Старостин И. А., Белышкина М. Е., Дегтярева Е. Д., Ещин А. В., Загоруйко М. Г., Сысоев Г. В. Проблемы обеспечения сельскохозяйственного производства техникой с элементами цифровых технологий и пути их решения // Научная жизнь. 2023. Т. 18. Вып. 3 (129)

Старостин Иван Александрович, канд. техн. наук, ст. науч. сотр., зав. лабораторией прогнозирования развития систем машин и технологий в АПК, ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»: Россия, 109428, г. Москва, 1-й Институтский проезд, 5.
Белышкина Марина Евгеньевна, канд. с.-х. наук, ст. науч. сотр. лаборатории прогнозирования развития систем машин и технологий в АПК, ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»: Россия, 109428, г. Москва, 1-й Институтский проезд, 5.
Дегтярева Елена Дмитриевна, ведущий специалист лаборатории прогнозирования развития систем машин и технологий в АПК, ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»: Россия, 109428, г. Москва, 1-й Институтский проезд, 5.
Ещин Александр Вадимович, канд. техн. наук, доцент, ст. науч. сотр. лаборатории прогнозирования развития систем машин и технологий в АПК, ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»: Россия, 109428, г. Москва, 1-й Институтский проезд, 5.
Загоруйко Михаил Геннадьевич, канд. техн. наук, доцент, ст. науч. сотр., зав. лабораторией переработки и хранения продукции растениеводства, ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»: Россия, 109428, г. Москва, 1-й Институтский проезд, 5.
Сысоев Георгий Владимирович, главный специалист лаборатории прогнозирования развития систем машин и технологий в АПК, ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»: Россия, 109428, г. Москва, 1-й Институтский проезд, 5.

Тел.: (903) 271-31-05
E-mail: bely-mari@yandex.ru

Проведено исследование по выявлению проблем оснащения сельскохозяйственного производства техникой с элементами цифровых технологий и разработан нормативный прогноз развития технико-технологического обеспечения отрасли в условиях цифровой трансформации с целью формирования перечня стратегических мероприятий по их решению. При создании нормативного прогноза были использованы методы построения дерева проблем, дерева целей и дерева задач, которые находя широкое применение при выработке стратегических прогнозов развития отраслей растениеводства и животноводства. Дерево проблем показывает, что обновлению и формированию оптимального парка сельскохозяйственной техники препятствуют недостаточный объем производства отечественной сельскохозяйственной техники, низкий уровень цифровизации для реализации технологий точного земледелия, контроля и управления сельскохозяйственной техникой, отсутствие необходимого кадрового обеспечения и высокие затраты на создание и эксплуатацию цифровых систем в сельскохозяйственном производстве. Дерево целей показывает, что для обеспечения сельского хозяйства приемлемым количеством сельскохозяйственной техники с элементами цифровых технологий необходимо повышать платежеспособный спрос сельскохозяйственных товаропроизводителей, стимулировать проведение НИОКР, обновлять материально-техническую базу и развивать производственные мощности предприятий сельскохозяйственного машиностроения, обеспечить подготовку квалифицированных кадров с профилем IT для предприятий сельскохозяйственного машиностроения и сельскохозяйственных товаропроизводителей. Дерево задач позволило сформировать комплекс стратегических мероприятий, направленных на обеспечение сельскохозяйственного производства сельскохозяйственной техникой с элементами цифровых технологий и способствующих переходу к цифровому сельскому хозяйству в целом.

Список литературы:

1. Starostin I. A., Belyshkina M. E., Chilingaryan N. O., Alipichev A. Yu. Digital technologies in agricultural production: implementation background, current state and development trends // Agricultural Engineering. – 2021. – № 3 (103). – Pр. 4–10. – DOI 10.26897/2687-1149-2021-3-4-10. – EDN XCMOSR.

