Наталья Полковникова – Global Innovation Labs – ICBDA2016

Умные данные в АПК: миф или реальность?

Глобальные вызовы

2016 2050

7 МЛР 9 МЛР РОСТ ПОТРЕБЛЕНИЯ

НА 70%

СОКРАЩЕНИЕКОЛИЧЕСТВА

ВОДЫ

Контроль метеоусловий,параметров окружающей среды

Позиционированиеи навигациясельхозмашин

Технический контрольсостояния и работысельхозмашин

Управление подкормкойи защитой растений

Агрофизическиеи агрохимическиеисследования почвы

Контроль количества и качества урожаяна всех стадиях сбора и хранения

Основная цель: повышение производительности труда

Big data в АПК

>80% данных, сгенерированных в с/х, не используются

Источники данных в АПК

Аналитика для принятия решений

карты

Метео-датчик

исенсор

ы

Охранная

системаМетео-датчик

и

Собранные

вручную данные

Внешние

данные Бух. данные

Открытыеисточники

Собственныеданные

Экономический эффект

Увеличение надоев более 10%,Экономия на топливе более 10%,Увеличение урожайности более 20%,Снижение количества удобрений более 15%,

Снижение потерь урожая более 10%

Интегральное увеличение доходности агробизнеса от 7% до 70%.

Подход крупных игроков рынка

90% потерь урожая

связаны с погодой

Точное земледелие

70% пресной воды уходит на

полив

50% урожая не попадают

к потребителю

Рост доходности бизнеса на

40%

Глобальный опыт

Кейс: посчитаем площадь поля

Навигационные системы (GPS) на 15%-20% точнее указывают площади

сложных рельефов.

Кейс: machine learning в АПК

Новые технологии и HR

Квалификацияимеющихся кадров ?

Спасибо за внимание!

agro@innovationlabs.net

www.innovationlabs.net