Тенденции цифровизации лесного сектора
Зачем нужно оцифровывать?
Лесная промышленность является жизненно важным компонентом глобальной устойчивости и экономики. Традиционно она считалась низкотехнологичной и малорентабельной отраслью. Она в значительной степени зависит от трудовых операций.
Однако во многих сегментах лесной продукции прогнозируются хорошие перспективы. Этот фактор, а также стремление повысить экономическую эффективность лежат в основе того, что в последние годы лесной сектор переживает значительную трансформацию за счет интеграции цифровых технологий.
Эта конвергенция, часто называемая цифровизацией лесного сектора, охватывает широкий спектр технологий, которые революционизируют методы управления, мониторинга и использования лесов.
Дистанционное зондирование и ГИС
Одной из главных тенденций является интеграция дистанционного зондирования и географических информационных систем (ГИС). Передовые спутниковые изображения, Лидар и дроны предоставляют данные о состоянии лесов в режиме реального времени, что позволяет точно отслеживать вырубку лесов, лесные пожары и другие нарушения, а также незаконные вырубки. Технология ГИС помогает принимать обоснованные решения, связанные с пространственным планированием, усилиями по сохранению, оптимизации распределения лесных ресурсов и улучшения устойчивого управления лесным хозяйством.
Дистанционное зондирование - расширенные данные о лесах в режиме реального времени:
-Спутниковые и аэрофотоснимки
-Лидар
-БПЛА
Технология ГИС — мощный инструмент:
- Мониторинг состояния леса
- Лесные пожары и другие нарушения
- Мониторинг вырубки лесов
- Обнаружение незаконных рубок
- Пространственное планирование
- Сохранение леса
- Оптимизация распределения ресурсов
- Пространственно-ориентированное управление
- Устойчивое управление лесами
Большие данные и аналитика
Лесной сектор использует возможности больших данных и передовой аналитики. Традиционные методы инвентаризации заменяются цифровыми решениями, которые предоставляют более точные и подробные данные о лесных активах. С помощью датчиков и устройств Интернета вещей, установленных в лесах, собираются огромные объёмы данных, позволяющие получить представление о последствиях изменения климата, поведении видов и моделях роста деревьев. Алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать эти данные для прогнозирования динамики леса и оптимизации лесохозяйственных операций, способствуя повышению эффективности и устойчивости.
Прогнозная аналитика, основанная на искусственном интеллекте (ИИ), производит революцию в стратегиях управления лесами. Алгоритмы машинного обучения анализируют обширные наборы данных для прогнозирования тенденций, таких как темпы роста, вспышки заболеваний и риски пожаров. Эти знания позволяют принимать упреждающие меры и применять адаптивные стратегии, обеспечивая лучшую устойчивость лесных экосистем.
Собираются беспрецедентно огромные объёмы данных
Новое понимание многих аспектов лесной среды и управления
Быстрое развитие технологий обработки данных:
- Эффективность обработки
- Визуализация информации
- Обнаружение закономерностей, невидимых для человека (машинное обучение)
- Информация и поддержка принятия решений (искусственный интеллект)
Восстановление и охрана лесов
Инновационные технологии, такие как Лидар (обнаружение и определение дальности с помощью света) и искусственный интеллект, помогают в усилиях по восстановлению и сохранению лесов.
Картографирование Лидар обеспечивает точные трёхмерные модели лесов, облегчая более эффективное планирование проектов по лесовосстановлению и сохранению биоразнообразия.
Системы, основанные на ИИ, помогают выявлять и защищать исчезающие виды и места обитания.
Виртуальный лес
Лес можно рассматривать как сумму отдельных деревьев, топографии и почвенных условий, доступной инфраструктуры и другой информации.
Используя виртуальный лес в качестве цифровой копии существующих лесных насаждений, можно значительно повысить эффективность и точность планирования сбора урожая.
Виртуальная среда, в которой лесная техника может перемещаться, сопоставляя данные, собранные различными датчиками.
Моделирование можно использовать для определения стоимости и объёмов ассортимента, заранее собранного для публичных торгов, переговоров с подрядчиками или продаж.
Виртуальный лес можно использовать для планирования операций.
Прецизионное лесоводство
Прецизионное лесоводство — это подход к управлению лесами, в котором используются передовые технологии и методы, основанные на данных, для оптимизации управления и использования лесных ресурсов. Он предполагает применение различных технологий, в том числе дистанционного зондирования, географических информационных систем (ГИС), систем глобального позиционирования (GPS) и анализа данных, для повышения эффективности и устойчивости лесохозяйственных операций.
Внедрение прецизионных методов лесоводства оптимизирует операции и улучшает использование ресурсов. Автоматизированное оборудование, оснащённое GPS, датчиками и алгоритмами искусственного интеллекта, оптимизирует такие задачи, как заготовка деревьев, посадка и транспортировка, навигация и сбор данных.
Это не только повышает эффективность, но также сводит к минимуму воздействие на окружающую среду и снижает эксплуатационные расходы. Используя технологии и данные, прецизионное лесоводство стремится обеспечить баланс между экономическими, экологическими и социальными аспектами управления лесами.
Сбор и передача данных в режиме, близком к реальному времени
Лесная техника может быть оснащена различными датчиками для навигации и сбора данных.
Ценность данных, собираемых уборочной техникой, становится очевидной при передаче этих данных в режиме, близком к реальному времени.
- Инструктировать оператора стало проще, поскольку подробные цифровые данные о насаждении, собранных деревьях и т.д. доступны в режиме реального времени.
