CC BY
27
УДК 636.08.003
ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НА ЖИВОТНОВОДЧЕСКИХ
ПРЕДПРИЯТИЯХ
И.Е. Плаксин1 канд. техн. наук; А.В. Трифанов1 канд. техн. наук;
С.И. Плаксин канд. физ.-мат. наук.
1Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия
ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный педагогический университет», Новосибирск, Россия
Вследствие увеличения производственных издержек, распространения различных заболеваний, неблагоприятных погодных условий, а также отсутствия необходимого количества квалифицированных кадров уровень производства сельскохозяйственной продукции в России в 2021 году сократился на 2% по сравнению с аналогичным показателем 2020 года. Данный показатель повлиял на повышение себестоимости производимой продукции, что негативно сказалось на ее спросе как на внутреннем, так и на внешнем рынках. Для дальнейшего развития сельского хозяйства в целом и отрасли животноводства в частности необходимо применение более эффективных средств производства, более совершенных форм организации труда и технологических процессов, основанных на использовании последних научно-технических достижений. Основой модернизации производства служит внедрение систем управления, предусматривающих применение средств автоматизации и роботизации производственного процесса, обеспечивающих минимизацию человеческого фактора и позволяющих полностью использовать генетический потенциал высокопродуктивных животных. Основными направлениями, где на сегодняшний день применяются данные системы управления, являются идентификация животных, доение крупного рогатого скота и кормление животных. Наряду с выполнением отдельных технологических процессов, системы управления на животноводческих предприятиях применяются и для комплексного менеджмента. К недостаткам применяемых систем относится необходимость работы в рамках промежутка контролируемых параметров, заданного согласно нормативным данным. Решением данной проблемы служит применение систем искусственного интеллекта, предусматривающих самообучение системы и обеспечивающих обслуживание животных исходя из их физиологического состояния в настоящий момент. Дальнейшие разработки инновационных систем управления также будут основаны на отслеживании изменений в состоянии самого животного для реализации индивидуального подхода и своевременной корректировки производственного процесса.
Ключевые слова: сельское хозяйство, животноводство, система управления, автоматизация, искусственный интеллект.
Для цитирования: Плаксин И.Е., Плаксин С.И., Трифанов А.В. Применение систем управления на животноводческих предприятиях // АгроЭкоИнженерия. 2022. № 3 (112). С.109-121
APPLICATION OF MANAGEMENT SYSTEMS IN LIVESTOCK ENTERPRISES
I.E. Plaksin1 Cand. Sc. (Engineering); A.V. Trifanov1 Cand. Sc. (Engineering)
S.I. Plaksin Cand. Sc. (Physics and Mathematics).
1Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) - branch of FSAC VIM, Saint Petersburg, Russia Novosibirsk State Pedagogical University, Novosibirsk, Russia
The increase in production costs and spread of various diseases, the adverse weather conditions and the lack of the required qualified personnel resulted in a 2% lower agricultural production in Russia in 2021 against 2020. This had an adverse effect on the self-cost of products and, so, on their demand in both domestic and foreign markets. The further progress in agriculture in general and the livestock farming, in particular, requires more effective machines and equipment, more advanced labor management and improved structure of technological processes based on the latest achievements of science and technology. The production upgrading is possible through introduction of control systems. They would allow for the automation and robotization of processes, reduce the human error and ensure the full use of the genetic potential of highly productive animals. The current application of such control systems is animal identification, milking and feeding. These systems provide both the control of separate technological processes and an integrated management of the enterprise as a whole. Their disadvantage is the need to work within the range of controlled parameters set according to the regulatory data. The solution to this problem is the use of artificial intelligence systems. They feature the self-learning and service the animals according their current physiological state. The further improvement of innovative management systems will also be based on tracking the changes in the animal status in order to put in place the individual approach and timely adjustment of the production processes.
Keywords: agriculture, animal husbandry, control system, automation, artificial intelligence.
For citation: Plaksin I.E., Plaksin S.I., Trifanov A.V. Application of management systems in livestock enterprises. AgroEkoInzheneriya. 2022. No. 3(112): 107- 121 (In Russian)
Введение
Согласно данным Минсельхоза и Росстата уровень сельскохозяйственного производства в России за 2021 год снизился на 2% в сравнении с аналогичным показателем 2020 года. Отрасль животноводства показала отрицательную динамику в секторе птицеводства и свиноводства сократившим
производственные объемы на 1,7% и 0,1% соответственно. Также на 0,93% снизилась яйценоскость кур. Производство мяса МРС
(овцы, козы) сократилось на 0,9%. Наращивание производства наблюдалось только в секторе молочного животноводства, составившее 0,2% по сравнению с показателями 2020 года [1-3].
