Опубликовано час назад

Ответственное проектирование роботов для пастбищного молочного животноводства: системный подход

Применение робототехники и автоматизации в сельском хозяйстве с пастбищным выпасом находится на стадии становления. Разработчики технологий сталкиваются с серьезными проблемами, обусловленными такими факторами, как сложность и динамичность биологических систем, соотношение стоимости технологий и затрат на рабочую силу в сельском хозяйстве, а также специфические характеристики рынка в аграрном секторе. К этому добавляются социально-этические вопросы, связанные с разработкой технологий, и аспекты ответственных исследований и инноваций.

Существует множество примеров того, как технологии разрабатываются, но не внедряются в фермерских хозяйствах с пастбищным выпасом, несмотря на потенциальные выгоды для фермеров и/или общества, что подчеркивает разрыв в инновационной системе. В этой обзорной статье мы предлагаем подход «ответственность через проектирование» к инновациям в области робототехники и автоматизации, используя в качестве примера разработку системы роботизированного доения по партиям в молочном животноводстве на пастбищном выпасе. Разрабатываемая нами структура используется для освещения более широких аспектов, которые разработчики технологий и политики должны учитывать при планировании будущих инновационных траекторий развития робототехники в «умном» сельском хозяйстве. Эти аспекты включают влияние на организацию труда, благополучие и безопасность работников, изменения в системах ведения хозяйства, а также влияние рыночных и регуляторных ограничений.

Технологии робототехники и автоматизации оказывают влияние на целые сектора экономики, такие как обрабатывающая промышленность, складское хозяйство и логистика. Применение подобных технологий в сельском хозяйстве все еще находится на стадии становления, тем не менее существуют ожидания, что роботы могли бы помочь фермерам решить проблемы с нехваткой персонала (Ryan и др., 2021), создать более устойчивые системы (Rose и др., 2021a) и повысить производительность (Ingram и др., 2022). Однако существуют серьезные барьеры для использования робототехники в сельскохозяйственных системах, и уровень внедрения в глобальном масштабе остается ограниченным (Lowenberg-DeBoer и Erickson, 2019; Eastwood и др., 2021). Одна из проблем, особенно в отношении ответственных исследований и инноваций (RRI), заключается в том, что разработка и продвижение технологий «умного» сельского хозяйства часто движимы разработчиками технологий, маркетингом, политическими сигналами и техноцентричным изображением будущего сельского хозяйства в СМИ, а не являются прямым ответом на четко сформулированные потребности фермеров и производителей (Barrett и Rose, 2020; Lajoie-O'Malley и др., 2020). Кроме того, помимо основных технических проблем, связанных с робототехникой и автоматизацией, сельскохозяйственные системы представляют собой сложную рабочую среду для таких технологий из-за динамичного характера биологических и климатических систем. Широкий спектр контекстов фермерских систем в глобальном масштабе, например различные системы кормления молочного скота, также может влиять на размер рынка для новых технологий, тем самым ограничивая инвестиции в НИОКР (Eastwood и др., 2021).

Недавние исследования по теме робототехники, автоматизации и «умного» сельского хозяйства выявили некоторые проблемы в области исследований и разработок. Обзор Ingram и др. (2022) определил приоритетные исследовательские вопросы в сельском хозяйстве, включая необходимость понимания факторов, влияющих на внедрение цифровых технологий, способы включения точек зрения фермеров в проектирование цифровых инструментов и прогнозирование потенциальных последствий таких технологий для сельского хозяйства и сельскохозяйственного труда. Ryan и др. (2021) отмечают такие исследовательские темы, как распределение выгод от роботов в сельском хозяйстве, потенциальное влияние на представление о «хорошем фермере», вклад роботов в благополучие животных и двойственность внедрения устойчивого сельского хозяйства с помощью роботов. Взаимодействие между роботами и трудом было изучено в нескольких исследованиях (Legun и Burch, 2021; Nazareno и Schiff, 2021; Rose и др., 2021a). Кроме того, Ditzler и Driessen (2022) утверждают, что, хотя робототехника рассматривается как средство «преобразования открытого полевого сельского хозяйства», требуется переосмысление для расширения представлений о будущем робототехники с включением более разнообразных фермерских систем и аспектов устойчивости. Наконец, исследования Legun и Burch (2021) и Klerkx и др. (2019) указывают на необходимость тщательного изучения переходов к роботизированному будущему, учета более широкого контекста (социально-экономического, культурного и политического) и признания того, что робототехника представляет собой лишь одну из возможных траекторий перехода для будущих сельскохозяйственных систем.

В этой обзорной статье мы рассматриваем концепции ответственных инноваций, системного мышления и совместного проектирования для разработки руководства по проектированию робототехники для молочного животноводства на пастбищном выпасе. Статья опирается на недавние работы, связывающие эти области, авторов McCampbell и др. (2021), Eastwood и др. (2021), Rose и др. (2021a), Ryan и др. (2021) и Ditzler и Driessen (2022). Здесь мы рассматриваем два вопроса, связанных с будущим использованием робототехники и систем автоматизации в пастбищных молочных системах: 1) Каковы ключевые критерии проектирования для разработки робототехники в пастбищных молочных системах, обеспечивающие успешные и ответственные инновации? 2) Каковы потенциальные последствия робототехники для рабочих мест на фермах? Сначала мы разрабатываем новую концептуальную структуру критериев проектирования для робототехники «умного» сельского хозяйства, а затем применяем эту структуру к примеру роботизированного доения. Выводы из этой статьи способствуют улучшению практик проектирования сельскохозяйственных технологий и инновационной деятельности.