2. Qulmatova B. A., Buranova D. A. The role of digital technologies in agriculture // Theoretical & Applied Science. – 2022. – № 4 (108). – С. 362–365.
3. Ahmad U., Marino S., Nasirahmadi A., Hensel O. Technology and data fusion methods to enhance site-specific crop monitoring // Agronomy. – 2022. – Т. 12. – № 3.
4. Старостин И. А., Белышкина М. Е., Ещин А. В., Дегтярева Е. Д. Концепция интеллектуальной системы управления продукционными процессами в растениеводстве // Научная жизнь. – 2022. – Т. 17, вып. 5. – С. 702–715.
5. Шитикова А. В., Белышкина М. Е., Мельников В. Н. Технология производства продукции растениеводства. – Москва, 2018. – 150 с.
6. Scuderi A., La Via G., Timpanaro G., Sturiale L. The digital applications of “Agriculture 4.0”: strategic opportunity for the development of the italian citrus chain // Agriculture. – 2022. – Т. 12, № 3.
7. McLennon E., Dari B., Jha G., Sihi D., Kankarla V. Regenerative agriculture and integrative permaculture for sustainable and technology driven global food production and security // Agronomy Journal. – 2021. – Т. 113, № 6. – С. 4541–4559.
8. Светуньков И. С., Светуньков С. Г. Методы социально-экономического прогнозирования. Т. 1. Теория и методология. – М.: Юрайт. – 2015. – 351 с.
9. Кавардаков В. Я., Кайдалов А. Ф., Семененко И. А. Методология нормативного прогнозирования технологического развития животноводства в условиях биоинформационного технологического уклада // Вестник Донского государственного аграрного университета. – 2018. – № 2–1 (28). – С. 29–39. – EDN YVOEPA.
10. Кузнецов В. В., Гайворонская Н. Ф. Теоретико-методические аспекты управления технологическим развитием отраслей сельского хозяйства // Механизмы и инструменты экономического роста региональной экономики: состояние, политика и прогноз: Материалы Международной научно-практической конференции. – Ростов-на-Дону: АзовПечать – 2015. – С. 102–107.
11. Григорьева Г. В., Егорова О. В. Методы диагностики проблем, рекомендуемые для применения при прогнозировании и планировании развития растениеводства // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. – 2016. – № 2 (22). – С. 225–242. – EDN VWZLNH.
12. Винничек Л. Б., Харитонова Т. В. Методические подходы к определению миссии и целей стратегии развития сельскохозяйственной организации // Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии. – 2013. – № 2 (22). – С. 122–126. – EDN QIABDL.
13. Димитров В. П., Борисова Л. В., Жмайлов Б. Б. Введение в системный анализ: учебное пособие. – Ростов-на-Дону: Издательский центр ДГТУ. – 2010. – 85 с.
14. Димитров В. П., Катаев В. С. Построение дерева целей и морфологический анализ: методические указания к практическим занятиям по дисциплине «Основы моделирования управленческих задач». – Ростов-на-Дону: Издательский центр ДГТУ. – 2013. – 10 с.

PROBLEMS OF PROVISION OF AGRICULTURAL PRODUCTION WITH EQUIPMENT WITH ELEMENTS OF DIGITAL TECHNOLOGIES AND THE WAYS OF THEIR SOLUTION

Starostin Ivan Aleksandrovich, Cand. of Tech. Sci., Senior Researcher, Head of the Laboratory for Forecasting the Development of Systems of Machines and Technologies in the Agroindustrial Complex, Federal Scientific Agroengineering Center VIM, Moscow, Russia.
Belyshkina Marina Evgenievna, Cand. of Agr. Sci., Senior Researcher of the Laboratory for Forecasting the Development of Systems of Machines and Technologies in the Agroindustrial Complex, Federal Scientific Agroengineering Center VIM, Moscow, Russia.
Degtyareva Elena Dmitrievna, Leading Specialist of the Laboratory for Forecasting the Development of Systems of Machines and Technologies in the Agroindustrial Complex, Federal Scientific Agroengineering Center VIM, Moscow, Russia.
Eshchin Alexander Vadimovich, Cand. of Tech. Sci., Ass. Prof., Senior Researcher of the Laboratory for Forecasting the Development of Systems of Machines and Technologies in the Agroindustrial Complex, Federal Scientific Agroengineering Center VIM, Moscow, Russia.
Zagoruiko Mikhail Gennadievich, Cand. of Tech. Sci., Ass. Prof., Senior Researcher, Head of the Laboratory of processing and storage of plant products, Federal Scientific Agroengineering Center VIM, Moscow, Russia.
Sysoev Georgy Vladimirovich, Chief Specialist of the Laboratory for Forecasting the Development of Systems of Machines and Technologies in the Agroindustrial Complex, Federal Scientific Agroengineering Center VIM, Moscow, Russia.

Keywords: agricultural machinery, production, digital technologies, standard forecasting method, labor productivity, energy efficiency, productivity, digital agriculture.

Abstract. A study was carried out to identify the problems of equipping agricultural production with equipment with elements of digital technologies and a normative forecast for the development of technical and technological support of the industry in the context of digital transformation was developed in order to form a list of strategic measures to address them. When creating a normative forecast, the methods of constructing a tree of problems, a tree of goals and a tree of tasks were used, which are widely used in the development of strategic forecasts for the development of crop and livestock industries. The problem tree shows that the renewal and formation of an optimal fleet of agricultural machinery is hampered by the insufficient volume of production of domestic agricultural machinery, the low level of digitalization for the implementation of precision farming technologies, the control and management of agricultural machinery, the lack of necessary staffing and the high costs of creating and operating digital systems in the agricultural sector. production. The goal tree shows that in order to provide agriculture with an acceptable amount of agricultural machinery with elements of digital technologies, it is necessary to increase the solvent demand of agricultural producers, stimulate R&D, update the material and technical base and develop the production capacities of agricultural engineering enterprises, and ensure the training of qualified personnel with an IT profile for enterprises agricultural engineering and agricultural producers. The task tree made it possible to form a set of strategic measures aimed at providing agricultural production with agricultural machinery with elements of digital technologies and contributing to the transition to digital agriculture in general.