Как мы создали информационную систему для AgroTech

Вы когда-нибудь задумывались о том, как еда попадает на ваш стол? Сколько километров продукты проезжают до вашей тарелки? Cколько еды портится ещё до появления на прилавках в магазинах? Какой углеродный след оставляет каждый фрукт, овощ или ягода по дороге? 

По оценкам экспертов, за последние 150 лет исчезла половина плодородных земель, а оставшаяся часть может быть исчерпана в течение 60 лет. Население городов растет — нужны новые, эффективные способы производства еды.

Эти вопросы подтолкнули основателей стартапа создать решение, которое позволяет выращивать экологически чистые, вкусные и полезные продукты круглый год в любой точке мира, используя минимум пространства. iFarm предлагает бизнесу и частным заказчикам по всему миру технологии для сити-фермерства, которые основываются на концепции farm-to-table: натуральные продукты попадают на тарелку с минимальным количеством остановок по пути с фермы. Такое решение осуществляется с помощью автоматизированных локальных вертикальных ферм и круглогодичных теплиц.

На сегодня в России суммарно 2000 м² вертикальных ферм по технологии iFarm, 9000+ м² на этапе строительства и проектирования, в том числе в Финляндии, Латвии и Литве. Продукция iFarm уже поставляется в супермаркеты и компании сегмента HoReCa. 

Задача

Выращивать органические ultrafresh продукты в промышленных масштабах круглый год технически сложно и затратно. Кроме дорогостоящей инфраструктуры, требуются высокооплачиваемые квалифицированные специалисты — агрономы закрытого грунта. Спрос на таких специалистов растет во всем мире, а количество кадров снижается. Чтобы решить эту проблему, iFarm заказали у нас систему, которая автоматизирует рутинную работу агрономов, растениеводов, продавцов и логистов. С помощью неё клиенты iFarm смогут снизить стоимость каждого килограмма овощей, зелени и ягод и получать качественный урожай в требуемые сроки. А руководители и стейкхолдеры смогут эффективно управлять бизнесом и определять направления для дальнейшего развития.

С нашей стороны требовалось разработать целостную ИТ инфраструктуру, состоящую из веб (десктоп, планшет, мобайл) и серверной части.

Решение

Весной 2019 года мы с энтузиазмом стартовали проект. Чтобы результат нашей работы совпал с ожиданиями стейкхолдеров, мы начали с аналитики. По мере погружения в проект мы поняли, что система будет крупной и состоять из множества модулей. Количество стейкхолдеров, к мнению которых стоило прислушаться, увеличивалось. Каждый из них передавал требования со своей точки зрения. Тогда заказчик принял верное решение и включил в проект квалифицированного продуктолога, чтобы систематизировать и устранить противоречия в требованиях.

Заказчику было важно начать планировать производственный цикл выращивания, поэтому для первого этапа разработки выделили следующие функциональные блоки: Планировщик, Чеклисты, Агрожурналы, Дашборд. 

/users_files/AnnaProkopeva/Планировщик-2.jpg

Планировщик посадок и загрузки ферм

Функция этого блока заключается в следующем. Представьте, что от “Азбуки Вкуса” поступил заказ вырастить 1000 салатов к 15 апреля. Менеджер по продажам заходит в информационную систему, вводит исходные параметры заказа: культуру, сорт, версию (актуальную или экспериментальную), дату и объём. Система проверяет свободные места на всех подключенных фермах, которые соответствуют условиям запроса, и автоматически предлагает варианты размещения заказа. Алгоритм планирования учитывает освобождаемые в ближайшее время производственные мощности и совместимость с уже растущими на ферме культурами.

Чеклисты

После подтверждения заказа автоматически создается чеклист — список заданий для сотрудников фермы, отвечающих за посадки. В назначенный день растениеводы получают списки заданий, которые нужно выполнить по конкретному заказу. Списки представляют собой подробные инструкции — от посадки семян до сбора и упаковки конечной продукции. В конце дня ответственные за производство отслеживают статус задач. Если возникает невыполненная задача, система оповещает ответственного за производство, что её нужно проконтролировать.

