Модели повышения урожайности на основе комплексного применения цифровых двойников сельскохозяйственного профиля

   Условия функционирования российского АПК сегодня характеризуются не только недобросовестной конкуренцией на глобальных рынках, но и объективными трансформационными процессами. Изменения технологий производства сельскохозяйственной продукции, цифровизация всех сфер производства требуют перестройки работы сельскохозяйственных организаций. При этом обозначенные структурные изменения на уровне производителей сельскохозяйственной продукции должны исходить из анализа объективных производственных и экономических показателей: урожайности и рентабельности.

   Цель исследования заключается в моделировании процесса повышения урожайности зерновых культур, обусловленного применением цифровых двойников в различных сферах сельскохозяйственного производства.

   Задачи исследования: выделить модели применения цифровых двойников в процессе производства зерновых культур; разработать основные методические положения создания цифрового двойника сельскохозяйственной специализации; обозначить современную и перспективную роль цифровых двойников в сельскохозяйственном производстве.

   Научная новизна и практическая значимость результатов исследования: разработаны модели применения цифровых двойников сельскохозяйственной специализации по стадиям производственного процесса и инфраструктурным секторам его обеспечения; сформулированы концептуальные положения методических рекомендаций по разработке цифровых двойников сельскохозяйственной специализации; определены современное и перспективное значение цифровых двойников в процессе повышения урожайности зерновых, а также перспективы их использования в АПК.

1. Развитие бережливого производства: принципы, подходы, направления реализации: метод. указания / Е.И. Семенова, О.А. Родионова, А.С. Труба [и др.]. – М.: Сам Полиграфист, 2019. – С. 117.

2. Совершенствование институциональной инфраструктуры АПК: вопросы теории и практики : монография / под ред. акад. РАН А.Н. Семина. – М.: КОЛ ЛОК, 2023. – С. 8–123; 278–330.

3. Кислицкий М.М. Трансформация условий и экономических отношений в системе обеспечения населения продовольствием : монография. – М.: ВНИИЭСХ, 2018. – С. 22–39.

4. Стадник А.Т., Кабаков В.М., Кабакова О.Г. Техническая оснащённость сельскохозяйственного производства региона и пути её совершенствования // Вестник Новосибирского государственного университета. – 2018. – № 1. – С. 54, 166–173.

5. Теория, методология и практика реализации эквивалентных межотраслевых отношений в АПК : монография / под ред. проф. О.А. Родионовой. – М.: Фонд «Кадровый резерв», 2019. – С. 24.

6. Кислицкий М.М., Логачева О.В. Трансформация социально-экономических практик сельского населения под воздействием цифровых структурно-технологических изменений в сельскохозяйственных организациях // ЭТАП: Экономическая Теория, Анализ, Практика. – 2019. – № 3. – С. 119–129. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/transformatsiya-sotsialno-ekonomicheskih-praktik-selskogo-naseleniya-pod-vozdeystviem-tsifrovyh-strukturno-tehnologicheskih.

7. Трансформационные процессы и адаптация хозяйствующих субъектов аграрной сферы : монография / под науч. ред. проф. О.А. Родионовой. – М.: Сам Полиграфист, 2020. – С. 106.

8. ГОСТ ISO 3093 Зерно и продукты его переработки. Определение числа падения методом Хагберга–Пертена. – М.: Стандартинформ, 2016.

9. ГОСТ ISO 5530-1. Мука пшеничная. Физические характеристики теста. Часть 1: Определение водопоглощения и реологических свойств с применением фаринографа. – М.: Стандартинформ, 2014.

10. ГОСТ ISO 7973 Зерно и зернопродукты. Определение вязкости с применением амилографа. – М.: Стандартинформ, 2014.

11. ГОСТ 9353 Пшеница. Технические условия. – М.: Стандартинформ, 2019.

12. ГОСТ 10940 Зерно. Методы определения типового состава. – М.: Стандартинформ, 2009.

13. ГОСТ 10967 Зерно. Методы определения запаха и цвета. – М.: Стандартинформ, 2019.

14. ГОСТ 10840 Зерно. Метод определения натуры. – М.: Стандартинформ, 2019.

15. ГОСТ 10846 Зерно и продукты его переработки. Метод определения белка. – М.: Стандартинформ, 2009.

16. ГОСТ 10987 Зерно. Методы определения стекловидности. – М.: Стандартинформ, 2009.

