Russian Federation
The article is devoted to certain aspects of digitalization of the Russian agro-industrial complex in the regional context. The task of increasing the efficiency of agricultural activities and the transition to import-substituting food production is key in modern conditions of sanctions pressure and trade restrictions. One of the effective solutions to this task is the large-scale digitalization of the agro-industrial sector in all regions of Russia. The article reveals the most popular digital solutions currently used by Russian agricultural enterprises. Among them are precision agriculture, precision animal husbandry, agricultural robotization, artificial intelligence, and drone technologies. Precision agriculture and precision animal husbandry are considered in the context of individual regions. It is proved that the leading positions in the field of application of precision farming elements belong to such Russian regions as the Krasnodar Territory, the Voronezh Region and the Belgorod Region. Krasnodar Region is also one of the leaders in the use of digital elements in the livestock sector. Along with it, the leading regions for the use of precision livestock farming solutions are the Udmurt Republic, the Altai Territory, and the Sverdlovsk Region. As a result of the study, it was concluded that an increasing number of agricultural enterprises use digital solutions in their practice. This, on the one hand, allows agricultural producers to receive additional benefits associated with increased productivity and efficiency, and on the other hand, creates new problems in terms of high costs for the introduction of digital technologies and a shortage of qualified IT agri-specialists. Each agricultural enterprise has to independently find a compromise between the possible benefits and costs of digitalization.
digitalization of agriculture, digital agriculture, regions of Russia, precision agriculture, precision animal husbandry, artificial intelligence
Введение
В современных условиях хозяйствования происходят разнообразные социально-экономические процессы, сопровождающиеся трансформацией функций субъектов агропромышленного комплекса (АПК), усилением взаимопроникновения участников в поле деятельности друг друга, необходимостью соблюдения баланса интересов при организации их взаимодействия, в том числе в цифровом пространстве. Следовательно, приобретает особую актуальность изучение вопросов, связанных с цифровой трансформацией сельхозпроизводителей, развитием методологии и разработкой методики комплексной оценки эффективности внедрения цифровых технологий в агросектор, а также с разработкой и внедрением региональной цифровой платформы АПК.
Ресурсосберегающие технологии становятся с каждым годом более востребованными в сельскохозяйственном производстве. Вопросам научной проработки их внедрения посвящены многочисленные отечественные и зарубежные исследования. Среди них можно особо отметить работы таких ученых, как: Г.Н. Андреева [1], А.В. Бабкин [2], И.Л. Авдеева, Т.А. Головина, Л.В. Парахина [3], Ю.В. Гнездова [4], М.А. Скляр, К.В. Кудрявцева [5], А. Райес, С. Салам [6], К. Хассан, Л. Чжан, И.К. Дабипи, У.Л. мл. Браун [7]. Отдельные аспекты цифровой трансформации агропромышленного комплекса рассматриваются в российских и зарубежных исследованиях С.Б. Огнивцева [8], В.В. Иванова, А.С. Овчинникова, О.В. Кочетковой [9], С.А. Гальченко, О.В. Гвоздевой, М.А. Смирновой, И.В. Чуксина [10], Н.М. Морозова [11], М.К. Ашиновой, А.А. Мокрушина, С.К. Чиназировой, Р.В. Костенко [12]. При этом акцент делается на описании разрозненных элементов цифровизации, в то время как вопросы масштабной интеграции взаимосвязанных IT-решений в региональный агропромышленный комплекс остаются открытыми. Вопросы инновационного развития отдельных регионов России, в том числе с применение цифровых технологий в сельском хозяйстве, освещены в работах фрагментарно, что требует дальнейших научных изысканий по систематизации и агрегации имеющихся исходных предпосылок цифровизации и ее результатов.
