Как мы в кризис заработали на коровах с помощью компьютерного зрения

Всем привет. Меня зовут Дима Дяговченко, я менеджер по продукту в Cattle Care. Мы помогаем фермерам больше зарабатывать с помощью компьютерного зрения. Расскажу о том, как мы нашли полезное применение новым технологиям в консервативной индустрии и сделали жизнь коров лучше.

Как все начиналось

Cattle Care — молодой, классический стартап. В 2017 году у фаундеров было несколько идей, что можно делать на фермах с помощью компьютерного зрения. Начинать решили как можно раньше с международного рынка, но первые шаги сделать в России — так было бы быстрее.

Первые гипотезы принес Илья, кофаундер компании. До 2017 года Илья занимался разными бизнесами, в том числе продавал оборудование для фермерских хозяйств и датчики движения для коров. Тогда и родилось несколько идей.

Одна из идей была такая. Коровы иногда болеют, а вовремя диагностировать заболевания на ферме, где содержится несколько тысяч голов, почти никогда не получается. Если научиться следить за коровами и определять их физическую активность — можно замечать плохое самочувствие заранее. Сейчас это делают с помощью датчиков на ноге, но с помощью камер это можно делать значительно дешевле.

Оказалось, что у коров практически уникальный окрас, поэтому их легко идентифицировать. А значит и следить за количеством шагов, временем и количеством питания и отдыха, и так далее.

С этой идеи и началась компания.

Переезд в США и первые версии продукта

Задумку обсудили с ближайшим кругом экспертов, и повесили камеры на подмосковной ферме. Нужно было убедиться, что коров действительно можно идентифицировать и доставать полезные данные о коровах.

Пилот удался. Оказалось, что окраска коров работает как QR код: по виду коровы можно с точностью в 98.5% узнать ее номер.

Все больше сигналов приходило о том, что пора делать продукт на большом рынке. Много эдвайзеров советовали даже не пробовать создать продукт в СНГ, поскольку на международном рынке будет все по-другому. Решили не проверять на своем опыте и поехали в Калифорнию.

Входной точкой основатели выбрали акселератор Alchemist. Инвестор посоветовал туда податься буквально за пару дней до окончания прием заявок. Мы еле успели все подготовить, но в итоге прошли отбор.

За два месяца погрузились в местную агроиндустрию, запустили несколько пилотов и доказали работоспособность продукта на фермах в США. А после демодня привлекли инвестиции.

Затем начались тяжелые будни. Чтобы следить за коровами, клиент должен вложить в установку камер минимум $30k. До появления Cattle Care фермерам и в голову не приходило использовать компьютерное зрение на ферме. Все продажи работают за счет нетворка и репутации, а в среде фермеров репутация зарабатывается годами.

Но за много итераций мы выяснили, что гораздо лучше продается решение другой проблемы: наблюдение за кормами.

Для коровы корм должен быть всегда доступен и в пределах видимости. Корм может храниться не больше суток, поэтому его нельзя насыпать с запасом. Поэтому приходится подкладывать еду как минимум два раза в день. Если этого не делать — коровы будут голодать и дадут меньше молока.

Синим нейронная сеть отмечает корм, а красным - головы коров. Отсутствие корма можно вовремя заметить.

Мы стали валидировать все больше идей для новых продуктов. Когда-то мы узнали, что часть значительная часть работы на ферме связана с обработкой навоза. Около двух недель мы разбирались в процессах и способах его очистки, но в итоге решили не погружаться глубоко в эту область.

Да, на заднем плане куча переработанного навоза.

Пивот и Product Market Fit

А потом пришел коронакризис.

В марте 2020 года мы поняли: в ближайшие полгода фермеры вряд ли будут готовы вложиться в установку камер, чтобы купить наш продукт. Поэтому нужно было срочно придумывать новый. С минимальными затратами на старте и ощутимой пользой уже в первый месяц использования. Времени на разработку такого продукта было мало.

За предыдущие два года общения с фермерами у нас накопилось множество идей новых продуктов: от замеров счетчиков видеокамерами до оптимизации страховых выплат. Мы фанаты фокуса, поэтому до карантина на них не распылялись. А сейчас поняли — пора.

Мы выписали все идеи продуктов и вместе с экспертами оценили их по нескольким параметрам.

Просто пример черновика с гипотезами. Если ничего не понятно, то так и должно быть: гипотезы на фермерском.

