Решившему обновить парк зерноуборочных комбайнов сегодня непросто, особенно если хочется, чтобы новая уборочная единица обладала приличным IQ. Наш автор раскрывает особенности электронных помощников комбайнирования.
Искусственный интеллект в комбайнах
Комбайны с каждым годом становятся все умнее. Теперь они способны не только собирать данные и облегчать труд оператора, но и самостоятельно оптимизировать свою работу, стремясь к максимальной эффективности. Предложение информационных систем на рынке продолжает пополняться, что хорошо и в то же время плохо – оно становится менее обозримым для клиента.
Регулирование жатки и ее выравнивание при работе на склонах есть уже в стандартных комплектациях даже четырех- и пятиклавишных комбайнов малого класса мощности практически всех брендов. Позаимствованы у высокопроизводительных машин и простые системы настройки, например, регулировка числа оборотов вентилятора в зависимости от движения машины по склону. Для комбайнов малого и среднего классов производительности доступны также функции картирования урожайности, измерения влажности зерна, руления с привязкой к GPS и телеметрия, правда, пока в виде опций. В качестве примеров тут назовем комбайны New Holland модельного ряда TC, Fendt серии C, John Deere W5, Claas Tucano.
Компании-производители, являющиеся лидерами в сфере цифровых технологий для высокопроизводительных комбайнов и автоматического управления ими, предлагают уже такие технологии во всем их разнообразии и для комбайнов мощностей поменьше. У компаний, не демонстрирующих лидерских качеств в сфере цифровизации, техника для зерноуборки характеризуется более скромным уровнем машинного IQ.
Так, Claas предлагает свои Avero, модели класса «компакт», сразу со стандартным набором информационных систем, контролирующих параметры машины и ведения уборки, что, однако, несравнимо с оснащением Tucano, у которого имеются системы компьютерной поддержки и телеметрия. Свой S700 компания John Deere оснащает всеми возможными электронными системами поддержки собственной же разработки. В принципе, покупателю комбайнов малого и среднего классов мощности доступны все наиболее важные «интеллектуальные» системы, однако набор опций у каждой компании-производителя настолько разный, что перед принятием решения о покупке стоит все же основательно их сравнить.
От сбора данных…
Информационные системы, используемые в комбайнах, очень разные, и применительно к ним возможна лишь грубая их классификация. Бортовые компьютеризированные системы работают без какой-либо передачи данных. Информационные системы автономны, комбайн не рассылает никакой информации, например, на сервер хозяйства, но он и не получает никакой информации извне, за исключением разве что GPS-сигнала, необходимого для картирования урожайности. Если сохраненные данные (например, урожайность, время работы или заказ-наряд) необходимо перенести на офисный компьютер, то делается это в определенный срок в офлайн-режиме, с использованием карт памяти или же через Bluetooth.
Если есть доступ к телеметрии, то компьютеризированные системы уже получают возможность передавать данные на сервер через мобильную связь без каких-либо дополнительных действий. Таким образом передается прежде всего информация, включающая в себя технические показатели работы машины, параметры урожайности и настройки ведения уборки. Эти данные в дальнейшем используются в управлении всем предприятием и в частности растениеводством. Так, опираясь на технические параметры и данные системы позиционирования, можно оптимизировать логистику. Полученные сведения используются для анализа затрат времени на выполнение тех или иных видов работ, в зависимости от этого корректируется логистическая цепочка.
Если доступ к телеметрическим данным, помимо конечного клиента, имеет и дилер компании-производителя, то в случае поломок может быть проведена дистанционная диагностика машины, по необходимости оформлен заказ на поставку вышедших из строя комплектующих. В идеальном случае можно ожидать прибытия представителя службы сервиса уже с запчастью на замену непосредственно в поле. Интересно, что такой вид техподдержки впервые был представлен на ганноверской выставке еще в далеком 2001 году. Тогда от Немецкого сельскохозяйственного общества (DLG) за его разработку серебряную медаль получила компания Riegger.
Доступ к техническим данным машины, особенно к показателям работы двигателя, создает прозрачность для оценки потенциальных поломок. Так, можно установить, стала ли произошедшая поломка результатом отказа техники или же случилась она вследствие техобслуживания, оставляющего желать лучшего. Причины становятся очевидны для всех причастных к поставке и работе техники.
… к анализу
Современные комбайны с их высоким уровнем оснащения информационными системами стали самыми крупными машинами для сбора данных в сельском хозяйстве. Наряду с техническими параметрами на серверы участников телеметрического сервиса загружаются и данные об урожае. Тут надо сказать, что существуют предположения и страхи, что спекулянты зернового рынка могут получать доступ к данным по урожайности по крупным земледельческим регионам и использовать их в своих интересах. Однако предоставление данных телеметрии в пользование третьим лицам претит интересам поставщиков данных сервисов. Такие действия подрывают доверие к ним со стороны клиентов, ведут к разрушению базиса для взаимовыгодного сотрудничества. Тем не менее, многие аграрии по-прежнему не доверяют системам телеметрии.