2.1 Ответственные инновации

Концепция RRI (Stilgoe и др., 2013) обсуждалась в связи с различными контекстами сельскохозяйственных инноваций, такими как Сельское хозяйство 4.0 и «умное» сельское хозяйство (Rose и Chilvers, 2018; van der Burg и др., 2019; Eastwood и др., 2021), автономная робототехника (Rose и др., 2021a), использование искусственного интеллекта (Smith, 2020) и киберфизические системы (Rijswijk и др., 2021). RRI направлен на включение учета социальных ценностей в разработку технологий и инноваций через такие атрибуты, как предвидение, инклюзивность, рефлексивность и отзывчивость (Eastwood и др., 2019b).

Было проведено ограниченное количество работ, сосредоточенных на предвидении последствий робототехники и автоматизации в сельском хозяйстве на уровне фермерских систем (Legun и Burch, 2021; Rose и др., 2021b; Ryan и др., 2021). Мы предполагаем, что частью процесса предвидения является направление инноваций через проектирование с применением системного мышления (Romera и др., 2020; Eastwood и др., 2022). Выявление «руководств по проектированию» – приоритетных характеристик для успешного сопряжения робота и сельскохозяйственной системы – представляет собой потенциальный подход к ответственному проектированию (Hess и др., 2021). Руководства по проектированию могут быть направлены на расширение инновационного контекста за пределы исключительно техноцентричной точки зрения, чтобы учесть более широкий контекст, включающий социально-этические, системные и инновационные факторы. Таким образом, руководства служат артефактом, вокруг которого могут решаться такие функции RRI, как предвидение и рефлексивность (Eastwood и др., 2019b; Legun и Burch, 2021).

2.2 Структура для оценки ответственного проектирования робототехники в «умном» сельском хозяйстве

Проведение сельскохозяйственных исследований и инноваций на основе «восходящего» понимания потребностей и проблем на фермах лежит в основе многих партисипативных подходов. Концепция дизайн-мышления становится все более популярной в качестве партисипативного подхода в сельском хозяйстве, включающего конечных пользователей (фермеров и заинтересованные стороны) путем первоначального понимания «проблемы» и понимания базового контекста для успешных инноваций (Prost, 2021; Ditzler и Driessen, 2022; Eastwood и др., 2022). Мы предлагаем руководство по проектированию, основанное на недавней литературе по робототехнике и автоматизации в сельском хозяйстве (см. ниже), для облегчения этапа контекстуализации. В результате были выделены 10 критериев проектирования для робототехники и автоматизации в сельском хозяйстве: Фермерские операционные системы, Дизайн рабочего места и люди, Структура фермерского бизнеса, Финансовые аспекты, Устойчивость, Рыночные факторы, Социальное благополучие, Регулирование и политика, База знаний и сети, Технологии и инженерия (Таблица 1).

ТАБЛИЦА 1 Предлагаемое руководство по проектированию и критерии для ответственных исследований и инноваций в области робототехники и автоматизации в «умном» сельском хозяйстве.

Для определения этих 10 факторов руководства по проектированию были использованы данные из различных источников литературы. Например, структура «умного» сельского хозяйства, описанная в Eastwood и др. (2019a) и Brier и др. (2020), изначально была разработана как инструмент оценки технологий, специально для инноваций в «умном» сельском хозяйстве. Эта структура включает аспекты характеристик целевого рынка, дизайна технологий и инноваций, а также требований к компетенциям, которые также применимы к робототехнике и автоматизации. Необходимость учета широкого контекста при оценке потенциальных сельскохозяйственных инноваций была определена Renwick и др. (2017), включая: аспекты финансовых показателей, рыночные факторы, социальное благополучие, окружающую среду, требуемую базу знаний и регулирование. Эти выводы помогли сформировать такие факторы руководства по проектированию, как Фермерские операционные системы, Структура фермерского бизнеса, Финансовые аспекты, Устойчивость, Рыночные факторы, Регулирование и политика.

Конкретные проблемы и возможности, связанные с автономными системами в сельском хозяйстве, были описаны Rose и др. (2021a). Их анализ включал темы Renwick и др. (2017), а также аспекты использования и управления данными, доверия к технологиям и структурных изменений в сельскохозяйственных сообществах из-за более широкого использования робототехники. Исследование Lunner-Kolstrup и др. (2018) также рассматривало технологические функции автоматизации на фермах, использование данных фермерами и соответствие автоматизации фермерским системам. Повышенное использование робототехники имеет потенциальные последствия для динамики власти между фермерами и поставщиками технологий, и эти последствия должны быть лучше предвидены в процессе проектирования (Pigford и др., 2018; Ingram и др., 2022). Многие из этих факторов увеличивают инновационную неопределенность, связанную с новой технологией, включая неопределенность в отношении производительности технологии, сетей поддержки, регулирования и политических установок (Eastwood и Renwick, 2020). Последствия вопросов, связанных со стандартами данных, обменом данными, обеспечивающей инфраструктурой, такой как высокоскоростной Интернет, и даже ответственностью, связанной с использованием робототехники, все еще неясны в сельскохозяйственном контексте (Basu и др., 2020). Эти выводы помогли сформировать такие факторы руководства по проектированию, как База знаний и сети, а также Технологии и инженерия.