Данный результат наблюдался ввиду ряда факторов:
- увеличение производственных издержек (рост цен на племенной материал, корма, ветеринарные препараты, товары для хранения и транспортировки продукции);
- сложная эпизоотическая обстановка (распространение птичьего гриппа, африканской чумы свиней, а также репродуктивно-респираторного синдрома свиней);
- неблагоприятные погодные условия (аномальная жара в ряде регионов страны привела к снижению среднесуточных привесов);
- недостаток квалифицированных кадров, вынуждающих предприятия всех категорий сокращать производственные объемы.
Совокупность приведенных факторов повлияла на увеличение себестоимости производимой продукции, что привело к снижению потребительского спроса. А при учете достижения самообеспеченности по мясу и мясопродуктам в 100,2%, высокому уровню самообеспеченности по молоку и молокопродуктам в 84% существует реальный риск возникновения кризиса перепроизводства на внутреннем рынке. Также повышение себестоимости негативно повлияло на экспортный потенциал животноводческой продукции ввиду невозможности конкуренции в ценовом сегменте.
Для решения обозначенных проблем необходима интенсификация производства, предусматривающая применение более эффективных средств производства, более совершенных форм организации труда и технологических процессов, основанных на использовании последних достижений научно-технического прогресса.
Основой интенсификации
производства в животноводстве является модернизация системы управления предприятием.
Система управления - это систематизированный набор средств для управления подконтрольным объектом, предусматривающий возможность сбора показаний о его состоянии, а также средств
воздействия на поведение объекта предназначенных для достижения заданных условий [4].
Система управления
сельскохозяйственным предприятием в целом, либо отдельными технологическими процессами, осуществляемыми на нем, является неотъемлемой частью предприятия. Основной целью системы управления является повышение эффективности производства, совершенствование контроля за выполнением операций, а также оказание помощи при принятии решений во время сбоев производственного процесса.
Современные системы управления технологическими процессами на
животноводческих предприятиях
подразумевают применение средств механизации, автоматизации и роботизации производственных процессов с целью снижения трудозатрат, а также стрессовых ситуаций при обслуживании животных.
Целью работы является аналитический обзор систем управления и технических устройств, обеспечивающих их
работоспособность на животноводческих и птицеводческих предприятиях различного типоразмера, с формулировкой предложений по дальнейшей модернизации и разработке новых систем, предусматривающих использование современных технико-технологических решений.
Методы исследований
Для определения применяемых на сегодняшний день систем управления на животноводческих предприятиях, а также разрабатываемых технико-технологических решений для их модернизации, обеспечивающих повышение эффективности производства, снижение производственных издержек, а также минимизирующих человеческий фактор был применен метод поисковых исследований, который позволит сформулировать рекомендации для разработки систем управления
111
производством предусматривающих
применение систем искусственного интеллекта и средств роботизации производственного процесса.
Результаты исследований
обрабатывались с использованием 4. программных средств: MS Word. Результаты и обсуждение Системы управления
классифицируются по следующим критериям
[5]:
1. уровень автоматизации:
- система считается ручной, если технологический процесс выполняется оператором в полном объеме;
- система считается автоматизированной при разделении функций технологического процесса между оператором и различными устройствами;
- автоматическими являются системы, в которых ход технологического процесса осуществляется полностью без участия оператора.
2. метод управления:
- обыкновенные, не самонастраивающиеся, системы, которые не имеют собственной структуры в производственном процессе. Данные системы бывают разомкнутые, замкнутые и комбинированные;
- адаптивные или самонастраивающиеся системы, в которых изменение характеристик объекта управления 5. ведет к изменению параметров управляющего устройства в автоматическом режиме из-за корректировки структуры системы, либо введения в нее новых элементов.
3. иерархический принцип:
- одноуровневые системы могут быть как централизованными, в которых управление осуществляется с одного пункта, так и децентрализованными с управлением отдельных частей сложного объекта из самостоятельных независимых пунктов;
- многоуровневые системы, имеющие несколько уровней управления, каждым из которых выполняются определенные функции производственного процесса.
функциональный признак:
- системы, координирующие работу механизмов. Данные системы координируют работу как отдельных механизмов, так и комплекс оборудования в целом. К данному классу относятся только автоматические системы;
- системы регулирования параметров технологических процессов. Данный класс систем также является автоматическим и предназначен для стабилизации контролируемой величины, либо ее изменения согласно программе, а также ввиду самообучения системы;
- системы автоматического контроля предназначены для получения информации о контролируемых параметрах в реальном времени без участия оператора;
- автоматические защитно-блокировочные системы предназначены для предотвращения аварийных ситуаций, возникающих во время работы технологического оборудования. Кроме того, данный класс систем служит для предотвращения, намеренного или непреднамеренного изменения параметров технологического процесса. информационный признак:
- источники информации,
- носители информации,
- виды и методы переработки информации.
