CC BY
5
технологии, машины и оборудование для агропромышленного комплекса
Научная статья УДК 654.9; 656.05
Б01: 10.24412/2227-9407-2024-7-41 -56 ББ№ ЬЬШШТН
Оценка возможности модернизации сельскохозяйственной техники путем отслеживания качества процесса сбора урожая зерновых культур
Иван Александрович СорокинРоман Евгеньевич Некипелов2
12 Нижегородский государственный инженерно-экономический университет, Княгинино, Россия
1 [email protected]^, https://orcid.org/0000-0003-0977-3563
Аннотация
Введение. Автоматизация сельскохозяйственного производства становится все более важной задачей для современной сельскохозяйственной отрасли. Особенно важную роль в этом процессе играют автономные навигационные системы, которые обеспечивают эффективность и точность сбора урожая зерновых культур. В соответствии с «Доктриной продовольственной безопасности Российской Федерации» задачей является обеспечение устойчивого развития отечественного производства продовольствия и сырья, достаточного для обеспечения продовольственной независимости страны.
Материалы и методы. Многолетние исследования и практический опыт уборки зерновых культур в различных регионах Российской Федерации указывают на важность выполнения уборочных работ в оптимальные агротехнические сроки для минимизации потерь урожая. Для обеспечения этого необходимо учитывать множество факторов, таких как площадь, занятая зерновыми культурами, количество и техническое состояние зерноуборочной техники, наличие квалифицированных комбайнеров, урожайность, погодные условия и другие. Один из ключевых факторов, влияющих на эффективность уборки зерновых культур в оптимальные сроки, - это состав парка зерноуборочной техники сельскохозяйственного предприятия, который зависит от общей площади уборки сельскохозяйственных культур.
Результаты и обсуждение. Как показывает практический опыт использования современных зерноуборочных комбайнов и обзор научных исследований, наличие у зерноуборочных комбайнов хороших технических характеристик является необходимым условием высокоэффективного их использования. Но этого недостаточно. Для повышения эффективности их использования необходимо учитывать многие факторы. Основная задача исследований эффективности технических систем, в том числе и зерноуборочных машин, состоит в выборе стратегии использования машин, которая обеспечивает наилучший результат в данных условиях. Заключение. Необходимость комплексной оценки использования зерноуборочных машин возникла исходя из требований сопоставления результатов работы отдельной зерноуборочной машины или нескольких машин, объединенных в уборочное звено или уборочно-транспортный комплекс не только по отдельным частным показателям, но и по обобщенному критерию.
Ключевые слова: автоматические системы, комбайнирование, критерии автоматизации, модернизация техники, отслеживание процесса уборки, сравнительный анализ, уборка зерна
Для цитирования: Сорокин И. А., Некипелов Р. Е. Оценка возможности модернизации сельскохозяйственной техники путем отслеживания качества процесса сбора урожая зерновых культур // Вестник НГИЭИ. 2024. № 7 (158). С. 41-56. DOI: 10.24412/2227-9407-2024-7-41-56. EDN: LLWWTH
(© Сорокин И. А., Некипелов Р. Е., 2024
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. The content is available under Creative Commons Attribution 4.0 License.
41
Вестник НГИЭИ. 2024. № 7 (158). C. 41-56. ISSN 2227-9407 (Print) Bulletin NGIEI. 2024. № 7 (158). P. 41-56. ISSN 2227-9407 (Print)
V^W^VWW^V ТРГНМП! nniFS МЛГШМРЯ ЛМП FflIIIPMFNT WWW^^WW
WVW^^WWV^^ FnR TUP AiZRn.INnilSTItlA I ГПМР1 rvV^^VWW^^WW
run inn lwuujinirtl, ^итгьсл
Modernization of the agricultural system for monitoring the quality of the grain harvesting process
Ivan A. Sorokin 1B, Roman E. Nekipelov2
12 Nizhny Novgorod State Engineering and Economics University, Knyaginino, Russia
1 [email protected]^, https://orcid.org/0000-0003-0977-3563
Abstract
Introduction. Automation of agricultural production is becoming an increasingly important task for the modern agricultural industry. Autonomous navigation systems play a particularly important role in this process, ensuring the efficiency and accuracy of grain harvesting. In accordance with the «Doctrine of Food Security of the Russian Federation», the task is to ensure the sustainable development of domestic production of food and raw materials sufficient to ensure the country's food independence.
Materials and methods. Many years of research and practical experience in harvesting grain crops in various regions of the Russian Federation indicate the importance of performing harvesting work at optimal agrotechnical times to minimize crop losses. To ensure this, it is necessary to take into account many factors, such as the area occupied by grain crops, the number and technical condition of grain harvesting equipment, the availability of qualified combine operators, yield, weather conditions and others. One of the key factors influencing the efficiency of harvesting grain crops in optimal terms is the composition of the fleet of grain harvesting equipment of an agricultural enterprise, which depends on the total area of harvesting crops.
Results and discussion. As practical experience in the use of modern grain harvesters and a review of scientific research shows, the presence of good technical characteristics of grain harvesters is a necessary condition for their highly efficient use. But this is not enough. To increase the efficiency of their use, many factors must be taken into account. The main task of researching the efficiency of technical systems, including grain harvesting machines, is to choose a strategy for using machines that provides the best result under given conditions. Until now, when choosing a strategy for performing a given operation, the criteria of minimum cost, minimum labor costs, or maximum beneficial effect, for example, labor productivity, are most often used.
Conclusion. The need for a comprehensive assessment of the use of grain harvesting machines arose based on the requirements of comparing the results of the work of an individual grain harvesting machine or several machines combined into a harvesting unit or harvesting and transport complex, not only according to individual specific indicators, but also according to a general criterion. The use of a generalized criterion makes it possible to establish the relative degree of achievement of the result specified by the decision maker, as well as to give a comparative description of the results of the work of different brands of grain harvesting machines under different operating conditions.
Key words: automatic systems, combining, automation criteria, modernization of equipment, tracking the harvesting process, comparative analysis, grain harvesting
For citation: Sorokin I. A., Nekipelov R. E. Assessment of the possibility of modernizing agricultural machinery by monitoring the quality of the grain harvesting process // Bulletin NGIEI. 2024. № 7 (158). P. 41-56. DOI: 10.24412/2227-9407-2024-7-41-56. EDN: LLWWTH
Введение
Автоматизация сельскохозяйственного производства становится все более важной задачей для современной сельскохозяйственной отрасли. В частности, автономные навигационные системы играют ключевую роль в сборе урожая зерновых культур, обеспечивая эффективность и точность процесса.
В «Доктрине продовольственной безопасности Российской Федерации», утвержденной Указом Президента Российской Федерации от 30 января 2010 г. № 120, поставлена задача обеспечения устойчивого развития отечественного производства продовольствия и сырья, достаточного для обеспечения продовольственной независимости страны.
технологии, машины и оборудование ] для агропромышленного комплекса ]
Продовольственная независимость страны во многом определяется производством зерна. До 2025 года необходимо повысить удельный вес отечественного зерна в общих ресурсах страны до 99,7 %.
