Кейс · АГРО
Разработка системы автоматизации для агрохолдинга — 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.
- Отрасль
- АГРО
- Команда проекта
- 13 человек
- Команда
- 13 специалистов
- Срок
- 17 месяцев
- Python
- QA/AQA
- FIRETMS
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.
Реализация
AgroMonitor
Анализ спутниковых снимков и данных дронов
TechTracker
GPS-трекинг техники, оптимизация маршрутов
CropAI
ИИ-прогноз урожайности, диагностика болезней
SmartFertilize
Расчет норм внесения удобрений
FieldLogistic
Планирование посевных и уборочных кампаний
WarehouseControl
Учет сырья и готовой продукции
DataWorld
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.
Команда на проекте
Нужна такая же экспертиза в команде?
Подберём инженеров под ваш стек и задачи — обсудим за день.