Робототехника и автоматизация могут оказывать значительное как положительное, так и отрицательное влияние на производственную среду в сельском хозяйстве (Nazareno и Schiff, 2021; Rose и др., 2021a). Автоматизация более ручных, повторяющихся и монотонных задач может помочь удержать людей на фермах (например, пожилых фермеров), а также сделать фермы более привлекательными для новых поколений. Некоторые утверждают, что благополучие человека (физическое, психологическое и социальное) должно быть ключевым компонентом процесса проектирования при разработке технологий (Kafaee и др., 2021). Ценность такого подхода была подчеркнута Prause (2021), который обнаружил, что некоторые технологии могут отслеживать производительность и эффективность сотрудников, что потенциально приводит к повышению эффективности, но также увеличивает стресс и утомляемость на рабочем месте. Мы использовали эти выводы для формирования факторов руководства по проектированию, касающихся Дизайна рабочего места и людей, а также Социального благополучия.

3.1 Описание концепции высокопроизводительной роботизированной доильной системы

Чтобы проиллюстрировать применение процесса разработки руководства по проектированию, мы используем пример, актуальный для робототехники и автоматизации в пастбищном молочном животноводстве, а именно высокопроизводительные роботизированные доильные системы. Мы определяем высокую производительность как доильные системы, обеспечивающие пропускную способность (коров/час), аналогичную существующим системам группового доения, таким как «елочка» и роторные (например, 300 коров/час). В следующих разделах мы обсуждаем потенциально значимые возможности и проблемы, связанные с факторами, указанными в Таблице 1.

Роботизированные, или автоматизированные, доильные системы (AMS) используются на коммерческих молочных фермах уже почти 30 лет (Rodenburg, 2017). Наиболее распространенной конфигурацией являются одиночные «боксовые» установки, доящие одну корову за раз, и эти системы широко распространены в европейских странах-производителях молока, а их установка увеличивается в Северной Америке (Vik и др., 2019; Eastwood и Renwick, 2020; Hansen и др., 2020). Однако внедрение такого типа AMS было ограниченным в пастбищных молочных системах, таких как в Новой Зеландии и Австралии (Eastwood и Renwick, 2020). Тем не менее существует интерес к новым доильным роботам, подходящим для пастбищных систем, обусловленный трудностями с привлечением и удержанием персонала, стремлением к повышению производительности труда, снижению износа работников и непривлекательности долгих рабочих дней и «несоциального» графика работы на ферме.

Основные факторы препятствовали успеху одностоечных «боксовых» роботизированных доильных систем в крупных пастбищных молочных системах. К ним относятся: большие размеры стада по сравнению с системами стойлового содержания, где роботизированное доение наиболее распространено; системы группового доения с двухразовым доением; высокая пропускная способность (например, 300 коров/час), достигаемая в настоящее время в этих системах; большие расстояния и изменчивый рельеф ферм для перегона коров к доильным помещениям; бизнес-модели, построенные на низких эксплуатационных расходах (из-за переменного пастбищного кормления) и низких затратах труда в расчете на одну корову. Эти факторы в совокупности ограничивают финансовую жизнеспособность боксового роботизированного доения по сравнению с традиционными доильными системами в таких крупных пастбищных системах (Eastwood и Renwick, 2020). Кроме того, современные коммерчески доступные «роботизированные роторные доильные залы» (от DeLaval и GEA) имеют ограниченное внедрение в Австралии и не установлены в Новой Зеландии на сегодняшний день. Для соответствия этому контексту требуется роботизированная технология, подходящая для высокопроизводительного группового доения.

Мы предполагаем, что новый подход к высокопроизводительному роботизированному доению в этом контексте должен вписываться в общие системные ограничения, такие как обеспечение группового доения, соответствие крупным стадам (например, 400+ коров) с системой отелов в блоке, максимальный интервал между доениями 24 часа, присутствие одного человека в доильном зале преимущественно в контролирующей роли, ограниченное время выгона стада из загона и максимальная продолжительность рабочего дня 12 часов (например, с 5:00 до 17:00). Поверх этих факторов накладывается требование, чтобы любая новая технология имела положительное ценностное предложение для фермеров.

3.2 Критерии проектирования для высокопроизводительного роботизированного доения в пастбищных системах

В этом разделе мы описываем системные критерии проектирования для высокопроизводительных роботизированных доильных систем в пастбищном молочном животноводстве, основанные на структуре, представленной в Таблице 1. Потенциальные критерии проектирования показаны на Рисунке 1 и подробно объяснены ниже.

РИСУНОК 1 Канва проектирования, демонстрирующая критерии проектирования, связанные с разработкой высокопроизводительных роботизированных доильных систем для пастбищного молочного животноводства в Новой Зеландии.

3.2.1 Фермерские операционные системы

Степень адаптации фермерской системы, необходимая для внедрения доильной робототехники, является крайне важной. Например, робот, встраиваемый в существующие роторные доильные залы для надевания доильных стаканов при групповом доении, будет гораздо более приемлемым для фермеров по сравнению с полностью новым доильным залом, требующим изменений в более широкой фермерской системе (например, добровольное доение). Использование мобильных роботизированных доильных систем также испытывалось в пастбищных системах (Oudshoorn, 2008). Интеграция с другими технологиями на ферме, такими как виртуальное ограждение, может открыть новые возможности для повышения производительности, например, автономное управление несколькими стадами на ферме для использования роботизированного доения в течение дня. Адаптация интервалов доения (например, однократное доение в день) также может быть использована для увеличения пропускной способности коров/роботов. Ключевым компонентом в пастбищных системах является также необходимость ограничения времени нахождения стада вне пастбища для доения, так как это снижает потенциальное потребление пастбищной травы и время лежания коров. Система робототехники должна также работать с большими расстояниями перегона коров, а также с влиянием рельефа местности и изменчивых погодных условий на движение коров к доильному залу. На многих новозеландских фермах содержатся помесные стада, что приводит к разнообразию размеров животных, и робототехника должна работать в этом контексте. Кроме того, может возникнуть необходимость в управлении коровами, которые не вписываются в систему (Rijswijk и др., 2021).

