Агросектор и пищевое производство.

От поля до полки — с меньшим числом неожиданностей.

Агросектор

01Ситуация

Урожайность зависит от погоды, почвы и сроков; пищевые заводы зависят от сырья, которое поступает неравномерно по качеству и объёму. Спутниковые данные, полевые датчики и заводские записи есть, но никто не связывает их с решением по планированию.

02Где помогают ИИ‑агенты
СценарийЧто делает агентДанныеКто получает результат
Мониторинг посевов и прогноз урожайностиОтслеживает состояние посевов по каждому полю по спутниковым снимкам и погоде и прогнозирует урожай за несколько недель до уборкиСнимки Sentinel или коммерческие, погода, полевые записиАгрономы, руководство
Планирование уборки и логистикиПревращает прогноз урожая в план уборки, перевозки и храненияПрогноз, мощности автопарка и элеваторовОперационная служба
Планирование сырья и производстваБалансирует поступающее сырьё, рецептуры, мощность линий и заказы пищевого заводаERP, MES, данные поставщиковПлановики завода
Качество и прослеживаемостьСвязывает каждую партию с сырьём, параметрами процесса и лабораторными результатами; отвечает на вопросы аудита за минутыLIMS, MES, ERPКачество, комплаенс
Помощник по субсидиям и отчётностиГотовит отчёты по госпрограммам и сельхозстатистике из данных, которые уже есть в ваших системахERP, полевые записиФинансы, комплаенс

Это возможности, которые мы предлагаем, а не перечень выполненных проектов.

03Развёртывание

Агрохолдинги и производители продуктов обычно работают в облаке или в ЦОДе в Казахстане; обработка спутниковых данных требует масштабируемых вычислений.

04Типичный первый проект

Пилот на одной культуре и в одном регионе на сезон с проверкой по фактическому урожаю.