Автоматизированный выбор агротехнологий и тракторного парка сельхозпредприятия: структура и алгоритмы web-приложения

   Рассмотрены вопросы повышения эффективности и конкурентоспособности растениеводческого сельхозпредприятия путем информационного сопровождения производства с применением цифровых технологий. Исследован процесс выбора технологий и технических средств при возделывании зерновых культур. Изучены имеющиеся методы и программные средства, применяемые для решения этих задач. Обоснована целесообразность разработки web-ориентированного программного комплекса автоматизированного выбора агротехнологий и машинно-тракторного парка хозяйства, обеспечивающего учет и оперативную обработку разнообразной информации, характеризующей объективно существующее большое количество факторов, условий и особенностей производства в сельскохозяйственном предприятии. На основе анализа основных научно-методических составляющих технологий возделывания зерновых культур сформирована структурная схема web-приложения. Разработаны алгоритмы программных модулей как составных частей программного комплекса, имеющих общую базу данных и объединенных общим интерфейсом. Реализация программного комплекса в дальнейшем даст возможность автоматизировать процесс формирования годового планирования работ, расчет экономических показателей, позволит провести своевременные необходимые ремонтно-обслуживающие мероприятия для снижения потерь мощности, обусловленных неизбежным ухудшением технического состояния двигателей внутреннего сгорания машинно-тракторного парка в производственных условиях. Разрабатываемый программный комплекс может использоваться при производстве продукции растениеводства в системах поддержки принятия решений, построенных на базе цифровых технологий.

1. Rose D. C., Wheeler R., Winter M., Lobley M., Chivers Ch.-A. Agriculture 4.0: Making it work for people, production, and the planet // Land Use Policy. 2021. Vol. 100. Article 104933. DOI: 10.1016/j.landusepol.2020.104933.

2. Башилов А. М. Цифровая трансформация агропредприятий / А. М. Башилов, В. А. Королев // Вестник аграрной науки Дона. – 2021. – № 3 (55). – С. 24–32.

3. Hovhannisyan T., Efendyan P., Vardanyan M. Creation of a digital model of fields with application of DJI phantom 3 drone and the opportunities of its utilization in agriculture // Annals of Agrarian Science. 2018. Vol. 16. N 2. P. 177–180. DOI: 10.1016/j.aasci.2018.03.006.

4. Peter W. B. Phillips, Relf-Eckstein J.-A., Jobe G., Wixted B. Configuring the new digital landscape in western Canadian agriculture // Wageningen Journal of Life Sciences. 2019. Vol. 90. P. 1–11. DOI: 10.1016/j.njas.2019.04.001.

5. Talaviya T., Shah D., Patel N., Yagnik H., Shah M. Implementation of artificial intelligence in agriculture for optimization of irrigation and application of pesticides and herbicides // Artificial Intelligence in Agriculture. 2020. Vol. 4. P. 58–73. DOI: 10.1016/j.aiia.2020.04.002.

6. Jha K., Doshi A., Patel P., Shah M. A comprehensive review on automation in agriculture using artificial intelligence // Artificial Intelligence in Agriculture. 2019. Vol. 2. P. 1–12. DOI: 10.1016/j.aiia.2019.05.004.

7. Gurfova S. A. Digitalization of agriculture: formation and development S. A. Gurfova // Экономика и предпринимательство. – 2020. – № 3 (116). – С. 445–448.

8. Zhumaxanova K. M., Yessymkhanova Z.K., Yessenzhigitova R. G., Kaydarova A. T. The current state of agriculture digitalization: problems and ways of solution // Central Asian Economic Review. 2019. N 5 (128). P. 144–155.

9. Rijswijk K., Klerkx L., Turner J. A. Digitalization in the New Zealand Agricultural Knowledge and Innovation System: Initial understandings and emerging organizational responses to digital agriculture // Wageningen Journal of Life Sciences. 2019. Vol. 90–91. Is. 1. P. 1–14. DOI: 10.1016/j.njas.2019.100313.

10. Khondoker A. Perception and adoption of a new agricultural technology: Evidence from a developing country // Technology in society. 2018. Vol. 55. P. 126–135.

11. Yiyan Chen, Ye Li, Cunjin Li. Electronic agriculture, blockchain and digital agricultural democratization: Origin, theory and application // Journal of Cleaner Production. 2020. Vol. 268. DOI: 10.1016/j.jclepro.2020.122071.

12. Труфляк Е. В. Мониторинг и прогнозирование в области цифрового сельского хозяйства по итогам 2018 г.: монография / Е. В. Труфляк, Н. Ю. Курченко, А. С. Креймер. – Краснодар: Издательство Кубанского государственного аграрного университета, 2019. – 100 с.

