vimjourСельскохозяйственные машины и технологииAgricultural Machinery and Technologies2073-7599Federal State Budgetary Scientific Institution «Federal Scientific Agroengineering Center VIM»10.22314/2073-7599-2023-17-4-12-18GQRORKvimjour-535Research ArticleИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ОБОРУДОВАНИЕINNOVATIVE TECHNOLOGIES AND EQUIPMENTПланирование работ при возделывании зерновых культур: программные компонентыOptimizing Work Planning for Grain Crop Cultivation: Software ComponentsАльтВ. В.AltV. V.

Виктор Валентинович Альт, академик РАН, доктор технических наук, профессор

Новосибирская область, р.п. Краснообск

Viktor V. Alt, member of the Russian Academy of Sciences, Dr.Sc.(Eng.), professor

Krasnoobsk, Novosibirsk Region

altviktor@ngs.ruИсаковаС. П.IsakovaS. P.

Светлана Павловна Исакова, старший научный сотрудник

Новосибирская область, р.п. Краснообск

Svetlana P. Isakova, senior researcher

Krasnoobsk, Novosibirsk Region

isakova.s.p@yandex.ruСибирский федеральный научный центр агробиотехнологий Российской академии наукРоссияSiberian Federal Scientific Center of Agro-Bio Technology of the Russian Academy of SciencesRussian Federation2023191220231741218Copyright © Альт В.В., Исакова С.П., 20232023Альт В.В., Исакова С.П.Alt V.V., Isakova S.P.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vimsmit.com/jour/article/view/535

Рассмотрены вопросы модернизации сельскохозяйственного сектора для повышения его эффективности и конкурентоспособности на основе внедрения цифровых технологий. Приведен анализ методов и программных средств для подбора технологий и технических средств. (Цель исследования) Разработать программные модули для управления производством продукции растениеводства путем выбора агротехнологий и рационального использования машинно-тракторного парка с учетом агроклиматических и производственных условий хозяйства. (Материалы и методы) Для разработки программных компонент web-комплекса по сопровождению годового планирования работ при возделывании зерновых культур использовался метод, основанный на оценке природно-климатических и производственных условий. (Результаты и обсуждение) Обоснована целесообразность разработки программных компонент web-ориентированного программного комплекса путем выбора агротехнологий и вариантов рационального использования технических средств. Разработаны структурная схема программного комплекса в виде web-приложения, а также программные модули «Подбор технологий» и «Подбор технических средств», имеющие общую базу данных и объединенный интерфейс. Тестирование работы программных модулей по подбору технологий проведено в 2022 году на примере северо-лесостепной зоны Новосибирской области. Рассматривался вариант технологий возделывания пшеницы с нормальным уровнем интенсификации для четырех рабочих участков с разными предшественниками. (Выводы) Разработанные программные компоненты в дальнейшем войдут в программный комплекс в виде web-приложения при сопровождении машинных агротехнологий и могут использоваться в качестве системы поддержки принятия рациональных управленческих решений. Программный комплекс позволит автоматизировать процесс подбора технологий, формировать годовой план работ, рассчитывать экономические показатели.

The paper considers modernization of the agricultural sector with the aim of enhancing its efficiency and competitiveness through the implementation of digital technologies. Additionally, it analyzes the methods and software employed for the selection of technologies and technical tools. (Research purpose) The research aims to develop software modules for managing the production of crop products. This involves the selection of appropriate agricultural technologies and the optimal utilization of the machine and tractor fleet. The software designed is expected to take into account the farm agroclimatic and production conditions. (Materials and methods) The development of software components for a web-based software package aimed to facilitate the annual work planning in grain crop cultivation, is based on a method rooted in the evaluation of natural, climatic, and production conditions. (Results and discussion) The findings support the feasibility of developing software components for a web-based software package by selecting agricultural technologies and determining optimal utilization options for technical means. The research resulted in the development of a structural scheme for the software package designed as a web-based application, encompassing such software modules as «Selection of technologies» and «Selection of technical means». These modules share a unified interface and operate on a common database. The operation of software modules for selecting technologies was tested in the northern forest-steppe zone of the Novosibirsk region in 2022.The tests examined the cultivation technologies for wheat at a standard intensification level across four working areas with varying predecessors. (Conclusions) The developed software components will be subsequently integrated into the software package in the form of a web application. This application can serve as a support system for making informed managerial decisions in the realm of machine-based agricultural technologies. The software package facilitates the automation of technology selection, the creation of an annual work plan, and the computation of economic indicators.