Если данные, собранные от комбайнов, объединить с информацией, получаемой иными способами, например, приобщить к ним показатели расходования средств производства или же карты осадков и почв, то уже на основе полученного информационного массива можно выстраивать систему управления хозяйством (Farm Management System). Такие системы, учитывающие специфику отдельных хозяйств, поставляются на сегодняшний день многими компаниями. У John Deere, например, продукт носит название JD Farmsight, у Claas – 365 Farmnet. Но похожие разработки есть и у компаний, не занимающихся непосредственно производством комбайнов.
С развитием систем Big Data интересной представляется перспектива обработки данных, получаемых от всего множества их поставщиков (в нашем случае– комбайнов). В результате будут сгенерированы новые знания, представляющие интерес для использования с разнообразными целями в рамках бизнес-моделей.
Сравнивая с другими
В 2017 году на рынке появилась первая информационная система, открывающая доступ к данным о работе комбайна с мобильного телефона. Это был продукт ConnectHarvest разработки John Deere. Скажем, недоволен управляющий предприятием актуальной производительностью комбайна или качеством обмолота, он, вооружившись данной разработкой, может изменить настройки машины удаленно. При этом система обращается к данным от комбайнов, которые ведут уборку той же культуры в регионе со сравнительно схожими условиями, разбивает их на группы по производительности – высокая, средняя и низкая, оценивает качество обмолота или же эффективность, а затем относит машины клиента в соответствии с параметрами их работы к той или иной категории. Так пользователь сразу видит, насколько его комбайны эффективны в сравнении с сопоставимыми машинами и какие настройки нужно оптимизировать.
По аналогичному принципу строится работа и клаасовской Telematics, которая существует уже более пятнадцати лет. И тут подключенный к сервису участник получает доступ к данным по другим комбайнам в системе. Установки наиболее успешных машин в сервисе он может применить на своем комбайне. Всем участникам представляется рейтинг показателей наилучшей производительности и производительности за день. В отличие от системы, предлагаемой John Deere, здесь каждый участник обязательно регистрируется и при этом отдает себе отчет, что он становится частью данной информационной системы: анонимный анализ данных невозможен.
Ассистенты
Альтернативно решениям, проводящим сравнения с показателями других машин и выполняющим настройки в зависимости от этого, Claas и John Deere предлагают использовать искусственный интеллект. Простой ассистент оператора комбайна у Claas носит название Cemos Dialog, у John Deere – ICA (Integrated Combine Adjustment). Представленный в 2009 году компанией New Holland ассистент Intelligent User Interface в серийное производство не пошел. Cemos Dialog ассистирует в настройке всех систем комбайна, включая жатку и соломоизмельчитель. ICA от John Deere оптимизирует работу машины в соответствии с установленными приоритетами. В высокомощных клавишных комбайнах серии Т система предлагается в базовой комплектации.
Разнообразная автоматика
Теперь все крупные производители зерноуборочных комбайнов делают ставку прежде всего на автоматическую регулировку параметров обмолота. У Claas система называется Cemos Automatic, используется она в различных конструкционных вариантах для клавишных и роторных комбайнов Lexion. Например, на роторных работает автоматика домолота зерна и сепарации, а с 2017 года еще и автоматика обмолота.
В общей сложности полную версию Cemos Automatic составляют шесть управляющих модулей, есть возможность работать как в автоматическом, так и в диалоговом режимах. В автоматическом режиме пользователь может сменить стратегию уборки, если актуальная производительность или картина обмолота его не устраивает. При этом ему не надо знать, как регулируются настройки комбайна, достаточно ввести агрономические целевые показатели, и система перенастроит рабочие зоны комбайна, а затем уже будет реагировать на текущие изменения параметров обмолачиваемого урожая.
Благодаря двум цифровым камерам – в зерновом элеваторе и элеваторе недомолота – на изменения параметров обмолоченного зерна реагирует и интегрированная система регулировки ICA2 от John Deere. Оператор меняет настройки групп рабочих органов комбайна до тех пор, пока изображения, передаваемые с камер, не представят картинку, отвечающую идеальным в его понимании параметрам качества обмолота. Эти изображения программируются как целевые. ICA2 в дальнейшем заботится о том, чтобы настройки рабочих зон комбайна менялись так, чтобы получаемая картинка обмолоченного зерна соответствовала взятой за образец, иными словами, чтобы результат работы машины соответствовал заданным параметрам.