Для достижения поставленной цели в сельском хозяйстве необходимо использовать современные технологии возделывания и уборки культур, устойчивые сорта зерновых, эффективные методы обработки и улучшения работы зерноуборочной техники. Проблема потерь зерна в России составляет до 15 миллионов тонн в год, что влияет на качество посевных семян. Для решения этой проблемы необходимо разрабатывать новые технические средства, оценивая их эффективность объективно, а не только по отдельным критериям. Важным шагом является улучшение зерноуборочных комбайнов с целью снижения потерь и повреждений зерна.
Современное сельскохозяйственное производство включает в себя различные аспекты: организационные, технологические, технические, экономические и экологические. В процессе производства зерновых культур особое значение имеет этап уборки урожая. Неправильный выбор технологии и оборудования, недостаток техники, низкая квалификация персонала - все это может привести к увеличению сроков уборки, ухудшению качества и увеличению материальных потерь. Одним из ключевых показателей качества уборки являются потери зерна. Для снижения этих потерь необходимо применять технологии, адаптированные к конкретным условиям уборки.
Из проведенного обзора научных работ видно, что существует множество технологий для уборки зерновых культур. В Российской Федерации наиболее распространенной является технология «прямого комбайнирования», которая начинается после полной спелости зерна и подходит для полей без сорняков и с равномерно созревшими растениями. Если условия не подходят для прямой уборки, используется двухфазная уборка - раздельное комбайнирование. Обе эти технологии являются традиционными для уборки зерновых культур. Прямое комбайнирование уменьшает время уборки и затраты труда, но не подходит для засоренных и неравномерно созревших полей. Раздельное комбайнирование позволяет убирать такие поля, но может привести к прорастанию зерна при дождях и требует дополнительных затрат на обработку.
Материалы и методы
Многолетние исследования ученых и производственный опыт уборки зерновых культур в различных регионах Российской Федерации показывают, что для минимизации потерь уже выращенного урожая уборку зерновых культур необходимо выполнять в оптимальные агротехнические сроки. Для обеспечения данного условия следует учитывать достаточно много факторов: площади, занятые зерновыми культурами, количество зерноуборочных машин, используемых в хозяйстве на уборке, их техническая характеристика и год использования, обеспеченность высококвалифицированными комбайнерами, урожайность, погодные условия и другие.
Рассмотрим более подробно некоторые факторы, влияющие на выполнение уборки зерновых культур в оптимальные агротехнические сроки.
Парк зерноуборочных машин сельскохозяйственного предприятия и его структура определяются в первую очередь объемами площадей сельскохозяйственных культур, убираемых зерноуборочными машинами.
За последние сто лет в производство внедрены новые сорта зерновых культур, новые технологии их возделывания, шире начали применять минеральные удобрения, средства по борьбе с сорняками, вредителями и болезнями растений. Все это позволило существенно увеличить урожайность зерновых культур. Так, по данным работы, средняя урожайность озимой пшеницы с 1910 по 2010 год увеличилась во Франции и Германии примерно с 18 ц/га до 72 ц/га, в России с 7 ц/га до 24 ц/га, т. е. в 3 раза и более.
Возросшая урожайность требует применения более производительных зерноуборочных комбайнов.
В хозяйства России на смену зерноуборочным комбайнам СК-5 «Нива», СК-6-2 «Колос», СКД-5 «Сибиряк» поступили современные как отечественные, так и импортные комбайны. Парк зерноуборочных комбайнов существенно обновляется высокопроизводительными комбайнами. Это объясняет некоторое снижение за последние годы количества зерноуборочных машин, имеющихся в сельскохозяйственных предприятиях России различных форм собственности. По данным работы, построен график изменения количества зерноуборочных комбайнов в России. Так, в 2013 и 2014 годах наблюдался минимум зерноуборочных комбайнов. Однако в эти годы хозяйства приобрели максимальное количество комбайнов.
Вестник НГИЭИ. 2024. № 7 (158). C. 41-56. ISSN 2227-9407 (Print) Bulletin NGIEI. 2024. № 7 (158). P. 41-56. ISSN 2227-9407 (Print)
V^W^VWW^V ТРГНМП1 nniFS МЛГШМРЯ ANIÏ FHIIIPMFNT WWW^^WW
WVW^^WWV^^ РПП TUP ЛППП.1МПИЯТтЛ I ГПМР1 rvV^^VWW^^WW
90 80 70 60 50 40 30 20 10
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
■ Всего комбайнов, гыс. Шт/ Total number of combines, thousand units 85,6 84.2 83,9 79.7 75.2 72.1 69,6 68 66.1 66.2 68,3
■ Зерноуборочные комбайны, тыс. шт. / Grain harvesters, thousand units 51.7 52 61,4 59.6 57,9 56,9 55 53,9 52,6 52,3 60.1
Рис. 1. Статистические данные общего количества комбайнов и зерноуборочных комбайнов на территории РФ за период с 2013 по 2023 года Fig. 1. Statistical data on the total number of combines and grain harvesters in the Russian Federation for the period from 2013 to 2023 Источник: разработано авторами на основании данных 1 2
20,00% 15,00% 10,00% 5,00% 0,00% -5,00% -10,00% -15,00% -20,00% -25,00%
■ Темп прироста/Rate of increase-19,47%0,58% 8,08% -2,93%-2,85%-1,73%-3,34% -2% -2,41% -0,57% 14,91%
Рис. 2. Статистические данные темпов прироста зерноуборочных комбайнов на территории РФ за период с 2013 по 2023 года Fig. 2. Statistical data on the growth rate of grain harvesters in the territory of the Russian Federation for the period from 2013 to 2023 Источник: разработано авторами на основании данных 1, 2
44
технологии, машины и оборудование ] для агропромышленного комплекса ]
В среднем по РФ с 2008 по 2014 гг. на 1000 га посевных площадей зерновых колосовых и метелочных культур приходились один или два комбайна, в 2016 г., по данным Росстата, - 2 комбайна. Лишь в Дальневосточном федеральном округе этот показатель равен 9, что несколько превышает требуемый уровень, равный 7-8. Лучший показатель обеспеченности хозяйств уборочной техникой в Дальневосточном федеральном округе существенно ниже, чем в передовых с точки зрения производства зерна на душу населения странах. Так, к примеру, на 1000 га зерновых культур приходится: в Германии - 28, в Дании - 21, во Франции - 16, в США - 15, в Великобритании - 14 комбайнов. Из этого следует вывод о необходимости пополнения сельскохозяйственных предприятий России зерноуборочной техникой.
Наряду с низкой обеспеченностью хозяйств зерноуборочной техникой, она к тому же недостаточно обновляется. В среднем по Российской Федерации коэффициент обновления хозяйств уборочной техникой составил всего 0,17.
Учеными ВИМ Российской академии сельскохозяйственных наук с участием ученых других научных учреждений страны разработана концепция развития средств механизации уборки зерновых культур в России. Данная концепция предполагает выпуск шести классов комбайнов с пропускной способностью от 1,0 до 12,0 кг/с.
