Автоматизация агрохолдинга
Клиент — крупный российский агропромышленный холдинг с вертикально интегрированной структурой: от выращивания зерновых, овощных и технических культур до глубокой переработки и экспорта продукции. Компания обрабатывает более 150 тыс. гектаров земель в трех регионах страны, использует парк из 500 единиц сельхозтехники и вовлеченность свыше 2 тыс. сотрудников. Холдинг стремится внедрять инновации, включая точное земледелие и цифровизацию процессов, но сталкивается с разрозненностью данных, ручным управлением ресурсами и недостаточной аналитикой для прогнозирования урожайности.
МЫ КАК НИКТО ДРУГОЙ ПОНИМАЕМ НАСКОЛЬКО ВАЖЕН ПОДБОР СПЕЦИАЛИСТОВ
Уровень специалистов не ниже middle и опыт не менее 4х лет. Команда формировалась исходя из требований к проекту и опыта в определенных библиотеках.
Услуги
- Back-end
- Front-end
- Аналитика
- Тестирование
Состав команды
Особенности реализации
Система получила модуль «Умное поле», который анализирует спутниковые снимки и данные с дронов для оценки влажности почвы, уровня азота и наличия вредителей. Интеграция с метеорологическими сервисами позволяет автоматически корректировать графики полива и внесения удобрений. GPS-трекинг сельхозтехники оптимизирует маршруты, сокращая расход топлива на 20%, а датчики на комбайнах передают данные об урожайности в режиме онлайн.
ИИ-модуль «Агроаналитика» прогнозирует урожай на основе погодных условий, истории полей и текущего состояния почвы. Компьютерное зрение обнаруживает болезни растений на ранних стадиях, а рекомендательная система подбирает оптимальные удобрения. Все данные агрегируются в интерактивных картах и графиках, доступных с мобильных устройств.
Наш заказчик насчитывает 42 уникальных ИТ-решения в сфере анализа агро деятельности, и это делает его новатором, на которого равняются другие конкуренты.
Реализация
В рамках сотрудничества специалисты FIRECODE успешно разработали и модифицировали ПО, согласно поставленным задачам:
Анализ спутниковых снимков и данных дронов
GPS-трекинг техники, оптимизация маршрутов
ИИ-прогноз урожайности, диагностика болезней
Расчет норм внесения удобрений
Планирование посевных и уборочных кампаний
Учет сырья и готовой продукции
Агрегация посевов и анализ расхода топлива
Технологии и подходы
Back-end
Использованы Python (Django, Flask) для разработки API, PostgreSQL для хранения геоданных и истории полей, RabbitMQ для асинхронной обработки данных с IoT-устройств. Интеграция с Google Earth Engine для работы со спутниковыми снимками.
Front-end
React с библиотеками Leaflet и Chart.js для визуализации карт и графиков. Мобильное приложение на Flutter для агрономов и водителей техники.
Аналитика
PyTorch и TensorFlow для обучения ML-моделей, компьютерное зрение на базе OpenCV. Аналитика урожайности реализована через Apache Spark для обработки больших данных.
Тестирование
Нагрузочное тестирование Gatling, юнит-тесты на Pytest. A/B-тестирование рекомендаций по удобрениям на исторических данных.
Результат
Резюме
Внедрение системы сократило затраты на ГСМ на 25%, повысило урожайность на 15% за счет точного земледелия и снизило потери от болезней почвы на 30%. ERP-система стала цифровым ядром холдинга, объединив 20+ подразделений в единый workflow.
Технологии
Перспективы развития
Развитие предиктивной аналитики для новых культур, интеграция с блокчейном для отслеживания цепочек поставок, внедрение автономной техники с управлением через систему. Планируется подключение к государственным реестрам для автоматизации отчетности.
Давайте
обсудим ваш
проект
Что будет дальше?
- Специалист свяжется с вами после анализа ваших требований;
- При необходимости подписываем NDA для обеспечения максимального уровня конфиденциальности;
- Мы представляем комплексное предложение со сметой, сроками, резюме и т. д.