3.2.2 Дизайн рабочего места и люди

Стоимость труда и возможность найма людей будут постоянной особенностью рынка сельскохозяйственного труда в таких странах, как Новая Зеландия. Существует высокая текучесть кадров среди сотрудников, поэтому технология робототехники должна быть простой в освоении для новых работников. В целом новозеландские фермы ориентированы на низкие эксплуатационные расходы, и это влияет на решения об инвестициях в технологии. Важным аспектом является вопрос о том, будет ли робототехника полностью автономной (например, как современные AMS) или будет сосредоточена только на надевании доильных стаканов, что потребует присутствия одного человека в доильном зале для выполнения других задач. Это повлияет на требуемые инвестиции в технологию (последний вариант должен быть дешевле), но также ограничит возможность фермера экономить на рабочей силе для компенсации инвестиционных затрат. Робот, который только надевает доильные стаканы, все равно будет иметь такие преимущества, как: снижение травматизма и физической нагрузки на доильный персонал, повышение гибкости работы, возможность привлечения более широкого круга людей (разного возраста, роста, силы) к процессу доения и создание инновационного образа молочного животноводства. Возможны негативные последствия для рабочего места, такие как изменение самоидентификации фермеров, если робототехника полностью заменит процесс доения.

3.2.3 Структура фермерского бизнеса

Из-за инвестиционных затрат робототехника может по-разному влиять на крупные и мелкие фермы в отношении доступа к капиталу и инвестициям в технологии. Кроме того, внедрение «умных» технологий, таких как высокопроизводительные доильные роботы, может способствовать интенсификации и расширению фермерских хозяйств (Klerkx и др., 2019). В новозеландской системе мы выделяем аспекты, связанные с определением того, кто оплачивает обслуживание, поддержку и техническое обслуживание, поскольку в секторе Новой Зеландии присутствуют как владельцы ферм, так и арендаторы-совладельцы (sharefarmers) с разными возможностями доступа к финансированию. Инвестиции в доильные технологии создают проблемы для арендаторов-совладельцев, которые не вкладываются в основной капитал и переезжают на другие фермы в среднем каждые 2–3 года, поэтому им нужны высокомобильные активы.

Робототехника должна быть применима как для начинающих, так и для опытных фермеров с разным уровнем ИКТ-навыков и мотивации (Christiaensen и др., 2021). Например, начинающие фермеры могут проявлять высокий интерес к технологиям, но иметь ограниченный доступ к финансированию, тогда как опытные фермеры могут иметь доступ к финансированию, но меньшую мотивацию к долгосрочным инвестициям. Структуры многофермерской собственности могут влиять на уровень внедрения в молочном секторе. Дополнительным аспектом является оценка последствий концентрации власти у поставщиков технологий, например, контракты на «право на ремонт», доступность данных и совместимость систем (Carolan, 2020).

3.2.4 Финансовые аспекты

Финансовые аспекты были основным ограничением для внедрения существующей технологии AMS в Новой Зеландии. Для новых роботизированных систем значительным барьером станет неопределенность, которую банки испытывают в отношении предоставления финансирования. Это будет связано не только с общими инвестиционными затратами и рентабельностью инвестиций, но и с оценкой амортизации и стоимости при перепродаже. Фермеры и банки ожидают короткого (2–4 года) срока окупаемости инвестиций, особенно когда неопределенность технологии высока (Rutten и др., 2018), и такие сроки кажутся недостижимыми при текущей высокой начальной стоимости роботизированных инвестиций. Некоторые поставщики технологий предлагают модели подписки, снижающие первоначальные затраты и невозвратные издержки для фермеров. Рентабельность инвестиций будет также зависеть от типа (стоимости) рабочей силы, которую заменяет технология. Высокопроизводительная робототехника может использовать дорогую технологию для выполнения низкооплачиваемой работы, и необходимо учитывать соотношение выгод и затрат. Также должны быть рассмотрены непредвиденные финансовые последствия, такие как снижение гибкости фермерского бизнеса, когда необходимость использования роботизированных инвестиций привязывает фермы к продолжению текущего набора видов деятельности.

3.2.5 Устойчивость

Для обеспечения широких результатов устойчивости при использовании доильных роботов ключевым аспектом являются последствия для благополучия животных при использовании робота. Это относится к таким аспектам, как положительное или отрицательное взаимодействие коровы и робота (Holloway и др., 2014). Использование робототехники и связанного с ней сенсорного оборудования может открыть возможности для улучшения выявления проблем со здоровьем животных. Например, большинство новозеландских фермеров первоначально выявляют проблемы с маститом через соматические клетки в сборном молоке, а затем с помощью сдаивания первых струек (Kamphuis и др., 2016). Использование встроенных датчиков мастита на новозеландских фермах в настоящее время низко (Dela Rue и др., 2020), и более широкое использование сенсорных систем на основе робототехники может снизить время и уровень квалификации, необходимые для выявления таких заболеваний.