/users_files/AnnaProkopeva/Чек-листы-2.jpg

Дашборд

С помощью этого модуля клиенты iFarm и сотрудники ферм “в одном окне” отслеживают важные для производства показатели — влажность, освещение, температура воздуха, pH, CO2 и многие другие. Также смотрят динамику показателей и отклонения от заданных целевых показателей. Когда возникает невыполненная задача, критическое изменение показателей или подтверждается заказ, система отправляет уведомление ответственным лицам.

/users_files/AnnaProkopeva/Дашборд.jpg

IoT-сенсоры микроклимата на фермах, интегрированные в технологии iFarm, передают данные в режиме реального времени на сервера, где они сохраняются для обработки нейронной сетью. Наиболее важные показатели для каждого отдельного пользователя отображаем в виде понятной сводной аналитики.

Внутри дашборда мы разработали модуль мониторинга, который наглядно показывает статистические срезы. С помощью него пользователи смогут отслеживать количество сортов, культур, версий, фактические и планируемые объемы производства и продаж продукции, показатели производственной мощности. Эти данные будут использоваться для оперативного принятия управленческих решений. Информация показана в виде виджетов, которые можно гибко настраивать. Например, выбирать показ определённых параметров и размеры блоков, переставлять блоки местами, конфигурировать их содержание.

/users_files/AnnaProkopeva/Dashboard_monitoring.jpg

Агрожурналы

Этот блок помогает агрономам вести дневник экспериментальных посадок. Он позволяет фиксировать события экспериментов, систематизировать знания о проведенных тестах, структурировать и создавать новые версии технологических карт. Чтобы повысить качество выращиваемых культур, клиенты iFarm смогут скачивать улучшенные версии из маркета техкарт наподобие App Store или Play Market. 

/users_files/AnnaProkopeva/Агрожурналы.jpg

Автопилотируемые дроны

Помимо информационной системы мы разрабатываем автопилотируемый дрон, чтобы контролировать состояния растений на вертикальных фермах. В работе используем технологии ML и CV. Летательный аппарат будет регулярно облетать стеллажи, делать снимки растений и отправлять их на сервер для дальнейшего анализа и обработки. Сейчас мы тестируем и отлаживаем работу “железа” и алгоритмов компьютерного зрения.

Результат

Совместно с iFarm мы разработали систему, которая помогает эффективно управлять производством, мониторить процессы в режиме реального времени и принимать решения по дальнейшему развития бизнеса. За счет максимальной автоматизации процессов система снижает затраты на редкие ресурсы и стоимость владения оборудованием. Позади два этапа разработки. Благодаря слаженной работе с клиентом мы создали решение, которое:

  • рассчитывает варианты посадки, максимально загружая производство;
  • дает четкие инструкции растениеводам по уходу за растениями и контролирует выполнение ежедневных агротехнических работ;
  • предоставляет инструменты online-мониторинга микроклимата и производства на фермах iFarm;
  • прогнозирует сроки получения урожая;
  • снижает нагрузку на сотрудников ферм.

iFarm довольны сотрудничеством с Azoft. Сейчас мы переходим к следующей фазе. Планируем дальше развивать систему, а именно:

  • получить и проанализировать фидбек от пользователей системы и сделать выводы по дальнейшему совершенствованию системы;
  • выполнить интеграцию с системой складского учёта, чтобы учитывать доступный инвентарь при планировании посадок;
  • усовершенствовать систему внутреннего месседжинга и интегрировать тикет систему.

Впереди ещё несколько частей этого кейса. Расскажем подробнее о новых функциях системы и результатах работы с дронами. Продолжение следует!

Стэк

Node.js, Yii2, Angular

/users_files/AnnaProkopeva/Агрожурналы.jpg