Выбор классов зерноуборочных комбайнов для конкретного региона страны, обеспечивающих уборку возделываемых зерновых культур с высокой эффективностью, весьма затруднителен, так как требуется учитывать множество разнородных факторов. Использование какого-то одного класса зерноуборочного комбайна возможно только в хозяйствах, имеющих малые площади одной зерновой культуры. Однако крупные сельскохозяйственные предприятия возделывают различные зерновые культуры, что требует применения нескольких классов комбайнов. При этом могут быть использованы разномарочные комбайны как с классическим типом молотильно- сепарирующего устройства, так и аксиального (роторного) типа. Однако применение разномарочных комбайнов приводит к проблемам их технического обслуживания и ремонта.
В сельскохозяйственном производстве как в России, так и в других странах наибольшее распространение получили зерноуборочные комбайны с классическим молотильно-сепарирующим устройством, причем однобарабанные. Это связано в
первую очередь с высокой надежностью технологического процесса обмолота и предварительной очистки зерна, а также возможностью осуществлять обмолот зерновых колосовых, зернобобовых, метелочных и масляничных культур. Однако при уборке зерновых культур при неблагоприятных условиях и при уборке трудно обмолачиваемых культур более эффективными являются комбайны с двухбарабан-ным молотильно-сепарирующим устройством. Данное преимущество комбайнов с двухбарабанным мо-лотильно-сепарирующим устройством учитывают зарубежные фирмы при разработке новых марок зерноуборочных машин.
В настоящее время селекционерами разработаны короткостебельные сорта зерновых культур. При уборке таких культур существенные преимущества по производительности, потерям и дроблению зерна имеют зерноуборочные комбайны с аксиальным мо-лотильно-сепарирующим устройством. Однако у таких зерноуборочных комбайнов более низкие показатели ремонтопригодности, более высокий расход топлива, худшее распределение обмолоченного зерна по решетам, чем у комбайнов с классическим мо-лотильно-сепарирующим устройством.
Основные исследования качества уборки зерновых культур проводились в условиях Нижегородской области. В связи с этим анализ статистических данных по парку используемых зерноуборочных комбайнов выполнен нами для данной области в работе на основе статистической отчетности Комитета по сельскому хозяйству. Установлено, что средняя годовая нагрузка на один зерноуборочный комбайн в 2017 году составила 450 га.
Распределения парка зерноуборочных комбайнов хозяйств Нижегородской области представлены по группам на рисунке 3, между комбайнами отечественного и импортного производства - на рисунке 4. При этом все марки комбайнов, например, СК-5, СК-5М, СК-5МЭ-1 «Нива-Эффект» отнесены к группе комбайнов «Нива»; к группе комбайнов «Дон» - марки Дон-1500, Дон-1500А, Дон-1500Б - и так далее.
Из представленных на рисунках 3-5 данных следует, что в условиях Нижегородской области большая доля зерноуборочных комбайнов приходится на группы комбайнов отечественного производства, таких как «Нива», «Дон» и «Акрос». Статистические данные также позволили получить распределение по маркам зерноуборочных комбайнов (табл. 1).
[ technologies, machines and equipment ; for the agro-industrial complex
Таблица 1. Распределение зерноуборочных комбайнов по маркам Table 1. Distribution of grain harvesters by brands
Группа комбайнов / Group of combine harvesters
«Нива» / «Niva»
СК-5 СК-5М
СК-5МЭ-1 «Нива-Эффект» / СК-5МЭ-1 «Niva-Effect» СК-5Р
Акрос 550 и его предшественник Акрос 530 / Akros 550 and his predecessor Akros 530 Акрос 585 и его предшественник Акрос 580 / Akros 585 and his predecessor Akros 580 Акрос 590 / Akros 590 Акрос 595 Plus / Akros 595 Plus Источник: составлено авторами на основании данных 3' 4
«Акрос» / «Akros»
466 191 588 22 153 86 805
394
10
41 172
Доля, % / Share, %
36,78 15,07 46,41 1,74 14,65 8,24 77,11
63,86
1,62
6,64 27,88
Рис. 3. Статистические данные количества отечественных зерноуборочных комбайнов на территории Нижегородской области за 2023 год Fig. 3. Statistical data on the number of domestic grain harvesters in the Nizhny Novgorod region for 2023 Источник: разработано авторами на основании данных ,
технологии, машины и оборудование ] [ для агропромышленного комплекса ]
Рис. 4. Статистические данные количества зарубежных зерноуборочных комбайнов на территории Нижегородской области за 2023 год Fig. 4. Statistical data on the number of foreign grain harvesters in the Nizhny Novgorod region for 2023 Источник: разработано авторами на основании данных 3, 4
Данные, представленные в таблице 1, показывают, что наиболее распространенными зерноуборочными комбайнами в условиях Нижегородской области являются СК-5МЭ-1 «Нива-Эффект», Дон-1500Б и Акрос 530 (550). В связи с этим дальнейшие исследования будем выполнять на примере наиболее распространенных комбайнов.
Результаты Снижение потерь зерна при уборке зерновых культур, как показано выше, во многом определяется продолжительностью уборки, которая, в свою очередь, зависит от надежности зерноуборочных комбайнов, а надежность - от срока эксплуатации. Так, например, для зерноуборочных комбайнов СК-5 «Нива», эксплуатируемых в условиях Нижегородской области, на 01.01.2024 г. средний срок службы составляет 18 лет, а комбайнов импортного производства и современных марок комбайнов компании «Ростсельмаш» - 8 лет. На рисунке 5 показано распределение зерноуборочных комбайнов по продолжительности использования в хозяйствах Нижегородской области.
Таким образом, существующие зерноуборочные комбайны имеют различные технические характеристики, преимущества и недостатки. Поэтому выбор марок зерноуборочных комбайнов следует осуществлять с учетом совокупности множества факторов: природно-климатических и хозяйственных условий, убираемых культур и других, влияющих на частные показатели и обобщенный критерий эффективности использования зерноуборочных машин.
Как показывает практический опыт использования современных зерноуборочных комбайнов и обзор научных исследований, наличие у зерноуборочных комбайнов хороших технических характеристик является необходимым условием высокоэффективного их использования. Но этого недостаточно. Для повышения эффективности их использования необходимо учитывать многие факторы.
Основная задача исследований эффективности технических систем, в том числе и зерноуборочных машин, состоит в выборе стратегии использования машин, которая обеспечивает наилучший результат в данных условиях. До настоящего времени при выборе стратегии выполнения заданной операции чаще всего применяют критерии минимальной себестоимости, минимальных затрат труда или максимального полезного эффекта, например, производительности труда.
Анализ научных исследований многих отечественных и зарубежных ученых показал, что наиболее простыми при определении, но при этом надежными являются показатели, которые учитывают функционирование машины во времени. К таким показателям относится, прежде всего, наиболее распространенный и достаточно универсальный технико-экономический показатель -производительность машины, а также коэффициент использования времени смены, показатели надежности машины и т. д. Данные показатели применимы для оценки использования всего парка зерноуборочных машин.