- Менеджеры не обязательно должны лично присутствовать на месте для контроля прогресса и качества.
- Уборочные машины для сбора данных позволяют руководству выполнять расширенный анализ данных и сравнивать показатели производительности для сравнительного анализа.
- Неэффективность может быть устранена с помощью специальной поддержки.
- Сложными процессами сбора урожая можно управлять проще или даже автоматически.
- Решение проблем может быть начато до возникновения проблем с помощью расширенной прогнозной аналитики, например, прогнозного технического обслуживания или прогнозирования производительности при планировании и эксплуатации грузовых автомобилей и мельниц.
- Послеуборочная документация упрощается, поскольку все данные, связанные с насаждениями и уборкой урожая, такие как урожайность, собранный ассортимент, убранная площадь и т.д., документируются уборочной техникой и хранятся в облаке.
Прозрачность цепочки поставок
Цифровизация привела к повышению прозрачности в цепочке поставок леса.
Технология блокчейн используется для отслеживания происхождения лесоматериалов, гарантируя, что они добываются устойчиво и легально.
Смарт-контракты и неизменяемые реестры проверяют происхождение лесной продукции, обеспечивая соблюдение стандартов устойчивого лесного хозяйства.
Эта тенденция укрепляет доверие потребителей и помогает в борьбе с незаконными лесозаготовками - проблемой, которая преследует отрасль на протяжении многих лет.
Интернет деревьев и сервисов
Ценность индустрии 4.0 проистекает из взаимосвязи её компонентов.
Одним из преимуществ этой взаимосвязи является уменьшение сбоев в работе СМИ, например, от бумажной информации к цифровой информации. Меньшее количество сбоев в работе носителя приводит к увеличению производительности с точки зрения времени, затрат и ошибок обработки, то есть меньше ошибок и недоразумений. С ростом автоматизации некоторые этапы ручного процесса, которые необходимы сегодня, станут устаревшими.
Можно сделать вывод, что будущие разработки в области поставок древесины сосредоточены на вопросах эффективного сбора, предоставления и распределения информации. С ростом цифровизации объем собираемых, хранимых и обрабатываемых данных неуклонно растёт.
Сотрудничество и вовлечение заинтересованных сторон
Наконец, цифровизация способствует сотрудничеству и вовлечению заинтересованных сторон в лесном секторе.
Онлайн-платформы и мобильные приложения объединяют заинтересованные стороны, от местных сообществ до международных организаций, способствуя выработке коллективного подхода к управлению лесами и их сохранению.
Эта тенденция гарантирует, что в процессах принятия решений учитываются различные точки зрения и опыт.
Проблемы
Хотя традиционный подход к лесохозяйственной деятельности с годами постепенно развивался, включая новые технологии, инновационные стратегии управления, новые бизнес-модели и передовые системы поддержки принятия решений, темпы этих преобразований в целом были медленными. Лесные операторы продемонстрировали ограниченное внедрение информационных и коммуникационных технологий, а использование автоматизации, цифровизации и дистанционного управления техникой остается редким. Столь медленный прогресс можно объяснить несколькими факторами.
Социально-экономический проблемы
- Значительная часть лесных ресурсов находится в государственной собственности, что приводит к относительно консервативному подходу к управлению лесами.
- Коммерческие леса часто расположены в отдаленных районах, где отсутствуют передовые технологии и квалифицированная рабочая сила.
- Лесохозяйственные предприятия часто представляют собой небольшие компании, имеющие ограниченные возможности для инвестиций и технологических изменений.
- Квалификация рабочей силы: большинство лесопромышленных предприятий ещё недостаточно подготовили своих сотрудников для работы с новыми цифровыми приложениями.
- Готовность к сотрудничеству между организациями и доверие к другим организациям в цепочке поставок.
- Владение данными.
- Изменение рабочей среды, организации работы и потери рабочих мест вызывают опасения среди трудящихся.
Технические проблемы
- Внедрение стандартов данных в производственные процессы и за их пределами.
- Безопасность ИТ-систем, а также защита данных.
- Достаточная доступность широкополосного подключения к Интернету.
- Инвестиционные риски, возникающие при внедрении приложений И 4.0 в производственные процессы. Многие приложения И 4.0 требуют значительных изменений в организации работы и производственных процессах. Сектор лесного хозяйства, характеризующийся долгосрочными обязательствами по капиталу, на данном этапе, может проявлять большую осторожность, чем другие отрасли.
- Прочность и надёжность оборудования.
Выводы
В заключение отметим, что цифровизация лесного сектора является преобразующей силой, повышающей устойчивость, прозрачность и сотрудничество в направлении более эффективных, устойчивых и основанных на данных методов управления лесами.
Используя дистанционное зондирование, большие данные, блокчейн и искусственный интеллект, отрасль готова решить критические проблемы и построить более жизнеспособное и устойчивое будущее для наших лесов. Эти тенденции, начиная от дистанционного зондирования и прецизионного лесного хозяйства и заканчивая аналитикой на основе искусственного интеллекта и интеграцией блокчейнов, в совокупности меняют ландшафт отрасли.
Использование этих технологий не только повышает производительность и прибыльность, но и способствует созданию более устойчивой и экологически сбалансированной лесной экосистемы для будущих поколений.
Крайне важно, чтобы заинтересованные стороны лесного сектора адаптировались и использовали эти цифровые тенденции для достижения положительных экологических результатов, одновременно удовлетворяя глобальный спрос на лесную продукцию.