Результаты научных изысканий вышеуказанных и других авторов доказывают, что объектом анализа в научных работах выступает чаще всего агропромышленный комплекс страны в целом; в то время как вопросы локального уровня – региона – исследованы недостаточно глубоко, а проблемы оценки внедрения цифровых платформ в сельское хозяйство российских регионов рассмотрены лишь отчасти. Вышеуказанные обстоятельства подтверждают востребованность и своевременность исследуемой тематики.
Методология исследования функционирования региональных цифровых платформ АПК представляет собой совокупность подходов и методов оценивания ключевых параметров процессов цифровизации, включая систему принципов и способов измерения результативности и безопасности применения цифровых инструментов. Авторский методологический подход включает ряд последовательно взаимосвязанных между собой этапов.
1. Задание целей и ожиданий. Прежде всего необходимо определить конкретные цели и потенциальные ожидания от внедрения цифровой платформы в региональный агропромышленный комплекс. Такими целями могут быть: повышение производительности в отраслях АПК региона, автоматизация процессов сельскохозяйственного производства, улучшение качества производимой продукции (услуг), сокращение среднеотраслевых затрат в регионе и т.д. Четко поставленные цели помогут верно оценить последующие результаты. Выявление ключевых параметров цифровой платформы: определение принципов построения цифровых платформ; изучение подходов и методов выбора архитектурных решений отраслевых цифровых платформ; разработка системы показателей, отражающих качественные и количественные характеристики стабильности функционирования цифровой платформы.
2. Разработка методики построения оценочной шкалы показателей эффективности внедрения и функционирования цифровых платформ АПК. В настоящее время в теории и на практике существуют различные методики, позволяющие оценить эффективность внедрения цифровых технологий в сельское хозяйство и агропромышленный комплекс в целом [13, 14, 15]. Вместе с тем, динамизм цифровой трансформации АПК, множественность показателей, отражающих уровень цифрового развития, их существенная дифференциация по отраслям и регионам, а также сложность и многогранность последствий цифровизации, которые зачастую сложно свести к единой количественной оценке, актуализируют задачу поиска новых методов, способных комплексно и системно учитывать все факторы, предопределяющие эффективность внедрения региональных цифровых агроплатформ.
3. Сбор данных и апробация методики: выбор и привлечение экспертов; исследовательский эксперимент; оценка эффективности функционирования платформы через конечный результат (прирост активов, прирост капитала и др.); оценка соотношения эффекта к затратам; интерпретация полученных результатов.
4. Выводы: полученные результаты должны быть не только правильно интерпретированы, но и представлены в виде соответствующих отчетов. Помимо описания методологии оценки и анализа имеющихся данных, отчеты должны содержать основные выводы и рекомендации по дальнейшим направлениям совершенствования работы региональных цифровых платформ АПК. Особое внимание на данном этапе следует уделить следующим вопросам: архитектура собственности; систематизация потенциальных выгод от внедрения региональных агроплатформ; построение статических и динамических моделей; эволюционная динамика платформенного взаимодействия сельхозпроизводителей.
Цифровые решения для сельского хозяйства
Цифровое сельское хозяйство – быстрорастущий сектор аграрного бизнеса. Он использует передовые технологии для улучшения производства продуктов питания, управления тепличным хозяйством и цепочками поставок, повышения эффективности и устойчивости, а также интеграции информационных технологий для практического использования.
Управленческая деятельность, связанная с принятием решений по различным бизнес-направлениям региональных сельскохозяйственных компаний, оперативно вскрывает трудности, с которыми сталкиваются фермеры, производители ресурсов, розничные торговцы и зерновые поставщики. Современные IT-технологии могут стать действенным способом повышения производительности труда в агросфере и улучшения процессов снабжения продовольствием. Внедрение в практику регионального сельского хозяйства цифровых торговых платформ будет способствовать увеличению объемов продаж посредством оптимизации переговоров о ценах и укрепления взаимоотношений покупателей и продавцов с широким спектром игроков сельскохозяйственного рынка.
