Мобильное приложение, которое стоит миллиард

Экосистема мобильных сервисов для участников зернового рынка
                28.03.24 г.
Постановка задачи
-----------------
Суть Задачи: создание на основе технологий искусственного интеллекта (машинного обучения) экосистемы мобильных сервисов в формате единого мобильного приложения (МП) для широкого круга участников зернового рынка. Исходным ядром МП будет анализ зерна на сорность.

Ядро МП: анализ сорности зерна
------------------------------
Создание и главное продвижение на рынок такого МП можно и НУЖНО(!) начинать с простого сервиса актуального для руководителей мелких и средних сельхозпредприятий. Средние и мелкие хозяйства преобладают по объемам производства даже на Юге России. Сельхозпредприятия производители зерна главный задающий участник зернового рынка, за которым последуют другие участники.

Есть идея предложить крестьянам простой, быстрый (<5 мин.) и надежный (воспроизведение результата) мобильный сервис определения сорной и зерновой примеси (ГОСТ 30483-97) для которого требуется только смартфон и лабораторная доска. В каждом хозяйстве есть зерновой щуп, а пробу можно подготовить вручную.

Актуальность и востребованность анализа определяется тем, что фальсификация показателей сорности зерна являются главным и значительным источником потерь для крестьян при сдаче зерна на элеваторы. Стандартно анализ производится вручную, требуется не менее четверти часа рабочего времени высококвалифицированного лаборанта, а главное результат существенно зависит от субъективного фактора. Стоимость анализа на сорность не менее 300 р., потери зерносдатчика от ошибки в определении сорности в 1% составляют от 150 до 200 р. на тонну зерна. Это потеря зачетного веса, понижение классности зерна и оплата затрат на подработку.

Обычно, элеваторы завышают сорность на 2-3% и опускают зерно на класс ниже. В результате, зерносдатчик теряет на тонне более 1.000 рублей! Эти потери зерносдатчика является наваром директора и начальника лаборатории элеватора, хозяин же элеватора ничего не получает от этих махинаций, он теряет зерносдатчиков, которые ищут способ продать зерно минуя элеватор. Например, везут зерно с хозяйства и грузят зерно в вагоны пневмоперегужателем.

ВАЖНОЕ следствие: сервис определение сорности зерна будет встречен «в штыки» элеваторами!

ПРИНЦИПИАЛЬНО ВАЖНО! Анализ в первую очередь нужен и будет востребован производителями зерна и зерновыми спекулянтами, которые покупают зерно на хозяйствах, даже если элеваторы его будут не признавать и даже если не будет ГОСТа на новый метод.

Пример: определение влажности зерна. На завышении влажности элеваторы так же обманывали зерносдатчиков. Но появление огромного разнообразия карманных электронных влагомеров сделал это невозможным. В результате гостовский метод, притом, что ГОСТ 13586.5-2015 не отменен, совершенно вытеснен применением электронных влагомеров. Крестьяне в поле мерят влажность зерна буквально ежечасно!

ТАК БУДЕТ И С НАШИМ АНАЛИЗОМ СОРНОСТИ!

Что бы сократить потери от хищений и обмана в хозяйствах анализ на сорность должен делаться не менее чем 3-и раза. Он определяет важнейший учетный показатель рефакцию, это разница веса зерна с поля и после очистки и сушки (подработки). Для пшеницы рефакция в норме может составить 10%, для подсолнечника и овса 30%! Рефакция главный источник воровства для работников хозяйства. Кроме этого состав сорной примеси может показать был ли применены пестициды. Пестициды очень дороги, небольшая канистра может стоить десятки тысяч рублей(!), её можно продать соседнему фермеру без особого риска, опрыскав «свое» поле чистой водой.

Анализ нужно делать:
1)Для каждого поступившего с поля транспорта, что бы понимать эффективность примененной агротехники и правильно распределить зерно по партиям на складе.
2)Хотя бы один раз в час при подработке зерна, что бы поддерживать правильные настройки зерноочистительной машины.
3)Для каждой машины, отправляемой на элеватор, чтобы элеватор не завысил сорность.