[ technologies, machines and equipment ; for the agro-industrial complex
TUCANO 450 ^^^^^^^^ DEUTZ FAHR 6095HTS W650
Акрос 595 Plus / Akros 595 Plus Акрос 590 / Akros 590 Акрос 585 и его предшественник Акрос 580 / Akros.. Акрос 550 и его предшественник Акрос 530 / Akros..
Дон-1500Б / Don-1500E Дон-1500А / Don-1500A Дон-1500 / Don-1500 СК-5Р
СК-5МЭ-1 «Нива-Эффект» /СК-5МЭ-1 «Niva-EfFect» ■■■
СК-5М СК-5
0 5 10 15 20 25
Рис. 5. Статистические данные количества отработанных лет зерноуборочных комбайнов на территории Нижегородской области за 2023 год Fig. 5. Statistical data on the number of years of operation of grain harvesters in the Nizhny Novgorod region for 2023 Источник: разработано авторами на основании данных 1 2
Как показывает современная практика использования зерноуборочных комбайнов, большинство из них не оснащено никакими средствами автоматизации, позволяющими автоматически выполнять те или иные действия.
Комбайностроение активно развивается в направлении дальнейшего использования систем автоматического вождения. Причём как с использованием сигналов спутникового позиционирования, так и различных бортовых сенсорных и видеосистем, а также в направлении повышения производительности и качества выполнения очистки убранной части урожая. Несомненно, современный комбайн должен, прежде всего, качественно выполнять свои технологические задачи - уборку урожая с минимальными потерями. Для этого разрабатываются специальные системы, такие как, например, многокамерная 5D-система очистки зерноуборочного комбайна. Кроме того, комбайн должен быть оснащен силовыми установками, автоматическими системами контроля за работой комбайна, обеспечивающими его высокую производительность.
В последнее время, в связи с усилением специализации зерно- и кормоуборочных комбайнов обострилась кадровая проблема. «Несмотря на то, что, казалось бы, в сельском хозяйстве занято немало людей, для управления современной дорогосто-
ящей уборочной техникой квалифицированных механизаторов не хватает. Именно поэтому наблюдается достаточно четкая тенденция на приобретение максимально производительных комбайнов». И крупные, и средние хозяйства идут на такие траты, поскольку главная их задача - убрать всё зерно в оптимальный срок, который, как правило, не превышает 12-14 дней.
Ситуация с кадрами такая, что комбайнеров, которые комбайн «чувствуют душой», становится всё меньше и меньше, все больше появляется просто операторов. Поэтому сейчас на первый план выходят системы помощи оператору в управлении настройками комбайна.
В связи с этим сегодня основным драйвером отрасли можно назвать подешевевшие рации и датчики, которые сейчас становятся все более доступными. Руководитель проектов компании «Ростсель-маш»: «Системы автонастройки очень популярны у потребителей сельхозтехники, потому что они позволяют избежать банального человеческого фактора: с одной стороны, автоматизировать какие-то рутинные процессы, а с другой - подстроить машины под текущие условия работы более эффективно». Но какой бы умной ни была система автоматических настроек комбайна, самое главное перед началом работы, помимо выбора стратегии, откалибро-
технологии, машины и оборудование ] для агропромышленного комплекса ]
вать машину. После этой калибровки оператор вводит информацию в компьютер, машина понимает, к чему необходимо стремиться, и дальнейшую свою работу выстраивает уже в соответствии с изначальными настройками. Таким образом, можно задать оптимальную скорость движения по полю, а также обозначить количество потерь зерна, которые оператор сочтёт приемлемыми.
Помимо этого, существуют другие системы, которые являются частью систем автоматизации. Это системы дифференцированных операций. К примеру, система картирования урожайности, как элемент точного земледелия, актуальный для кор-моуборочных и зерновых комбайнов. Система основывается на работе простых датчиков, которые измеряют объём зерна или силоса, а также её влажность, и строят в соответствии с этими показаниями карту урожайности. Это необходимо для принятия дальнейших решений о внесении удобрений. Система простая, но является незаменимым элементом в системе точного земледелия. Выводы с её помощью можно получить очень объективные.
Системы автовождения зачастую основаны на разных принципах и различных управляющих механизмах. Поскольку у комбайна две основные функции (он может либо ехать, либо убирать и обрабатывать урожай), система автовождения является одной из важных систем. Существует несколько принципов позиционирования для систем автовождения. Один из них - глобальные навигационные спутниковые системы» (ГНСС). Этот механизм используется на огромном количестве техники. Действует это следующим образом: приёмник системы автовождения получает сигнал от спутника и, благодаря определённым алгоритмам, синхронизирует информацию о собственном местонахождении и точках, в которых ему необходимо быть. Траектория движения контролируется сигналом спутника и, как правило, идёт параллельно предыдущему проходу. Помимо ГНСС существует похожая технология ^ТК). Отличается она от первой тем, что обеспечивает большую точность. С её помощью при движении по полю можно достигать точности 1,5-2 см. Также существует целый ряд систем, который позволяет технике двигаться по полю, опираясь на информацию о расположении рядков. В этом случае на комбайн устанавливается специальный щуп с датчиком. Датчик определяет местонахождение растений в рядке и выстраивает траекторию движения комбайна так, чтобы он ехал параллельно этим рядкам. Все доста-
точно просто, но это работает. Система автовождения по рядкам на сегодняшний день весьма востребована как в кормоуборочных, так и в зерноуборочных машинах.
Системы идентификации и контроля не связаны напрямую с системами улучшения работы машин, но являются очень важными для работы в условиях российской ментальности. Система идентификации орудия, к примеру, жатки, позволяет понимать, сколько работала сама жатка и автоматически рассчитывать в системе агроменеджмента уборочную площадь. До тех пор, пока точной информации о жатке нет, эти данные весьма примерные, но как только появляется ширина захвата жатки, формула расчёта площади становится доступной. Другая важная функция - «идентификация оператора». Она не очень понятна нашим зарубежным партнерам. Они, как правило, знают, какой механизатор работает в поле. У нас же в крупных холдингах и на больших предприятиях механизаторов много. Эта функция очень полезна для расчёта рабочего времени и зарплаты, а также может дать понимание, в чью смену произошло то или иное событие. Система «свой-чужой» - тоже наше русское изобретение. Когда к комбайну подъезжает машина для выгрузки, на которую установлен идентификатор, разрешающий процесс выгрузки - выгрузка начинается. Если нет идентификатора - выгрузка невозможна. Это отличная система для предупреждения случаев воровства.
Одной из основных ошибок при покупке уборочной техники является приобретение техники с определенными опциями, которые некорректно применяются или не используются вовсе, то есть неверный выбор комплектации. Также следует обратить внимание на необходимость обучения персонала, отсутствие которого отрицательно сказывается на дальнейшей эксплуатации машины и ее эффективности.
