CC BY
13
УДК 631.15 БКК 65.32
Раджабов К.Я. — к.э.н., доцент, декан факультета информационных технологий и управления Дагестанского государственного университета народного хозяйства, Radjabov K.Y. — Ph.D.Sci., Dean of the Faculty of Information Technology and Management of Dagestan State University of the economy
ОПТИМИЗАЦИЯ ВОСПРОИЗВОДСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ В УСЛОВИЯХ САНКЦИЙ
OPTIMIZATION OF REPRODUCTION OF AGRICULTURAL PRODUCTS IN THE SANCTIONS
В данной статье обосновывается потребность в использовании в процессе управления системой АПК систем поддержки принятия решений, в рамках которых особое внимание уделяется встраиваемой в нее аналитической системе с целью повышения эффективности управления отрасли на базе использования ИТ-технологий, основанных на применении математических методов и моделей.
Ключевые слова: АПК, управление, системы поддержки принятия решений, информационное хранилище, система аналитической обработки, эффективность, автоматизация процессов принятия решений.
This article explains the need to use the process control system APC decision support systems in which special attention is paid to it embedded analytical system with a view to improving the management of the industry based on the use of IT technologies based on the use of mathematical methods and models.
Keywords: agribusiness, management, decision support systems, data warehouse, analytical processing system, efficiency, automation of decision-making processes.
Текущий этап развития экономики России характеризуется определенными трудностями, связанными с политической ситуацией в мире, что, как следствие, накладывает определенные ограничения на используемые в ходе производственной деятельности ресурсы и оборудование во многих отраслях народного хозяйства.
Данный процесс затрагивает и агропромышленный комплекс (АПК) РФ, и как следствие, в стране интенсивно ведутся работы по выделению приоритетных направлений развития агропромышленного комплекса.
АПК — важная компонента экономики России, поскольку она курирует производство жизненно важной для общества продукции и соответственно обладает огромным экономическим потенциалом. Потребность в сельскохозяйственной продукции увеличивается, особенно в рамках санкций, и значимость исследований этой сферы возрастает. Необходи-
мость увеличения производительности АПК влечет за собой потребность в эффективных инновационных подходах развития комплекса.
Как результат, разработаны подпрограммы отрасли по таким направлениям, как развитие:
- производства картофеля и овощей открытого грунта, развитие производства овощей в защищенном грунте;
- молочного скотоводства, развитие племенного молочного скотоводства;
- селекционно-генетических центров в подотраслях растениеводства и животноводства;
- оптово-распределительных (логистических) центров по закупке, переработке, хранению и сбыту сельскохозяйственной продукции, а также повышение плодородия почв.
На данном этапе развития отрасли необходимо эффективно использовать современные информационные технологии и математические методы и модели для того, чтобы повысить эффективность российского АПК и снизить его издержки за счет оптимального и экономного использования имеющихся ресурсов[1].
Для поступательного развития АПК следует комплексно подойти к вопросам управления этой ключевой сферой экономики страны, нацеленной на ее экономическую безопасность, и для этого имеет смысл шире внедрять в имеющуюся практику управления отраслью системы поддержки принятия решений (СППР) [2].
СППР (Decision Support Systems, DSS) представляют собой компьютерную систему, которая за счет сбора и анализа больших объемов информации позволяет принимать научно-обоснованные решения организационного плана в бизнесе и предпринимательстве (см. рис.1):
Рис.1. Примерная архитектура СППР
В функциональной структуре СППР выделяют четыре базовых и основополагающих модуля:
- информационные хранилища данных (Data Warehouse), представляющие собой предметно-ориентированные информационные базы данных, формируемые для генерации отчётов и проведения в последующем бизнес-анализа с целью поддержки принятия решений;
- средства и методы извлечения, обработки и загрузки данных (ETL- Extract, Transform, Load), которые включают извлечение данных из внешних источников,их преобразование в соответствии с требованиями бизнес-модели,загрузку преобразованных данных в целевую систему (например, хранилище данных);
- многомерная база данных и средства анализа OLAP (Online Analytical Processing). Системы аналитической обработки в реальном времени представляют собой современную технологию обработки информации, позволяющую оперативно формировать и динамически публиковать отчёты и документы. Используются аналитиками для оперативной обработки сложных запросов к базе данных (подготовки бизнес-отчётов по продажам, маркетингу, в целях управления, и др. работ).
- средства Data Mining, позволяющие анализировать информацию в базе данных с целью выявления отклонений и имеющих место трендов без выяснения смыслового значения записей.
Применительно к системе АПК СППР может иметь архитектуру, приведенную на рисунке 2.
СППР, как интерактивные системы, позволяют руководителям получить полезную информацию из первоисточников, анализировать ее, а также выявить существующие бизнес-модели для решения определенных задач, проследить за доступными информационными активами, получить сравнительные значения объемов продаж, спрогнозировать доход организации при гипотетическом внедрении новой технологии, а также рассмотреть все возможные альтернативные решения.
Поскольку обрабатываемая в СППР информация является точной, релевантной, непротиворечивой и демонстрирует наиболее приоритетные для руководства показатели в оперативном режиме, система поддержки принятия решения позволяет увидеть целостную картину результатов деятельности организации и подчинённых в различных направлениях. Отчёты предоставляются в удобном для восприятия виде, с использованием различных видов деловой графики (диаграммы, географические карты, приборные доски, графики).
Всё это позволяет снизить затраты на обработку информации, необходимой для принятия управленческих решений в системе АПК, повысить их эффективность, оперативно реагировать на критические ситуации.
Входящий поток информации
Система государственного информационного обеспечения в сфере сельского хозяйства
Единая система информационного обеспечения АПК РФ
АИС Министерств сельского хозяйства регионов РФ
АИС сельскохозяйственных предприятий и организация
Документы
Внешние точники
ис-
х ы н н
а
д
а з а
Программная система управления
Д С
й о з а б
53 ^
ел С
и ^ а
р
у
а м е т с и С
е л
е
д
о
Интерфейс системы
и
Лицо, принимающее решение (ЛПР)
Прикладные модели
Планы производства и процессов использования кормов_
Оптимизация производственной структуры с/х организации_
Моделирование производственно-отраслевой структуры агропромышленной организации
Оптимизация состава и использования машинно-тракторного парка фермерских хозяйств_
Оптимизация распределения и использования удобрений_
Прогнозирование урожайности с/х культур
Модели орошаемого земледелия
Оптимизация структуры производства перерабатывающих предприятий АПК
Рис.2. Архитектура СППР применительно к системе АПК
Список литературы:
1. Иванов П.В. и др. Экономико-математическое моделирование в АПК: /Иванов П.В., Ткаченко И.В. - Ростов на Дону, Феникс 2013. - 254с.
2. Ткаченко В.В. Система поддержки принятия решений управления экономическими параметрами в растениеводстве // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета [Электронный ресурс]. 2008. №4. с. 90-106.
