CC BY
121
УДК 631.152:636.2.034
doi: 10.30766/2072-9081.2019.20.1.57-67
Интеллектуальная система управления и обеспечения эффективного производства продукции молочного скотоводства умной фермы*
© 2019. Ю.А. Иванов, В.К. Скоркин, П.И. Гриднев, Д.К. Ларкин
Институт механизации животноводства - Филиал ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ», г. Москва, Российская Федерация
Оставаясь одним из крупных производителей молока (свыше 30,0 млн т в год), Россия уступает по некоторым показателям ряду западных стран. Так, затраты кормов на 1 ц продукции превышают в 1,3 раза, трудозатраты и расход электроэнергии в 2,5-3,5 раза, продуктивность коров ниже в 1,6-2,2 раза. Низкие показатели получаются из-за применения устаревших технологий: привязного содержания коров, значительного удельного веса ручного труда, низкого качества кормов и квалификации обслуживающего персонала. Внедрение современных технологий содержания скота, автоматизированной техники нового поколения, интеллектуальной системы управления технологическими процессами позволит осуществить прорыв в молочном скотоводстве путем создания умных ферм. Умные фермы с интеллектуальной системой управления технологическими процессами позволят значительно повысить эффективность производства. Управление работой умной фермы осуществляется через ряд автоматизированных блоков. При этом роль человека сводится к общему контролю и управлению работой производственного комплекса. Завершающим данной системы является автоматический блок анализа результатов деятельности предприятия и корректировки управленческих решений. На качество молока также оказывает большое влияние содержание соматических клеток, уровень которых достигает 18-29%. Созданная институтом лаборатория и разработанная компьютерная программа позволяют проводить более 15-20 тыс. анализов индивидуальных проб молока с определением основных показателей качества молока и физиологического состояния животных. Созданная система интеллектуального управления умных молочных ферм с разработанными компьютерными программами позволит снизить стоимость скотоместа до 400 тыс рублей, себестоимость 1 кг молока до 20 рублей. При этом рентабельность производства составит 45-50%, хозяйственное использование коров - до 4-5 лактаций.
Ключевые слова: компьютерная программа, себестоимость, рентабельность, контроль качества молока
Для цитирования: Иванов Ю.А., Скоркин В.К., Гриднев П.И., Ларкин Д.К. Интеллектуальная система управления и обеспечения эффективного производства продукции молочного скотоводства умной фермы. Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2019; 20(1):57-67. DOI: 10.30766/2072-9081.20.1.57-67.
Intelligent system of management and providing dairy cattle production effectiveness on a smart farm
© 2019. Yu.A. Ivanov, V.K. Skorkin, P.I. Gridnev, D.K. Larkin
Institute of livestock mechanization - branch of Federal state budgetary scientific institution «Federal Scientific Agroengineering Center VIM», Moscow, Russian Federation
Russia is one of the largest milk producing countries in the world (over 30.0 million tons per year), but in some parameters western countries predominate. In our country the cost offeed per 1 centner ofproducts exceeds 1.3 times, labor and electricity consumption 2.5-3.5 times, cow milk production is 1.6-2.2 times lower. The cause of low indexes lies in outdated technologies such as tie-up housing, a significant proportion of manual labor, low feed quality and .skills of the staff. The implementation of modern livestock keeping technologies, automated machinery of a new generation, intelligent system of technological processes control will result in a leap forward in dairy farming by establishing smartfarms. Smartfarms with intelligent control of technological processes will lead to significant increase in production efficiency. The smart farm control is carried out through a number of automated units. The human role is reduced to the general control and industrial complex management. The final part of this system is an automatic block of the company activities results analysis and management decisions correcting. Milk quality is also influenced by the somatic cells content, the level of which reaches 18-29%. The laboratory created by the institute and the computer developed program allow to carry out more than 15-20 thousand of milk individual samples' analyses with evaluation of the main milk quality indicators and physiological condition of animals. The created system of smart dairy farms intelligent control with developed computer programs will reduce the cost of a cattle stall to 400,000 rubles, the cost of 1 kg of milk - to 20 rubles. At the same time, the production profitability will be 45-50%, the economic use of cows - up to 4-5 lactations.
Key words: computer program, cost, profitability, milk quality control
For citation: Ivanov Yu.A., Skorkin V.K., Gridnev P.I., Larkin D.K. Intelligent system of control and dairy cattle production 's effectiveness on smart farm. Agrarnaya nauka Evro-Severo-Vostoka = Agricultural Science Euro-North-East. 2019; 20(1):57-67. (In Russ.). DOI: 10.30766/2072-9081.2019.20.1.57-67.