На сегодняшний день можно выделить различные решения в области агротехнических технологий:
1. Точное земледелие – использует информацию, собранную из различных источников (от датчиков почвы до спутниковых изображений), для повышения урожайности и сокращения использования воды или химикатов. Например, данные о влажности, температуре и состоянии растений могут оптимизировать применение ирригации, удобрений или защиты растений.
2. Точное животноводство – особый подход к управлению животноводческим хозяйством, включающий в себя использование современных генетических методов для улучшения пород животных, точное контролирование кормления и ухода за животными, а также использование сенсоров и мониторинга для отслеживания здоровья и поведения животных. Точное животноводство позволяет повысить производительность и эффективность животноводства, улучшить качество продукции и обеспечить благополучие роста и развития племенного скота.
3. Роботизированное сельское хозяйство – применяется в агропромышленной сфере для автоматизации самых разнообразных задач: от посадки и сбора урожая до борьбы с сорняками и мониторинга. Автоматизация рутинных процессов обеспечивает точность задач, устраняет нехватку рабочей силы и увеличивает производительность труда. Например, использование «компьютерного зрения» для прополки может сократить использование пестицидов на 90%.
4. Искусственный интеллект – используется в агропромышленном комплексе для улучшения условий производства, увеличения урожайности, оптимизации процессов управления и принятия обоснованных и эффективных решений на основе анализа больших совокупностей данных и прогнозирования. Посредством применения искусственного интеллекта, например, осуществляется автоматизация процессов анализа почвы и определения оптимальных условий для выращивания определенных культур. С помощью алгоритмов машинного обучения и обработки больших объемов данных можно предсказать, какие удобрения, вода и другие ресурсы нужны для достижения максимальной урожайности. Искусственный интеллект позволяет сельхозпроизводителям оптимизировать такие процессы управления, как, например, планирование посадки и уборки, управление складским хозяйством и логистикой.
5. Дроны – представляют собой особо полезный современный инструмент в сельском хозяйстве, который может активно применяться для мониторинга посевов и почвы, а также выявления болезней и вредителей. Они могут быстро охватить «искусственным глазом» большие территории и стать незаменимым помощником для картирования ферм. Во многих российских регионах с помощью дронов сельхозпроизводители осуществляют аэрофотосъемки полей, чтобы контролировать состояние посевов, выявлять участки с дефицитом воды или питательных веществ, определять уровень засорения сорняками. Дроны помогают создавать цифровые карты полей с высокой степенью детализации, эффективно распыляют удобрения и пестициды на полях, обеспечивая точное и экономичное покрытие участков. В животноводстве использование дронов позволяет отслеживать стада и контролировать их состояние.
Точное земледелие как прогрессивный метод сельского хозяйства
Точное земледелие представляет собой новую технологию, особый прогрессивный метод сельского хозяйства, при котором использование ресурсов, таких как вода, удобрения, пестициды и семена, минимизируется, а производство максимально оптимизировано. Этот подход включает применение современных технологий, таких как GPS, дистанционное зондирование и анализ данных с целью повышения уровня урожайности, сокращения расходов сельхозпроизводителей и снижения искусственного вмешательства в функционирование окружающей среды. Точное земледелие помогает фермерам точно определять потребности растений в удобрениях и воде, таким образом повышая эффективность производства, производительность труда и уменьшая негативное воздействие на природу. В отдельных регионах России разработаны и внедрены в практику хозяйствования навигационные системы, а также системы управления оборудованием для рациональной организации сельскохозяйственного производства, которые оптимизируют процесс выращивания культур, устраняя проблемы на каждом этапе производственного цикла. Это помогает добиться максимальной эффективности производства и влияет на снижение среднеотраслевых затрат. По данным опубликованным в открытых источниках применение технологий точного земледелия позволяет увеличить производительность труда в среднем на 4%, повысить эффективность внесения удобрений – на 7% и сократить использование гербицидов и пестицидов на 9% [16].