Для клиентов очень важна быстрая скорость выгрузки, чтобы как можно меньше тратить времени на простой. Поэтому большое значение имеет размер бункера и скорость самой выгрузки. Важна и конструкция самого шнека, к примеру, использование большого шнека с меньшими оборотами позволяет меньше повреждать зерно при выгрузке, а управление скоростью выгрузки с помощью гидро-фицированных заслонок над шнеком днища бункера (не выходя из кабины) позволяет быстро адаптироваться к изменяющимся в течение дня условиям уборки.
Вестник НГИЭИ. 2024. № 7 (158). C. 41-56. ISSN 2227-9407 (Print) Bulletin NGIEI. 2024. № 7 (158). P. 41-56. ISSN 2227-9407 (Print)
V^W^VWW^V ТРГНМП! nniFS МЛГШМРЯ ЛМП FflIIIPMFNT WWW^^WW
WVW^^WWV^^ FOR THF ЛПРП.1МПИЯТР1Л I ГПМР1 rvV^^VWW^^WW
Крупные хозяйства, несомненно, очень заинтересованы в автоматической системе настроек. Средние по размеру и мелкие хозяйства уже делают свой выбор в зависимости от потребностей. Бывает, рассматривают максимально мощные машины - как правило, это относится к средним по размеру хозяйствам. А фермер, к примеру, с удовольствием будет использовать клавишную машину пятого или шестого класса.
Самые большие проблемы начинаются тогда, когда технику выбирает не тот человек, которому предстоит на ней работать. Чаще всего такое случается, если решение о покупке принимает исключительно генеральный директор по каким-либо своим критериям без учета мнения главного инженера и механизатора. Тогда как оптимальный вариант -когда все заинтересованные в приобретении новой машины лица могут донести свои пожелания до специалиста компании-производителя, пояснить, какие опции им необходимы, в каких условиях и на каких видах работ будет задействоваться машина. Потому что, как правило, покупая комбайн, хозяйство так или иначе должно найти некий компромисс между ценой, производительностью и набором опциональных функций, а приоритеты у руководителя, главного инженера и механизатора могут быть разными. Бывает так, что в целях экономии приобретается комбайн в минимальной комплектации, а потом, когда доходит дело до уборки и механизатор начинает спрашивать главного инженера и руководителя, почему нет той или иной функции, выясняется, что экономия для хозяйства выходит сомнительная, а до или переукомплектовать комбайн далеко не всегда возможно. Именно поэтому, понимая запросы всех заинтересованных в новой машине сторон, специалист дилерского центра всегда сможет предложить различные варианты оптимального решения.
Повышение производительности труда с помощью комбайнов дает возможность фермерам получать больше сельскохозяйственной продукции с меньших площадей и гораздо быстрее убирать урожай с полей, снижать риск потерь из-за неблагоприятной погоды. Это дает возможность вовремя воспользоваться благоприятным состоянием рынка, снизить потенциальные убытки при колебании цен.
Благодаря механизации и автоматизации техники для сбора зерновых и овощных культур сельскохозяйственные предприятия производят больше продукции за короткий период времени, что спо-
собствует повышению экономических показателей и развитию регионов.
Применение комбайнов отличается рядом преимуществ:
Уменьшение физической нагрузки аграриев, значительное улучшение условий их труда и повышение безопасности, снижение риска травм.
Производство большего количества продукции с меньших площадей обеспечивает население необходимыми продуктами питания.
Проведение комбайнами более точного контроля позволяет провести сбор и обработку зерна и овощей с высоким качеством, что гарантирует исключение испорченных ингредиентов и безопасность в производстве продуктов питания, консервов.
Благодаря быстрому и эффективному сбору урожая с полей аграрии справляются с изменениями погодных условий, обеспечивают стабильное снабжение населения продукцией и не допускают продовольственного дефицита.
Системы очистки от пыли и отходов в комбайнах уменьшает количество загрязнений в окружающую среду и положительно сказывается на экологии.
Быстрая уборка зерна с полей сокращает ущерб, нанесенный природными катаклизмами, а также минимизирует применение химических удобрений и пестицидов, что лучшим образом отражается на экологической устойчивости хозяйств.
Выбор зерноуборочных комбайнов при обновлении парка зерноуборочных комбайнов в работе рекомендуется осуществлять по следующим главным критериям: степени снижения себестоимости работ, уменьшения потребности в топливе и механизаторах.
Затем использовались методы, основанные на определении коэффициента эффективности капитальных вложений, или обратной ему величины -срока их окупаемости.
Опубликован ряд работ, в которых дается сравнение технологических процессов в растениеводстве с учетом энергозатрат. Так, в работе оценивается минимум энергозатрат с учетом количества технических средств, участвующих в технологическом процессе и их энергонасыщенности.
Учеными была сформирована целая группа единичных показателей эффективности, которые определялись как отношение экономического результата (или эффекта) к одному из показателей хо-
технологии, машины и оборудование ] для агропромышленного комплекса ]
зяйственного ресурса или соответствующего их прироста.
К показателям хозяйственного ресурса относятся, в частности:
- трудовые затраты (оценивается производительность труда);
- производственные фонды (оценивается показатель фондоотдачи);
- капитальные вложения (оценивается эффективность капитальных вложений при учете прироста продукции).
В качестве единичного показателя эффективности использовался также показатель рентабельности производства.
Все вышеперечисленные показатели предполагают затратный принцип при оценке эффективности. Эти критерии являются несколько односторонними, но при этом они в ряде случаев вполне приемлемы.
В работе предложено оценивать агротехноло-гическую эффективность использования зерноуборочных комбайнов по обобщенному критерию, который определяется как среднее значение пропускной способности комбайна из всех максимальных значений данного показателя, получаемых для возможных сочетаний условий уборки зерновых культур в данной почвенно- климатической зоне. Однако данный обобщенный критерий эффективности возможно использовать только при значительном объеме статистической информации.
Авторы работы при расчете типоразмеров зерноуборочных комбайнов для разных регионов Российской Федерации применяют обобщенный зональный коэффициент Кз, учитывающий влажность соломы, засоренность и полеглость стеблестоя и неравномерность урожая по длине гона. В данной работе представлены значения Кз для федеральных округов Российской Федерации, таблица 2.
Таблица 2. Значения обобщенного зонального коэффициента Table 2. Values of the generalized zonal coefficient
Федеральный округ Российской Федерации / Federal District of the Russian Federation
Кз / Cz
Центральный / Central 0,82
Северо-Западный / Northwestern 0,71
Южный / South 0,92
Приволжский / Volga region 0,82
Уральский / Ural 0,76
Сибирский / Siberian 0,78
Дальневосточный / Far Eastern 0,67 Источник: составлено авторами на основании данных 3 4
Однако коэффициент Кз учитывает показатели состояния убираемой культуры и не учитывает один из важнейших показателей работы зерноуборочных комбайнов в хозяйстве - интенсивность их использования. В работе предложен универсальный (на взгляд авторов статьи) показатель работы комбайнов, определяемый как отношение доли валового намолота зерна комбайном или группой комбайнов в суммарном намолоте всеми комбайнами хозяйства к доле одного комбайна или группы комбайнов в комбайновом парке. Данный показатель авторами работы назван коэффициентом опережения. Коэффициент опережения определялся для 13 групп комбайнов, отличающихся по сезонному намолоту зерна. Однако применять его в качестве показателя оценки условий использования зерноуборочных комбайнов весьма затруднительно, поскольку он учитывает только годовой намолот зерна
комбайнами без учета урожайности и других характеристик зерновой культуры, без учета убираемых площадей зерновых культур и соотношения в комбайновом парке зерноуборочных комбайнов с различной пропускной способностью молотильно-сепарирующего устройства.