Получилось почти 20 продуктов из которых мы выбрали 3 самых лучших. За два месяца мы на коленках сделали прототипы для этих продуктов, запустили бесплатные пилоты, набили огромное количество шишек. Тестировали все с минимумом разработки. Вместо веб приложений отправляли фермерам документ Google Spreadsheet, а в ячейках были ссылки на видео. За некоторые MVP начали брать деньги.

К началу июня стало понятно, что полетит, а что нет. В итоге мы сфокусировались на одном продукте, за который охотнее всего платили. Еще до релиза мы подписали контрактов на $20k ARR. Веб приложение написали только тогда, когда сами стали путаться в excel файлах.

Какой получился финальный продукт?

На всех фермах есть камеры и висят они в разных местах. Но есть одна зона, в которой есть камеры у большинства фермеров. Это доильный зал.

На больших фермах коров доят в полуавтоматическом режиме. Молоко забирает специальный аппарат, но много всего надо делать руками. Мы наблюдаем за этими действиями.

Любые нарушения либо уменьшают удой, либо сказываются на здоровье коров. Все это напрямую влияет на прибыль.

Всю статистику об отклонениях в работе фермер смотрит на дэшборде. По этим данным можно принять решение о премировании сотрудников, увольнении, вызове ремонтной бригады. Или вообще поменять протокол работы в доильном зале.

С помощью такого графика фермеры отслеживают прогресс по ошибкам. На этом графике количество ошибок снижается.
На основании такого графика фермеры выдают премии лучшим сменам.

Продукт понравился фермерам. Если нам удается сделать презентацию собственнику или менеджеру — с 80% вероятностью они купят подписку на сервис.

Выручку мы не раскрываем, зато количество коров на фермах с продуктом можем опубликовать.

Как и в любом продукте нас ожидало много неожиданных открытий, например:

  • Недостаточно просто показать ошибки работников. Гораздо более важная метрика — количество ошибок в час. Некоторые смены работают без ошибок, но слишком медленно.
  • Каждый фермер хочет придумать свою систему поощрения работников. Найти универсальные графики, чтобы они подходили каждому — очень непросто.
  • Долгое время фермеры и мы думали, что ошибки в основном происходят из-за некачественной работы. Оказалось, что нашу статистику можно использовать, чтобы находить оборудование, которое только начинает выходить из строя и мешает доярам строго следовать протоколу.
  • С некоторыми сотрудниками лучше взаимодействовать напрямую, например с механиками. Фермер не тратит своего времени и сразу видит положительный результат.

Какие у нас планы на этот продукт?

  • Фермеры любят соревноваться, поэтому мы собираем бенчмарк по отрасли. Это позволит владельцам и менеджерам ферм проверить, насколько хорошо работает их доильный зал.
  • Идеальный продукт не должен требовать внимания фермера вообще. Можно ли обучать сотрудников сторонними компаниями без вовлечения менеджмента фермы?
  • 50% всех проблем связано с текучкой работников. Если мы хотя бы отчасти решим проблему с наймом дояров, снимется огромная головная боль владельцев
  • Новых сотрудников надо обучать. Можем ли мы помочь фермерам в этом непростом деле?

Этот продукт — не первый и не последний. Конечная цель — позволить фермеру принимать большую часть решений на основе данных. С помощью камер и компьютерного зрения можно наблюдать за коровами 24/7. Мы верим, что при наличии такой системы можно снизить использование гормонов, антибиотиков и количество неправильных решений на 90%.

We are hiring!

Мы изредка нанимаем и почти всегда внезапно. Если вам интересно то, чем мы занимаемся — напишите на [email protected] и давайте будем на связи. При открытии вакансии мы напишем вам первым.

Автор статьи Дима Дяговченко, Product Manager в Cattle Care. До Cattle Care я успел позаниматься многим: от создания Computer Vision систем для казино и продуктов в горнодобывающей отрасли, до небольшого бизнеса в стекольной промышленности.

Мне всегда можно написать в телеграм @heydyago с вопросами и комментариями, а своими размышлениями я делюсь в телеграм канале.

0
93 комментария
Написать комментарий...
Liberty Man

Какое разрешение у камер?
Сколько кадров в секунду делается?
Сколько компьютеров используется чтобы эту биг дату обработать в реальном времени? или есть задержка на вывод данных ?

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
90 комментариев
Раскрывать всегда