* Выполнена по Госпрограмме «Разработать инновационные энергоресурсосберегающие экологически безопасные машинные технологии и создать многофункциональные технические средства нового поколения для научно обоснованного типоразмерного ряда предприятий по производству молока и говядины» (№ 0604-2014-0004).
Опубликована по материалам доклада на Международной научной конференции «Энергосберегающие агротехнологии и техника для северного земледелия и животноводства» (г. Киров, 2018 г.).
Анализ исследований в области молочного скотоводства показывает, что в настоящее время кардинальным направлением является создание новых и совершенствование существующих технологий и технических средств контроля и управления производственными процессами на молочных фермах и комплексах [1, 2, 3, 4, 5, 6].
Актуальность работы состоит в создании интеллектуальной системы управления и обеспечения эффективного производства молочной продукции, создании умной молочной фермы с использованием автоматизированной роботизированной техники нового поколения и компьютерных программ, позволяющих повысить рентабельность производства до 45-50%, хозяйственное использование коров до 4-5 лактаций и снизить капитальные затраты до 400,0 тыс. руб. на одно скотоместо.
Дальнейшее развитие молочной отрасли напрямую зависит от того, насколько оперативно будет в России освоена система контроля и управления качеством производства и переработки молока на всех этапах его производства. Улучшение качества молока и молочных продуктов является важнейшим резервом повышения эффективности молочной отрасли и решения производственной безопасности страны.
Цель исследований - создание умной молочной фермы с интеллектуальной системой управления с целью повышения продуктивности коров, качества молока и рентабельности производства.
Новизна исследований заключается в разработке алгоритма компьютерной программы системы интеллектуального управления молочной фермой, создании информационной системы контроля качества молока и состояния животных для выработки рекомендаций по коррекции технологий содержания, кормления, доения и других технологических процессов, а также применения компьютерной программы для определения технико-экономических показателей производства.
Материал и методы. Исследования проводили путем изучения и анализа опыта работы в молочной отрасли с использованием статистических данных по Российской Федерации за 2010...2017 гг. о влиянии технологий и технических средств, применяемых в производстве молока на его качество; о создании новых и совершенствовании существующих технологий и технических средств контроля и управления обслуживанием животных с помощью компьютерных программ, разработанных в Институте механизации животноводства (ИМЖ - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ).
Результаты и их обсуждение. Современное состояние отрасли молочного скотоводства остается на уровне 2016 года. Поголовье коров во всех категориях хозяйств сократилось на 15,4 тыс., в сельскохозяйственных организациях на 43,8 тыс. голов, в хозяйствах населения на 26,6 тыс. голов и только в крестьянских (фермерских) хозяйствах поголовье коров увеличилось на 55,0 тыс. (табл. 1).
Таблица 1 / Table 1
Поголовье крупного рогатого скота в Российской Федерации, тыс. голов1 Number of cattle in the Russian Federation, th. Heads1
Наименование / Title 2010 г. 2015 г. 2016 г. 2017 г.
Хозяйства всех категорий / Farms of all categories
Крупный рогатый скот / Cattle 19793,9 18620,9 18346,1 18294,2
в т.ч. коровы / cows 8713,0 8115,2 7966,0 7950,6
Сельскохозяйственные организации / Agricultural organizations
Крупный рогатый скот / Cattle 9256,5 8447,8 8355,9 8252,2
в т.ч. коровы / cows 3712,7 3387,4 3359,5 3315,7
Хозяйства населения / Households
Крупный рогатый скот / Cattle 9061,6 7931,8 7567,2 7500,8
в т.ч. коровы / cows 4291,1 3621,9 3426,8 3400,2
Крестьянские (фермерские) хозяйства и индивидуальные предприниматели / Peasant (farmer enterprises and individual entrepreneurs)
Крупный рогатый скот / Cattle 1475,7 2241,3 2423,0 2541,3
в т.ч. коровы / cows 709,1 1105,9 1179,7 1234,7
1 Данные Федеральной службы государственной статистики. Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/con-nect/rosstat_main /rosstat/ m/statistics/enterprise/economy/#(дата обращения: 12.11.2018).
Производство молока в хозяйствах всех категорий в 2017 году составило 30184,5 тыс. тонн, что на 1,3% больше уровня 2016 года. В сельхозорганизациях производство увеличилось на 4,1%, в крестьянских (фермерских)
хозяйствах - на 9,3%. Положительный результат обеспечен за счет нового строительства молочных ферм и комплексов, дальнейшей технологической и технической модернизации молочной отрасли (табл. 2) [7, 8].