Т.о. имеем только в хозяйстве на тысячу тонн зерна требуется делать ~200 анализов (1.000*(1/8+1/20+1/20))

Россия ежегодно собирает ~150 млн. тн. зерна, следовательно, нужно выполнить только на хозяйствах ~30 млн. анализов. Даже если МП будет охвачено 20% рынка, получаем 6 млн. анализов. При цене услуги всего 10 р. за анализ имеем ежегодную выручку сервиса 60 млн.р. Как будет показано ниже, если сервис входит в экосистему сервисов, то он может быть БЕСПЛАТНЫМ.

Экосистема
-----------
Сервис будет устойчивым к посягательствам конкурентов, если он будет ядром экосистемы других мобильных сервисов, предоставляемых пользователю в одном МП. Доходы от других сервисов будут существенно выше доходов от сервиса по определению сорности зерна, поэтому его рационально, при определенных условиях, сделать БЕСПЛАТНЫМ.

Предоставляя услугу определения сорности, владелец МП получает: прямой выход на лиц принимающих решения в агропредприятиях и актуальную информацию о качестве зерна, а так же при определенном конфигурировании сервиса можно получить информацию о месте хранения, объемах и желаемой владельцем зерна цене продажи.

Наличие такой информации делает возможным создать в МП экосистемы сервисов в формате ТОРГОВОЙ ПЛОЩАДКИ по:

1)Продаже зерна.
2)Предоставлению услуг хранения и перевозки зерна, выполнения машинотракторных работ (прежде всего уборка и посевная), ремонта техники, сертификации и таможенного оформления.
3)Продаже семян, пестицидов, удобрений, запчастей и ГСМ.
4)Предоставления крестьянам финансовых услуг: факторинг, кредит под залог зерна (например, через складские свидетельства) и финансирование контрактного производства зерна (например, по договору совместной деятельности, получаем нулевую ставку налога на прибыль).

Управление торговыми сервисами в МП должно осуществляться ИСКУСТВЕННЫМ ИНТЕЛЕКТОМ. Он будет формировать для каждого пользователя приложения, исходя из динамики его профиля индивидуально экран предложений и рекомендации по сделкам.

Заметных торговых площадок в России сейчас около десятка, наиболее продвинутая «Зерно онлайн» https://www.zol.ru. Но не одна из них не имеет функций, описанных выше. Все они просто доски объявлений сдобренные статистическими отчетами с претензией на аналитику.

Здесь надо заметить, что по внешнему виду зерна в зерновой пробе при наличии некоторых доступных крестьянину данных можно получить все требуемые ГОСТом качественные показатели зерна, а так же надежно определять условия вегетации, эффективность агротехнических приемов и даже урожайность в поле. Что бы создать алгоритм способный это делать потребуется объёмная серьезная работа на перспективу, но это того стоит! Такой сервис сможет исполнять функции агронома и аудитора.

Экономика
----------
Если 20% российского рынка зерна будет проходить через наше МП, то годовой объем сделок с зерном, товарами и услугами на торговых площадках МП превысит триллион рублей!!! С этого оборота владелец МП может получить ~0,5%, т.о. доходы МП превысит 5,0 млрд.р.

Капитализация МП с таким доходом составит не менее 20 млрд.р. Как объект приобретения раскрученное МП будет интересно крупным корпорациям, которые занимаются МП, таким как Яндекс, Сбербанк, Тинькофф, а также федеральным зерновым трейдерам.

На начальном этапе проект может быть исполнен в формате Стартапа, который будет финансироваться венчурным инвестором при софинансировании (минимум на половину) за счет средств разнообразных федеральных и региональных программ поддержки IT проектов. Если есть «административный ресурс», то получение грантов это чисто техническая задача т.к. сейчас проекты в сфере искусственного интеллекта имеют особый приоритет.

Сколько нужно вложить в Стартап? Полагаю хватит 5-10 млн. р. из которых половина субсидия или грант.

Сколько потребуется времени? Если действовать энергично и правильно Стартап может быть раскручен и подготовлен к продаже за 3-и года.