3.2.6 Рыночные факторы

Основным рыночным аспектом является ограниченный размер рынка для доильной робототехники в пастбищных системах. Этот размер рынка дополнительно уменьшается из-за 20–30-летнего цикла замены доильной инфраструктуры, что ограничивает количество фермеров, устанавливающих новые роботизированные технологии. Это окажет большое влияние на соотношение затрат и выгод для фермеров, которые могут обратить внимание на робототехнику только тогда, когда им потребуется заменить устаревшую инфраструктуру. Кроме того, обширные патенты на доильную робототехнику могут препятствовать инновациям в этой области. Существующие настройки цепочки поставок (фермы продают цельное молоко непосредственно переработчику) могут ограничивать возможности отдельных фермеров создавать добавленную стоимость с помощью роботизированных технологий.

3.2.7 Социальное благополучие

Основной целью робототехники является замена труда, поэтому доильная робототехника может оказывать как положительное, так и отрицательное влияние на социальное благополучие. Автоматизированное доение на крупных фермах может предоставить фермерам больше времени для общения с семьей и сообществом, а также снизить физическую нагрузку, позволяя пожилым фермерам оставаться связанными с доильными операциями. Снижение физических требований и требований к навыкам доения благодаря робототехнике может также позволить людям из сообщества работать на фермах неполный рабочий день. Сокращение рабочей силы на фермах может привести к большей изоляции фермеров, и фермы могут обеспечивать меньше рабочих мест в более широком сообществе. С другой стороны, внедрение роботизированных технологий на фермах может привести к созданию новых рабочих мест в местном сообществе для высококвалифицированного технологического обслуживания и поддержки.

3.2.8 Регулирование и политика

Новая Зеландия имеет экономику с мягким регулированием и небольшим количеством субсидий, но внедрение доильной робототехники может потребовать некоторых форм стимулов для инвестиций. Также необходимо оценить потенциальные регуляторные барьеры в разработке робототехники, такие как правила пищевой безопасности, связанные со сбором и охлаждением молока (Eastwood и Renwick, 2020), и последствия в соответствии с правилами по уходу за животными (Manning и др., 2021; Tzachor и др., 2022). Более широким аспектом является долгосрочное восприятие автоматизированного сельского хозяйства среди потребителей и широкой общественности (Romera и др., 2020; Pfeiffer и др., 2021).

3.2.9 База знаний и сети

Поддержка робототехники жизненно важна. Доение является критически важным по времени процессом, поэтому сети обслуживания и поддержки должны быть способны реагировать в короткие сроки. Поломки доильного оборудования имеют серьезные последствия для фермеров и коров. Первоначальная поддержка должна предоставляться удаленно, так как время в пути в сельской местности может быть большим. Местные сервисные агенты должны обладать специальными навыками и запасными частями для обслуживания робототехники и ИКТ-систем (Carolan, 2020). Сети технической поддержки молочной отрасли Новой Зеландии потребуют повышения квалификации в этом отношении. В более общем плане потребуются изменения в навыках консультационных сетей фермеров (например, консультантов по фермерским системам, диетологов, ветеринаров) (Ingram и Maye, 2020). Это будет включать развитие навыков помощи фермерам в интерпретации данных, собираемых роботизированными системами, и принятии решений на их основе (Eastwood и др., 2019a).

3.2.10 Технологии и инженерия

Существуют некоторые специфические инженерные аспекты для проектирования высокопроизводительной доильной робототехники. Скорость надевания доильных стаканов важна, так как фермеры будут стремиться соответствовать тому, что они могут сделать вручную, однако это является компромиссом со стоимостью технологии. Современные системы машинного зрения должны использоваться для улучшения надевания стаканов. Фермеры могут согласиться на увеличенное время доения из-за более медленной скорости надевания стаканов на роботизированных роторных установках, если они смогут выполнять другие задачи, наблюдая за процессом доения. Робототехника должна быть надежной для работы во влажной и загрязненной среде. Текущие затраты на техническое обслуживание могут быть проблемой для робототехники; успешная система должна минимизировать эти затраты. Структура затрат на обслуживание также должна быть прозрачной для фермеров до покупки. Подключение к Интернету является проблемой на многих новозеландских фермах; робототехника должна быть способна работать в этих условиях. Решения на основе компонентных технологий становятся утомительными для фермеров, которые используют несколько устройств, программных систем и приложений (например, для управления животными и кормлением, соответствия требованиям и учета рабочего времени) без единого входа или с дублированием данных. Роботизированные системы должны легко обмениваться данными с других платформ по мере необходимости, таких как системы управления стадом или датчики здоровья животных.

3.2.11 Резюме по критериям руководства по проектированию

Структура, описанная в этой статье, предлагает ряд критериев проектирования, необходимых для того, чтобы инновация в достаточной степени соответствовала потребностям рынка, учитывая при этом социально-этические и финансовые факторы. Например, хотя технологии повышения производительности будут становиться все более важными в сельском хозяйстве (Christiaensen и др., 2021), применение системного подхода может побудить разработчиков, отраслевые организации и политиков не упускать из виду потенциальное влияние на удовлетворенность работников и их благополучие в долгосрочной перспективе. Хотя основное внимание при разработке технологий часто уделяется замене текущих ручных задач путем встраивания робототехники в существующие системы (Prause, 2021), более широкий подход к пониманию болевых точек может привести к перепроектированию систем с учетом будущих роботизированных возможностей.