Таблица 2 / Table 2
Производство основных продуктов животноводства в Российской Федерации, тыс. тонн1 The basic animal products' producting in the Russian Federation, th. тош1
Наименование / Title
2000 г.
2010 г.
2015 г.
2016 г.
2017 г.
Хозяйства всех категорий / Farms of all categories
Скот и птица на убой / Cattle and poultry for slaughter 4445,8 7164,8 9518,5 9853,3 10319,0
в том числе / including: - крупный рогатый скот / cattle 1897,9 1711,5 1617,1 1588,8 1569,3
Молоко / milk 32259,0 31507,8 29887,5 29787,2 30184,5
Сельскохозяйственные организации /Agricultural organizations
Скот и птица на убой/ Cattle and poultry for slaughter 1786,5 4342,3 7129,5 7515,8 8040,4
в том числе / including : - крупный рогатый скот/ cattle 815,8 565,3 525,9 536,2 544,4
Молоко / milk 15271,1 14313,2 14718,0 15061,2 15673,7
Хозяйства населения / Households
Скот и птица на убой / Cattle and poultry for slaughter 2579,5 2612,6 2106,3 2045,3 1973,3
в том числе / including : - крупный рогатый скот / cattle 1048,1 1065,2 959,3 916,6 877,9
Молоко / milk 16420,2 15719,9 13158,6 12552,0 12135,4
Крестьянские (фермерские хозяйства и индивидуальные предприниматели) / Peasant (farmer enterprises and individual entrepreneurs)
Скот и птица на убой/ Cattle and poultry for slaughter 79,8 209,9 282,6 292,2 305,3
в том числе / including : - крупный рогатый скот / cattle 33,9 81,0 131,9 136,0 147,0
Молоко / milk 567,7 1474,7 2010,9 2174,0 2375,4
Анализ состояния материально-технической базы животноводства показывает, что без осуществления коренной ее модернизации на основе использования инновационных достижений отечественной и мировой науки и производства невозможно осуществить возрождение и развитие отрасли, повысить эффективность производства.
Россия остается одной из крупных стран по производству молока (более 30 млн тонн в год). В то же время по некоторым производственно-экономическим показателям уступает
ряду западных стран: удельные затраты кормов на производство продукции выше в 1,3-2,0 раза; трудозатраты и расход электроэнергии - в 2,5-3,5 раза, продуктивность коров - ниже в 1,6-2,2 раза [9].
Существующие фермы, в основном привязного содержания животных (72%), в которых часть технологических процессов выполняется вручную, имеют низкую производительность труда и большие затраты на производство 1 ц продукции , .
2Стратегия развития механизации и автоматизации животноводства на период до 2030 / Н.М. Морозов (и др.). М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2015. 152 с.
3Основные направления стратегии устойчивого социально-экономического развития агропромышленного комплекса Российской Федерации на период до 2030 года / под научн. руковод. акад. РАН И.Г. Ушачева. М., 2018. 57 с.
Создание умной фермы с интеллектуальной системой управления технологически-
ми процессами позволит значительно повысить эффективность производства (рис. 1).
Рис. 1. Интеллектуальная система управления умной фермой Fig 1. Intelligent system of smart control
При комплексной автоматизации все предприятия, включая подразделения (участки, цеха, службы), функционируют как единый взаимосвязанный комплекс. Такая автоматизация охватывает все основные производственные и управленческие функции на предприятии. При этом роль человека сводится к общему контролю и управлению работой производственного комплекса.
Управление работой умной фермой осуществляется через ряд автоматизированных блоков.
Автоматизированный блок исходной информации предусматривает выбор типа предприятия, его назначения, наличие ресурсов, планируемое поголовье, природно-климатическая характеристика зоны расположения планируемой фермы, создание кормовой базы, наличие компьютерных программ и другое. Данный блок через центральный центр управления связан с автоматизированным блоком определения технологических и технических решений. Это наиболее значительный блок, определяющий основу планируемой фермы -ее технологическую часть и техническое оснащение технологических процессов.
Наиболее ответственный - автоматизированный блок управления технологическими процессами: содержание животных, кормление, доение, поение, навозоудаление, утилизация навоза, создание комфортных условий для содержания животных, всех основных производственных процессов, определяющих эффективное производство продукции животноводства.
Завершающим в системе интеллектуального управления умной фермой является автоматический блок анализа результатов деятельности предприятия и корректировки управленческих решений.
Для контроля получения высококачественного молока следует применять систему управления технологическими процессами на основе анализа всех рисков технологического производства. Производителям молока важно знать, какие факторы влияют на характеристики качества молока. Специалисты хозяйств зачастую недооценивают потери, связанные с высоким содержанием соматических клеток в молоке, т.к. внешне молоко выглядит доброкачественным.
