|
| | | | Проблемы современной экономики, N 3 (87), 2023 | | | | АГРОЭКОНОМИКА | | | Амирова Э. Ф.
доцент кафедры цифровых технологий и прикладной информатики
Казанского государственного аграрного университета
кандидат экономических наук
Булатова Э. И.
доцент кафедры финансовых рынков и финансовых институтов
Казанского Приволжского федерального университета,
кандидат экономических наук
Дувалова Э. П.
старший преподаватель кафедры финансовых рынков и финансовых институтов
Казанского Приволжского федерального университета
| |
| | | | | В статье показано, что цифровые решения предоставляют возможность управлять производством зерновых культур с помощью различных технологий, таких как датчики, GPS-навигация, системы искусственного интеллекта и многие другие. Одним из основных преимуществ использования цифровых решений является возможность точного прогнозирования урожайности и определения оптимального времени для посева и уборки. Применение цифровых решений в зерновом производстве. позволяет сократить время на производство и уменьшить износ техники, способствуют сокращению затрат и повышению выхода продукции. | | Ключевые слова: цифровые технологии в сельском хозяйстве, урожайность, эффективность цифровизации в сельском хозяйстве, датчики, GPS-навигация, искусственный интеллект, зерновое производство | | УДК 338.3 Стр: 233 - 236 |
Введение. В современном мире цифровые технологии становятся все более востребованными в различных отраслях экономики, в том числе и в зерновом производстве. Они позволяют повысить эффективность работы, управлять процессами производства и контролировать качество продукции. В данной работе мы рассмотрим, какие цифровые решения используются для управления урожайностью и эффективностью зернового производства, как они помогают повысить качество посевного материала, контролировать влажность почвы и удобрения, а также управлять техникой и обеспечивать ее долговечность [1, 2].
Цели и задачи исследования: изучение существующих цифровых решений для управления урожайностью и эффективностью зернового производства; оценка эффективности применения цифровых технологий в зерновом производстве; анализ влияния цифровых решений на качество посевного материала и урожайность; исследование возможностей контроля влажности почвы и удобрений при использовании цифровых технологий; оценка влияния цифровых решений на управление техникой и ее долговечность в зерновом производстве; разработка рекомендаций по оптимальному использованию цифровых технологий для повышения эффективности зернового производства.
Предметом исследования выступают: системы мониторинга погоды и климатических условий для оптимизации посевных работ; программное обеспечение для управления и мониторинга процесса посева и ухода за посевами; датчики и системы контроля влажности почвы для точного определения потребности в поливе и удобрениях; автоматизированные технологии для определения оптимального времени сбора урожая и его обработки; интеллектуальные системы управления техникой для оптимизации ее работы и минимизации расходов на топливо и ресурсы; аналитические системы для анализа данных и принятия решений на основе полученной информации о производственном процессе.
Выдвигаемые гипотезы: использование систем мониторинга погоды и климатических условий для оптимизации посевных работ может значительно увеличить урожайность зерновых культур за счет более точного выбора времени посева и использования необходимых удобрений; программное обеспечение для управления и мониторинга процесса посева и ухода за посевами может помочь снизить затраты на трудовые ресурсы и повысить эффективность производства; использование датчиков и систем контроля влажности почвы для точного определения потребности в поливе и удобрениях может уменьшить расходы на воду и удобрения, а также повысить урожайность; автоматизированные технологии для определения оптимального времени сбора урожая и его обработки могут значительно повысить эффективность зернового производства за счет более точного выбора времени сбора и использования необходимых инструментов; использование интеллектуальных систем управления техникой для оптимизации ее работы и минимизации расходов на топливо и ресурсы может значительно снизить затраты на производство и повысить эффективность производства; аналитические системы для анализа данных и принятия решений на основе полученной информации о производственном процессе могут помочь снизить затраты на производство и повысить эффективность производства за счет более точного анализа данных и принятия правильных решений [3-5].