Заключение Комплексная оценка использования зерноуборочных машин представляет собой результат одновременного и согласованного исследования совокупности частных качественных и количественных показателей, отражающих основные аспекты эксплуатации зерноуборочных машин в заданных хозяйственных условиях, и обобщенные выводы о результатах сравнения фактических значений частных показателей с базовыми (плановыми, нормативными, наилучшими из полученных в предшествующие периоды в различных условиях, желаемыми и т. п.),
V^W^VWW^V ТРГНМП! nniFS МЛГШМРЯ ЛМП FflIIIPMFNT WWW^^WW
technologies, machines and equipment
WVW^^WWV^^ FOR THF АПРП.1МПИЯТР1А I ГПМР1 rvV^^VWW^^WW
for the agro-industrial complex
которые позволяют сделать вывод о необходимости модернизации таких сельскохозяйственных машин путем добавления современных систем автоматизации и управления как самим процессом, так и сбором данных о текущем состоянии агрегатов и общих сведений о выполненных работах.
Необходимость комплексной оценки использования зерноуборочных машин возникла исходя из требований сопоставления результатов работы отдельной зерноуборочной машины или нескольких машин, объединенных в уборочное звено или убо-рочно-транспортный комплекс, не только по отдельным частным показателям, но и по обобщенному критерию. Использование обобщенного критерия позволяет установить относительную степень достижения, заданного лицом, принимающим решение, результата, а также дать сравнительную ха-
рактеристику результатов работы различных марок зерноуборочных машин в отличающихся условиях их эксплуатации.
Комплексная оценка использования зерноуборочных машин является:
- инструментом учета показателей работы машин, анализа и планирования их использования в различных почвенно-климатических условиях;
- индикатором научно-технического прогресса в области комбайностроения и использования зерноуборочных машин в хозяйственных условиях.
Исходя из этого можно определить, что большинство сельскохозяйственных машин нуждается в модернизации, а современные средства позволяют произвести данную модернизацию без больших финансовых затрат для определенных видов сельскохозяйственной техники.
Примечания:
1 Маркетинговое исследование «Рынок зерноуборочных комбайнов в России 2017-2024 гг. Цифры, тенденции, прогноз» [Интернет-ресурс]. Режим доступа: https://tebiz.ru/mi/rynok-zernouborochnykh-kombajnov-v-rossii?utm_source=Yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=68208138&utm_content=type_search%7Cpl_none%7Cgrid_476 2417062%7Cadid_11464245785%7Crt_35213467863%7Cptype_premium%7Cpos_1%7Cdevice_desktop&utm_term=kwid_352 13467863&yclid=7221327966543544319
2 Варшавский Владислав. Анализ рынка зерноуборочных комбайнов России [Интернет-ресурс]. Режим доступа: https://uikc.ru/articles/rynok-zernouborochnykh-kombajnov-rossii
3 Кирилов М. Н., Дубиновский М. З. Оценка тенденций и перспектив развития зернового подкомлекса Нижегородской области URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-tendentsiy-i-perspektiv-razvitiya-zernovogo-podkomleksa-nizhegorodskoy-oblasti (дата обращения: 18.07.2024).
4 Игошин А. Н., Николаева Е. Н. Инвестиционный проект обновления материально-технической базы на основе оптимизации зерноуборочной техники URL: https://cyberleninka.ru/article/n/investitsionnyy-proekt-obnovleniya-materialno-tehnicheskoy-bazy-na-osnove-optimizatsii-zernouborochnoy-tehniki (дата обращения: 18.07.2024).
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Бершицкий Ю. И., Кастиди Ю. К., Тюпаков К. Э. Особенности экономической оценки зерноуборочной техники // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. № 111. С. 287-298. EDN UMAQPL.
2. Гавчук Д. В. Адаптация менеджеров к искусственному интеллекту: изменение компетенций // ЛОМОНОСОВ. Пенза : Наука и Просвещение (ИП Гуляев Г.Ю.), 2023. С. 49-56. EDN HKAMMT.
3. Головков А. Н., Московский М. Н., Борзенко С. И. Оценка основных показателей зерноуборочного комбайна «NOVA» по итогам полевых испытаний // Научная жизнь. 2020. Т. 15. № 7 (107). С. 991-998. DOI 10.35679/1991-9476-2020-15-7-991-998. EDN MELEMZ.
4. Еремеева О. А. Особенности функционирования рынка сельскохозяйственной техники // Вестник Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный агроинженерный университет имени В. П. Горячкина». 2017. № 4 (80). С. 65-70. EDN ZEGBML.
5. Иванов А. В., Комраков Д. В. Алгоритм работы автономной системы контроля целостности навигационных данных спутниковых радионавигационных систем // Техника радиосвязи. 2018. № 4 (39). С. 54-60. EDN YWYYHJ.
6. Ковалева Е. В. Оценка качества сельскохозяйственной техники при полном и частичном воспроизводстве // Агроинженерия. 2020. № 3 (97). С. 44-49. DOI 10.26897/2687-1149-2020-3-44-49. EDN SGGZVJ.
52
ХХХХХХХХХХХ технологии, машины и оборудование ХХХХХХХХХХХ ХХХХХХХХХХХ для агропромышленного комплекса ХХХХХХХХХХХ
7. Костров Б. В., Конкин Ю. В. Алгоритмическое обеспечение системы автономной коррекции погрешностей навигационной системы маневренных летательных аппаратов // Цифровая обработка сигналов. 2007. № 3. С. 37-40. EDN KHRGIV.
8. Криничная Е. П. Рынок сельскохозяйственной техники в России: современное состояние и тенденции развития // Вестник аграрной науки. 2022. № 6 (99). С. 110-118. DOI 10.17238/issn2587-666X.2022.6.110. EDN LUXILO.
9. Кулов А. Р., Соловьева Н. Е. Состояние технической обеспеченности сельского хозяйства и тенденции его развития на современном этапе // Научный результат. Экономические исследования. 2017. Т. 3. № 2. С. 7281. EDN: ZABQHJ
10. Минаков И. А. Воспроизводство и обеспеченность сельскохозяйственных организаций техникой // Наука и Образование. 2021. Т. 4. № 2. EDN MBFJAD.
11. Пашина Л. Л., Пашин Д. А. Анализ машинно-технологических ресурсов сельского хозяйства Амурской области и их использование // Дальневосточный аграрный вестник. 2017. № 2 (42). С. 160-167. EDN ZGQKLB.
12. Полухин А. А. Развитие рынка сельскохозяйственной техники как ключевого элемента организационно-экономического механизма технической модернизации АПК // Сельскохозяйственная техника: обслуживание и ремонт. 2014. № 9. С. 3-22. EDN SYETIV.