13. Измайлов А. Ю. Цифровое сельское хозяйство (обзор цифровых технологий сельхозназначения) / А. Ю. Измайлов [и др.] // Инновации в сельском хозяйстве. – 2019. – № 2 (31). – С. 41–52.

14. Елизаров В. П. Перспективные направления развития отечественной сельскохозяйственной техники / В. П. Елизаров, А. А. Артюшин, Ю. С. Ценч // Вестник ВИЭСХ. – 2018. – № 2 (31). – С. 12–18.

15. Тимонин С. Б. Внедрение цифровых технологий в процессы обеспечения оптимального функционирования машинно-тракторного агрегата / С. Б. Тимонин, А. С. Тимонина // Нива Поволжья. – 2018. – № 3. – С. 124–132.

16. Старцев А. В. Модель определения эксплуатационных затрат машинно-тракторных агрегатов на посев с учетом продолжительности работ и размеров площадей / А. В. Старцев [и др.] // Тракторы и сельхозмашины. – 2020. – № 1. – С. 82–87. DOI: 10.31992/0321-4443-2020-1-82-87.

17. Черноиванов В. И. Цифровые технологии и электронные средства в системе технического обслуживания и ремонта автотракторной и комбайновой техники / В. И. Черноиванов, И. И. Габитов, А. В. Неговора // Технический сервис машин. – 2018. – № 130. – С. 74–81.

18. Дидманидзе О. Н. Тенденции развития цифровых технологий диагностирования технического состояния тракторов / О. Н. Дидманидзе, А. С. Дорохов, Ю. В. Катаев // Техника и оборудование для села. – 2020. – № 11 (281). – С. 39–43. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44232635&ysclid=l8o8d59588260668758

19. Зубина В. А. Обзор и анализ методов оптимизации и компьютерных программ для повышения эффективности МТП / В. А. Зубина // Вестник аграрной науки Дона. – 2018. – № 41. – С. 26–32.

20. Коковихин С. В. Оптимизация агротехнологического процесса возделывания сельскохозяйственных культур на орошаемых землях с использованием информационных технологий / С. В. Коковихин [и др.] // Почвоведение и агрохимия. – 2020. – № 2 (65). – С. 63–71.

21. Бейлис В. М. Оценка материально-технических ресурсов технологий производства сельскохозяйственных культур / В. М. Бейлис // Сельскохозяйственные машины и технологии. – 2017. – № 3. – С. 39–44. URL: https://www.vimsmit.com/jour/article/viewFile/194/150

22. Степных Н. В. Экономическая оценка технологий выращивания сельскохозяйственных культур с помощью веб-приложения / Н. В. Степных, Е. В. Нестерова, А. М. Заргарян // Вестник Курганской государственной сельскохозяйственной академии. – 2020. – № 1 (33). – С. 24–29.

23. Gostev A. V., Pykhtin A. I. Program for the rational choice of highly cost-effective adaptive technology of grain cultivation for various conditions of the European part of the Russian Federation // Journal of Applied Engineering Science. 2020. Vol. 18. N 679. P. 216–221. DOI: 10.5937/jaes18-26312.

24. Ткаченко В. В. Методика многокритериальной комплексной оценки и выбора технологии возделывания сельскохозяйственных культур / В. В. Ткаченко // Научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. – 2016. – № 123 (09). – С. 1–19.

25. Gümüscü A., Tenekeci M. E., Bilgili A. V. Estimation of wheat planting date using machine learning algorithms based on available climate data // Sustainable Computing: Informatics and Systems. 2020. Vol. 28. DOI: 10.1016/j.suscom.2019.01.010.

26. Альт В. В. Алгоритм выбора агротехнологий и технических средств при производстве продукции растениеводства / В. В. Альт, Е. А. Балушкина, С. П. Исакова // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. – 2021. – Т. 51. – № 4. – С. 93–100. DOI: 10.26898/0370-8799-2021-4-11.

27. Альт В. В. Математическая модель по выбору технологий возделывания зерновых культур / В. В. Альт, Е. А. Балушкина, С. П. Исакова // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. – 2020. – Т. 50. – № 2. – С. 92–99. DOI: 10.26898/0370-8799-2020-2-11.

28. Yadrovskaya M. V. Revisiting computer modeling // Advanced Engineering Research. 2020. N 20 (3). P. 332–345.

29. Добролюбов И. П. Принципы разработки компьютерной динамической модели автотракторных ДВС / И. П. Добролюбов, О. Ф. Савченко, С. Н. Ольшевский // Вестник НГАУ. – 2014. – № 2. – С. 141–146.

30. Альт В. В. Цифровая технология оценки мощности тракторного парка сельхозпредприятия / В. В. Альт, О. Ф. Савченко, О. В. Ёлкин // Сельскохозяйственные машины и технологии. – 2019. – Т. 13. – № 4. – С. 25–31. DOI: 10.22314/2073-7599-2019-13-4-25-31.