Результаты исследований ряда авторов показывают, что снижение продуктивности
коров в связи с повышенным содержанием соматических клеток весьма существенно и достигает уровня 18-29% [10]. По данным отечественных и зарубежных ученых, показатель удоя на 25% обусловлен генетическими факторами и на 75% прочими, из которых 35% составляют условия кормления и содержания, 25% - состояние здоровья животного и 15% -возраст и сезон лактации [10, 11].
Создание системы контроля качества молока подразумевает системный подход к решению проблемы. В такой системе все объекты взаимосвязаны прямыми и обратными информационными каналами. Схема взаимо-
действия участвующих в системе объектов представлена на рисунке 2.
Взаимодействие производителей с лабораторией контроля качества молока и аналитическим центром обработки результатов анализов обеспечивается с помощью сервера, доступ к которому должны иметь все задействованные в системе объекты.
На качество молока оказывают влияние индивидуальные, породные, физиологические особенности животных и целый комплекс внешних условий, в которых они содержатся (рис. 3.) [12, 13].
Рис. 2. Схема взаимодействия объектов в системе контроля качества молока Fig. 2. Scheme of interaction between objects in the milk quality system control
Рис. 3. Влияние различных факторов на производство качественного молока Fig. 3. Influence of various factors on quality milk production
Созданная в ИМЖ - филиале ФГБНУ ФАНЦ ВИМ молочная лаборатория с современным молочным оборудованием и разработанная компьютерная программа позволяют
ежемесячно проводить более 15 тысяч анализов индивидуальных проб молока с определением основных показателей качества молока и физиологического состояния животных.
Производство высококачественной молочной продукции способствует повышению эффективности отрасли и сокращению сроков окупаемости капитальных вложений на новое строительство и модернизацию животноводческих объектов.
В условиях быстро меняющихся социально-экономических возможностей хозяйствования и на фоне постоянного роста цен на энергоносители, технику, корма, транспорт возникает необходимость быстрой и достаточно точной оценки экономической эффективности финансовых инвестиций в производстве молока, создание новых предприятий, отвечающих современным требованиям.
Наиболее быстрым и надежным методом решения таких задач является экономико-
математическое моделирование предприятий, позволяющее получить его основные технико-экономические показатели, математическое описание имеющихся данных по технологиям производства [14]. На рисунке 4 приведены технико-экономические показатели фермы мощностью 400 голов беспривязного способа содержания, с доением в доильном зале. Учитывая, что затраты на корма составляют более 40-45% от общих годовых эксплуатационных расходов, необходимо рациональное их использование и снижение удельного веса в структуре затрат. Результаты расчёта капитальных и годовых эксплуатационных затрат молочно-товарной фермы на 400 голов приведены в таблицах 3 и 4.
Рис. 4. Структура эксплуатационных затрат фермы на 400 голов Fig. 4. Structure of operating costs of dairy farm for 400 heads
Таблица 3 / Table 3
Капитальные затраты фермы на 400 голов Capital costs of dairy farm for 400 heads
Капитальные вложения /
Показатель /Indicator Capital investment
тыс. руб. /th. rub. %
Здания и сооружения / Buildings and structures 64966,2 59,7
Содержание / Keeping 4055,74 3,7
Заготовка кормов / Feed preparation 7654,4 7,0
Приготовление и раздача кормов /Feed preparation and distribution 4141,8 3,8
Водоснабжение / Water supply 3008,2 2,8
Доение / Milking 7327,5 6,7
Уборка и удаление навоза / Manure cleaning and removal 4676,1 4,3
Электроснабжение / Electro supply 605,254 0,6
Теплоснабжение / Heat supply 2837,9 2,6
Ветобеспечение / Vet ensuring 3248,3 3,0
Переработка молока (ПМ) / Processing of milk (PM) 6240,0 5,7
Всего капвложений / Total of capital investments 108761,4 100
Таблица 4 / Table 4
Годовые эксплуатационные затраты фермы на 400 голов Annual operating costs of dairy farm for 400 heads
Показатель /Indicator Годовые эксплуатационные затраты по блокам /Annual operating costs at the block
тыс. руб./год / th. rub. / an year без ПМ / without PM, % с ПМ / with PM, %
Здания и сооружения / Buildings and structures 8344,5 12,8 12,2
Содержание / Keeping 839,5 1,3 1,2
Заготовка собственных кормов / Own feed preparation 10325,1 15,9 15,1
Приготовление и раздача кормов / Feed preparation and distribution 2843,0 4,4 4,2
Водоснабжение / Water supply 965,0 1,5 1,4
Доение / Milking 3148,3 4,8 4,6
Уборка и удаление навоза / Manure cleaning and removal 3081,3 4,7 4,5
Электроснабжение / Electrosupply 1501,1 2,3 2,2
Теплоснабжение / Heat supply 1335,3 2,1 2,0
Ветобеспечение / Vet ensuring 2551,1 3,9 3,7
Переработка молока / Processing of milk 3385,2 4,9
Зарплата и управление / Salary and management 11391,7 17,5 16,6
Покупные корма / Purchased feed 17949,9 27,6 26,2
Подстилка / Litter 781,5 1,2 1,1
Всего затрат/ Total costs 65057,4 100,0 100,0
Всего с переработкой молока (ПМ) / Total with processing of milk (PM): 68442,6 - -
По приведенным результатам определе- ли молочной фермы на 400 голов при продук-ны основные технико-экономические показате- тивности коров 8000 кг молока в год (табл. 5).