выбор технологий растениеводствавыбор технических средствпрограммный комплексструктурная схемапрограммные компонентыchoice of crop production technologieschoice of technical meanssoftware packageblock diagramsoftware componentsReferencesRose D.Ch., Wheeler R., Winter M., et al. Agriculture 4.0: Making it work for people, production, and the planet. Land Use Policy. 2021. N100. 104933. DOI: 10.1016/j.landusepol.2020.104933.Rose D.C., Wheeler R., Winter M., et al. Agriculture 4.0: Making it work for people, production, and the planet. Land Use Policy. 2021. N100. 104933 (In English). DOI: 10.1016/j.landusepol.2020.104933.Sharma R., Parhi S., Shishodia A. Industry 4.0 Applications in Agriculture: Cyber-Physical Agricultural Systems (CPASs). Advances in Mechanical Engineering. Select Proceedings of ICAME 2020. 2020. 807-813. DOI: 10.1007/978-981-15-3639-7_97.Sharma R., Parhi Sh., Shishodia A. Industry 4.0 Applications in agriculture: cyber-physical agricultural systems (CPASs). Advances in Mechanical Engineering. Select Proceedings of ICAME 2020. 2020. 807-813 (In English). DOI: 10.1007/978-981-15-3639-7_97.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. N16(2). 177-180. DOI: 10.1016/j.aasci.2018.03.006.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. N16(2). 177-180 (In English). DOI: 10.1016/j.aasci.2018.03.006.Phillips P.W.B., Relf-Eckstein J.A., Jobe G., Wixted B. Configuring the new digital landscape in Western Canadian agriculture. NJAS-Wageningen Journal of Life Sciences. 2019. N90. 100295. DOI: 10.1016/j.njas.2019.04.001.Phillips P.W.B., Relf-Eckstein J.-A., Jobe G., Wixted B. Configuring the new digital landscape in western Canadian agriculture. NJAS – Wageningen Journal of Life Sciences. 2019. N90. 100295 (In English). DOI: 10.1016/j.njas.2019.04.001.Кирюшин В.И. Научно-инновационное обеспечение приоритетов развития сельского хозяйства // Достижения науки и техники АПК. 2019. N33(3). С. 5-10. DOI: 10.24411/0235-2451-2019-10301.Kiryushin V.I. Nauchno-innovatsionnoe obespechenie prioritetov razvitiya sel’skogo khozyaistva [Scientific and innovative support of priorities of agricultural development]. Dostizheniya nauki i tekhniki APK. 2019. N33(3). 5-10 (In Russian). DOI: 10.24411/0235-2451-2019-10301.Talaviya T., Shah D., Patel N., et al. Implementation of artificial intelligence in agriculture for optimisation of irrigation and application of pesticides and herbicides. Artificial Intelligence in Agriculture. 2020. N4. 58-73. DOI: 10.1016/j.aiia.2020.04.002.Talaviya T., Shah D., Patel N., et al. Implementation of artificial intelligence in agriculture for optimisation of irrigation and application of pesticides and herbicides. Artificial Intelligence in Agriculture. 2020. N4. 58-73 (In English). DOI: 10.1016/j.aiia.2020.04.002.Якушев В.П., Якушев В.В., Блохина С.Ю. и др. Информационное обеспечение современных систем земледелия в России // Вестник Российской академии наук. 2021. N91(8). С. 755-768. DOI: 10.31857/S0869587321080090.Yakushev V.P., Yakushev V.V., Blokhina S.Yu., et al. Informatsionnoe obespechenie sovremennykh system zemledeliya v Rossii [Information support of modern farming systems in Russia]. Vestnik Rossiiskoy akademii nauk. 2021. N91(8). 755-768 (In Russian). DOI: 10.31857/S0869587321080090.Riksen V., Maksimovich K., Kizimova T., et al. Elements of the decision support system in the agricultural production processes. Agriculture Digitalization and Organic Production. 2022. N331. 389-398. DOI: 10.1007/978-981-19-7780-0_34.Riksen V., Maksimovich K., Kizimova T., et al. Elements of the decision support system in the agricultural production processes. Agriculture Digitalization and Organic Production. 2022. N331. 389-398 (In English). DOI: 10.1007/978-981-19-7780-0_34.Gosrev A.V., Pykhtin A.I., Semenova L. 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. N18(2). 216-221. DOI: 10.5937/jaes18-26312.Gostev A.V., Pykhtin A.I., Semenova L. 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. N18(2). 216-221 (In English). DOI: 10.5937/jaes18-26312.