Цифровой скачок на молочной ферме: как данные и ИИ увеличивают прибыль

Запросить демо

Отраслевые решения

Стать партнёром

Контакты

Кейсы

+7 (800) 301-39-70

Блог

Главная / Блог /AGRAVIA 2026 ВЫСТУПЛЕНИЕ CVC

Цифровой скачок на молочной ферме: как данные и ИИ увеличивают прибыль

Выступление системного архитектора CVC, в деловой программе Agravia 2026. Тема: «Примеры конкретных внедрений ИИ, проблемы и пути их преодоления, достигнутые эффекты, потенциал масштабирования».

ИИ на ферме перестал быть «экспериментом ради эксперимента»: он становится последней милей данных — там, где раньше были слепые зоны, субъективность и ручной контроль. В докладе показано, какие задачи реально решают алгоритмы компьютерного зрения, какие барьеры встречаются при внедрении и какие эффекты можно получить уже на первых этапах.

Что вы унесёте после просмотра (ключевые тезисы)

Где в мире ИИ уже стал нормой, а где рынок только стартует: по данным Precision Dairy Farming (University of Kentucky) Journal of Dairy Science, проникновение ИИ в молочном животноводстве (2024–2025) - Новая Зеландия 82%, США 54%, Австралия 40%, ЕС (крупные фермы) 41%, Россия <5% - и это одновременно вызов и окно возможностей.

Какие направления ИИ дают наибольшую отдачу: мониторинг здоровья, контроль операций, прогнозирование, автоматизация

Какие проблемы на фермах ИИ закрывает в первую очередь: дефицит точных данных, позднее выявление болезней, потери из-за неконтролируемых процессов и человеческого фактора, кадровый дефицит и «управление вслепую».

Как масштабировать решения без “перестройки фермы”: роль видеоаналитики как слоя сбора объективных данных, а также место интеграций с учётными системами.

Примеры внедрений CVC и измеримые эффекты (из доклада)

В выступлении разобраны кейсы, где ИИ-видеоаналитика переводит ежедневные операции и состояние животных в цифры:

Соблюдение регламентов кормления и доения

Система контролирует проход фидера, «подталкивание» и доступность корма, а также рутину доения и обработку сосков после дойки. Отмечен эффект внедрения: снижение времени “недоступности корма” на 17%.

Контроль упитанности (BCS) на молочной ферме

Автоматическое определение упитанности с шагом 0,25 балла, использование имеющейся идентификации животных и передача данных в систему управления стадом. Заявленный эффект: сокращение времени на анализ упитанности.

Определение хромоты и “больной конечности” (локомоция)

Автоматизированное выявление балла хромоты, контроль качества функциональной обработки и контроль качества проведённого лечения с передачей данных в систему управления стадом. В докладе приведены эффекты: рост эффективности работ по функциональной обработке, а также сокращение времени на аудит стада и акцент на раннем выявлении (со 2-го балла).

“

Максим Захаров:
"ИИ на ферме — это не “про технологии”, а про управляемость: мы превращаем здоровье и ежедневные операции из слепых зон в цифры, по которым можно стабильно снижать потери и растить прибыль."

Хотели бы обсудить пилот на вашей площадке? Напишите contact@cvc.ai или позвоните +7 (800) 301-39-70