Таблица 5 / Table 5
Основные технико-экономические показатели молочной фермы на 400 голов The main technical and economic indicators of dairy farm for 400 heads
Показатель / Indicator Значение / Value
Единовременные капвложения, тыс. руб. / One-time capital investments, th. rub. 108761,4
Годовые издержки производства, тыс. руб./год / Annual production costs, th. rub/an year 51616,5
Производство молока, т/год / Milk productivity, t / an year 2668,6
Себестоимость молока, руб./кг / Cost of milk, rub./kg 19,3
Доход от молока, тыс. руб./год / Income from milk, th. rub. / an year 76322,0
Стоимость одного скотоместа, тыс. руб. / The cattle place's cost, th. rub. 362,8
Рентабельность производства молока, % / Milk production profitability, % 47,9
Известно, что качество продукции сегодня практически целиком зависит от человеческого фактора, например, от соблюдения оператором технологического регламента. В то же время по ряду причин обеспечить полноценный контроль его работы практически невоз-
можно. Современный отечественный и зарубежный опыт комплексной автоматизации производства позволяет максимально сократить участие человека в сложных технологических процессах, исключить его влияние на уровень соблюдения технологических инст-
рукций, освободить работника от управления локальными операциями, оставляя за ним организацию взаимодействия оборудования:
- поддерживать заданный технологический режим, обеспечивать высокую точность соблюдения параметров технологий, рецептур, дозировки компонентов;
- контролировать качество продукции на основных этапах;
- отслеживать количество и ассортимент продукции, оперативно изменять их;
- выявлять отклонения, минимизировать потери сырья и материалов;
- получать в оперативном режиме комплексную информацию о производстве для последующего технико-экономического анализа [15].
Большинство решений автоматизации и информатизации деятельности создается исходя из индивидуальных требований различных подразделений предприятия и в соответствии с их функциями. На практике отсутствует системный подход, хотя оптимальная структура управления требует высокого уровня информационных связей, взаимоувязанной работы всех секторов, подчинения их единым целям и задачам. Ситуация осложняется еще и тем, что работа каждого сектора опирается на различные аппаратные, программные и информационные стандарты.
На рисунке 5 представлена схема систем взаимодействия отраслей в АПК, работа которых в целом направлена на повышение эффективности производства продукции животноводства.
Рис. 5. Система обеспечения эффективного функционирования производства продукции животноводства Fig. 5. The system of providing the effective functioning of livestock products manufacturing
Согласованность работы каждого сектора является сложной организационно-правовой формой дальнейшего развития АПК.
Оторванность производителей молочной продукции от первичной переработки, контроля качества производимой продукции и ее реализации снижает эффективность ра-
боты сельхозпредприятий, их доходность и рентабельность. Взаимосвязь секторов осуществляется через консультационный центр региона, который совместно с управлением сельскохозяйственного производства определяет потребность в технике и предприятия по ее выпуску.
Такая структура интеллектуальной системы управления и обеспечения эффективного производства продукции молочного скотоводства на основе умной фермы может быть рекомендована для муниципальных и региональных образований.
Выводы. С развитием отрасли молочного скотоводства, созданием новых энергоресурсосберегающих технологий, современных машин и оборудования остро встает вопрос о разработке интеллектуальной системы управления производством молочных ферм нового поколения.
Механизация и автоматизация производственных процессов с использованием компьютерных программ обеспечивает кон-
троль за физиологическим состоянием животных и качеством получаемой продукции.