Цифровые решения играют важную роль в управлении урожайностью и эффективностью зернового производства [6]. Они позволяют точно определять время посева, использовать необходимые удобрения, контролировать влажность почвы и оптимальное время сбора урожая. Это позволяет снизить затраты на трудовые ресурсы, воду, удобрения и производство в целом, а также повысить эффективность производства. Кроме того, цифровые решения позволяют собирать и анализировать данные о производственном процессе, что помогает принимать более обоснованные решения и оптимизировать производственные процессы [7-10]. В целом, цифровые решения являются важным инструментом для повышения эффективности и устойчивости зернового производства.
При выполнении данного исследования использовался разнообразный теоретико-практический инструментарий, включающий в себя, как общетеоретические методы, так и специальные, такие как статистико-экономические и другие.
Рассматривая различные цифровые решения остановимся на следующих:
- система мониторинга почвы: используя датчики влажности, температуры и питательных веществ в почве, система будет собирать данные и предоставлять информацию о том, когда необходимо поливать, удобрять или обрабатывать почву.
- приложение для определения оптимального времени посева: на основе данных о климатических условиях и типе зерновой культуры, приложение будет определять оптимальное время для посева, чтобы получить максимальную урожайность.
- система автоматического полива: используя датчики влажности почвы, система будет автоматически поливать растения, когда необходимо, чтобы сохранить оптимальный уровень влажности. Жизненный цикл продукции АПК достаточно длительный и сложный (табл.1).
Таблица 1
Схема жизненного цикла продукции АПК (на примере зерна)| Этапы производства | Вид деятельности | Размер потери продукции |
|---|
| Земля | Мониторинг земель | - 3% | | Селекция и семеноводство | Повышение урожайности | - 4% | | Производство зерна | Снижение затрат | - 15% | | Хранение зерна | Снижение затрат | - 15% | | Реализация зерна | Мониторинг цен, экспорта и импорта | - 3% |
В современных условиях на разных этапах теряется примерно 40% продукции.
Система контроля урожайности: используя дроны или спутниковые снимки, система будет сканировать поля и анализировать данные о росте растений, чтобы предсказывать урожайность и определять оптимальное время для сбора урожая [11-13]. Платформа для обмена информацией: позволяет фермерам обмениваться информацией о климатических условиях, удобрениях, посевах и других аспектах зернового производства, чтобы получить более полную картину о производственном процессе и принимать более обоснованные решения.
GPS-навигация - это еще один инструмент, который может помочь улучшить управление урожайностью и эффективностью зернового производства. Она позволяет агрономам и фермерам определять местоположение точек на поле с высокой точностью, что позволяет более эффективно использовать семена, удобрения и пестициды. GPS-навигация также может помочь определить оптимальные маршруты для обработки полей, что позволяет сократить время и затраты на процессы зернового производства. В сочетании с искусственным интеллектом (ИИ), GPS-навигация может стать мощным инструментом для повышения эффективности и улучшения качества урожая [14].
GPS-навигация для точного посева: используя GPS-навигацию, фермеры могут точно определять местоположение каждого зернового семени, что позволяет оптимизировать расход семян и увеличить урожайность. GPS-навигация для точной обработки почвы: фермеры могут использовать GPS-навигацию для определения местоположения каждой точки на поле, где необходимо обработать почву, что позволяет минимизировать расход удобрений и химикатов. GPS-навигация для оптимизации маршрутов: фермеры могут использовать GPS-навигацию для оптимизации маршрутов при сборе урожая, что позволяет экономить время и уменьшать износ техники.
GPS-навигация для контроля за полем: фермеры могут использовать GPS-навигацию для контроля за полем и определения мест, где растения нуждаются в дополнительном уходе или обработке. GPS-навигация для анализа данных: фермеры могут использовать GPS-навигацию для сбора данных о производственном процессе и анализа этих данных для оптимизации урожайности и эффективности зернового производства.
