Skip to content

Latest commit

 

History

History
61 lines (38 loc) · 10.3 KB

domain.md

File metadata and controls

61 lines (38 loc) · 10.3 KB
Raw

Описание доменной области

Коротко о нашем проекте:

Из года в год фермеры по всему миру сталкиваются с потерей урожая, потому что в современном сельском хозяйстве всё ещё не хватает качественного анализа изменений погодных условий. Локально эта проблема выражается в невозможности эффективно составить график сельскохозяйственных работ. Цель создаваемого программного обеспечения – с математической точностью указать фермеру на лучшие сроки сбора и посадки урожая

Используя это приложение, фермер заполняет сведения о поле: геолокация, культура, опционально этап созревания и особенности. Далее нейросеть анализирует полученные данные, а также прогнозы погодных условий и даёт рекомендации фермеру по посадке / сбору урожая. При существенном изменении прогнозов погоды фермер получает новые рекомендации.

Фермеры ценят возможность работы без подключения к интернету, поэтому нашим клиентам будет предоставлено автономное приложение с загрузкой актуальных данных из облака. Доступ к этому сервису будет осуществляться по подписке. Новым пользователям будет предоставляться бесплатная пробная версия в течение двух недель для ознакомления с функционалом.

А. Введение

В этом документе описывается исходная информация, которая была собрана о фермерстве в Российской Федерации. Эта информация будет использоваться при разработке программного обеспечения для анализа погодных данных с помощью нейросети.

Б. Клиенты и пользователи

Наши потенциальные клиенты - малые и средние фермерские хозяйства, специализирующиеся на растениеводстве. Всего в России более 176 тыс. крестьянских и фермерских хозяйств, 26 тыс. микропредприятий, 32 тыс. малых сельхоз организаций. В отличие от крупных компаний они не могут позволить себе установку собственных метеостанций, поэтому нуждаются в альтернативном решении. К тому же фермерские хозяйства в нашей стране сейчас активно развиваются.

В. Окружение

Пользователь будет взаимодействовать с нашим сервисом через мобильное приложение, потому что это вариант наиболее подходит под наши цели и обладает следующими преимуществами:

  1. Мобильное устройство с возможностью устанавливать приложения есть у подавляющего большинства фермеров.

  2. Мобильное устройство всегда “под рукой”, а во время работ на ферме и вовсе может являться единственным источником информации.

  3. В отличие от веб-сервисов, в мобильное приложение можно загрузить результаты, чтобы фермер мог получить к ним доступ даже без подключения к интернету и обновить данные при возможности. Очевидно, что далеко не на всех фермах есть доступ в сеть, поэтому мы считаем это главным преимуществом.

  4. Возможность присылать пуш-уведовления пользователю при значительных изменениях в рекомендациях.

Кроме того, мы не исключаем появление веб-сервиса и десктопного приложения в будущем.

Г. Как происходит прогнозирование погодных данных в настоящее время?

  1. Фермер смотрит прогнозы погоды в различных источниках, пытаясь составить целостную картину, чтобы постараться верно предугадать погодные условия и не потерять значительную часть своего урожая.

  2. Фермер находит компанию, которая устанавливает автономные метеостанции, платит им за станцию, её установку, а затем ежегодно оплачивает дорогостоящее обслуживание.

Как мы видим, (1) способом пользуются начинающие фермеры с небольшим хозяйством. У них нет денег, чтобы оплачивать дорогостоящее оборудование, поэтому они стараются сделать всё самостоятельно. Их прогнозирование больше напоминает игру “Орёл – решка”, причём монетки они подкидывают не один раз в год. Соответственно, чем больше бросков – тем меньше шанс угадать.

Способ (2) выбирают крупные и состоявшиеся компании, у которых есть бюджет для установки подобных метеостанций. Они хотят повысить кол-во собранного урожая, повысив точность анализа погодных условий. Безусловно, компактные метеостанции – достаточно точно прогнозируют предстоящие погодные условия, но из-за своей стоимости подходят не каждому фермеру.

Д. Конкурирующее программное обеспечение

Мы познакомились с конкурирующими решениями и выделили 3 типа конкурентов: прямые, непрямые и косвенные.

К первому типу относятся комплексные приложения для фермеров с встроенным прогнозом погоды (Н: Сингента Россия) и компактные метеостанции, о которых сказано в пункте (Г). От Сингенты же мы отличаемся тем, что делаем специализированные прогнозы, которые подстраиваются под нужды фермеров.

К непрямым конкурентам относятся прогнозы погоды, такие как Gismeteo и Wunderground и приложение для индийских фермеров – AI Sowing, в котором искусственный интеллект даёт рекомендации на основе погодных данных. Однако Gismeteo и Wunderground не дают специализированных прогнозов для фермеров, а AI Sowing не специализируется на российском рынке.

Нашим косвенным конкурентов являются приложения для борьбы с сорняками и вредителями (Н: ID Weeds и Fertilizer Removal). Они так же, как и мы дают рекомендации фермерам, но совсем в другой области. Данные приложения не специализируются на прогнозах погоды.

Е. Общие знания о сфере

  1. Спрос на продовольственные товары растёт, а расширение посевных площадей не может продолжаться вечно, поэтому требуются инновационные решения для повышения качества сбора и посадки урожая.

  2. Законодательная база. В данных момент в государственной думе на рассмотрении законопроект о сбыте произведённой продукции фермерскими хозяйствами.

  3. Мы проанализировали рынок сельского хозяйства. Наша ниша - сокращение потерь урожая из-за непогоды. По данным Правительства РФ прибыль фермерских хозяйств в России до налогообложения в 2020 году составила 624,2 млрд рублей. Так же Росбалт сообщает, что в 2020 году из-за погодных условий аграрии потеряли более 7.5 млрд рублей. Эти 7,5 млрд рублей и есть потенциальная ёмкость рынка в нашей области.