІТ компании Kernel

Цифровые решения и искусственный интеллект в агросекторе: интервью с Андреем Пешим, директором по ІТ компании Kernel

19 Червня 2024 18:57

Сегодня диджитализация и новые технологии помогают бизнесу активно расти и расширяться. О роли инноваций в агросекторе и цифровых продуктах в эксклюзивном интервью UA.NEWS во время Ukrainian CFO Forum рассказал Андрей Пеший, директор по ІТ компании Kernel. Андрей Пеший поделился новейшими диджитал-решениями Kernel, позволяющими мониторить ситуацию на поле, улучшать логистику и помогать сотрудникам. Также он объяснил, как искусственный интеллект может пригодиться агробизнесу и дал советы компаниям, которые решили встать на путь автоматизации.  

Kernel - крупнейший в Украине производитель и экспортер зерновых, лидер мирового рынка подсолнечного масла. На долю компании приходится около 8% мирового экспорта подсолнечного масла. Свою продукцию Kernel поставляет более чем в 70 стран. Компания является лидером по внедрению инноваций для агропромышленного комплекса Украины. IT-технологии применяются на всех этапах – от выращивания сырья до реализации готовой продукции. Цифровизация процессов масштабируется не только на агропредприятиях, но и заводах, терминалах, элеваторах, логистических цепочках. 


Фото: директор по IТ компании Kernel Андрей Пеший на Ukrainian CFO Forum


Какие инновационные решения были внедрены в Kernel за время полномасштабной войны? Как война повлияла на инновации в компании?

Андрей Пеший: Понятно, что война повлияла на все сферы бизнеса не очень хорошо, мягко говоря. Это привело к тому, что бизнесы вынуждены были сократить определенные инвестиции, особенно в первый год вторжения. С другой стороны, я вижу, что такие времена и испытания толкают на поиск новых решений, в том числе инновационных.

Наша компания благодаря совместной работе ІТ-департамента и дивизиона логистики ввела изменения в логистические модели. Нам удалось очень быстро трансформировать определенные логистические процессы, потому что этого требовал бизнес. В этом проекте мы использовали искусственный интеллект, поэтому это инновационный проект, ставший реакцией на изменения бизнес-среды.

Во-вторых, именно во время полномасштабной войны мы поняли, что наше движение в сторону внедрения электронного документооборота должно не только продолжаться, но и ускоряться. Ведь если во время пандемии COVID мы имели ограничения в общении и поездках, то сейчас имеем гораздо более сложную ситуацию: трудности с перемещением работников, смена офисов работы, недоступность определенных локаций. А электронный документооборот нам очень помог в их решении.

Третье – как раз во время войны пришла технология OpenAI. То есть использование больших лингвистических моделей. Очень классно, что эта технология не нуждается в значительных инвестициях. И мы этим воспользовались. Сделали чат-бот для работников, который ищет необходимую информацию в библиотеке компании и предоставляет сотруднику. Например, если сотрудник желает оформить отпуск или найти нужный отчет. Это очень упростило работу и стало особенно полезно новым работникам.



Вы используете этот чат-бот для онбординга новых сотрудников?

Андрей Пеший: У нас адаптационный чат-бот уже был введен. Этот чат-бот стал своеобразным продолжением и расширением возможностей. В целом HR-направление в Kernel достаточно интенсивное с точки зрения цифровизации.

Благодаря этому каждый работник в условиях и удаленной работы во время пандемии, и в условиях войны, и при смене места работы, и даже города проживания может максимально удобно иметь доступ ко всем сервисам, предоставляемым HR. В этом направлении было проведено много работы, поэтому мы будем и дальше двигаться в сторону цифровизации и применения новых технологий.

Можно ли с помощью новых технологий оптимизировать производительность труда и компенсировать таким образом дефицит рабочей силы в Украине?

Андрей Пеший: В какой-то долгосрочной перспективе это, пожалуй, предоставит такие возможности. И эти возможности нужно искать. Однако кардинально решить эту проблему только благодаря диджитализации нельзя. Конечно, компании с низким уровнем автоматизации могут улучшить ситуацию, используя новейшие технологии. Но, к сожалению, демографическую проблему не решить одной автоматизацией и инновациями.

Бизнесам нужно делать шаги по привлечению молодежи, нужно улучшать инструменты поиска персонала. И если речь идет об инновациях, то у нас тоже есть интересный опыт в этой области. В Kernel была разработана система поиска персонала, которая интегрирована с профессиональными социальными сетями. Это позволяет как упростить работу команды рекрутинга, так и иметь более широкие возможности в поиске людей. Ведь, подключаясь к социальным сетям, мы можем получить гораздо больше кандидатов.

О каких соцсетях идет речь? Например, LinkedIn или же такие как Facebook, Instagram, TikTok?

Андрей Пеший: Речь идет в основном о профессиональных соцсетях, порталах и сайтах, где люди размещают свои резюме и ищут работу, фриланс-биржи и т.д. То есть это не поиск какой-либо информации о людях в соцсетях и ее обработка.

Хотя я думаю, что возможно в будущем будет шаг и в этом направлении. Но сейчас это только автоматизация поиска необходимого по навыкам кандидата на LinkedIn и других порталах.

Как новые технологии помогли улучшить логистику?