Наиболее быстрым и надежным методом создания новых ферм и комплексов является экономико-математическое моделирование предприятий, позволяющее получить основные технико-экономические показатели молочной фермы. Результаты расчета основных показателей фермы на 400 коров при продуктивности 8000 кг молока в год при себестоимости 19,3 руб./кг, стоимости одного скотоместа 362,8 тыс. руб. обеспечивает рентабельность производства 47,9%, окупаемость инвестиций 4 года, продление хозяйственного использования коров до 4-5 лактаций.
Список литературы
1. Иванов Ю.А. Новые технологии в животноводстве // Техника и оборудование для села. 2010. №1. С. 36-39. Режим доступа: https://elibrary.ru/download/elibrary_13062860_53813149.pdf
2. Цой Ю.А., Толоконников Г.К. Контуры управления в автоматизации функционирования умной фермы // Вестник ВНИИМЖ. 2017. № 4 (28). С. 37-42. Режим доступа: http://www.vniimzh.ru/images/ materi-al/Magazines/n28.pdf.
3. Морозов Н.М., Цой Ю.А., Кирсанов В.В., Бакач Н.Г., Передня В.И. Техническое оснащение "умной фермы" по производству конкурентоспособного молока // Вестник ВНИИМЖ. 2018. № 2 (30). С. 22-26. Режим доступа: http://www.vniimzh.ru/images/material/Magazines/n30.pdf.
4. Черноиванов В.И., Ежевский А.А., Краснощеков В.Н., Федоренко В.Ф. Управление качеством в сельском хозяйстве. М., 2011. 344 с.
5. Кондратьева О.В., Федоров А.Д., Кондратьев И.Н. Отечественная инновационная техника - важный фактор повышения эффективности производства молока в условиях импортозамещения // Вестник ВНИИМЖ. 2017. №2 (26). С. 91-95. Режим доступа: http://www.vniimzh.ru/images/material/Magazines/n26.pdf.
6. Денисова Н.В. Отечественный и зарубежный опыт производства молока // Вестник НГИЭИ. 2012. №1(8). С. 32-38. Режим доступа: https://elibrary.ru/download/elibrary_18047167_78315408.pdf.
7. Милосердов В., Борхунов Н., Родионова О. Импортозамещение, продовольственная независимость и аграрная политика//АПК: экономика, управление. 2015. №3. С. 3-12. Режим доступа: http://www.vniiesh.ru /publications/zhurnal_laquoapk/mart_15/20660. Ыш1.
8. Скоркин В.К. Технологии и технические средства для модернизации объектов по производству молока и говядины // Вестник ВНИИМЖ. 2018. №3. С. 6-10. Режим доступа: http://www.vniimzh.ru/ima-ges/material/Magazines/n31.pdf.
9. Рассказов А.Н. Перспективы развития цифрового молочного животноводства в России // Вестник ВНИИМЖ. 2018. №3(31). С. 20-25. Режим доступа: http://www.vniimzh.ru/images/material/Magazines/n31.pdf.
10. Серянкин А.В., Фуников Ю.В. Правильное кормление - залог высокого качества молока // Животноводство России. 2010. №2. С. 43-44. Режим доступа: https://elibrary.ru/contents.asp?id=33835099.
11. Лоретц О.Г. Влияние технологии содержания и кратности доения на продуктивность коров и качество молока // Аграрный Вестник Урала. 2013. №8. (114). С. 72-74. Режим доступа: https://elibrary.ru/ down-loadZelibrary_20499324_47918984.pdf.
12. Скоркин В.К., Ларкин Д.К., Тихомиров И.А., Карпов В.П. Технологическое и техническое обеспечение производства высококачественного молока // Вестник ВНИИМЖ. 2018. №1(29). С. 16-23. Режим доступа: http://www.vniimzh.ru/images/material/Magazines/n29.pdf.
13. Тихомиров И.А. Перспективные технологии производства органической продукции молочного скотоводства на фермах модульного типа // Вестник ВНИИМЖ. 2018. №3. С. 96-104. Режим доступа: http://www.vniimzh.ru/images/material/Magazines/n31.pdf.
14. Тяпугин Е.А., Тяпугин С.Е., Симонов Г.А., Углин В.К., Никифоров В.Е., Сереброва И.С. Сравнительная оценка технологических факторов, влияющих на производство и качество молока при разных технологиях доения // Российская сельскохозяйственная наука. 2015. №3. С. 50-53. Режим доступа: https://elibrary.ru/item. asp?id=23294138.
15. Морозов Н.М. Цифровые автоматизированные технологии в животноводстве - основа модернизации отрасли // Вестник ВНИИМЖ. 2018. №2(30). С. 61-69. Режим доступа: http://www.vniimzh.ru/images/ material/Magazines/n30.pdf.
