В.И. Меденников1, П.А. Кейер2

1,2 ФИЦ ИУ РАН (Москва, Россия)
1 dommed@mail.ru; 2 pkeyer@frccsc.ru

Постановка проблемы. В нашей стране нарастает проблема устранения цифрового разрыва между существующими технологиями проектирования информационных систем на базе оригинального, позадачного подхода и мировой практикой стремления к интеграции разрозненных информационных процессов в единую систему, что проявилось в формулировании следующих принципов цифровой экономики в последние годы в развитых странах: переход в данном процессе к такой системе управления информацией, в которой происходило бы рациональная их интеграция в некоторое единое структурированное пространство, а также переосмысление управленческих технологий в производственных отраслях, носящих комплементарный характер с новыми возможностями получения данных. Наиболее остро эта проблема стоит в сельском хозяйстве, поскольку, по прогнозам, цифровая трансформация производства отрасли должна принести наибольший положительный эффект среди прочих отраслей реальной экономики. Многие специалисты в области управления экономикой признают, что цифровая трансформация общества должна привести к фундаментальным изменениям в методах управления ею, однако формализованных механизмов этих изменений в большинстве исследований не приводится. Логистика была в числе первых отраслей, осознавших необходимость комплексного, системного подхода к управлению своей деятельностью на основе интеграционных IT-решений. Поскольку  все технологические процессы в сельском хозяйстве определяются научно-обоснованными севооборотами и должны быть в соответствии с указанными принципами информационно и алгоритмически интегрированы, то они также должны быть сопряжены с оптимальными цифровыми логистическими технологиями как связующее звено всех факторов формирования севооборотов, таких, как поставщики продукции с полей; промежуточные пункты хранения: силосные ямы, сенажные башни, зерновой ток (зернохранилище), склады; потребители продукции в виде животноводческих ферм, элеваторов, комбикормовых заводов, перерабатывающих предприятий, торговых сетей; транспортные компании. Актуальность оптимизации логистики подтверждается также огромными затратами на нее в России, составляющими около 20% ВВП страны, что более, чем в 2,5 раза выше затрат в ЕС. Однако, в предлагаемых рынком цифровых технологиях, отсутствуют как раз данные модели.

Цель. Дать формализованное описание интеграционного процесса формирования структуры севооборотов с оптимальными цифровыми логистическими технологиями в сельскохозяйственном предприятии с целью разработки механизма географической привязки полученных перспективных севооборотов.

Результаты. Представлена математическая модель оптимизации управления производственно-логистической цепочкой поставок продукции растениеводства в сельскохозяйственном предприятии.

Практическая значимость. Кроме географической привязки сформированных перспективных севооборотов математическая модель управления производственно-логистической цепочкой продукции растениеводства позволит существенно снизить затраты предприятий на транспортные расходы. А совместно эти модели явятся основой системы автоматизированного проектирования перспективных севооборотов с единых позиций для всех предприятий отрасли, формирование которых до сих пор осуществляется вручную специальными проектными организациями для каждой организации отдельно.

Меденников В.И., Кейер П.А. Географическая привязка формирования перспективных севооборотов на основе математической модели управления производственно-логистической цепочкой продукции растениеводства // Системы высокой доступности. 2023. Т. 19. № 4. С. 73−81. DOI: https://doi.org/10.18127/j20729472-202304-06

1. Меденников В.И., Райков А.Н. Анализ опыта цифровой трансформации в мире для сельского хозяйства России / Труды III Всерос. c междунар. участием научно-практ. конф. «Тенденции развития Интернет и цифровой экономики», 04–06 июня 2020. Симферополь–Алушта, 2020.
2. Akaev A.A., Rudskoy A.I. Converged ICT as a key factor in technological progress for the coming decades and their impact on global economic development // International Journal of Open Information Technologies. 2017. V. 5. № 1. Р. 1–18.
3. Erik Brynjolfsson, Lorin Hitt, Shinkyu Yang. Intangible Assets: Computers and Organizational Capital // Brookings Papers on Economic Activity. 2002. V. 2. № 1.
4. Huang Y., Chen Z., Yu T., Huang X., Gu X. Agricultural remote sensing big data: Management and applications // Journal of Integrative Agriculture. 2018. № 17(9). Р. 1915–1931.
5. Boori M.S., Choudhary K., Kupriyanov A.V. Crop growth monitoring through Sentinel and Landsat data based NDVI time-series // Computer Optics. 2020. 44(3). Р. 409–419.
6. Будзко В.И., Меденников В.И. Математическая модель оптимизации структуры севооборотов на основе единой цифровой платформы управления сельскохозяйственным производством // Системы высокой доступности. 2022. Т. 18. № 4. С. 5–15.
7. Kumar A., Reddy K.C.O., Masilamani G.P., Satish P., Turkar Y., Sandeep P. Integrated drought monitoring index: A tool to monitor agricultural drought by using time-series datasets of space-based Earth observation satellites // Advances in Space Research. 2021. 67(1). Р. 298–315.
8. Javed T., Li Y., Rashid S., Li F., Hu Q., Feng H., Chen X., Ahmad S., Liu F., Pulatov B. Performance and relationship of four different agricultural drought indices for drought monitoring in China's mainland using remote sensing data // Science of the Total Environment 759. 2021. 143530.
9. Černilová B., Kuře J., Linda M., Chotěborský R. Tracing of the rapeseed movement by using the contrast point tracking method for DEM model verification // Agronomy Research. 2022. 20(3). Р. 519–530.
10. Kägo R., Vellak P., Ehrpais H., Noorma M., Ol J. Assessment of power characteristics of unmanned tractor for operations on peat fields // Agronomy Research. 2020. 20(2). Р. 261–274.
11. Толуев Ю.И., Планковский С.И. Моделирование и симуляция логистических систем. Киев: Миллениум. 2009.
12. Боровков А.И., Рябов Ю.А., Кукушкин К.В., Марусева В.М., Кулемин В.Ю. Цифровые двойники и цифровая трансформация предприятий ОПК // 2018. № 1. С. 6–23.
13. Алексеева Н.А., Осипов А.К., Меденников В.И. и др. Экономические и управленческие проблемы землеустройства и землепользования в регионе. Ижевск: Шелест. 2022.
14. Меденников В.И. Необходимость формирования единого цифрового двойника сельскохозяйственного предприятия // Материалы V Всерос. (национальной) научно-практ. конф. «Землеустройство, экономика и управление в агропромышленном комплексе в период глобальных вызовов». 01 марта 2023 г. Ижевск: УГАУ. 2023. С. 236–243.