Tradicinis JK ūkininko, auštant vaikščiojančio po laukus su užrašų knygute ir malda, vaizdinys yra žavingas, tačiau 2024 metais tai – tiesus kelias į bankrotą. Mažosioms žemės ūkio sektoriaus įmonėms klaidų marža tiesiog išnyko. Tarp smarkiai kylančių trąšų kainų ir po „Brexit“ kilusios darbo jėgos krizės, vienintelis būdas išgyventi – nustoti spėlioti. Aš pats mačiau, kaip sėkminga dirbtinio intelekto diegimo mažajame versle strategija gali paversti sunkiai besiverčiantį šeimos verslą didelės maržos, technologijomis paremta jėga. Šiandien apžvelgsime Norfolke įsikūrusį augalininkystės ūkį, kuris padarė būtent tai.
Didelė „nuojautos“ kaina
Milleriai (tai nėra tikroji jų pavardė, tačiau istorija yra 100 % tikra) tris kartas ūkininkavo 800 akrų plote. Didžiausios jų išlaidos buvo ne tik žemė; tai buvo kintamieji, kurių jie negalėjo kontroliuoti: tikslus azoto kiekis vienam kvadratiniam metrui, tikslus momentas, kada pasėliai pasiekia derliaus nuėmimo piką, ir didėjančios sezoninės darbo jėgos išlaidos.
Prieš pradėdami domėtis DI, jie kiekvieną lauką vertino kaip vieną vienetą. Jie purškė visą lauką, nes kelios vietos atrodė netolygios. Jie nuimdavo derlių tada, kai rodydavo kalendorius arba kai rangovas būdavo laisvas. Šis „vidutiniškas“ požiūris jiems kainuodavo apie £35,000 per metus dėl veltui sunaudotų chemikalų ir neefektyvaus darbo. Pramonėje, kurioje kiekvienas Penny yra svarbus, tai yra skirtumas tarp augimo ir veiklos nutraukimo. Peržiūrėkite mūsų žemės ūkio taupymo vadovą ir sužinokite, kaip šie skaičiai atrodo visame sektoriuje.
DI agronomo pasirodymas
Milleriai nepirko £500,000 kainuojančio autonominio traktoriaus. Vietoj to jie susikoncentravo į operacijos „smegenis“. Jie įdiegė DI valdomą pasėlių stebėjimo sistemą, kuri naudoja palydovines nuotraukas ir dronų duomenis, kad sukurtų „receptų žemėlapius“ jų turimai įrangai.
Užuot žmogaus akimi bandę pastebėti kenkėjų antplūdį ar maistinių medžiagų trūkumą šimtuose akrų, DI analizuoja multispektrinius duomenis, kad nustatytų augalų stresą likus kelioms savaitėms iki tol, kol jis taps matomas plika akimi. Tai klasikinė dirbtinio intelekto diegimo mažajame versle sėkmės istorija, nes jai nereikėjo kapitalinio fizinio turto atnaujinimo – ji tiesiog padarė jų turimą turtą dešimt kartų išmanesnį.
Turėdami šiuos duomenis, Milleriai perėjo prie kintamos normos tręšimo ir purškimo. Jų purkštuvas dabar išleidžia chemikalus tik ten, kur DI nustato konkretų poreikį. Rezultatas? 28 % mažesnės išlaidos chemikalams jau per pirmąjį sezoną. Įvertinus tai, kad trąšų kainos ne vienus metus išlieka nepastovios, toks tikslumas nėra tik „malonus priedas“; tai draudimo polisas nuo rinkos sukrėtimų.
Automatizuotas derliaus nuėmimas: darbo jėgos spąstų sprendimas
Darbo jėga yra antras pagal dydį JK ūkininkų galvos skausmas. Surasti patikimų darbuotojų trumpiems, didelio intensyvumo derliaus nuėmimo laikotarpiams tampa beveik neįmanoma. Milleriai naudojo DI planavimo įrankį, kuris gretina vietines orų prognozes, jutiklių pateikiamus pasėlių brandos duomenis ir rinkos kainų svyravimus.
Užuot samdę didžiulę komandą dviem savaitėms „dėl visa ko“, DI numatė tikslų 48 valandų langą, kada pasėlių drėgmė buvo optimali, o rinkos kaina pasiekė piką. Jie galėjo dirbti su mažesne komanda, dirbdami ilgesnes valandas per trumpesnį laikotarpį, taip sumažindami savo sezoninės darbo jėgos sąskaitą 15 %. Šio tipo efektyvumas plačiau nagrinėjamas mūsų žemės ūkio tiekimo grandinės taupymo galimybių analizėje.
Kodėl jūsų „intuicija“ yra jūsų didžiausia kliūtis
Dažnai girdžiu verslo savininkus – ne tik žemės ūkio – sakant, kad DI negali pakeisti „trisdešimties metų patirties“. Būsiu atviras: jūsų patirtis yra šališka, ribojama jūsų regėjimo ir linkusi į nuovargį. DI nepavargsta penktadienį, 16 valandą. Jis „nemano“, kad kviečiai atrodo gerai; jis žino, kad chlorofilo lygis krinta.
Tai aktualu ne tik ūkininkavimui. Nesvarbu, ar valdote pristatymo automobilių parką, ar mažmeninės prekybos sandėlį, jei brangiausių išteklių planavimui pasikliaujate žmogaus intuicija, jūs prarandate pinigus. Pavyzdžiui, daugelis logistikos principų, kuriuos Milleriai naudojo derliui optimizuoti, yra tie patys, kuriuos rekomenduojame savo automobilių parko valdymo išlaidų vadovuose.
Išvada: pradėkite nuo mažų žingsnių, plėskitės išmaniai
Milleriai nepasikeitė per naktį. Jie pradėjo nuo vieno 50 akrų sklypo, kad patikrintų koncepciją. Kai tik pamatė sutaupytas lėšas chemikalams, investicijų grąža (ROI) tapo neginčijama.
Jei esate mažojo verslo savininkas, nustokite laukti „tinkamo laiko“ pradėti domėtis DI. Jūsų konkurentai nelaukia. Atotrūkis tarp įmonių, naudojančių duomenis, ir įmonių, besivadovaujančių „nuojauta“, didėja kasdien. Jums nereikia milžiniško tyrimų ir plėtros biudžeto; jums reikia noro pripažinti, kad mašina gali matyti tai, ko jūs nematote.
Veiksmų planas:
- Nustatykite didžiausias „kintamąsias“ išlaidas. Ar tai chemikalai? Kuras? Sezoninis darbas? Viršvalandžiai?
- Ieškokite duomenų spragų. Kokia informacija leistų sunaudoti 20 % mažiau to ištekliaus?
- Išbandykite „taškinį sprendimą“ (angl. Point Solution). Nebandykite automatizuoti viso savo verslo. Raskite vieną įrankį, pavyzdžiui, Millerių pasėlių stebėjimą, kuris išspręstų vieną konkrečią, brangią problemą.
DI ateina ne tam, kad atimtų jūsų ūkį; jis ateina tam, kad išgelbėtų jį nuo neefektyvumo, kuris šiuo metu naikina jūsų maržas.