Следование факторам руководства по проектированию позволило нам определить конкретные характеристики, которые следует учитывать для новых доильных роботов. Их целостный характер может также служить средством выхода за рамки традиционного мышления о технологиях. Одним из выявленных аспектов было то, что в пастбищных системах доильная робототехника может не полностью заменить труд, связанный с доением, что подтверждается Prause (2021). Например, доильный зал может контролироваться менеджером по доению, который не надевает доильные стаканы активно и может выполнять другие работы в период доения, например, анализ данных. Это меняет динамику расчета рентабельности инвестиций для фермеров, так как экономия труда будет меньше, но также меняет технические характеристики самого робота, поскольку 100% точность может не требоваться из-за присутствия менеджера по доению, который может устранить неудачные попытки автоматического надевания стаканов или другие мелкие неполадки. Другим результатом использования руководства по проектированию стала возможность переосмысления пастбищных фермерских систем путем интеграции доильной робототехники в рамках «ориентированного на миссию» подхода, например, повышение производительности труда на 25%. Это может включать не только использование новых роботов, но и системные изменения, такие как однократное доение в день и виртуальное ограждение, чтобы «накапливать» различные подходы, позволяющие фермам работать с меньшим количеством людей. Затем руководство побуждает нас задать последующие вопросы о влиянии таких системных изменений на другие социально-этические вопросы, такие как идентичность фермера, удовлетворенность сотрудников, влияние на сельские сообщества и восприятие потребителями сельского хозяйства (Holloway и др., 2014; Romera и др., 2020; Pfeiffer и др., 2021).

4 Заключение

Анализ примера показал потенциальную возможность использования подхода руководства по проектированию для разработки инноваций в области робототехники и автоматизации. На практике эффективная разработка целостных руководств по проектированию должна основываться на процессах совместного проектирования с участием конечных пользователей, а также других соответствующих заинтересованных сторон, таких как консультанты и потребители. Работы таких авторов, как Ditzler и Driessen (2022) и Romera и др. (2020), показали такие процессы при подходе к перепроектированию систем и интеграции технологий со сложными фермерскими системами. Предложенное нами руководство по проектированию может стать основой для обсуждений с конечными пользователями (фермерами и сотрудниками), а также с разработчиками и производителями технологий с целью итеративной доработки и индивидуальной настройки характеристик проектирования. Совместное проектирование также даст преимущество в инициировании разговоров, направленных на выявление как технологических, так и системных инноваций, которые могли бы обеспечить успешное внедрение робототехники на молочных фермах будущего.

Наконец, руководства по проектированию могут быть использованы в качестве инструмента для реализации принципов RRI при разработке сельскохозяйственной робототехники. Наше предложенное руководство основано на целостном наборе факторов, выявленных в ряде опубликованных исследований. Это целостное руководство соответствует концепции «социо-кибер-физических систем», введенной Rijswijk и др. (2021), где могут быть оценены взаимодействия между социальными, кибернетическими и физическими компонентами «умного» сельского хозяйства. Таким образом, этот процесс может обеспечить более широкое включение точек зрения участников и заинтересованных сторон, связанных с роботизированными системами, и служит инструментом для предвидения положительных и отрицательных последствий разработки и использования робототехники на фермах.

1. Barrett H., Rose D. C. (2020). Perceptions of the fourth agricultural revolution: what's in, what's out, and what consequences are anticipated? Sociol. Rural. 62, 162–189. doi: 10.1111/soru.12324. CrossRef Google Scholar.

2. Basu S., Omotubora A., Beeson M., Fox C. (2020). Legal framework for small autonomous agricultural robots. AI Soc. 35 (1), 113–134. doi: 10.1007/s00146-018-0846-4. CrossRef Google Scholar.

3. Brier D., Eastwood C. R., Dela Rue B. T., Viehland D. W. (2020). Foresighting for responsible innovation using a delphi approach: a case study of virtual fencing innovation in cattle farming. J. Agric. Environ. Ethics 33 (3-6), 549–569. doi: 10.1007/s10806-020-09838-9. CrossRef Google Scholar.

4. Carolan M. (2020). Automated agrifood futures: robotics, labor and the distributive politics of digital agriculture. J. Peasant Stud. 47 (1), 184–207. doi: 10.1080/03066150.2019.1584189. CrossRef Google Scholar.

5. Christiaensen L., Rutledge Z., Taylor J. E. (2021). Viewpoint: the future of work in agri-food. Food Policy 99, 101963. doi: 10.1016/j.foodpol.2020.101963. CrossRef Google Scholar.

6. Dela Rue B. T., Eastwood C. R., Edwards J. P., Cuthbert S. (2020). New Zealand dairy farmers preference investments in automation technology over decision-support technology. Anim. Prod. Sci. 60 (1), 133. doi: 10.1071/an18566. CrossRef Google Scholar.

7. Ditzler L., Driessen C. (2022). Automating agroecology: how to design a farming robot without a monocultural mindset? J. Agric. Environ. Ethics 35 (1), 2. doi: 10.1007/s10806-021-09876-x. CrossRef Google Scholar.

8. Eastwood C. R., Ayre M., Nettle R., Dela Rue B. (2019a). Making sense in the cloud: farm advisory services in a smart farming future. NJAS Wageningen J. Life Sci. 90-91, 1–10. doi: 10.1016/j.njas.2019.04.004. CrossRef Google Scholar.

9. Eastwood C. R., Edwards J. P., Turner J. A. (2021). Review: anticipating alternative trajectories for responsible Agriculture 4.0 innovation in livestock systems. Animal 15, 100296. doi: 10.1016/j.animal.2021.100296. CrossRef Google Scholar.

