Аналитическая платформа Episcope на базе IoT и AI для роста производительности фермерских хозяйств

Заказчик
SKOV A/S
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
WaveAccess
Сроки выполнения проекта
Октябрь, 2018 - Октябрь, 2019
Масштаб проекта
11500 человеко-часов
20000 автоматизированных рабочих мест
Цели

Необходимо было расширить возможности системы управления фермой от компании SKOV A/S, производителя климатических решений для фермерских хозяйств, наделив ее новыми функциями:

  1. Сбор, обработка и визуализация исторических данных и данных о конкурентах;

  2. Продвинутая аналитика данных;

  3. Предупреждения об аномалиях в данных;

  4. Контроль веса животных с применением AI.

Разрабатываемая платформа, объединяющая новые сервисы, должна обеспечивать фермерам эффективный контроль условий содержания и выращивания животных и грамотное управление ресурсами.

Уникальность проекта

Аналитическая платформа Episcope позволила существенно расширить функциональность системы заказчика по управлению фермами за счет эффективно организованной работы с получаемыми данными: обеспечена визуализация, глубокая аналитика и прогнозирование производственных показателей. Созданное с применением технологий IoT и AI решение способно трансформировать сельскохозяйственную отрасль, повышая рентабельность бизнеса и качество продукции на фоне снижения ущерба окружающей среде.
Использованное ПО

Фронтенд:

  • Angular 8
  • @angular/cli

  • @ngx-translate

  • ECharts

  • Karma+Jasmine

  • TypeScript

  • Prettier

Бэкенд:

  • .Net framework 4.7.1

  • Entity framework 6.2

  • AspNet.WebApi 5.2.4

  • ASP.NET Identity 2.2.1

  • OWIN

  • Autofac

  • Automapper

  • Swashbuckle

  • Azure Api App

  • Azure WebJob

  • Azure SQL Server

  • Azure Cosmos DB

  • Azure Application Insights


Сложность реалиазации
  • Визуализация данных, доступная и удобная для анализа всем фермерам вне зависимости от уровня их подготовки;
  • Достижение плавности и отзывчивости интерфейса при работе с графиками и таблицами на основе большого количества точек;
  • Необходимость корректно обрабатывать ситуации несогласованности и отсутствия необходимых данных, вызванные влиянием человеческого фактора;
  • Анализ, обработка, агрегирование и ранжирование большого объема данных;
  • Высокие требования к производительности и скорости вычислений;
  • Сбор данных для разработки системы по предсказанию веса животных.

Описание проекта

Производительность на закрытых животноводческих хозяйствах напрямую зависит от оптимального климата. Чтобы показатели росли, необходимо следить за температурой, составом воздуха, освещением и грамотно менять эти метрики с частотой, которая зависит от ряда факторов.

Контролировать параметры микроклимата позволяет высокотехнологичное оборудование SKOV A/S. Компания также предлагает фермерам использовать возможности собственной системы FarmOnline Explorer (FOX) для управления жизнедеятельностью фермы.

Важность климата сложно переоценить: например, выявление и поддержание оптимальных климатических условий на ферме с 50 000 кур-несушек может увеличить годовую прибыль примерно на 25 тыс. евро.

Но что именно считать “оптимальным”, и в какой момент пора бить тревогу?

Благодаря аналитической платформе Episcope, разработанной WaveAccess на базе FOX, фермерам стало гораздо удобнее находить правильный ответ. Используя технологии IoT и AI, мы помогли более эффективно организовать работу с данными, получаемыми с помощью оборудования SKOV: обеспечили визуализацию, возможности аналитики и прогнозирования показателей.

Как работает система:

  • Episcope собирает данные тысяч ферм: датчики, установленные в помещениях для содержания животных, фиксируют информацию о потреблении корма и воды, замеряют набор веса, смертность, температуру помещения, влажность, освещение и другие метрики.

  • После агрегации данных в облаке Microsoft Azure и обработки модулем потоковой аналитики, Episcope предоставляет обезличенную аналитику в форме графиков и таблиц, доступных онлайн на любом устройстве на 8 языках.

  • AI использует полученные данные, чтобы предсказывать динамику роста веса животных — это позволяет планировать период откорма.

В результате фермеры получили три digital-инструмента, которые способствуют росту производительности, снижению расходов и сокращению негативного воздействия на экологию:

1. Бенчмаркинг (Сравнение ключевых показателей):

Модуль потоковой аналитики позволяет вычислять агрегированные показатели и тренды, видеть производительность других ферм в форме обезличенной статистики. Можно производить несколько типов сравнений, чтобы понять, как менялась производительность в зависимости от ключевых параметров и какова производительность хозяйства в сравнении с конкурентами.

Принципы работы сервиса — https://www.youtube.com/watch?v=GWio_oopJrg.

2. Гибкое предупреждение об аномалиях:

Разные партии животных требуют разных условий содержания, поэтому важно анализировать их по индивидуальной “норме”. Прирост веса, смертность и другие метрики каждой партии анализируются в реальном времени. Когда сервис фиксирует отклонение от нормы, фермер получает уведомление. Так можно вовремя понять, является ли развитие животных аномальным, и принять соответствующие меры.

Принципы работы сервиса — https://www.youtube.com/watch?v=QykxfLfFpT8.

3. Прогнозирование оптимального веса с помощью AI:

Предсказывает динамику роста веса животного, помогая вовремя прекращать откорм и снижать накладные расходы.


География проекта

Episcope имеет опыт успешного использования европейскими фермерами из числа клиентов SKOV A/S. Решение предоставляет аналитику в режиме реального времени на любом устройстве при наличии подключения к интернету.

Применение практик digital farming имеет большие перспективы и в России: на фоне курса на импортозамещение инструменты на основе технологий IoT и AI способны дать требуемый рост рентабельности фермерских хозяйств, а также посодействовать наполнению рынка сельхозпродукции. При определенных модификациях и настройках под задачи локального рынка решение Episcope готово к внедрению как в крупных, так и в небольших российских животноводческих хозяйствах.

Дополнительные презентации:
Episcope_прогнозирование веса_интерфейс.pdf
Episcope_бенчмаркинг_интерфейс_3.pdf
Episcope_бенчмаркинг_интерфейс_2.pdf
Episcope_бенчмаркинг_интерфейс_1.pdf
Коментарии: 2
  • Сергей Орлов
    Рейтинг: 30
    Независимый эксперт
    18.11.2019 14:06

    Здравствуйте! Подскажите, кто занимается обслуживанием системы? Предоставляются ли услуги обучения (фермеров)? По каким каналам данные передаются в облако? Есть ли информация о ROI такого решения?

    • Екатерина Данилович Сергей
      Рейтинг: 2
      WaveAccess
      PR-менеджер
      26.11.2019 14:24

      Сергей, добрый день,
      Благодарим за интерес к проекту!
      - Обслуживанием системы совместно занимается команда специалистов SKOV A/S и WaveAccess.
      - Принцип действия платформы Episcope интуитивно понятен и не требует специального обучения. Однако в SKOV A/S действует служба поддержки по вопросам работы сервисов Episcope и всей системы управления фермами Farm Online eXplorer (FOX).
      - Данные с многочисленных датчиков, расположенных в фермерских помещениях, агрегируются в системе FOX. Далее, с доступом в интернет, FOX передает сырые данные в облако через WEB API.
      - На настоящий момент клиенты SKOV A/S не предоставляют данные по рентабельности внедрения платформы.

Предметная область
Отрасль
Управление