Система автонастройки комбайнов New Holland CR называется IntelliScence. В нее, наряду с камерой для контроля качества обмолоченного зерна, представленной еще в 2007 году, входит датчик давления, размещаемый в конце зоны сепарации и контролирующий нагрузку в этой зоне. Такой датчик – это своего рода темпомат (круиз-контроль), который обеспечивает непрерывность работы систем очистки зерна на предельных нагрузках. Направляющие планки в верхней части кожуха ротора максимизируют поток соломы в зависимости от скорости и качества обмолота зерна. Система возвращает настройки рабочих зон комбайна к базовым или выставляет их в зависимости от выбранных оператором определяемых условиями уборки параметров или же стратегии. Параметрами здесь могут быть уровень потерь, качество обмолота зерна, максимальная или поддерживаемая по возможности на постоянном уровне производительность. IntelliScence поставляется только для роторных комбайнов, впрочем, как и ICA2.
Недавно разработанные продольные датчики, так называемые акустические датчики потока массы, представленные четырьмя отдельными сенсорами в зонах обмолота и дообмолота, являются центральными элементами системы автонастройки комбайнов моделей Ideal брендов корпорации AGCO. Эти сенсоры каждый со своей позиции измеряют распределение обмолоченного зерна в продольном и поперечном сечениях. Используя полученные показатели, система вычисляет производительность зоны дообмолота, на основании которой определяются предельные значения перегрузки и недозагрузки рабочих зон комбайна. В зависимости от производительности на дообмолоте и выбранных целей ведения уборки (качество обмолоченного зерна и производительность) автоматически регулируются как сама зона дообмолота, так и зоны обмолота и сепарации.
Весь день на пределе
Что выиграет клиент от использования автоматической настройки систем обмолота, дообмолота и сепарации в комбинации с регулятором пропускной способности? Очень часто производители комбайнов или же тестирующие технику организации говорят о возможности увеличения производительности машин на зерноуборке в среднем на 20 %, при этом методы и условия проведения тестирования в таких случаях не декларируются. Но, как всегда, в уборочную кампанию все зависит от условий ее проведения. В рамках инициированных нашим университетом исследований сравнивалась работа комбайна с системой Cemos от Claas и без нее – со стандартными настройками.
Задействование автонастроек позволило увеличить производительность от 0 до 30 %. Интересно, что за время эксперимента ни разу не был достигнут минимальный показатель производительности: система либо оповещала оператора об этом заблаговременно, либо самостоятельно не допускала развития сценария с таким результатом.
Если условия уборки довольно точно соответствуют тем, при которых используются стандартные настройки, то дальнейшая оптимизация работы – вручную ли, автоматически ли – результатов не дает. Чем сильнее отличаются условия уборки от тех, в которых используются стандартные настройки, тем больше производительность при тех же потерях или том же качестве обмолота зерна в случае оптимизации работы автоматом.
В частности, на уборке рапса, солома которого зачастую остается зеленой, в условиях использования предсерийной версии Cemos Automatic нам удалось добиться пикового 28%-ного увеличения производительности.
Но пиковые значения производительности мало что решают, как и средние значения. Гораздо важнее, когда автоматическая система настройки комбайна удерживает его производительность и параметры качества обмолота в пределах заданного лимита в течение всего рабочего дня, то есть заботится о непрерывной максимизации эффективности использования всей машины. Такое не по силам даже самому опытному комбайнеру. В зависимости от умения работы оператора с такого рода ноу-хау и условий уборочной эффект от использования систем автоматической настройки комбайнов может составить до 10 – 15 тыс. евро за сезон.
Вариант «комбо»
Конечно же, встроенный искусственный интеллект и телеметрия позволяют себя комбинировать. В таком случае все этапы оптимизации (настройки) документируются, а затем могут использоваться для усовершенствования управления производством.
Со временем у любого руководителя хозяйства возникает вопрос, а достаточно ли в современных условиях бортовых информационных и регистрирующих урожайность систем? Не стоит ли инвестировать в подключение к сервисам телеметрии с возможностью сохранения данных на сервере компании-производителя? А может, следует купить комбайн с системой полуавтоматической регулировки и самообучения, то есть обойтись ассистентом? Или все же надо заказать, как говорится, «полный фарш» и довериться автоматике?
Для хозяйств, оптимизирующих свой парк мощных комбайнов, покупка автоматизированных умных машин – то, что надо. Тем же предприятиям, которые только планируют переход к использованию высокомощной техники, стоит подумать хорошенько, ведь покупка комбайна среднего класса мощности со всеми электронно-интеллектуальными способностями может принести гораздо больше, нежели использование гиганта «без мозгов».
Наше заключение
Информационные помощники и регулирующие работу комбайна системы становятся все сложнее. Предложение простирается от простых бортовых систем оповещения и регистрации урожайности через телеметрию с возможностью удаленного доступа и анализа данных до самообучающихся систем автонастройки.
Помощь в рулении, картирование урожайности, а также телеметрия уже включаются в листы опционального оснащения комбайнов даже малого и среднего классов мощности. А вот системы искусственного интеллекта с автонастройкой в большинстве случаев – привилегия машин роторных, но это пока…
Результаты проведенных опытов заверяют нас, что зачастую лучше воспользоваться менее производительным комбайном с более высоким IQ, чем мощной машиной без ассистирующих систем искусственного интеллекта.