Сведения об авторах:
Иванов Юрий Анатольевич, доктор с.-х. наук, профессор, академик РАН, врио директора Института механизации животноводства - филиала Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ» («ИМЖ - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ»), д. 31, пос. Знамя октября, поселение Рязановское, г. Москва, Российская Федерация, 108823. ORCID: http://orcid.org/0000-0002-6843-4556, e-mail: [email protected],
Скоркин Владимир Кузьмич, доктор с.-х. наук, профессор, зав. лабораторией Института механизации животноводства - филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ» («ИМЖ - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ»), д. 31, пос. Знамя октября, поселение Рязановское, г. Москва, Российская Федерация, 108823. ORCID: http://orcid.org/0000-0001-7279-2594, e-mail: [email protected],
Гриднев Павел Иванович, доктор техн. наук, зам. директора Института механизации животноводства -филиала Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный научный агро-инженерный центр ВИМ» («ИМЖ - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ»), д. 31, пос. Знамя октября, поселение Рязановское, г. Москва, Российская Федерация, 108823, ORCID: http://orcid.org/0000-0002-2487-5456, e-mail: [email protected],
Ларкин Дмитрий Константинович, кандидат техн. наук, доцент, ведущий научный сотрудник Института механизации животноводства - филиала Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ» («ИМЖ - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ»), д. 31, пос. Знамя октября, поселение Рязановское, г. Москва, Российская Федерация, 108823. ORCID: http://orcid.org/0000-0001-5158-6476, e-mail: [email protected].
1. Ivanov Yu.A. Novye tekhnologii v zhivotnovodstve. [New technologies in livestock production]. Tekhnika i oborudovanie dlya sela. 2010. no. 1. pp. 36-39. (In Russ.). URL: https://elibrary.ru/download/ elibrary_13062860 _53813149.pdf.
2. Tsoy Yu.A., Tolokonnikov G.K. Kontury upravleniya v avtomatizatsii funktsionirovaniya umnoy fermy. [The counters of control in automatization of the smart farm functioning] Vestnik VNIIMZh. 2017. no. 4 (28). pp. 37-42. (In Russ.). URL: http://www.vniimzh.ru/images/material/Magazines/n28.pdf.
3. Morozov N.M., Tsoy Yu.A., Kirsanov V.V., Bakach N.G., Perednya V.I. Tekhnicheskoe osnashchenie "umnoy fermy" po proiz-vodstvu konkurentosposobnogo moloka. [The technical support of «smart farm» in production of rival milk]. Vestnik VNIIMZh. 2018. no. 2 (30). pp. 22-26. (In Russ.). URL: http://www.vniimzh.ru/images/ material/Magazines/n30.pdf.
4. Chernoivanov V.I., Ezhevskiy A.A., Krasnoshchekov V.N., Fedorenko V.F. Upravlenie kachestvom v sel'skom khozyaystve. [Quality control in agriculture]. Moscow, 2011. 344 p. (In Russ.).
5. Kondrat'eva O.V., Fedorov A.D., Kondrat'ev I.N. Otechestvennaya innovatsionnaya tekhnika - vazhnyy faktor povysheniya effektivnosti pro-izvodstva moloka v usloviyakh importozameshcheniya. [Innovative domestic machinery is an important factor for increase in milk production efficiency under import substitution conditions]. Vestnik VNIIMZh. 2017. no. 2(26). pp. 91-95. (In Russ.). URL: http://www.vniimzh.ru/images/material/Maga-zines/n26.pdf.
6. Denisova N.V. Otechestvennyy i zarubezhnyy opytproizvodstva moloka. [Domestic and foreign experience in milk production]. Vestnik NGIEI. 2012. no. 1(8). pp. 32-38. (In Russ.). URL: https://elibrary.ru/ down-load/elibrary_ 18047167_78315408.pdf.
7. Miloserdov V., Borkhunov N., Rodionova O. Importozameshchenie, prodovol'stvennaya nezavisimost' i agrarnaya politika. [Import substitution, food independence and agrarian policy]. APK: ekonomika, upravlenie. 2015. no. 3. pp. 3-12. (In Russ.). URL: http://www.vniiesh.ru/publications/zhurnal_laquoapk/mart_15/20660.html
8. Skorkin V.K. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva dlya modernizatsii ob"ektov po proizvodstvu moloka i govyadiny. [Technology and equipment for milk and beef production facilities modernization]. Vestnik VNIIMZh. 2018. no. 3. pp. 6-10. (In Russ.). URL: http://www.vniimzh.ru/images/material/Magazines/n31.pdf.
