Вооружен и очень опасен, или Зачем аграрию FarmForesight
Я не являюсь сторонником использования «сухой статистики», потому что статистика и реальность — это все-таки разные вещи. Идеального источника данных об урожайности агрокультур в конкретных регионах, к сожалению, не существует. Потому что кто-то в статотчетности указывает искаженные данные, кто-то данных не предоставляет вовсе.
Поэтому при разработке агробизнес-симулятора FarmForesight мы старались провести «тюнинг» статистики в сторону играбельности.
На мой взгляд, в бизнес-моделировании главное — реалистичность причинно-следственных связей. При составлении сценария важно не скопировать ситуацию, с которой вы сталкиваетесь в жизни, а обеспечить максимальное разнообразие возможных сценариев, сочетание различных условий, с которыми вам еще не приходилось сталкиваться, чтобы решения, принятые в определенных условиях, привели в игре к максимально правдоподобным результатам.
Его величество рандом
В настоящее время в FarmForesight случайные события, по сути, ограничены погодой и отклонениями в ценовых сценариях. Одним из погодных эффектов, например, может быть внезапная засуха летом, что приводит вас к необходимости минимизировать потери или принять решение о пересеве культур. Цены также регулярно немного рандомизируются для имитации рыночных колебаний стоимости культур.
Других глобальных случайных событий в нашем симуляторе нет, так как это усложняет игровой процесс. К тому же, как показывает опыт других симуляторов, введение большого количества случайных событий раздражает игроков.
Но сама эта идея, безусловно, интересна. Поэтому различные варианты форс-мажора во время игры мы прорабатывали. Например, невозможность сбора урожая из-за поломки/отсутствия/недостатка техники, невозможность продать урожай из-за проблем на элеваторе или непоставки вагонов и т. д.
Возможно, этот функционал мы добавим в FarmForesight в будущем.
Читать по теме: Аграрий 80 lvl: тренажер латифундиста FarmForesight
Рентабельность — мера всего
Мы не случайно установили для игроков процентную рентабельность собственного капитала в качестве конечного игрового критерия, так как это универсальная метрика. Например, чистая прибыль для этой цели совершенно не подходит, поскольку для игроков, управляющих 5 тыс. га и 30 тыс. га, она будет абсолютно разной, пропорциональной площади. А установление, в качестве цели, для игроков достижения максимальной рентабельности предоставляет им полную свободу действий и равные условия. Совершенно неважно, хозяйство какого размера они выберут для игровой сессии — 100 га или 300 тыс. га.
В нашей модели расчет рентабельности производится примерно так: вы запланировали какой-то севооборот, при реализации которого вы должны понести определенные затраты. Они учитываются как ваш рабочий капитал. А вся полученная вами чистая прибыль на этот капитал делится.
Однако в будущем мы планируем ввести еще один режим игры — без рабочего капитала, когда у игрока есть лишь стартовый капитал, а все остальное — заемные средства.
При таких заданных условиях теоретически можно запланировать севооборот даже при нулевом стартовом капитале. У вас нет денег, вы идете в банк, берете деньги в кредит, погашаете его когда реализуете готовую продукцию.
Сейчас в FarmForesight тоже заложена механика займов, но примитивная — взял кредит, погасил, а пока пользуешься — платишь сложный процент. Такие займы нужны только для того, чтобы игровая сессия не закончилась сразу после того, как игрок исчерпал оборотный капитал.
А по-хорошему система кредитования в игре должна быть более сложной. Например, банк может принять решение о выдаче вам кредита или отказе в кредитовании.
В этом случае, когда у одних игроков будет собственный капитал, а у других — только заемный, можно будет ввести и другие метрики эффективности, помимо рентабельности и возврата капитала. На мой взгляд, это перспективное направление развития FarmForesight. В частности, для фермеров новый режим игры наверняка будет более интересным, чем сегодняшний.