13. Щитов С. В., Кидяева Н. П., Митрохина О. П., Кузнецов Е. Е. Применение численных методов и математическое моделирование оптимального использования технологических комплексов на базе зерноуборочных комбайнов в Амурской области // АгроЭкоИнфо. 2017. № 2 (28). С. 18. EDN WPJXWF.
14. Санжаровская М. И. НТП в зерновом производстве // Инженерно-техническое обеспечение АПК. Реферативный журнал. 2006. № 3. С. 790. EDN HUTDGJ.
15. Серебровский В. В., Серебровский В. В. Повышение прочности электроосажденного железа при ремонте и модернизации сельскохозяйственной техники : монография. Москва : ФГОУ ВПО МГАУ, 2008. 188 с. ISBN 978-5-86785-230-6. EDN QLABFV.
16. Силина М. И. Определение спроса на модернизацию сельскохозяйственной техники в ремонтно-технических предприятиях // Сельскохозяйственная техника: обслуживание и ремонт. 2012. № 4. С. 48-52. EDN PCLLVJ.
17. Тарасов В. И. Проблемы воспроизводства сельскохозяйственной техники и основные направления их решения // Вестник Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный агроинженерный университет имени В. П. Горячкина». 2017. № 2 (78). С. 42-48. EDN YRHSGH.
18. Тихонова А. В. Современное состояние и перспективы развития бюджетной поддержки сельхозмашиностроения // Бухучет в сельском хозяйстве. 2018. № 8. С. 63-77. EDN UZEZSS.
19. Хисметов Н. З. Научное и технологическое обеспечение модернизации сельскохозяйственной техники : автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук. Москва, 2004. 40 с. EDN NJQQMD.
20. Хисметов Н. З. Научное и технологическое обеспечение модернизации сельскохозяйственной техники : диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук.Москва, 2004. 521 с. EDN NOFDGD.
21. Юданова А. В. Совершенствование механизации уборки и послеуборочной обработки зерна в условиях крупнотоварного зернопроизводства (на примере хозяйств Северо-Кавказского региона, вошедших в клуб «Агро-300») // Инженерно-техническое обеспечение АПК. Реферативный журнал. 2004. № 4. С. 1111. EDN HURXYX.
Дата поступления статьи в редакцию 11.04.2024; одобрена после рецензирования 21.05.2024;
принята к публикации 23.05.2024.
Вестник НГИЭИ. 2024. № 7 (158). C. 41-56. ISSN 2227-9407 (Print) Bulletin NGIEI. 2024. № 7 (158). P. 41-56. ISSN 2227-9407 (Print)
V^W^VWW^V ТРГНМП! nniFS МЛГШМРЯ ЛМП FflIIIPMFNT WWW^^WW WVW^^WWV^^ FOR THF АПРП.1МПИЯТР1А I ГПМР1 rvV^^VWW^^WW
Информация об авторах:
И. А. Сорокин - к.т.н., доцент кафедры «Инфокоммуникационные технологии и системы связи», Spin-код: 3941-6944;
Р. Е. Некипелов - аспирант.
Заявленный вклад авторов:
Сорокин И. А. - общее руководство проектом, формулирование основной концепции исследования, проведение критического анализа материалов и формирование выводов.
Некипелов Р. Е. - сбор и обработка материалов, применение математических и статистических методов.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
REFERENCES
1. Bershitsky Yu. I., Castidi Yu. K., Tyupakov K. E. Osobennosti ekonomicheskoj ocenki zernouborochnoj tekhniki [Features of economic assessment of grain harvesting equipment], Politematicheskij setevoj elektronnyj nauchnyj zhurnal Ku-banskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Polythematic network electronic scientific journal of the Kuban State Agrarian University], 2015, No. 111, pp. 287-298, EDN UMAQPL.
2. Gavchuk D. V. Adaptaciya menedzherov k iskusstvennomu Intellektu: izmenenie kompetencij [Adaptation of managers to artificial intelligence: changing competencies], LOMONOSOV [LOMONOSOV], Penza: Science and Enlightenment, (IP Gulyaev G.Yu), 2023, pp. 49-56, EDN HKAMMT.
3. Golovkov A. N., Moskovsky M. N., Borzenko S. I. Ocenka osnovnyh pokazatelej zernouborochnogo komba-jna «NOVA» po itogam polevyh ispytanij [Evaluation of the main indicators of the grain harvester «NOVA» based on the results of field tests], Nauchnaya zhizn' [Scientific life], 2020, Vol. 15, No. 7 (107), pp. 991-998, DOI 10.35679/1991-9476-2020-15-7-991-998, EDN MELEMZ.
4. Eremeeva O. A. Osobennosti funkcionirovaniya rynka sel'skohozyajstvennoj tekhniki [Features of the functioning of the agricultural machinery market], Vestnik Federal'nogo gosudarstvennogo obrazovatel'nogo uchrezhdeni-ya vysshego professi-onal'nogo obrazovaniya «Moskovskij gosudarstvennyj agroinzhenernyj universitet imeni V. P. Goryachkina» [Bulletin of the Federal State Educational Institution of Higher Professional Education «Moscow State Agricultural Engineering University named after V. P. Goryachkin»], 2017, No. 4 (80), pp. 65-70, EDN ZEGBML.
5. Ivanov A. V., Komrakov D. V. Algoritm raboty avtonomnoj sistemy kontrolya celostnosti navigacionnyh dannyh sputnikovyh radionavigacionnyh sistem [Algorithm for the operation of an autonomous system for monitoring the integrity of navigation data of satellite radio navigation systems], Tekhnika radiosvyazi [Radio communication technology], 2018, No. 4 (39), pp. 54-60, EDN YWYYHJ.
6. Kovaleva E. V. Ocenka kachestva sel'skohozyajstvennoj tekhniki pri polnom i chastichnom vos-proizvodstve [Assessment of the quality of agricultural machinery in full and partial reproduction], Agroinzheneriya [Agroengineering], 2020, No. 3 (97), pp. 44-49, DOI 10.26897/2687-1149-2020-3-44-49, EDN SGGZVJ.
7. Kostrov B.V., Konkin Yu. V. Algoritmicheskoe obespechenie sistemy avtonomnoj korrekcii pogreshnostej navigacionnoj sistemy manevrennyh letatel'nyh apparatov [Algorithmic support for the system of autonomous correction of errors in the navigation system of maneuverable aircraft], Cifrovaya obrabotka signalov [Digital signal processing], 2007, No. 3, pp. 37-40, EDN KHRGIV.
8. Krinichnaya E. P. Rynok sel'skohozyajstvennoj tekhniki v Rossii: sovremennoe sostoyanie i tendencii razvitiya [Market of agricultural machinery in Russia: current state and development trends], Vestnik agrarnoj nauki [Bulletin of Agrarian Science], 2022, No. 6 (99), pp. 110-118, DOI 10.17238/issn2587-666X.2022.6.110, EDN LUX-ILO.