10. Eastwood C. R., Klerkx L., Ayre M., Dela Rue B. T. (2019b). Managing socio-ethical challenges in the development of smart farming: from a fragmented to a comprehensive approach for responsible research and innovation. J. Agric. Environ. Ethics 32 (5), 741–768. doi: 10.1007/s10806-017-9704-5. CrossRef Google Scholar.

11. Eastwood C. R., Renwick A. (2020). Innovation uncertainty impacts the adoption of smarter farming approaches. Front. Sustain. Food Syst. 4, 1–14. doi: 10.3389/fsufs.2020.00024. CrossRef Google Scholar.

12. Eastwood C. R., Turner F. J., Romera A. J. (2022). Farmer-centred design: an affordances-based framework for identifying processes that facilitate farmers as co-designers in addressing complex agricultural challenges. Agric. Syst. 195, 103314. doi: 10.1016/j.agsy.2021.103314. CrossRef Google Scholar.

13. Hansen B. G., Bugge C. T., Skibrek P. K. (2020). Automatic milking systems and farmer well-being--exploring the effects of automation and digitalization in dairy farming. J. Rural Stud. 80, 469–480. doi: 10.1016/j.jrurstud.2020.10.028. CrossRef Google Scholar.

14. Hess D. J., Lee D., Biebl B., Fränzle M., Lehnhoff S., Neema H., et al. (2021). A comparative, sociotechnical design perspective on responsible innovation: Multidisciplinary research and education on digitized energy and automated vehicles. J. Responsible Innovation 8, 421–444. doi: 10.1080/23299460.2021.1975377. CrossRef Google Scholar.

15. Holloway L., Bear C., Wilkinson K. (2014). Re-capturing bovine life: Robot--cow relationships, freedom and control in dairy farming. J. Rural Stud. 33, 131–140. doi: 10.1016/j.jrurstud.2013.01.006. CrossRef Google Scholar.

16. Ingram J., Maye D., Bailye C., Barnes A., Bear C., Bell M., et al. (2022). What are the priority research questions for digital agriculture? Land Use Policy 114, 105962. doi: 10.1016/j.landusepol.2021.105962. CrossRef Google Scholar.

17. Ingram J., Maye D. (2020). What are the implications of digitalisation for agricultural knowledge? Front. Sustain. Food Syst. 4, 66. doi: 10.3389/fsufs.2020.00066. CrossRef Google Scholar.

18. Kafaee M., Ansarian Z., Taqavi M., Heidari S. (2021). Design for well-being: the fourth generation of technology development. Technol. Soc. 67, 101775. doi: 10.1016/j.techsoc.2021.101775. CrossRef Google Scholar.

19. Kamphuis C., Dela Rue B. T., Eastwood C. R. (2016). Field validation of protocols developed to evaluate in-line mastitis detection systems. J. Dairy Sci. 99 (2), 1619–1631. doi: 10.3168/jds.2015-10253. CrossRef Google Scholar.

20. Klerkx L., Jakku E., Labarthe P. (2019). A review of social science on digital agriculture, smart farming and agriculture 4.0: new contributions and a future research agenda. NJAS Wageningen J. Life Sci. 90-91, 1–16. doi: 10.1016/j.njas.2019.100315. CrossRef Google Scholar.

21. Lajoie-O'Malley A., Bronson K., van der Burg S., Klerkx L. (2020). The future(s) of digital agriculture and sustainable food systems: an analysis of high-level policy documents. Ecosyst. Serv. 45, 101183. doi: 10.1016/j.ecoser.2020.101183. CrossRef Google Scholar.

22. Legun K., Burch K. (2021). Robot-ready: how apple producers are assembling in anticipation of new AI robotics. J. Rural Stud. 82, 380–390. doi: 10.1016/j.jrurstud.2021.01.032. CrossRef Google Scholar.

23. Lowenberg-DeBoer J., Erickson B. (2019). Setting the record straight on precision agriculture adoption. Agron. J. 111 (4), 1552–1569. doi: 10.2134/agronj2018.12.0779. CrossRef Google Scholar.

24. Lunner-Kolstrup C., Hörndahl T., Karttunen J. P. (2018). Farm operators' experiences of advanced technology and automation in Swedish agriculture: a pilot study. J. Agromedicine 23 (3), 215–226. doi: 10.1080/1059924x.2018.1458670. CrossRef Google Scholar.

25. Manning J., Power D., Cosby A. (2021). Legal complexities of animal welfare in Australia: do on-animal sensors offer a future option? Animals 11 (1), 91. doi: 10.3390/ani11010091. CrossRef Google Scholar.

26. McCampbell M., Schumann C., Klerkx L. (2021). Good intentions in complex realities: challenges for designing responsibly in digital agriculture in low-income countries. Sociol. Rural. 62, 279–304. doi: 10.1111/soru.12359. CrossRef Google Scholar.

27. Nazareno L., Schiff D. S. (2021). The impact of automation and artificial intelligence on worker well-being. Technol. Soc. 67, 101679. doi: 10.1016/j.techsoc.2021.101679. CrossRef Google Scholar.

28. Oudshoorn F. (2008). "Mobile milking robot offers new grazing concept biodiversity and animal feed: future challenges for grassland production," in Proceedings of the 22nd General Meeting of the European Grassland Federation, Uppsala, Sweden, 9-12 June 2008. Google Scholar.