9. Rasskazov A.N. Perspektivy razvitiya tsifrovogo molochnogo zhi-votnovodstva v Rossii. [The prospects of digital dairy farming development in Russia]. Vestnik VNIIMZh. 2018. no. 3(31). pp. 20-25. (In Russ.). URL: http://www.vniimzh.ru/images/material/Magazines/n31.pdf.
Поступила: 21.12.2018
Принята к публикации: 12.02.2019
References
10. Seryankin A.V., Funikov Yu.V. Pravil'noe kormlenie - zalog vysokogo kachestva moloka. [Proper feeding - is the key of high quality milk]. Zhivotnovodstvo Rossii. 2010. no. 2. pp. 43-44. (In Russ.). URL: https://elibrary.ru/contents.asp?id=33835099.
11. Loretts O.G. Vliyanie tekhnologii soderzhaniya i kratnosti doeniya na produktivnost' korov i kachestvo moloka. [Influence of keeping technology and milking frequency on cow milk performance and milk quality]. Agrarnyy Vestnik Urala. 2013. no. 8(114). pp. 72-74. (In Russ.). URL: https://elibrary.ru/download/elibrary _20499324_47918984.pdf.
12. Skorkin V.K., Larkin D.K., Tikhomirov I.A., Karpov V.P. Tekhnologicheskoe i tekhnicheskoe obespechenie proizvodstva vysokokachestvennogo moloka. [Technological and technical support of high quality milk producing]. Vestnik VNIIMZh. 2018. no. 1(29). pp. 16-23. (In Russ.). URL: http://www.vniimzh.ru/images/ material/Magazines/n29.pdf.
13. Tikhomirov I.A. Perspektivnye tekhnologii proizvodstva orga-nicheskoy produktsii molochnogo skotovodstva na fermakh modul'nogo tipa. [The advanced technologies of dairy cattle organic production on modular type farms]. Vestnik VNIIMZh. 2018. no. 3. pp. 96-104. (In Russ.). URL: http://www.vniimzh.ru/images/ materi-al/Magazines/n31 .pdf.
14. Tyapugin E.A. Tyapugin S.E., Simonov G.A., Uglin V.K., Nikiforov V.E., Serebrova I.S. Sravnitel'naya otsenka tekhnologicheskikh faktorov, vliyayushchikh na proizvodstvo i kachestvo moloka pri raznykh tekhnologiyakh doeniya. [Comparative estimation of technological factors influencing the milk production and quality at different milking technologies]. Rossiyskaya sel'skokhozyaystvennaya nauka. 2015. no. 3. pp. 50-53. (In Russ.). URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=23294138.
15. Morozov N.M. Tsifrovye avtomatizirovannye tekhnologii v zhivotnovodstve - osnova modernizatsii otrasli. [Automated digital technologies in animal breeding are the basis of branch modernization]. Vestnik VNIIMZh. 2018. no. 2(30). pp. 61-69. (In Russ.). URL: http://www.vniimzh.ru/images/material/ Magazi-nes/n30.pdf.
Information about authors:
Yuri A. Ivanov, DSc in Agriculture, professor, academician of RAS, acting Director Institute of livestock mechanization - the branch of FGBNY "The Federal Agroengineering Research Center VIM», the village of Znamya Oktyabrya, 31, Ryazanovskoe settlement, Moscow, Russian Federation, 108823, ORCID: http://orcid.org/0000-0002-6843-4556, e-mail: [email protected],
Vladimir K. Skorkin, DSc in Agriculture, professor, head of laboratory Institute of livestock mechanization - the branch of FGBNY "The Federal Agroengineering Research Center VIM», the village of Znamya Oktyabrya, 31, Ryazanovskoe settlement, Moscow, Russian Federation, 108823, ORCID: http://orcid.org/0000-0001-7279-2594, e-mail: [email protected],
Pavel I. Gridnev, DSc in Engineering, deputy director Institute of livestock mechanization - the branch of FGBNY "The Federal Agroengineering Research Center VIM», the village of Znamya Oktyabrya, 31, Ryazanovskoe settlement, Moscow, Russian Federation, 108823, ORCID: http://orcid.org/0000-0002-2487-5456, e-mail: [email protected],
Dmitry K. Larkin, PhD in Engineering, associate professor, leading researcher Institute of livestock mechanization - the branch of FGBNY "The Federal Agroengineering Research Center VIM», the village of Znamya Oktyabrya, 31, Ryazanovskoe settlement, Moscow, Russian Federation, 108823, ORCID: http://orcid.org/0000-0001-5158-6476, e-mail: [email protected].
Received: 21.12.2018
Accepted for publication: 12.02.2019
