Как омский предприниматель увеличил надои в 2,5 раза и внедрил ИИ на ферме

В российском агропроме искусственный интеллект чаще обсуждают как перспективу, чем как рабочий инструмент. Однако на отдельных предприятиях цифровые решения уже помогают принимать управленческие решения, корректировать рационы, снижать издержки и повышать производительность. Одним из таких примеров является омское ООО «Шербакульское». За 12 месяцев предприятие сумело увеличить производство молока с 4 до 10 тонн в сутки при неизменном поголовье в 600 дойных коров, сократить сезонные колебания производства и выстроить систему выращивания молодняка по современным стандартам. Значительную роль в этих изменениях сыграло использование искусственного интеллекта как инструмента анализа и быстрого доступа к специализированным знаниям.

Опыт компании показывает, что цифровизация сельского хозяйства не всегда требует многомиллионных инвестиций. На первом этапе достаточно правильно работать с данными, задавать точные вопросы и быть готовым принимать решения, которые идут вразрез с устоявшейся практикой.

ООО «Шербакульское» специализируется на переработке молока. Её руководитель, Юрий Межунц, инженер по образованию, до назначения не имел практического опыта в животноводстве.

 

«Мои знания в животноводстве и растениеводстве были равны нулю», — говорит он.

По словам руководителя, именно отсутствие отраслевых шаблонов позволило посмотреть на ситуацию под другим углом и принимать решения без оглядки на принцип «так всегда делали».

На момент начала работы предприятие производило лишь 4 тонны молока в сутки при стаде в 600 дойных коров. Сегодня этот показатель составляет 10 тонн товарного молока в сутки, а ещё около 1,5 тонны ежедневно используется для выпойки телят.

Рост начался с системной работы над фундаментальными факторами: улучшение условий содержания животных, модернизация организации труда сотрудников и пересмотр подхода к воспроизводству стада. Эти меры позволили относительно быстро поднять производство до 8 тонн молока в летний период. Зимой, когда ранее объёмы существенно снижались, соотношение достигло 1:1,5, что значительно стабилизировало производство.

Одним из наиболее рискованных решений стал полный отказ от использования быков и переход на искусственное осеменение. Руководство инвестировало в обучение сотрудников и привлечение внешних экспертов. Уже через год предприятие полностью перешло на новую систему.

 

«Попытка выйти на серьёзный уровень всегда связана с рисками. Пришлось взять их на себя», — отмечает Юрий Межунц.

Одновременно была внедрена практика регулярного внешнего аудита, который анализирует соотношение жира и белка в молоке, динамику надоев, качество кормов, состав рационов и изменения физиологического состояния стада.

Использовать искусственный интеллект предприятие начало как интеллектуальный инструмент анализа. По сути, ИИ выполняет роль цифрового консультанта: обрабатывает массивы данных, строит графики, выявляет тренды и помогает руководителю быстро разобраться в узкопрофессиональных вопросах.

«Это как библиотекарь, который мгновенно приносит нужные книги», — объясняет Межунц. Для руководителя такой подход стал способом быстро освоить и углубиться в отраслевую экспертизу.

«То, на что раньше ушли бы месяцы, я получал за 15–20 минут», — добавляет он.

Одним из первых практических результатов использования ИИ стало устранение проблемы снижения жирности молока. Когда жирность начала снижаться, искусственный интеллект проанализировал данные и указал на вероятную причину — ацидоз, вызванный избыточным потреблением комбикорма. Решение требовало изменить состав рациона, несмотря на сопротивление сотрудников.

«Критики было очень много. Все были уверены, что производство упадёт», — вспоминает руководитель.

Через три недели показатели восстановились до оптимального уровня 1,25, улучшилось состояние животных, а предприятие увеличило доходность.

Несмотря на улучшение показателей текущего стада, стратегическое развитие невозможно без качественного молодняка.

 

«На старом поголовье можно улучшить показатели, но кардинально изменить ситуацию нельзя», — говорит Межунц.

Среднесуточный привес телят после пересмотра стандартов выращивания, использования ИИ для расчёта рационов и строгого контроля достиг 1130 граммов.

Искусственный интеллект также помог оптимизировать схемы выпойки телят, сочетая цельное и сухое молоко в точных пропорциях, что позволило сохранить прирост массы и снизить расходы на 1,2 млн рублей в месяц.

Сегодня ИИ используется как аналитический инструмент, однако руководство планирует внедрение интеллектуальных ошейников, систем компьютерного зрения, нейросетей для раннего выявления заболеваний и автоматизированного управления выпасом.

 

«Я не вижу минусов. Искусственный интеллект может изменить отрасль только в лучшую сторону», — убеждён Межунц.

История ООО «Шербакульское» показывает, что цифровая трансформация начинается с управленческой позиции руководителя: за 12 месяцев предприятие увеличило производство молока в 2,5 раза, стабилизировало сезонность, выстроило современную систему выращивания молодняка, достигло привесов свыше 1,1 кг в сутки и сократило затраты на кормление телят более чем на миллион рублей в месяц. Главный вывод: технологии становятся конкурентным преимуществом, когда руководитель готов пересматривать привычные подходы и использовать данные как основу для решений.