Лесная промышленность цифровизируется не спеша
Об этом игроки рынка рассуждали в ходе . Иван Козлов, директор по развитию клуба "ИТ-Диалог" сообщил, что в России была идея воспроизвести финскую технологию, чтобы в будущем можно было посчитать каждое дерево, однако ее реализовать не удалось. "Финны давно считают и записывают GPS-координаты каждого микроповышения (перевернутого пласта грунта, куда сажают дерево). Получается база данных, которая позволяет отследить, где в будущем вырастет лес. Идея была в том, чтобы получить GPS-координаты и наложить их на государственную информационную систему (ГИС). Но когда мы попытались в России повторить финские технологии, то столкнулись с проблемой со связью", - сообщил он.
Иван Козлов отметил, что воспроизвести технологию и добиться точности, необходимой для размещения данных в ГИС, не удалось, но зато получилось собрать статистику количества микроповышений на гектар земли. По его словам, теперь оператор эскалатора видит на смартфоне плотность посадки деревьев, что позволяет лучше определять границы территорий.
Андрей Карпилович, директор по специальным проектам Всероссийского общество охраны природы, считает, что даже отрицательные результаты можно рассматривать позитивно, а полученный опыт обсуждать в центрах компетенций.
https://www.comnews.ru/content/229432/2023-10-13/2023-w41/1008/lesoprom…
Как отметил Андрей Дмитриев, управляющий директор - руководитель дирекции трансформации клиентов CIB, ПАО "Сбербанк", научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы стоит разделять на два типа: первые решения представляют собой готовые бизнес-кейсы, которые могут в ближайшей перспективе принести экономический эффект, а вторые - это наукоемкие проекты, требующие долгих инвестиций, но в их внедрении руководство и инвесторы не всегда видят потенциал.
Одним из таких спорных проектов, по словам Андрея Дмитриева, являются беспилотные харвестеры (специальная техника, которая валит лес и обрезает сучья). По его словам, водители этой техники работают в трудных условиях, и крупные компании ищут решение заменить водителей на автоматизированные системы. Однако Андрей Дмитриев находит инвестиции в такой проект высокорискованными из-за сложностей разработки и ее высокой стоимости.
Вице-президент по информационным технологиям группы "Илим" Ирина Пирогова отметила, что в их компании есть как успешные примеры автоматизации производства, так и провальные. По ее словам, при оценке экономического эффекта полностью роботизированного склада готовой продукции, выяснилось, что работа по старинке остается для компании более выгодной.
"С 2007 г. у нас хранится информация об управлении производством - мы собираем данные после каждой смены. У нас нет ответа, что нужно агрегировать, а что нет, но мощности позволяют хранить эти данные. Мы готовим, конечно, аналитические отчеты, но понимаем, что эти данные можно использовать более интенсивно", - отметила Ирина Пирогова. По ее словам, аналитические системы, которые устанавливают компании, ориентированы преимущественно на бизнес-аналитиков, а не на ИТ-специалистов, но таких аналитиков в бизнесе не хватает, поэтому огромные массивы данных пока задействовать по максимуму у бизнеса не выходит.
Сергей Меркулов, директор по цифровой трансформации, ПАО "Сегежа групп", отметил два фактора, которые усложняют работу с данными в лесопромышленном комплексе: во-первых, проблемы с освещением и связью в лесу, и во-вторых, человеческий фактор. "Данные на всей цепочке производства генерирует человек - это геометрический метод для измерения древесины. Но в этом случае они подвержены внешнему влиянию. Если неверно определить, например, причину брака, то при аналитике больших объемов данных можно прийти к неверным выводам", - отметил Сергей Меркулов.
По его словам, чтобы избежать недостоверных данных, компания должна автоматизировать источники их получения, а именно - задействовать дроны, компьютерное зрение, чтобы при сборе данных использовались схожие или одинаковые алгоритмы, не подверженные эмоциям. "В идеальной картине мира роль человека в рутинных процессах должна быть на конечном этапе для принятия решения. А рутинные задачи по сбору данных и их первичной аналитике нужно переводить в математические модели", - заключил Сергей Меркулов.
