Azoft
93

Кейс. Как мы создали информационную систему для agrotech компании iFarm

Как разработать информационную систему, способную заменить редкие и ценные рабочие ресурсы, управлять операционной деятельностью и помогать в решении стратегических задач бизнеса? Делимся кейсом Azoft — о решении, которое мы создали для agrotech стартапа iFarm.

В закладки

Думали ли вы когда-нибудь, как еда появляется на вашем столе? Много ли километров преодолевает, чтобы попасть на кухню? Сколько продуктов портится еще по дороге в супермаркеты, и как это отражается на экологии планеты?

За последние 150 лет исчезла половина плодородных земель, а оставшиеся могут быть исчерпаны в течение 60 лет, говорят эксперты. Города растут, и повышается потребность в новых способах производства еды.

Эти проблемы вдохновили создателей стартапа iFarm разработать решение, которое позволит выращивать экологически чистые и вкусные овощи, фрукты и зелень в любой точке мира круглогодично и при этом использовать минимальное пространство.

Наш партнер, компания iFarm, предлагает бизнесу и частным клиентам технологии для сити-фермерства, основанные на концепции farm-to-table. В рамках этого подхода натуральные продукты попадают на кухню с минимумом остановок по дороге с фермы. Они поступают из автоматизированных локальных вертикальных ферм и круглогодичных теплиц.

В настоящее время 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 партнеров 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 работа высокооплачиваемых специалистов — агрономов закрытого грунта. Спрос на них растет во всем мире, а количество квалифицированных кадров падает.

Чтобы решить проблему, iFarm заказали Azoft систему, которая автоматизирует рутинную работу агрономов, растениеводов, продавцов и логистов. Это позволит клиентам стартапа снизить стоимость каждого килограмма овощей, зелени и ягод и получать качественный урожай в заданные сроки. Руководители и стейкхолдеры компаний смогут эффективно управлять бизнесом и заниматься его стратегическим развитием.

От нас потребовалось разработать целостную ИТ инфраструктуру, состоящую из веб (десктоп, планшет, мобайл) и серверной части.

Решение

Весной 2019 года мы с энтузиазмом стартовали проект. Чтобы результат работы совпал с ожиданиями стейкхолдеров, мы начали с аналитики. По мере погружения в проект поняли, что система будет крупной и состоять из множества модулей. Количество стейкхолдеров, к мнению которых стоило прислушаться, всё увеличивалось. Каждый передавал требования с опорой на свою точку зрения. Тогда заказчик решил включить в проект квалифицированного продуктолога, чтобы систематизировать и устранить противоречия в требованиях. Это было важное решение.

Клиент стремился начать планировать производственный цикл выращивания, поэтому для первого этапа разработки команда выделила следующие функциональные блоки: Планировщик, Чеклисты, Агрожурналы, Дашборд. Сейчас расскажем о них поподробнее.

Планировщик посадок и загрузки ферм

Функция блока заключается в следующем. Представьте, что от «Азбуки Вкуса» поступил заказ вырастить 1000 салатов к 15 мая. Менеджер по продажам заходит в информационную систему и 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. Она автоматически предлагает варианты размещения заказа. Алгоритм планирования учитывает, какие производственные мощности освободятся в ближайшее время, и проверяет совместимость растения с растущими на ферме культурами.

Чеклисты

После подтверждения заказа автоматически создается чеклист — список заданий для сотрудников фермы, отвечающих за посадки. В заданный день растениеводы получают списки заданий по конкретному заказу. Это выглядит, как 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. Таким образом удобно контролировать процесс.

Дашборд

С помощью этого модуля клиенты iFarm и сотрудники ферм «в одном окне» отслеживают важные производственные показатели: влажность, освещение, температуру воздуха, pH, CO2 и др. Также они могут смотреть динамику показателей и отклонения от заданных целевых показателей. Если возникает невыполненная задача, показатели критически изменяются или происходит подтверждение заказа, система уведомляет ответственных лиц.

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

Внутри дашборда мы разработали модуль мониторинга, который наглядно показывает статистические срезы. Пользователи смогут отслеживать количество сортов, культур, версий, фактические и планируемые объемы производства и продаж продукции, а также показатели производственной мощности. Эти данные позволят быстро принимать управленческие решения. Информация показана в виде виджетов, которые можно гибко настраивать: выбирать показ определённых параметров и размеры блоков, переставлять блоки местами, конфигурировать содержание.

Агрожурналы

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

Автопилотируемые дроны

Кроме информационной системы, мы разрабатываем автопилотируемый дрон,который будет контролировать состояние растений на вертикальных фермах. В этой работе используем технологии ML и CV. Летательный аппарат будет регулярно облетать стеллажи, делать снимки растений и отправлять данные на сервер для анализа и обработки. Сейчас разработчики тестируют и отлаживают работу «железа» и алгоритмов компьютерного зрения.

Результат

Совместно с командой iFarm мы разработали систему, которая помогает эффективно управлять производством, мониторить процессы в режиме реального времени и принимать решения по развитию бизнеса. За счет максимальной автоматизации процессов система уменьшает затраты на редкие ресурсы и стоимость владения оборудованием. Два этапа разработки завершены.

Благодаря плотной и слаженной работе с клиентом Azoft создал решение, которое:

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

Стек технологий: Node.js, Yii2, Angular.

Планы

Команда iFarm довольна сотрудничеством с Azoft (И это взаимно!). Сейчас мы переходим к следующей фазе работы. Продолжим развивать информационную систему, а именно:

  • получим и проанализируем фидбек от пользователей системы и сделаем выводы по совершенствованию системы;
  • выполним интеграцию с системой складского учёта, чтобы можно было учитывать доступный инвентарь, планируя посадки;
  • усовершенствуем систему внутреннего месседжинга и интегрируем тикет-систему.

Впереди — новые интересные части этого кейса. Расскажем о дополнительных функциях системы и работе с дронами. Продолжение следует!

Автоматизируем бизнес-процессы и разрабатываем приложения.
{ "author_name": "Azoft", "author_type": "editor", "tags": ["\u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f","web","mobile","foodtech","agrotechfarm"], "comments": 1, "likes": 0, "favorites": 3, "is_advertisement": false, "subsite_label": "azoft", "id": 122661, "is_wide": false, "is_ugc": false, "date": "Thu, 14 May 2020 10:46:47 +0300", "is_special": false }
Конкурс по разработке программы коммерциализации продуктов и услуг в области Machine Learning
1 июня Онлайн Бесплатно
Объявление на vc.ru
0
1 комментарий
Популярные
По порядку
1

Интересный проект. Особенно та часть, которая касается управления процессом выращивания растений. 

Ответить

Прямой эфир