По состоянию на 2023 г. элементы точного земледелия внедрены и успешно применяются в сельскохозяйственной практике в 63 российских регионов. За последний год число регионов, использующих точное земледелие в растениеводстве, увеличилось на 38%, общая площадь земельных участков, где применяются элементы точного земледелия, возросла на 24%.
Топ-10 регионов-лидеров по количеству хозяйств, использующих в своей деятельности новые технологии, представлен на рисунке 1.
Рисунок 1 – Регионы-лидеры по числу хозяйств, применяющих точное земледелие
Топ-10 регионов-лидеров по площади, на которой используются элементы точного земледелия, представлен на рисунке 2.
Рисунок 2 – Регионы-лидеры по площади хозяйств,
в которых используются элементы точного земледелия
Как видно из приведенных данных, три региона России (Краснодарский край, Воронежская область, Волгоградская область) являются абсолютными лидерами по использованию элементов точного земледелия. Наиболее широко используемыми инструментами являются оцифровка полей, локальный отбор проб почвы в системе координат, параллельное вождение, спутниковый мониторинг транспортных средств, дифференцированное опрыскивание сорняков, дифференцированные посев и орошение и т.д.
Динамика активности применения различных элементов точного земледелия за период 2022-2023 гг. в российских регионах представлена на рисунке 3. Данные приведенного рисунка позволяют сделать вывод о том, что некоторые элементы точного земледелия, широко используемые ранее, постепенно сменяются новыми, более прогрессивными технологиями. Например, по мере реализации региональных проектов, связанных с цифровой трансформацией агропромышленного комплекса, все больше сельхозугодий получают статус «цифрового поля», в связи с чем оцифровка полей постепенно замедляется. Так, если в 2022 году оцифровку полей, как один из инструментов точного земледелия применяемый на практике, отмечали 48% российских хозяйств, то в 2023 году их число сократилось до 32%.
Рисунок 3 – Использование агрохозяйствами элементов точного земледелия, %
Заметный рост в 2023 г. демонстрирует применение таких элементов точного земледелия как дифференцированное опрыскивание сорняков (в 2022 году данный цифровой инструмент применяли 15% российских сельхозпроизводителей, а в 2023 году – уже 21%); технологии дифференцированного посева (8% и 12% соответственно); цифровой мониторинг состояния посевов (5% и 8% соответственно). Все большее распространение получает составление детализированных по различным характеристикам земледелия карт, которые затем активно используются в оперативной деятельности агрохозяйств.
Точное животноводство
Точное животноводство представляет собой современный подход к управлению животноводческим хозяйством, основанный на использовании современных технологий и точных методов анализа данных для оптимизации производственных процессов. Он включает в себя использование современных генетических методов для улучшения пород животных, точное контролирование кормления и ухода за животными, а также использование сенсоров и мониторинга для отслеживания здоровья и поведения животных. Точное животноводство позволяет повысить производительность и эффективность животноводства, улучшить качество продукции и обеспечить благополучие животных.
По состоянию на 2023 г. элементы точного животноводства внедрены и успешно применяются в сельскохозяйственной практике в 65 российских регионов. За последний год число регионов, использующих точное животноводство, увеличилось на 18%, поголовье крупнорогатого скота в хозяйствах, где применяются элементы точного животноводства, возросло на 76%.
Топ-10 регионов-лидеров по количеству животноводческих хозяйств, использующих в своей деятельности новые цифровые технологии, представлен на рисунке 4.
Рисунок 4 – Регионы-лидеры по числу агрохозяйств,
применяющих элементы точного животноводства
Топ-10 регионов-лидеров по поголовью крупнорогатого скота в агрохозяйствах, где используются элементы точного животноводства, представлен на рисунке 5.
Рисунок 5 – Регионы-лидеры по поголовью крупнорогатого скота
в агрохозяйствах, применяемых элементы точного животноводства
Как видно из представленных рисунков, абсолютным лидером по использованию элементов точного животноводства является Удмуртская Республика. Также высокие позиции в рейтинге занимают Кировская область и Алтайский край (по числу агрохозяйств с элементами точного животноводства) и Краснодарский край и Свердловская область (по поголовью крупнорогатого скота в хозяйствах с элементами точного животноводства).