Андрей Пеший: Мы, как экспортная компания, вынуждены были менять логистику, использовали Дунай и частично продолжаем использование, но для нас приоритетом было восстановление судоходства в Черном море.

С точки зрения технологий, которые мы применили, это решения, направленные на то, чтобы снять с работников дивизиона логистики рутинную работу по обработке большого количества информации для принятия решения.

Например, система построена таким образом, что она прогнозирует, какая будет урожайность на полях, на какой элеватор надо эту продукцию перевезти с точки зрения минимизации затрат и сокращения времени.

С другой стороны, логистическая модель вместе с автоматизацией процесса логистики прогнозирует и рекомендует, как именно, из какого элеватора надо семена подсолнечника перевезти на завод, чтобы не переполнились хранилища подсолнечника и чтоб при этом не было простоя завода из-за нехватки сырья.

Эти модели логистики оптимизируют затраты, время и ресурсы работников на планирование и принятие решения. Они делают невозможными или значительно сокращают ошибки и их последствия.

Как работает ваш диджитал-инструмент с искусственным интеллектом, позволяющий по фотографии определять сколько там семян?

Андрей Пеший: Суть в том, что перед нашими агрономами стоят задачи мониторинга состояния культуры на поле, а также оценки биологической урожайности. В рамках этого процесса агроном выбирает 5-10 репрезентативных растений и подсчитывает количество зерен в початке кукурузы или семянок в корзине подсолнечника. Затем на основе определенной массы тысячи семян и густоты всходов считается биологическая урожайность на гектар. Такие действия нужно производить на каждом поле, в разных зонах поля, и это занимает много времени.

Поэтому мы разработали специальное мобильное приложение, в котором можно сфотографировать початок кукурузы (или корзину подсолнечника) и программа сразу посчитает количество семян. Это очень упрощает и ускоряет весь процесс.

Другая часть процесса – это подсчет густоты стояния культуры, который осуществляется из дрона. Это также модель компьютерного зрения, которая оценивает точное количество растений на гектар, равномерность их расположения.



Какие еще функции есть в этом приложении?

Андрей Пеший: Наше приложение называется Scouting и используется агрономами уже около трех лет. У этого приложения достаточно широкий функционал: возможность информирования о состоянии растений, какие есть угрозы, появились ли сорняки и вредители, и т.д.

Его основная цель – разрешить вовремя и качественно мониторить ситуацию на поле.

Что такое ситуация в поле?

На первых этапах это может быть мониторинг того, как взошли посевы, какое их качество или нет ли проблем. В дальнейшем это мониторинг по индексу NDVI (это спутниковые снимки, все удаленно). Агроном может увидеть, есть ли задержка в развитии растений или другая проблема и оперативно отреагировать. Ситуацию можно мониторить и непосредственно на поле.

В нашем приложении работники Kernel могут отметить, что, например, начали расти сорняки или началась болезнь, или вредители. Это очень важно, потому что если болезнь распространяется и агроном увидел это на одном поле, значит, на другом поле это можно предупредить. Также это позволяет своевременно применить средства защиты растений.

Это приложение является частью нашей платформы DigitalAgriBusiness. Почему это важно? Потому что в программе хранится бесценная историческая информация по каждому полю. На сегодняшний день это более 10 лет сохраненной информации, позволяющей в дальнейшем использовать уже искусственный интеллект, чтобы прогнозировать, каким будет следующий сезон, какие будут вредители, какой должен быть севооборот для того, чтобы избежать проблем.



Как происходило внедрение приложения и обучение сотрудников?

Андрей Пеший: Внедрение любой технологии – это непросто, а особенно в аграрном секторе. А ведь агрономы требуют, чтобы технология все считала очень точно. Поэтому у нас был определенный адаптационный период, когда мы тестировали технологию, собирали обратную связь, потом улучшали эту модель – на это у нас ушел целый сезон. Далее мы уже услышали, что точность повысилась, и данные начали использоваться в анализе урожая и его качестве еще на первых этапах.

Во-вторых, мы сформировали фокус-группы, давали им приложение на тестирование и просили обратную связь.

Какие советы вы бы дали бизнесам по внедрению искусственного интеллекта, роботов или вообще по автоматизации процессов?

Андрей Пеший: Во-первых, нужно пробовать это делать, потому что не попробуешь – не поймешь.

Во-вторых, следует фокусироваться прежде всего на пользе внедрения новации, а не только использовании ради использования - это важно.

В-третьих, стоит иметь команду, нацеленную на эффективное внедрение новаций. Это может быть как внутренняя команда, так и партнеры, подрядчики, которые помогли бы вашему бизнесу. Компания Kernel прошла большой и длительный путь постройки команды Data Science. Повторить его очень сложно. Я советую бизнесам анализировать, что компания может сделать самостоятельно, а за какими решениями следует пойти на рынок.

К примеру, наше приложение Scouting мы предлагаем к использованию и нашим партнерам в рамках Open Agribusiness-экосистемы. Kernel фактически делится своим опытом и наработками для рынка. И мы считаем, что это лучше, потому что если другой фермер будет эффективен, то и вся Украина будет эффективнее и победит.



Читайте также:

Какие компании стали опорой страны во время полномасштабной войны: ТОП-10 социально-ответственных бизнесов

Лучшие HR-стратегии в условиях войны: ТОП-руководители поделились секретами управления

Украина запустила проект «Мед минных полей»: средства направят на разминирование