И о погоде…
В нашем симуляторе самый капризный фактор — погода. Все как в жизни. Потому что в реальной жизни невозможно точно спрогнозировать погоду более чем на 2 недели или даже на неделю. Как бы вам ни хотелось, нельзя в феврале «запрограммировать», какой будет погода, когда придет время сеять озимые, то есть осенью. При этом на отклонения от прогноза нужно уметь быстро и правильно реагировать.
У хорошего и опытного агронома эта реакция отработана до автоматизма. Например, в момент вегетации сельскохозяйственной культуры для минимизации ущерба от вредителя нужно внести СЗР, но внезапно пошел сильный дождь. Опытный агроном в этой ситуации вносить СЗР не будет, так как это бесполезно.
Но, на самом деле, принятие подобных решений вполне можно диджитализировать. Что на практике уже и происходит. Технологии Precision Farming позволяют одновременно отслеживать и анализировать множество разных параметров. Естественно, располагая детальными данными о том, что происходит на вашем поле, можно гораздо эффективнее реагировать на изменение погоды, выстроить точные причинно-следственные связи и учитывать их при принятии решений.
В FarmForesight влияние погодных условий учитывается не только в каждый момент индивидуально для каждой культуры, но и применительно к каждой технической операции. Если операция проведена в неблагоприятное для нее время, можно получить существенный штраф к урожайности, а если в благоприятное — весомый бонус.
Читать по теме: Укрощение строптивой. Погода в полях 2019
Наша виртуальная модель, разумеется, не является альтернативой технологиям точного земледелия и не может их заменить, но она учит реагировать на определенные изменения.
В основе FarmForesight те же самые причинно-следственные связи, что и в реальной жизни. И работают они точно так же.
Понятно, что в реальной жизни игровая ситуация в точности вряд ли повторится из-за множества факторов, неучтенных в модели. Преимущество моделирования в том, что оно позволяет понять, какой финансовый результат вы получите от определенной последовательности действий. Это причинно-следственные связи, которые работают и в реальной жизни, так как FarmForesigh базируется на статистике.
Конечно, конкретную урожайность до центнера мы не можем просчитать, но причинно-следственную связь, то есть, что последует за чем, мы знаем точно. И это абсолютно работающая штука, уже множество раз подтвержденная теми, кто в наш симулятор играл. Агрономы и финансисты тоже подтверждают, что в реальной жизни бюджетирование происходит примерно так же. Только в жизни обычно используется Excel, а у нас условно игровой формат — как «Веселый фермер», только серьезнее.
Как научиться играть?
На мой взгляд, научиться играть в FarmForesight может каждый. В этом нет ничего сложного. Например, моя восьмилетняя дочь в FarmForesight играет, и у нее все нормально получается. При том, что она пока не гений аграрного бизнеса.
На самом деле, в тонкостях агросимулятора не обязательно долго разбираться. Особенно, если вы не знаете, какое решение нужно принять в конкретной ситуации. Просто делайте все, что вам предлагает модель, с параметрами по умолчанию, и следите за подсказками. Это гарантирует среднестатистический результат.
Кстати, видеоинструкция по игре тоже есть. А в ближайшее время мы выложим на сайт интерактивный курс, который пошагово ознакомит пользователя с разными механиками моделирования. С его помощью начинающие игроки смогут осваивать игру, поэтапно совершая какие-то базовые действия.
Дело в том, что сейчас, судя по статистике, некоторых пользователей шокирует интерфейс симулятора. Они нажимают кнопку «начать сессию», видят множество различных элементов управления (которые можно настроить «под себя») и тут же выходят из игры.
А спрятать сразу все элементы управления, чтобы не «смущать» робких игроков, мы не можем. Потому что они нужны.
Надеюсь, интерактивный курс поможет таким игрокам освоиться и позволит еще больше снизить порог вхождения в агросимулятор.
Александр Эйне, основатель агробизнес-симулятора FarmForesight