В современном мире искусственный интеллект (ИИ) играет все более важную роль в различных отраслях, включая сельское хозяйство. Он может помочь улучшить управление урожайностью и эффективностью зернового производства. Использование ИИ позволяет собирать и анализировать данные о почве, погоде, влажности, урожайности и других факторах, которые влияют на рост и развитие растений. Это позволяет агрономам и фермерам принимать более точные решения, связанные с посевом, удобрением, орошением и другими аспектами зернового производства. Благодаря использованию ИИ, сельское хозяйство становится более эффективным и экологически безопасным (рис.1). | | |  | | Рис. 1. Схема отраслевой системы мониторинга агроресурсов |
Использование искусственного интеллекта для прогнозирования погодных условий: с помощью алгоритмов машинного обучения, фермеры могут получать точные прогнозы погоды, что позволяет оптимизировать расписание посева и уборки урожая. Использование искусственного интеллекта для определения оптимальной дозы удобрений: на основе данных о составе почвы и погодных условиях, алгоритмы машинного обучения могут определять оптимальную дозу удобрений для каждого участка поля. Использование искусственного интеллекта для определения заболеваний растений: с помощью компьютерного зрения и алгоритмов машинного обучения, фермеры могут быстро определять заболевания растений и принимать меры по их лечению (рис.2). | | |  | | Рис. 2. Количество устройств IoT в мире в разбивке по отраслям, млрд, 2013–2020 гг. |
Использование искусственного интеллекта для оптимизации системы полива: на основе данных о погодных условиях, составе почвы и потребности растений в воде, алгоритмы машинного обучения могут оптимизировать систему полива для каждого участка поля [15-17]. Использование искусственного интеллекта для определения оптимального времени сбора урожая: на основе данных о состоянии растений, погодных условиях и других факторов, алгоритмы машинного обучения могут определять оптимальное время для сбора урожая, что позволяет получить максимальную урожайность.
Результаты. Цифровые решения играют ключевую роль в управлении урожайностью и эффективностью зернового производства. Они позволяют фермерам получать точные данные о погодных условиях, состоянии почвы и растений, оптимизировать системы полива и удобрения, а также прогнозировать урожайность. Это помогает повысить качество и количество производимого зерна, уменьшить затраты на производство и снизить негативное воздействие на окружающую среду. Кроме того, цифровые решения способствуют повышению эффективности работы фермеров и обеспечивают более устойчивое развитие сельского хозяйства в целом.
Ожидаемые результаты. 1. Увеличение урожайности зерновых культур на 10-15% благодаря более точному выбору времени посева и использованию необходимых удобрений. 2. Снижение затрат на трудовые ресурсы на 20-30% и повышение эффективности производства на 25-35%, благодаря программному обеспечению для управления и мониторинга процесса посева и ухода за посевами. 3. Снижение расходов на воду и удобрения на 20-30% и увеличение урожайности на 10-15%, благодаря использованию датчиков и систем контроля влажности почвы для точного определения потребности в поливе и удобрениях. 4. Повышение эффективности зернового производства на 15-20%, благодаря автоматизированным технологиям для определения оптимального времени сбора урожая и его обработки. 5. Снижение затрат на производство на 20-30% и повышение эффективности производства на 25-35%, благодаря использованию интеллектуальных систем управления техникой. 6. Снижение затрат на производство на 15-20% и повышение эффективности производства на 20-30%, благодаря аналитическим системам для анализа данных и принятия решений на основе полученной информации о производственном процессе.
В заключение хотелось бы подчеркнуть, что цифровые решения для управления урожайностью и эффективностью зернового производства являются необходимостью для современного сельского хозяйства. Благодаря использованию новейших технологий и инструментов, фермеры могут значительно увеличить урожайность, сократить затраты и негативное воздействие на окружающую среду, а также повысить качество производимого зерна. Однако, необходимо отметить, что внедрение цифровых решений требует значительных инвестиций, как финансовых, так и временных. Кроме того, необходимо обеспечить квалифицированный персонал, способный работать с новыми технологиями. Однако, в долгосрочной перспективе, вложения в цифровизацию зернового производства окупятся, приведя к более эффективной и экологически безопасной работе.
В целом, можно сказать, что цифровые решения для управления урожайностью и эффективностью зернового производства являются ключом к успеху в современном аграрном секторе. Они позволяют фермерам не только повышать свою конкурентоспособность на рынке, но и содействуют решению глобальных проблем, таких как продовольственная безопасность и охрана окружающей среды. Поэтому, важно продолжать развивать и внедрять новые цифровые технологии в зерновом производстве, чтобы обеспечить стабильный и устойчивый рост сельского хозяйства в будущем. |
| |
|
|
