Управление сельским хозяйством в условиях цифровой трансформации экономики приобретает дополнительный важный аспект при обеспечении конкурентных преимуществ нашей страны, особенно с учетом вызовов современной геополитической обстановки. Внедрение различного рода инноваций требует оперативных действий в направлении разработки отечественных технических, технологических и информационных продуктов. В статье рассматривается вопрос автоматизации обеспечения поддержки принятия решений при управлении подсистемами сельского хозяйства посредством использования разработанного программного продукта, обладающего адаптационными характеристиками и не требующего дополнительных цифровых и квалификационных ресурсов. Применялись методы системного анализа, логического подхода и синтеза, оптимизации, алгоритмизации и др. Использовались официальные статистические данные, на основе которых приведена динамика ряда показателей (посевная площадь и урожайность кормовых культур, поголовье коров и объем производства молока и пр.) сельскохозяйственного производства в России за период 2017–2021 гг. Сделан вывод об интенсификации производственной деятельности в сфере молочного скотоводства. Акцентировано внимание на разработке алгоритмов и их программной реализации для подбора рациона кормления дойных коров с учетом научно обоснованных требований, породных ограничений, норм и пр. Приведены блок-схемы создания пользовательского интерфейса и функции вычисления необходимого количества минеральных веществ, алгоритмы расчета потребности в энергии и протеине. Программа разработана на языке Python, учитывает выделенные параметры для расчета продуктивного рациона кормления коров и является составной частью разрабатываемой интеллектуальной системы. Позволяет посредством имитации подбирать наиболее подходящие значения выходных параметров для дальнейшего их использования в виде числовых ограничений при решении задачи минимизации себестоимости рациона кормления методами линейного программирования. Программа имеет универсальный характер относительно внедрения и использования сельхозтоваропроизводителями, обеспечивает автоматизацию системы поддержки принятия решений и не требует дополнительного трудоемкого обучения лиц, принимающих решения, направленные на эффективность функционирования отечественного сельского хозяйства.
Agricultural administration in the context of the digital transformation of the economy is becoming more important when ensuring the competitive advantages of our country, especially taking into account the challenges of the modern geopolitical situation. The introduction of various kinds of innovations requires prompt actions in order to facilitate the development of domestic technical, technological and information products. The article deals with the issue of automation of decision support in the management of agriculture subsystems by means of a developed software product with adaptive characteristics that does not require additional digital and qualification resources. Methods of system analysis, logical approach and synthesis, optimization, algorithmization, etc., were used. Official statistical data were used, which made it possible to present the dynamics of a number of indicators (acreage and yield of fodder crops, number of cows and milk production, etc.) of agricultural production in Russia for the period 2017–2021. The conclusion is made about the intensification of production activities in the field of dairy cattle breeding. Special attention is paid to the development of algorithms and their software implementation with a view to adjusting the diet of dairy cows with consideration to scientifically based requirements, breed restrictions, norms, etc. Flowcharts for designing a user interface and functions for calculating the required amount of minerals, algorithms for calculating energy and protein requirements are given. Developed in Python, the program takes into account the selected parameters for calculating the productive feeding ration of cows and is an integral part of the intellectual system being developed. By means of simulation, it helps to choose the most suitable values of output parameters for their further use in the form of numerical restrictions when solving the problem of minimizing the cost of the feeding ration by linear programming methods. The program has a universal character regarding the introduction and use by agricultural producers, provides automation of the decision support system and does not require additional time-consuming training of decision makers who aim to achieve the efficiency of domestic agriculture performance.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.