17. ГОСТ 13496.20 Корма, комбикорма, комбикормовое сырье. Метод определения остаточных количеств пестицидов. – М.: Стандартинформ, 2014.

18. ГОСТ 13586.1 Зерно. Методы определения количества и качества клейковины в пшенице. – М.: Стандартинформ, 2009.

19. ГОСТ 13586.3 Зерно. Правила приемки и методы отбора проб. – М.: Стандартинформ, 2019.

20. ГОСТ 13586.4 Зерно. Методы определения зараженности и поврежденности вредителями. – М.: Стандартинформ, 2009.

21. ГОСТ 13586.5 Зерно. Метод определения влажности. – М.: Стандартинформ, 2019.

22. ГОСТ 13586.6 Зерно. Методы определения зараженности вредителями. – М.: Стандартинформ, 2009.

23. ГОСТ 34165 Зерновые, зернобобовые и продукты их переработки. Методы определения загрязненности насекомыми-вредителями. – М.: Стандартинформ, 2018.

24. Нормы технологического проектирования семейных ферм зернового направления и зернообрабатывающих предприятий малой площади (НТП 16 М-93): утв. Минсельхозом России 29. 10. 1993 г. – М., 1993.

25. Сёмин А.Н., Иовлев Г.А. Сравнительный анализ эффективности функционирования отечественной и зарубежной сельскохозяйственной техники // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. – 2018. – № 5. – С. 17–21.

26. ГОСТ Р 57700.37–2021 Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения. – М.: Рос. ин-т стандартизации, 2021.

27. Эффекты от применения цифровых двойников в сельском хозяйстве / Я.П. Лобачевский, Д.А. Миронов [и др.] // Труды Кубанского государственного аграрного университета. – 2023. – № 1 (103). – С. 71–78. – URL: http://proceedings.kubsau.ru/issue/2023/103/71-78.

28. Лобачевский Я.П., Дорохов А.С. Цифровые технологии и роботизированные технические средства для сельского хозяйства // Сельскохозяйственные машины и технологии. – 2021. – Т. 15, № 4. – С. 6–10.

29. Цифровые и проектные ориентиры трансформации экономического взаимодействия хозяйствующих субъектов аграрной сферы : монография / В.В. Милосердов, О.А. Родионова, Е.И. Семёнова [и др.]; под науч. ред. О.А. Родионовой. – М.: Сам Полиграфист, 2021. – С. 35.

30. Боровков А.И., Рябов Ю.А., Гамзикова А.А. Типологизация цифровых двойников (Digital Twins) // Кластеризация цифровой экономики: Глобальные вызовы : сб. тр. нац. науч.-практ. конф. : в 2 т. – СПб.: Политех-Пресс, 2020. – Т. 2. – С. 473–482.

31. Стратегическое направление в области цифровой трансформации отраслей агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации на период до 2030 года: утв. Распоряжением Правительства Российской Федерации от 29. 12. 2021 № 3971-р. – М., 2021.

32. Сёмин А.Н., Иовлев Г.А. Исследование эффективности технологического процесса обмолота зерновых культур // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. – 2018. – № 7. – С. 25–27.

33. Результаты научных исследований агроинженерных научных организаций по развитию цифровых систем в сельском хозяйстве / Ю.Ф. Лачуга, А.Ю. Измайлов, Я.П. Лобачевский, Ю.Х. Шогенов // Техника и оборудование для села. – 2022. – № 3 (297). – С. 2–9.

34. Результаты научных исследований агроинженерных научных организаций по развитию цифровых систем в сельском хозяйстве (окончание) / Ю.Ф. Лачуга, А.Ю. Измайлов, Я.П. Лобачевский, Ю.Х. Шогенов // Техника и оборудование для села. – 2022. – № 4 (298). – С. 2–6.

35. Приоритетные направления научно-технологического развития отечественного тракторостроения / Ю.Ф. Лачуга, А.Ю. Измайлов, Я.П. Лобачевский [и др.] // Сельский механизатор. – 2021. – № 2. – С. 3–5.

36. Приоритетные направления научно-технологического развития отечественного тракторостроения / Ю.Ф. Лачуга, А.Ю. Измайлов, Я.П. Лобачевский [и др.] // Сельский механизатор. – 2021. – № 3. – С. 2–4.