Среди наиболее широко используемых инструментов точного животноводства можно выделить цифровой мониторинг качества продукции животноводства, электронные базы данных производственных процессов в животноводческих хозяйствах, идентификацию и мониторинг отдельных особей животных, цифровой мониторинг состояния здоровья стада, автоматизацию и роботизацию процессов доения, автоматическое регулирование микроклимата в местах содержания животных и т.д.
Динамика активности применения элементов точного животноводства за период 2022-2023 гг. в российских регионах представлена на рисунке 6.
Рисунок 6 – Использование агрохозяйствами элементов точного животноводства, %
Существенный рост в 2023 г. демонстрирует применение таких элементов точного животноводства как мониторинг качества животноводческой продукции (в 2022 году данный цифровой инструмент применяли 62% российских сельхозпроизводителей, а в 2023 году – уже 70%); ведение электронной базы данных производства продукции животноводства (54% и 60% соответственно); роботизация процессов доения (13% и 17% соответственно). Все большее распространение получает идентификация отдельных особей стада с помощью специальных IT-технологий, таких как чипы или наручники с RFID (Radio Frequency Identification) метками. Это позволяет отслеживать каждого животного, контролировать их перемещения, состояние здоровья, питание и другие параметры. Такая идентификация может быть полезна в различных отраслях животноводства, таких как скотоводство, овцеводство и свиноводство, для улучшения управления стадом и повышения производительности.
Выводы
Подводя общие итоги, можно сделать несколько выводов о преимуществах и проблемах, связанных с внедрением цифровых инструментов в сельскохозяйственную практику российских регионов.
Преимущества цифровизации в сельском хозяйстве могут включать повышение производительности и операционной эффективности, точную аналитику и управление рисками, улучшение качества и количества продукции и урожайности, устойчивое развитие и снижение экологического ущерба, а также сокращение ручного труда и снижение рисков от человеческого фактора.
Между тем, проблемы внедрения включают высокие затраты на внедрение цифровых технологий в сельском хозяйстве, нехватку квалифицированных специалистов, на которых можно было бы опереться, и потенциальное сокращение рабочих мест.
Важно найти баланс между возможными выгодами и финансовыми реалиями новых технологий, особенно для малых предприятий. Технологические лидеры должны понимать бремя затрат, чтобы лучше разрабатывать стратегии обеспечения доступности.
Предложение программ обучения и профессиональной подготовки также имеет решающее значение при продаже новых технологий – для того, чтобы ликвидировать разрыв в навыках между устаревшими методами и современными технологиями, а также привлечь молодые квалифицированные кадры, предоставляя им широкие возможности для дальнейшей карьеры.
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 24-28-20434 «Научно-методологический подход к оценке эффективности функционирования цифровой платформы АПК», https://rscf.ru/project/24-28-20434
1. Andreeva G.N. Razvitie cifrovoy ekonomiki v Rossii kak klyuchevoy faktor ekonomicheskogo rosta i povysheniya kachestva zhizni naseleniya / G.N. Andreeva [i dr.]. – N. Novgorod: Professional'naya nauka. – 2018. – 131 s.
2. Babkin A.V. Formirovanie cifrovoy ekonomiki v Rossii: suschnost', osobennosti, tehnicheskaya normalizaciya, problemy razvitiya / A.V. Babkin, D.D. Burkal'ceva, D.G. Kosten', Yu.N. Vorob'ev // Nauchno-tehnicheskie vedomosti SPbGPU. Ekonomicheskie nauki. – 2017. – T. 10, №3. – S. 9-25.
3. Avdeeva I.L., Golovina T.A., Parahina L.V. Razvitie cifrovyh tehnologiy v ekonomike i upravlenii: Rossiyskiy i zarubezhnyy opyt // Voprosy upravleniya. – 2017. – №6 (49). – S. 50-56.