Какие риски?
-------------
Если Стартап сулит получить в течении 3-х лет большие деньги при очень небольших вложениях, то естественно ожидать наличие при его исполнении рисков, обстоятельств которые невозможно просчитать «на берегу».

Первое, вас могут опередить. Надо действовать быстро и не «светить» тему.

Второе, продвижение Приложения в среде крестьян не простая задача требуется грамотная команда и терпение. Нужно собрать толковую команду, найти правильный подход и правильную конфигурацию сервиса. Эту задачу возможно решить ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО в условиях работы в поле.

Третье, разработать алгоритм распознания объектов зерновой пробы весьма сложно. Этого «слона» надо есть по частям идти от простого к сложному.

Четвертое, противодействие элеваторов. Нужно, на начальном этапе организовать претензионный процесс, опираясь на традиционный метод и независимые сертифицированные лаборатории.


Что нужно делать прямо сейчас?
------------------------------
1)«Прокачать» замысел МП в крестьянкой среде на его востребованость. ЭТО УЖЕ СДЕЛАНО(!!!), сервис будет востребован, если он будет прост, быстр и надежен. Нужно составить технические требования для разработчиков.

2)«Прокачать» замысел МП со специалистами машинного обучения на возможность распознавания объектов в зерновой пробе для надежного определения сорности и других качественных показателей зерна. ЭТО УЖЕ СДЕЛАНО(!!!) (см. Приложение). Было проведено обсуждение сервиса со специалистами лабораторий Глубокого машинного обучения и Прототипирования Института интеллектуальной робототехники --------------------- государственного университета. Создание сервиса возможно, нужно составить план ОКР.
 
3)Грамотно разделив «шкуру неубитого медведя». Правильное администрирование и юридическое оформление определяющий фактор успеха Стартапа. Аккуратно в закрытом кругу найти инвестора, провести с ним работу, создать Стартап и заключить договора участия и финансирования.

4)Разработать простейший вариант алгоритма определения 3-х типов объектов в зерновом образце пшеницы: основное зерно, зерновая примесь, сорная примесь. Под этот алгоритм разработать МП. Образцы для разработки алгоритма доставляются с хозяйств. К сбору и анализу образцов может быть привлечён Аграрный университет. Возможно, потребуется административная поддержка областного Минсельхоза.

5)Уже на этапе сбора образцов начинается тестирование вариантов интерфейса МП и методов продвижение МП среди крестьян.

6)К сезону 2024-25 года МП должно заработать в тестовом режиме. К этому времени нужно создать команду, которая «в поле» будит заниматься продвижением МП, а так же арбитражной и претензионной практикой. Арбитраж и претензии большая и «пакостная» работа, но без неё МП не пойдет, только через неё можно доказать надёжность нового метода. Есть «своры» юристов, которые готовы взяться за претензионную работу.

Как выглядит арбитраж и претензия?
Крестьянин определяет сорность нашим способом, сдает зерно на элеватор. Если элеватор завышает сорность, делается повторный анализ в независимой сертифицированной лаборатории. В каждой области есть такие лаборатории. Если сорность завышена, предъявляется претензия элеватору по результатам анализа независимой лаборатории.

7)К сезону 2025-26 года нужно выходить на создание элементов экосистемы МП и его продвижение во все регионы России. Если делать Проект медленно, то есть опасность, что глядя на нас, возникнут другие «дети лейтенанта Шмидта» и ожидаемый эффект будет растащен.

Почему предложенное здесь МП не было создано раньше?
----------------------------------------------------
Во-первых, потому что технология ИИ, которая является ключевой, стала доступна для создания МП совсем недавно.

Во-вторых, в замысле МП соединено несколько независимых идей подобно коду для кодового замка, это ключ «от квартиры, где деньги лежат». Идеи следующие:

1)Использование ИИ, технологии машинного обучения для проведения анализа, организации торгов и выработки экспертных суждений.
2)Использование формата интерактивного мобильного приложения.
3)Продвижение на старте МП через крестьян - руководителей малых и средних сельхозпредприятий.
4)Создание на старте простого 3-х компонентного анализа на сорность через МП, для которого достаточно иметь 5 минут времени, смартфон и лабораторную доску. В последующем развитие алгоритма анализа при сохранении его простоты до уровня определения всех показателей качества зерна и извлечения информации об условиях вегетации зерна вплоть до определения полевой урожайности.
5)Поддержка МП со стороны владельца приложения арбитражной и претензионной практикой.
6)Создание экосистемы мобильных сервисов в МП. Экосистема включает торговые площадки по торговле зерном, товарами и услугами для сельхозпредприятий, а так же через экосистему сельхозпредприятия и собственники зерна могут оперативно получать краткосрочное финансирование полевых работ и торговых операций.

