- Инсайты
- Сколько вы теряете из-за неоптимального севооборота?
Сколько вы теряете из-за неоптимального севооборота?
И сколько вы можете сэкономить или дополнительно заработать?
Автор – Сергей Романов, директор по работе с агросектором SAS Россия/СНГ
В прошлый раз мы обсуждали, как информационные технологии вообще и аналитика в частности помогают повысить операционную эффективность бизнеса. Самое время перейти к летней практике и рассмотреть такую распространенную и понятную задачу, как планирование севооборота. Что будет, если добавить в эту задачу щепоточку искусственного интеллекта и несколько граммов математических методов?
Для начала давайте посмотрим, где возникают утечки.
Вариант первый. Мы не учитываем всю информацию при долгосрочном планировании. У нас есть финансовый прогноз каждой культуры, в том числе вероятность изменения цены. У нас есть измеримая потребность в каждой культуре. У нас есть финансовые цели. Надо правильно подобрать последовательность культур таким образом, чтобы хозяйство каждый год приносило максимальную отдачу. Если мы не учитываем в этом влияние культур-предшественников, не учитываем рыночную ситуацию и ограничения ресурсов – хранилищ, техники, удобрений, то велика вероятность неправильно подобрать схемы севооборотов.
Второй вариант – экстренные коррективы в начале или в ходе сезона. Решения, принятые впопыхах. Как правило, это происходит из-за невозможности сравнить финансовые последствия разных вариантов. Вводим новую культуру, не проведя ни финансового анализа, ни анализа факторов влияния. Просто потому что предположили, что так будет хорошо. В результате сбивается последовательность культур и установленный для хозяйства севооборот, что в конечном счете ведет к недополучению прибыли и росту издержек.
И конечно, есть логистическая составляющая – одна из самых очевидных и важных. К примеру, поля с одной и той же культурой рассеяны по большой территории, и приходится постоянно перегонять технику с места на место. Просто за счет сева культур кластерами мы можем сократить перегоны техники, соответственно снизить издержки на топливо и обслуживание. Но важно заранее рассчитать, что будет целесообразнее, что даст больший экономический эффект – сэкономить на эксплуатации техники или заработать на маржинальности продукта.
И какой из этого вывод? Простой. Если применить аналитику даже к такой приземленной задаче, как планирование севооборота, можно не просто снизить объем издержек и недополученной прибыли, но и значительно повысить финансовые результаты хозяйства. Чтобы понять порядок потерь и возможный эффект от внедрения аналитики, достаточно сравнить два прогнозных показателя EBITDA – до оптимизации и после оптимизации. Аналитическая система в своих расчетах учтет всё: ограничения, факторы, прогнозы, конъюнктуру и т.п, и т.д, и др.
Автор
Сергей Романов, директор по работе с агросектором SAS Россия/СНГ
Рекомендуем прочитать
- Article Почему менеджерам стоит позаботиться о качественном инструменте для прогнозированияТеперь, когда COVID-19 стал частью нашей реальности, жизненно важно планировать каждый аспект бизнеса. Мы наблюдаем бурный рост спроса на решения для прогнозирования, которые гарантируют последовательность, автоматизацию и повышенную точность.
- Article Как использовать ИИ для выявления ракаНедавно мне предоставили удивительную возможность поработать над проектом в области биомедицинской аналитики изображений в сотрудничестве с крупным университетским медицинским центром. Целью проекта была разработка системы компьютерного зрения, которая будет выявлять опухоли при компьютерной томографии печени.
- Article Гид: алгоритмы машинного обучения и их типыТермины «Машинное обучение» и «Искусственный интеллект» часто путают между собой. На самом деле, машинное обучение входит в область искусственного интеллекта. Ещё машинное обучение порой путают с прогнозной аналитикой (или предсказательным моделированием).
- Article Семь советов по разработке стратегии управления BI-инструментами для конечного пользователяИнструменты BI и аналитики для конечного пользователя дают уникальную возможность получить ответы на важные для бизнеса вопросы с помощью данных. С другой стороны, корпоративные ИТ-системы уже давно стали визитной карточкой компаний, которые работают в сфере бизнес-аналитики.