9. Kulov A. R., Solovyova N. E. Sostoyanie tekhnicheskoj obespechennosti sel'skogo hozyajstva i tendencii ego razvitiya na sovremennom etape [The state of technical provision of agriculture and trends in its development at the present stage], Nauchnyj rezul'tat. Ekonomicheskie issledovaniya [Scientific result. Economic research], 2017, Vol. 3, No. 2, pp. 72-81, EDN: ZABQHJ
ХХХХХХХХХХХ технологии, машины и оборудование ХХХХХХХХХХХ ХХХХХХХХХХХ для агропромышленного комплекса ХХХХХХХХХХХ
10. Minakov I. A. Vosproizvodstvo i obespechennost' sel'skohozyajstvennyh organizacij tekhni-koj [Reproduction and provision of agricultural organizations with technology], Nauka i Obrazovanie [Science and Education], 2021, Vol. 4, No. 2, EDN MBFJAD.
11. Pashina L. L., Pashin D. A. Analiz mashinno-tekhnologicheskih resursov sel'skogo hozyajstva Amurskoj oblasti i ih ispol'zovanie [Analysis of machine-technological resources of agriculture in the Amur region and their use], Dal'nevostochnyj agrarnyj vestnik [Far Eastern Agrarian Bulletin], 2017, No. 2 (42), pp. 160-167, EDN ZGQKLB.
12. Polukhin A. A. Razvitie rynka sel'skohozyajstvennoj tekhniki kak klyuchevogo elementa orga-nizacionno-ekonomicheskogo mekhanizma tekhnicheskoj modernizacii APK [Development of the market for agricultural machinery as a key element of the organizational and economic mechanism of technical modernization of the agro-industrial complex], Sel'skohozyajstvennaya tekhnika: obsluzhivanie i remont [Agricultural machinery: maintenance and repair], 2014, No. 9, pp. 3-22, EDN SYETIV.
13. Shchitov S. V., Kidyaeva N. P., Mitrokhina O. P., Kuznetsov E. E. Primenenie chislennyh metodov i ma-tematicheskoe modelirovanie optimal'nogo ispol'zova-niya tekhnologicheskih kompleksov na baze zernouborochnyh kombajnov v Amurskoj oblasti [Application of numerical methods and mathematical modeling of the optimal use of technological complexes based on grain harvesters in the Amur region], AgroEkoInfo [AgroEcoInfo], 2017, No. 2 (28), pp. 18, EDN WPJXWF.
14. Sanzharovskaya M. I. NTP v zernovom proizvodstve [Scientific and technological progress in grain production], Inzhenerno-tekhnicheskoe obespechenie APK. Referativnyj zhurnal [Engineering and technical support of the agro-industrial complex. Abstract journal], 2006, No. 3, pp. 790, EDN HUTDGJ.
15. Serebrovsky V. V., Serebrovsky V. V. Povyshenie prochnosti elektroosazhdennogo zheleza pri remonte i moder-nizacii sel'skohozyajstvennoj tekhniki [Increasing the strength of electrodeposited iron during the repair and modernization of agricultural machinery], monograph, Moscow: Federal State Educational Institution of Higher Professional Education MGAU], 2008, 188 p. ISBN 978-5-86785-230-6, EDN QLABFV.
16. Silina M. I. Opredelenie sprosa na modernizaciyu sel'skohozyajstvennoj tekhniki v remont-no- tekhnich-eskih predpriyatiyah [Determination of demand for the modernization of agricultural machinery in repair and technical enterprises], Sel'skohozyajstvennaya tekhnika: obsluzhivanie i remont [Agricultural machinery: maintenance and repair], 2012, No. 4, pp. 48-52, EDN PCLLVJ.
17. Tarasov V. I. Problemy vosproizvodstva sel'skohozyajstvennoj tekhniki i osnovnye naprav-leniya ih resh-eniya [Problems of reproduction of agricultural machinery and the main directions for their solution], Vestnik Feder-al'nogo gosudarstvennogo obrazovatel'nogo uchre-zhdeniya vysshego professional'nogo obrazovaniya «Moskovskij gosudarstvennyj agroinzhenernyj uni-versitet imeni V. P. Goryachkina» [Bulletin of the Federal State Educational Institution of Higher Professional Education «Moscow State Agricultural Engineering University named after V. P. Goryachkin»], 2017, No. 2 (78), pp. 42-48, EDN YRHSGH.
18. Tikhonova A. V. Sovremennoe sostoyanie i perspektivy razvitiya byudzhetnoj podderzhki sel'-hozmashinostroeniya [Current state and prospects for the development of budget support for agricultural machinery], Buhuchet v sel'skom hozyajstve [Accounting in agriculture], 2018, No. 8, pp. 63-77, EDN UZEZSS.
19. Khismetov N. Z. Nauchnoe i tekhnologicheskoe obespechenie modernizacii sel'skohozyajstvennoj tekhniki. Dr. Sci. (Engineering) thesis], Moscow, 2004, 40 p. EDN NJQQMD.
20. Khismetov N.Z. Nauchnoe i tekhnologicheskoe obespechenie modernizacii sel'skohozyajstvennoj tekhniki [Scientific and technological support for the modernization of agricultural machinery, Dr. Sci. (Engineering) diss.], Moscow, 2004, 521 p. EDN NOFDGD.
21. Yudanova A. V. Sovershenstvovanie mekhanizacii uborki i posleuborochnoj obrabotki zerna v usloviyah krupnotovarnogo zernoproizvodstva (na primere hozyajstv Severo-Kavkazskogo regiona, voshedshih v klub «Agro-300») [Improving the mechanization of harvesting and post-harvest processing of grain in conditions of large-scale grain production (on the example of farms in the North Caucasus region, included in the Agro-300 club)], Inzhenerno-tekhnicheskoe obespechenie APK. Referativnyj zhurnal [Engineering and Technical provision of agro-industrial complex. Abstract journal], 2004, No. 4, pp. 1111, EDN HURXYX.
Вестник НГИЭИ. 2024. № 7 (158). C. 41-56. ISSN 2227-9407 (Print) Bulletin NGIEI. 2024. № 7 (158). P. 41-56. ISSN 2227-9407 (Print)
V^W^VWW^V ТРГНМП1 nniFS МДГШМРЯ ДМП FHIIIPMFNT WWW^^WW
WVW^^WWV^^ FnQ THF ДПРП.1МПНЯТР1Д I ГПМР1 rvV^^VWW^^WW
The article was submitted 11.04.2024; approved after reviewing 21.05.2024; accepted for publication 23.05.2024.
Information about the author: I. A. Sorokin - Ph. D. (Engineering), Associate Professor of the Department of Information and Communication Technologies and Communication Systems, Spin-code: 3941-6944; R. E. Nekipelov - postgraduate student.
The declared contribution of the authors: Sorokin I. A. - general project management, formulation of the basic concept of the study, conducting a critical analysis of materials and drawing conclusions.
Nekipelov R. E. - collection and processing of materials, application of mathematical and statistical methods.
The authors declare that there is no conflict of interest.