4. Gnezdova Yu.V. Razvitie cifrovoy ekonomiki Rossii kak faktora povysheniya global'noy konkurentosposobnosti // Intellekt. Innovacii. Investicii. – 2017. – №5. – S. 16-19.
5. Sklyar M.A., Kudryavceva K.V. Cifrovizaciya: osnovnye napravleniya, preimuschestva i riski // Problemy razvitiya ekonomiki. – 2019. – №3 (61). – 103-114.
6. Rayes A., Salam S. Internet of Things From Hype to Reality - The Road to Digitization. Internet of Things – From Hype to Reality: The Road to Digitization // Cham: Springer. – 2017. – 328 r.
7. Hassan Q. Internet of Things A to Z: Technologies and Applications. Introduction to the Internet of Things. Internet of Things A to Z: Technologies and Applications. Hoboken: John Wiley & Sons, Inc. – 2018. – PP. 3-50, 507-258.
8. Ognivcev S.B. Koncepciya cifrovoy platformy agropromyshlennogo kompleksa // Mezhdunarodnyy sel'skohozyaystvennyy zhurnal. – 2019. – №2 (368). – S. 77-80.
9. Ivanov V.V., Ovchinnikov A.S., Kochetkova O.V. Konceptual'nye osnovy cifrovoy transformacii APK Volgogradskoy oblasti // Izvestiya nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional'noe obrazovanie. – 2019. – №2 (54). – S. 18-25.
10. Gal'chenko S.A., Gvozdeva O.V., Smirnova M.A., Chuksin I.V. Osnovnye aspekty i problematika processa cifrovizacii sel'skogo hozyaystva kak metoda upravleniya vazhneyshey otrasl'yu strany // Moskovskiy ekonomicheskiy zhurnal. – 2021. – №1. – S. 220-229. Doi:https://doi.org/10.24412/2413-046H-2021-10032.
11. Morozov N.M. Cifrovye avtomatizirovannye tehnologii v zhivotnovodstve – osnova modernizacii otrasli // Vestnik VNIIMZh. – 2018. – №2 (30). – S. 61-69.
12. Ashinova M.K., Mokrushin A.A., Chinazirova S.K., Kostenko R.V. Cifrovaya transformaciya otrasli sel'skogo hozyaystva Rossiyskoy Federacii // Novye tehnologii / New technologies. – 2019. – №4. – S. 209-220.
13. Kuzovkova T.A., Salyutina T.Yu., Kuharenko E.G. Metodicheskie osnovy i rezul'taty integral'noy ocenki cifrovogo razvitiya ekonomiki i obschestva // Elektronnyy nauchnyy zhurnal «Vek kachestva». – 2019. – №3. – S. 106-122.
14. Kray K.F., Hadzhieva M.I. Ekonomicheskaya effektivnost' vnedreniya innovacionnyh tehnologiy v sel'skoe hozyaystvo v epohu skvoznoy cifrovizacii // Izvestiya Kabardino-Balkarskogo nauchnogo centra RAN. – 2020. – № 6(98). – S. 155-164. Doi:https://doi.org/10.35330/1991-6639-2020-6-98-155-164.
15. Rada A.O., Fedulova E.A., Kosinskiy P.D. Razrabotka metodiki ocenki effektivnosti vnedreniya cifrovyh tehnologiy v agropromyshlennom komplekse // Tehnika i tehnologiya pischevyh proizvodstv. – 2019. – T. 49, №3. – S. 495-504. Doi:https://doi.org/10.21603/2074-9414-2019-3-495-504.
16. Nauchno-obosnovannyy prognoz razvitiya tochnogo zemledeliya v Rossii / E.V. Rudoy, M.S. Petuhova, S.V. Ryumkin i dr. – Novosibirsk: IC NGAU «Zolotoy kolos», 2021. – 138 s.