Коновалова Л.К., Окорков В.В. Совершенствование классификации агротехнологий (структурно-модульный подход) // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2019. N3(59). С. 101-112.Konovalova L.K., Okorkov V.V. Sovershenstvovanie klassifikatsii agrotekhnologii (strukturno-modul’nyy podkhod) [Development of classification of agrotechnologies (structural and modular approach)]. Sovremennye naukoemkie tekhnologii. Regional’noe prilozhenie. 2019. N3(59). 101-112 (In Russian).Пустовалова К.А. Формирование машинно-тракторного парка в региональном АПК // Новое слово в науке и практике: гипотезы и апробация результатов исследования. 2017. N28. С. 172-176. EDN: ZTTZLP.Pustovalova K.A. Formirovanie mashinno-traktornogo parka v regional’nom APK [Establishing a machine and tractor fleet in the regional agro-industrial complex]. Novoe slovo v nauke i praktike: gipotezy i aprobatsiya rezul’tatov issledovaniya. 2017. N28. 172-176 (In Russian). EDN: ZTTZLP.Гаджиев П.И., Кулаков К.В., Рамазанова Г.Г. и др. Математическая модель формирования рационального парка машин для сельскохозяйственных работ // Вестник Российского государственного аграрного заочного университета. 2022. N41(46). С. 99-103. EDN: ALNPMC.Gadzhiev P.I., Kulakov K.V., Ramazanova G.G., et al. Matematicheskaya model’ formirovaniya ratsional’nogo parka mashin dlya sel’skokhozyaistvennykh rabot [Mathematical model of the formation of a rational fleet of machines for agricultural work]. Vestnik Rossiiskogo gosudarstvennogo agrarnogo zaochnogo universiteta. 2022. N41(46). 99-103Катаев Ю.В., Малыха Е.Ф. Экономическое обоснование оптимального состава машинно-тракторного парка в сельскохозяйственном производстве // Наука без границ. 2020. N11 (51). С. 35-41. EDN: BXSWOZ.(In Russian). EDN: ALNPMC. 13. Kataev Yu.V., Malykha E.F. Ekonomicheskoe obosnovanie optimal’nogo sostava mashinno-traktornogo parka v sel’skokhozyaistvennom proizvodstve [Economic justification of the optimal composition of the machine and tractor fleet in agricultural production]. Nauka bez granits. 2020. N11(51). 35-41 (In Russian). EDN: BXSWOZ.Коковихин С.В., Биднина И.А., Шарий В.А. и др. Оптимизация агротехнологического процесса возделывания сельскохозяйственных культур на орошаемых землях с использованием информационных технологий // Почвоведение и агрохимия. 2020. N2(65). С. 63-71. EDN: UKVMTP.Kokovikhin S.V., Bedina I.A., Shariy V.A., et al. Optimizatsiya agrotekhnologicheskogo protsessa vozdelyvaniya sel’skokhozyaistvennykh kul’tur na oroshaemykh zemlyakh s ispol’zovaniem informatsionnykh tekhnologiy [Agrophysical optimization of agrotechnological process of cultivation of agricultural crops on irrigated lands using GIS-technologies]. Pochvovedenie i agrokhimiya. 2020. N2(65). 63-71 (In Russian). EDN: UKVMTP.Kulmatova S., Khatamov O., Yusupova D. Issues of digitalization of machine and tractor fleets in agriculture. E3S Web of Conferences. 2023. N401. 04047. DOI: 10.1051/e3sconf/202340104047.Kulmatova S., Khatamov O., Yusupova D. Issues of digitalization of machine and tractor fleets in agriculture. E3S Web of Conferences. 2023. N401. 04047 (In English). DOI: 10.1051/e3sconf/202340104047.Альт В.В., Балушкина Е.А., Исакова С.П. Математическая модель по выбору технологий возделывания зерновых культур // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2020. N50(2). С. 92-99. DOI: 10.26898/0370-8799-2020-2-11.Al’t V.V., Balushkina E.A. Isakova S.P. Matematicheskaya model’ po vyboru tekhnologii vozdelyvaniya zernovykh kul’tur [Mathematical model for choosing grain crops cultivation technologies]. Sibirskiy vestnik sel’skokhozyaistvennoy nauki. 2020. N50(2). 92-99. (In Russian). DOI: 10.268-98/0370-8799-2020-2-11.Yadrovskaya M.V. Revisiting computer modeling. Advanced Engineering Research. 2020. N20(3). 332-345. DOI: 10.23947/2687-1653-2020-20-3-332-345.Yadrovskaya M.V. Revisiting computer modeling. Advanced Engineering Research. 2020. N20(3). 332-345 (In English). DOI: 10.23947/2687-1653-2020-20-3-332-345.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.