29. Pfeiffer J., Gabriel A., Gandorfer M. (2021). Understanding the public attitudinal acceptance of digital farming technologies: a nationwide survey in Germany. Agric. Hum. Values 38 (1), 107–128. doi: 10.1007/s10460-020-10145-2. CrossRef Google Scholar.

30. Pigford A.-A. E., Hickey G. M., Klerkx L. (2018). Beyond agricultural innovation systems? Exploring an agricultural innovation ecosystems approach for niche design and development in sustainability transitions. Agric. Syst. 164, 116–121. doi: 10.1016/j.agsy.2018.04.007. CrossRef Google Scholar.

31. Prause L. (2021). Digital agriculture and labor: a few challenges for social sustainability. Sustainability 13 (11), 5980. doi: 10.3390/su13115980. CrossRef Google Scholar.

32. Prost L. (2021). Revitalizing agricultural sciences with design sciences. Agric. Syst. 193, 103225. doi: 10.1016/j.agsy.2021.103225. CrossRef Google Scholar.

33. Renwick A., Wreford A., Dynes R., Johnstone P., Edwards G., Hedley C., et al. (2017). "Next generation systems: a framework for prioritising innovation," in Science and policy: nutrient management challenges for the next generation. Editors Currie L. D., Hedley M. J. (Palmerston North, New Zealand: Fertilizer and Lime Research Centre, Massey University), 9. Occasional Report No. 30. Google Scholar.

34. Rijswijk K., Klerkx L., Bacco M., Bartolini F., Bulten E., Debruyne L., et al. (2021). Digital transformation of agriculture and rural areas: a socio-cyber-physical system framework to support responsibilisation. J. Rural Stud. 85, 79–90. doi: 10.1016/j.jrurstud.2021.05.003. CrossRef Google Scholar.

35. Rodenburg J. (2017). Robotic milking: technology, farm design, and effects on work flow. J. Dairy Sci. 100 (9), 7729–7738. doi: 10.3168/jds.2016-11715. CrossRef Google Scholar.

36. Romera A. J., Bos A. P., Neal M., Eastwood C. R., Chapman D., McWilliam W., et al. (2020). Designing future dairy systems for New Zealand using reflexive interactive design. Agric. Syst. 181, 102818. doi: 10.1016/j.agsy.2020.102818. CrossRef Google Scholar.

37. Rose D. C., Chilvers J. (2018). Agriculture 4.0: broadening responsible innovation in an era of smart farming. Front. Sustain. Food Syst. 2 (87), 1–7. doi: 10.3389/fsufs.2018.00087. CrossRef Google Scholar.

38. Rose D. C., Lyon J., de Boon A., Hanheide M., Pearson S. (2021a). Responsible development of autonomous robotics in agriculture. Nat. Food 2 (5), 306–309. doi: 10.1038/s43016-021-00287-9. CrossRef Google Scholar.

39. Rose D. C., Wheeler R., Winter M., Lobley M., Chivers C.-A. (2021b). Agriculture 4.0: making it work for people, production, and the planet. Land Use Policy 100, 104933. doi: 10.1016/j.landusepol.2020.104933. CrossRef Google Scholar.

40. Rutten C. J., Steeneveld W., Oude Lansink A. G. J. M., Hogeveen H. (2018). Delaying investments in sensor technology: the rationality of dairy farmers' investment decisions illustrated within the framework of real options theory. J. Dairy Sci. 101 (8), 7650–7660. doi: 10.3168/jds.2017-13358. CrossRef Google Scholar.

41. Ryan M., van der Burg S., Bogaardt M.-J. (2021). Identifying key ethical debates for autonomous robots in agri-food: a research agenda. AI Ethics. doi: 10.1007/s43681-021-00104-w. CrossRef Google Scholar.

42. Smith M. J. (2020). Getting value from artificial intelligence in agriculture. Anim. Prod. Sci. 60 (1), 46. doi: 10.1071/an18522. CrossRef Google Scholar.

43. Stilgoe J., Owen R., Macnaghten P. (2013). Developing a framework for responsible innovation. Res. Policy 42 (9), 1568–1580. doi: 10.1016/j.respol.2013.05.008. CrossRef Google Scholar.

44. Tzachor A., Devare M., King B., Avin S., Ó hÉigeartaigh S. (2022). Responsible artificial intelligence in agriculture requires systemic understanding of risks and externalities. Nat. Mach. Intell. 4 (2), 104–109. doi: 10.1038/s42256-022-00440-4. CrossRef Google Scholar.

45. van der Burg S., Bogaardt M.-J., Wolfert S. (2019). Ethics of smart farming: current questions and directions for responsible innovation towards the future. NJAS Wageningen J. Life Sci. 90-91, 1–10. doi: 10.1016/j.njas.2019.01.001. CrossRef Google Scholar.

46. Vik J., Stræte E. P., Hansen B. G., Nærland T. (2019). The political robot -- the structural consequences of automated milking systems (AMS) in Norway. NJAS - Wageningen J. Life Sci. 90-91, 100305. doi: 10.1016/j.njas.2019.100305. CrossRef Google Scholar.

Eastwood CR, Dela Rue B, Edwards JP and Jago J (2022) Responsible robotics design–A systems approach to developing design guides for robotics in pasture-grazed dairy farming. Front. Robot. AI 9:914850. doi: 10.3389/frobt.2022.914850

Перевод статьи «Responsible robotics design–A systems approach to developing design guides for robotics in pasture-grazed dairy farming» автора Eastwood CR, Dela Rue B, Edwards JP and Jago, оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык.