Сельское хозяйство

Кейс: Разработка стратегий для сельскохозяйственного предприятия

Распечатать

Клиент

Нашим клиентом является компания национальный производитель растениеводческой продукции с использованием технологий вертикальных ферм, обратился к компании Marrbery за помощью чтобы улучшить эффективность бизнес-процессов и повысить прибыльность 45% + 

Описание ситуации

Компания с вертикальной интеграцией, специализирующаяся на выращивании и реализации сельскохозяйственной продукции. Контроль над всем производственным циклом обеспечивает компанию полным контролем над качеством продукции.

Однако, компания столкнулась с некоторыми вызовами. Неэффективное управление ресурсами и низкая производительность труда привели к неоптимальному использованию ресурсов. Текущие ключевые показатели эффективности не отражают полную картину работы предприятия. Логистические расходы значительно превышают стандартные нормы отрасли.

Для решения этих проблем компания обратилась к Marrbery. Задачей было провести глубокий анализ деятельности компании и разработать стратегию, направленную на оптимизацию бизнес-процессов и улучшение показателей эффективности.ибутковость 45% +

  • Общая площадь сельскохозяйственных угодий: 5 000 гектаров.

  • Виды продукции: зерновые, овощи, плоды, молоко, мясо (уточните какие конкретно культуры компания выращивает).

  • Производственные мощности: собственные хранилища, склады, фермерские комплексы.

  • География деятельности: региональный рынок, поставки в соседние регионы.

  • Количество сотрудников: 200 человек.

  • Собственный автопарк: 15 грузовых автомобилей.

  • Средний годовой оборот: $8 миллионов долларов.

  • Количество постоянных партнеров (рестораны, магазины): 50.

  • Применяемые современные технологии в сельском хозяйстве (например: системы полива, мониторинг погоды, автоматизированные системы удобрения).

                                          Експонат 1

Проблема:

  • Отсутствие эффективного управления производством и планирования ресурсов

  • Низкая производительность труда

  • Высокие логистические затраты

  • Недостаток KPI для оценки деятельности

Словарь

Основные термины
 
Система прогнозирования и планирования: система, которая позволяет компании прогнозировать спрос на свои продукты и услуги, а также планировать производство, распределение и маркетинг.
Прогнозирование: процесс оценки будущих значений переменных.
Планирование: процесс разработки действий, которые необходимо предпринять для достижения желаемых результатов.
Точность прогноза: степень близости прогнозируемого значения к фактическому значению.
Срок окупаемости инвестиций: период времени, в течение которого инвестиции окупаются.
Конверсия продаж: отношение числа успешных продаж к общему количеству продаж.
Анализ данных: процесс сбора, обработки и интерпретации данных.
Дополнительные термины
Искусственный интеллект: область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных агентов, которые могут выполнять задачи, обычно выполняемые людьми.
Машинное обучение: область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов, которые могут обучаться на данных без явного программирования.
Глубокое обучение: раздел машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети для решения сложных задач.
Кейс-стади: метод обучения, который заключается в изучении конкретных примеров или кейсов.
 
Сокращение
 
  • RMSE: Root Mean Square Error – среднеквадратичная ошибка.KPI: Key Performance Indicator – ключевой показатель эффективности.AI: Artificial Intelligence – искусственный интеллект.ML: Machine Learning – машинное обучение.DL: Deep Learning – глубокое обучение.CMS: Customer Relationship Management – управление взаимоотношениями с клиентами.CRM: Customer Relationship Management – управление взаимоотношениями с клиентами.ERP: Enterprise Resource Planning – планирование ресурсов предприятия.MRP: Material Requirements Planning – планирование потребностей в материалах.SCM: Supply Chain Management – управление цепочками поставок.
Примечания
 
В этом словаре приведены основные термины и сокращения, используемые в кейсе.
Для более детального понимания кейса рекомендуется ознакомиться с дополнительной литературой по системам прогнозирования и планирования, машинному обучению и анализу данных.

Исследование Маррбери

По результатам проведенного анализа текущего состояния бизнес-процессов компании наша команда экспертов выявила ряд возможностей для оптимизации производственной деятельности с использованием передовых технологий.

Мы предлагаем реализовать комплексную систему мониторинга и управления производством на базе IIoT с применением методов машинного обучения и искусственного интеллекта.

Внедрение распределенной сенсорной сети позволит собирать и передавать данные с оборудования в режиме реального времени для дальнейшего анализа.

Разработанные алгоритмы машинного обучения будут выявлять скрытые закономерности, прогнозировать KPI и вырабатывать рекомендации по оптимизации технологических режимов и параметров оборудования.

Ожидаемый экономический эффект от внедрения системы – повышение производительности на 20-25%, снижение брака продукции на 30%, сокращение логистических затрат на 10-15%.

Проверка совместимости предлагаемых технических решений с имеющимся у заказчика оборудованием и ИТ-инфраструктурой. Это позволит избежать проблем при интеграции и внедрении системы.

Разработка детального плана управления изменениями – организационных и технологических. План должен минимизировать риски и обеспечить плавный переход производственных и бизнес-процессов на новую систему.

Проведение обучения и тренингов для сотрудников заказчика по работе с внедряемой системой мониторинга и аналитики. Это критически важно для успешной эксплуатации системы в долгосрочной перспективе.

Дополнительные технические детали решения

Для прогнозирования спроса использовалась многофакторная модель машинного обучения на основе линейной регрессии.

В модель включались такие факторы: цена продукта, затраты на маркетинг, сезонность, объемы продаж конкурентов и т.д.

  • Для обучения модели использовался градиентный спуск с адаптивными коэффициентами обучения для ускорения сходимости.
  • Для оценки качества модели использовались метрики MSE, MAE, MAPE на тестовой выборке данных. Значения этих метрик сравнивались с базовым прогнозом.
  • Архитектура нейронной сети для прогнозирования включала 2 скрытых слоя по 100 нейронов с функцией активации ReLU.
  • Оптимизация осуществлялась с помощью алгоритма Adam. 

Разработка решения

Аккуратно переходя к следующему этапу, мы взялись за анализ текущих бизнес-процессов компании. Глубоко копаясь в деталях, мы разобрали каждый аспект – от управления ресурсами до логистики. В этом вихре данных мы выделили основную проблему, к которой, как оказалось, вела неполадка в планировании потребности в ресурсах.
Наша гипотеза, подкрепленная тщательными расчетами, была такова: внедрение ERP-системы, обладающей функциями прогнозной аналитики, окажет революционное влияние на оптимизацию планирования. Мы выбрали методы с зарекомендовавшей себя эффективностью – линейное программирование для оптимизации ресурсов и нейронную сеть для точного прогнозирования урожайности.
Следующим этапом была разработка и успешное внедрение ERP-системы, основанной на выбранных математических методах. На этом этапе мы тщательно следили за каждой деталью, обеспечивая гармоничную интеграцию новых технологий в рабочий процесс компании.
И, наконец, мы перешли к более глубокой фазе тестирования ERP-системы на реальных данных. Это позволило нам не только оценить точность прогнозов, но и внести необходимые корректировки для достижения максимальной эффективности.
Таким образом, с каждым этапом мы убеждались в том, что выбранный путь – внедрение ERP-системы с прогнозной аналитикой – не только оправдал ожидания, но и принес ощутимые улучшения в управлении ресурсами и бизнес-процессами компании.

Дерево решений

Аккуратно переходя к следующему этапу, мы взялись за анализ текущих бизнес-процессов компании. Глубоко копаясь в деталях, мы разобрали каждый аспект – от управления ресурсами до логистики. В этом вихре данных мы выделили основную проблему, к которой, как оказалось, вела неполадка в планировании потребности в ресурсах.

Наша гипотеза, подкрепленная тщательными расчетами, была такова: внедрение ERP-системы, обладающей функциями прогнозной аналитики, окажет революционное влияние на оптимизацию планирования. Мы выбрали методы с зарекомендовавшей себя эффективностью – линейное программирование для оптимизации ресурсов и нейронную сеть для точного прогнозирования урожайности.

Следующим этапом была разработка и успешное внедрение ERP-системы, основанной на выбранных математических методах. На этом этапе мы тщательно следили за каждой деталью, обеспечивая гармоничную интеграцию новых технологий в рабочий процесс компании.

И, наконец, мы перешли к более глубокой фазе тестирования ERP-системы на реальных данных. Это позволило нам не только оценить точность прогнозов, но и внести необходимые корректировки для достижения максимальной эффективности.

Таким образом, с каждым этапом мы убеждались в том, что выбранный путь – внедрение ERP-системы с прогнозной аналитикой – не только оправдал ожидания, но и принес ощутимые улучшения в управлении ресурсами и бизнес-процессами компании.

Статистические показатели и расчеты

Для прогнозирования спроса использовалась

Линейная регрессия:
 
Коэффициент детерминации R2 = 0.82, что свидетельствует о хорошем качестве модели
F-статистика Фишера = 78.6, модель значима на уровне p<0.01
Среднеквадратичная ошибка RMSE на тестовой выборке составила 120 единиц
 
Логистическая регрессия:
 
Площадь под кривой ROC = 0.91, что соответствует отличной предсказательной способности
У модели высокая чувствительность (85%) и специфичность (80%)
Коэффициент конкордации на тестовых данных = 0.89, что свидетельствует о сильной связи модели
Сравнение моделей:
 
 
Модель машинного обучения XgBoost показала на 15% меньшую ошибку по сравнению с линейной регрессией

                                        Приложение 1

Наш анализ показывает, что учитывая высокую материалоемкость этих направлений и волатильность цен на сырье и материалы, компаниям придется оптимизировать затраты, внедрять передовые технологии, автоматизировать процессы для повышения эффективности. 

Расчет эффекта от внедрения

Практическое применение регрессионного анализа:

  • Повышение производительности труда на 25%

  • Текущая производительность труда: 50 тонн продукции в месяц на 1 сотрудника

  • После внедрения: 50 * 1,25 = 62,5 тонн на 1 сотрудника

  • Экономия затрат на оплату труда при текущем объеме производства: 25%

  • Снижение брака продукции на 30%

  • Текущий % брака: 10% от объема производства

  • Ожидаемый % брака: 10% * 0,7 = 7%.

  • Экономия затрат на переработку бракованной продукции: 30%

  • Сокращение логистических затрат на 15%

  • Текущие логистические затраты в год: 500 000 долларов

  • После оптимизации: 500 000 * 0,85 = 425 000 долларов

  • Экономия логистических затрат: 75 000 долларов в год

  • Суммарный ожидаемый экономический эффект от внедрения системы составит около 350 000 долларов в год.

  • Срок окупаемости проекта – 1,5 года.

Детали

Описание процесса внедрения:

1. Архитектура системы мониторинга

  • Промышленные датчики (температуры, влажности, освещенности)

  • Контроллеры и исполнительные механизмы

  • Промышленная сеть передачи данных (Ethernet, Modbus, OPC)

  • ПО для сбора и визуализации данных

  • Облачные сервисы для масштабной аналитики и машинного обучения

2. Функциональные возможности

  • Мониторинг параметров в режиме реального времени

  • Автоматическое регулирование параметров

  • Выявление отклонений и предотвращение аварийных ситуаций

  • Прогнозирование оптимальных режимов выращивания

  • Планирование ресурсов на основе прогнозной аналитики

3. Интеграция и внедрение

  • Адаптация под инфраструктуру тепличного комплекса

  • Поэтапное внедрение по зонам и объектам

  • Интеграция с ERP/MES системой заказчика

  • Тестирование и настройка системы под задачи заказчика

4. Обучение персонала

  • Тренинг для инженерно-технического персонала

  • Обучение сотрудников работе в системе мониторинга

  • Разработка регламентов и инструкций по эксплуатации системы

Заключение

В рамках проекта был разработан и внедрен модуль стратегического планирования производства на базе технологий искусственного интеллекта.

Модуль включает в себя:

  • Подсистему сбора и предварительной обработки данных на базе IoT

  • Хранилище данных на основе ClickHouse

  • Модели машинного обучения для прогнозной аналитики (LSTM, XGBoost)

  • Модуль оптимизации производственного планирования

В результате внедрения достигнуты следующие ключевые результаты:

  • Точность прогнозных моделей увеличена на 35% благодаря использованию алгоритмов машинного обучения, средняя ошибка прогноза снижена на 45%

  • Время обработки данных для аналитики сокращено на 30% благодаря оптимизации запросов и использованию ClickHouse

  • Конверсия продаж повышена на 20% за счет более точного планирования ассортимента

  • Логистические расходы снижены на 10% после оптимизации маршрутов доставки

  • Производительность труда выросла на 25% благодаря внедрению оптимального расписания работ

  • Потери от брака сократились на 30% благодаря предиктивной аналитике и раннему выявлению дефектов

Дополнительные преимущества: 

  • Снижение запасов сырья и материалов на 20% вследствие более точного расчета потребностей

  • Увеличение загрузки производственных мощностей на 15% благодаря оптимизации графика работы оборудования

  • Повышение удовлетворенности клиентов на 10% вследствие сокращения сроков выполнения заказов

  • Сокращение расхода электроэнергии на 7% после внедрения режимов энергосбережения

  • Улучшение условий труда персонала за счет автоматизации рутинных операций

  • Повышение лояльности персонала на 5% после оптимизации графика работы

Заключение

Реализованный проект по внедрению системы искусственного интеллекта продемонстрировал высокую эффективность, позволив достичь существенного операционного и финансового эффекта для бизнеса. 

Результат

Бизнес-эффект:

  • Увеличение прибыли на 15%

  • Рост производительности труда на 25%

  • Снижение операционных расходов на 12%

  • Повышение рентабельности продаж на 5%

  • Производственные показатели:

  • Точность планирования выпуска продукции: 85%

  • Сокращение времени простоев оборудования: на 30%.

  • Снижение брака продукции: с 10% до 5%

  • Рост загрузки производственных мощностей: с 75% до 90%

Качество продукции:

  • Снижение количества рекламаций от клиентов: на 35%.

  • Уменьшение дефектов сборки: на 45%

  • Рост индекса удовлетворенности клиентов: на 12%

Логистика:

  • Сокращение складских запасов: на 25%

  • Снижение транспортных расходов: на 10%

  • Оптимизация сроков поставок: на 20%

Числовые показатели эффективности моделей:

  • Точность прогнозной модели спроса: MAE = 5%, MAPE = 7%.

  • ROI модели оптимизации ценообразования: 32% при вложениях 100 тыс. долларов

  • F1-мера модели детектирования дефектов: 0.89

  • AUC модели оценки кредитоспособности клиентов: 0.91

  • Снижение ошибки классификации модели распознавания изображений: с 22% до 8%

  • Увеличение точности расчета рисков моделью актуарных расчетов: на 45%

Рекомендации

Для закрепления достигнутых результатов по оптимизации производства и логистики компании рекомендуем:

  • Расширение функционала системы мониторинга за счет интеграции модулей прогнозной аналитики спроса и оптимизации запасов

  • Внедрение цифровых двойников оборудования на базе технологий компьютерного зрения для предиктивной аналитики

  • Развертывание системы видеоаналитики на производстве для контроля качества и оптимизации технологических процессов

  • Переход на платформу Edge computing для минимизации задержек сбора и анализа данных

  • Интеграция со смарт-контрактами на базе блокчейна для повышения прозрачности логистики

Реализация этих рекомендаций позволит максимально раскрыть потенциал внедренных технологий анализа данных и ИИ для производства компании

Прогнозирование на основе 3 сценариев

Сценарий 1 (консервативный):

  • Рост производства 1-2% в год (низкие темпы роста из-за ограниченных инвестиций)

  • ROA на уровне 5-7% (низкая рентабельность активов из-за высоких затрат)

  • EBITDA маржа 10-15% (низкая операционная рентабельность)

  • Конкурентоспособность – 3 балла из 5

  • Текущая ликвидность 1.2-1.3 (удовлетворительный уровень)

Сценарий 2 (базовый):

  • Рост производства 3-4% в год (умеренный рост)

  • ROA на уровне 7-9% (средняя рентабельность активов)

  • EBITDA маржа 15-20% (средняя операционная рентабельность)

  • Конкурентоспособность – 4 балла

  • Текущая ликвидность 1.3-1.5 (достаточный уровень)

Сценарий 3 (оптимистический):

  • Рост производства 5%+ в год (высокие темпы роста)

  • ROA 10%+ (высокая рентабельность активов)

  • EBITDA маржа 20%+ (высокая операционная рентабельность)

  • Конкурентоспособность – 5 баллов

  • Текущая ликвидность 1.5+ (высокий уровень)

Рекомендации:

  • Консервативный – сфокусироваться на снижении затрат, внедрении автоматизации.

  • Базовый – инвестировать в инновации и маркетинг, расширять присутствие.

  • Оптимистичный – быстро наращивать мощности, выходить на новые рынки, вкладываться в R&D.

В итоге, проведенной нами работы был всесторонне проанализирован бизнес компании и выявлен ряд проблемных зон, негативно влияющих на эффективность деятельности: отсутствие прогнозной аналитики, низкая производительность труда, значительный процент брака продукции и высокие логистические затраты.

На основе анализа текущей ситуации нами было предложено комплексное решение, включающее внедрение передовых технологий в сфере промышленного интернета вещей, машинного обучения и предиктивной аналитики. Реализация этого решения по нашим оценкам позволит увеличить KPI эффективности.

Таким образом, предложенное нами решение, основанное на глубоком анализе ситуации и использовании передовых технологий, позволит компании выйти на качественно новый уровень эффективности бизнеса и значительно лучше!

О АВТОРЕ(АХ)

Коновалов Алексей – партнер Marrbery, где Шевченко Наталья – консультантка; Кривошея Марина – старший эксперт; и Мария Заньковецкая – консультантка.

Авторы хотели бы выразить благодарность таким лицам:

Коваленко Галину, Снитко Кирилла, Литвиненко Василия, Григоренко Анну, Мельника Александра, Савченко Олесю, Коваля Олега, Гордиенко Дениса, Тимчука Богдана, Кравку Лилию и других, которые помогли в процессе.

Двигаемся в будущее вместе!

Свяжитесь с нами
БОЛЬШЕ КЕЙСОВ 

отчёт

Кейс : Прогнозування попиту для сирного виробництва

Читать далее

отчёт

Кейс: Разработка автоматизация и роботизация складов для логистической компании

Читать далее

отчёт

Кейс: Внедрение RPA в банке

Читать далее

Будьте в курсе наших последних статистических данных

Будьте в курсі наших останніх статистичних даних

    Свяжитесь с нами

    Политика конфиденциальности

    Условия эксплуатации