Эти идеи каждая сама по себе не оригинальна и несложна для понимания. Не представляет труда соединить их вместе, поэтому достаточно только их высказать, что бы запустить процесс. Повторю если долго «жевать» этот простой доступный рациональному пониманию замысел, то кто-то другой, кто имеет доступ к технологии машинного обучения, реализует его независимо от ваших намерений.
Наше «жевание» только снизит риски и облегчит работу конкуренту! «Кто раньше встал того и тапки!»

Я предложил настоящий замысел ---ГУ и нескольким IT компаниям результат нулевой. Не исключаю, что замысел не стоит их внимания, что МП с «котиками» более доходное приложение их креативных возможностей.Возможно, работа в поле с крестьянами вне экрана компьютера это нечто непонятное и пугающее для офисного планктона.

Почему я не занялся этим Приложением.
------------------------------------
«Бодливой корове бог рогу не дал» притом, что как известно, комолые коровы дают больше молока.

                Готов участвовать в создании и продвижении МП.
                С уважением, К.К. Костиков.
                e-mail: ktktkt@mail.ru; тел. 960 796 07 61

                ПРИЛОЖЕНИЕ
 
------------  --------------, добрый день.
Я очень благодарен за те полтора часа, которые мы с вами затратили на обсуждение Темы, разработки мобильного приложения (МП) ядром которого будет анализу сорности зерна по изображению зерновой пробы. Для того что бы из нашего обсуждения вы могли извлечь максимальную пользу хочу сделать некоторые замечания к возражениям ---------  -----------.

Не возможно по 2-х мерному изображению ДОСТАТОЧНО точно установить вес компонент пробы. Необходимы операции физического отбора и взвешивания, нужен фотосепаратор.

ВОЗРАЖЕНИЕ:
-----------
1.Зерна имеют ярко выраженную радиальную симметрию, отклонения от этой симметрии не более 6%. Если пробу встряхнуть и сделать несколько изображений, то эти отклонения можно сократить кратно. Поэтому из нескольких 2-х мерных изображения можно в ДОСТАТОЧНОЙ точностью получить объем.

2.Удельный вес зерна характеризуется показателем натура, этот показатель согласно ГОСТа на пшеницу изменяется в диапазоне от 710 до 770, т.е. возможна ошибка значения удельного веса (+-)4,1%. По внешнему виду проба зерна может быть разделена по весу на 4-е фракции (см. рис.). Можно видеть, что эти фракции отличаются и по внешнему виду.
Значит, точность определения плотности можно довести до (+-)1%.

3.Показатели сорности зерна относительные, т.е. сорность есть отнесения веса сора к весу всей пробы. Если доля основного зерна в пробе 98% то при погрешности определения веса зерна в (+-)1% погрешность определения показателя сорности будет 2%(+-)0,02%, если вес сора определяется с той же точностью что и вес зерна.
 
4.Удивительный факт: погрешность определения сорности не установлена ГОСТом! Ещё более удивительный факт! Для ПРАВИЛЬНОГО (корректного) определения сорности обычным способом нужен анализ не менее 10 навесок и более 5 часов работы квалифицированного лаборанта. По этой причине в США использует лабораторный сепаратор Картер докедж тестер (см. рис.).


5.Судя по публикации результаты анализа на сорность по ГОСТу не корректны! Иностранные покупатели анализируют иначе. Есть практика, когда целые судовые партии (40 тыс. тн.) не принимались иностранными покупателями!

6.Надо заметить, что в мировом интернете много сообщений об анализе зерна по изображению с помощью алгоритмов ИИ. «Мы не одиноки во вселенной!»