Структура и количество получаемой информации определяет качество работы системы управления. Большее количество информационных каналов способствует улучшению качества работы системы управления, а также расширяет ее функциональные возможности.
Каждая система управления состоит из отдельных частей, узлов и агрегатов. Все эти составляющие в процессе функционирования системы взаимодействуют между собой по ранее заданному алгоритму.
По функциональному назначению элементы системы управления делятся на исполнительные, измерительные и усилительно-преобразовательные.
К измерительным элементам системы управления относятся датчики -первичные элементы автоматической системы, реагирующие на изменение физической величины, характеризующей процесс, и преобразующие эту величину в другую, удобную для работы последующих элементов. Статической характеристикой датчика является зависимость изменения выходной величины от изменения входной [6].
Датчики классифицируются по измеряемым величинам (давление, уровень и т.д.), либо по параметрам, в которые преобразуются данные величины
(сопротивление, индуктивность).
Усилительно - преобразовательные элементы предназначены для обработки сигналов от датчиков и формирования управляющих сигналов для исполнительных элементов [7].
К функционалу усилительно-преобразовательных элементов относится: предварительная обработка сигналов, преобразование сигналов, осуществление математических операций с сигналами, усиление сигналов.
К усилительно-преобразовательным элементам систем управления относятся: различные регуляторы и усилители мощности.
В качестве регуляторов широкое применение нашли программируемые логические контроллеры (ПЛК) -специализированные микропроцессорные устройства со встроенным аппаратным и
программным обеспечением, которые используются для выполнения функций управления технологическим оборудованием [8].
Программируемый логический
контроллер, включает в себя центральный процессор, область памяти и функции обработки сигналов ввода/вывода.
Входов существует два вида, аналоговые и цифровые с их помощью обеспечивается связь с внешними устройствами. Центральный процессор обрабатывает программные команды и управляет всеми элементами контроллера. Область памяти делится на два вида, оперативная память куда загружается программа во время работы контроллера, и область данных необходимая для хранения программы работы системы управления. Выходы обеспечивают работу
исполнительных механизмов. Также обязательной частью контроллера являются источники питания, которые могут быть внешними (постоянного или переменного тока) и внутренними (встроенными) сервисными используемыми для подачи питания на датчики или другие устройства, подключенные к контроллеру для упрощения входных и выходных цепей.
Исполнительный элемент
(исполнительное устройство) - это функциональный элемент системы управления, осуществляющий воздействие на объект управления путем изменения потока энергии и потока материалов, поступающих на объект [9].
Исполнительные элементы
подразделяются на два типа: механические, оборудованные двигателем (механическое перемещение регулирующего органа осуществляется исполнительным элементом) и с электрическим выходом, то есть осуществляющим воздействие на объект регулирования с помощью электричества (например, регулятор напряжения генератора 113
постоянного тока, где роль регулирующего воздействия играет напряжение возбуждения, полученное от усилителя).
Основными требованиями к исполнительным элементам в системах управления являются: быстродействие, точность отработки команд, высокий КПД, низкое энергопотребление, высокая надежность.
В животноводстве на сегодняшний день автоматизированные системы управления широко используются в следующих областях:
- идентификация животных [10]. Принцип работы систем управления применяемых в данном случае основан на взаимодействии маркировочного устройства, расположенного на теле животного с приемным блоком, установленном на соответствующем оборудовании. Чаще всего в качестве маркировочного устройства используется бесконтактный импульсный датчик пассивного или активного типа, то есть содержащим или не содержащим собственный источник питания.
Автоматизированные системы
управления технологическими процессами, основанные на идентификации животных, находят широкое применение в свиноводстве. Примером служит система индивидуального кормления свиноматок. Взаимодействие маркировочных устройств с приемным блоком, расположенном в производственном помещении, позволяет определить
пространственное положение животных, а также отслеживать его физиологическое состояние, за счет чего осуществляется коррекция рациона питания для каждой свиноматки. Данная система обеспечивает повышение производительности труда и минимизирует стрессы животных,
возникающие в следствии контакта с обслуживающим персоналом.
Также данные системы широко применяются в молочном животноводстве,
что позволяет осуществить полную автоматизацию процесса доения при беспривязном содержании животных [11]. Применение данной системы обеспечило систематизацию всей поступающей информации о каждом животном (сведения по среднесуточным надоям, данные о состоянии животного, даты осеменения и отела и т.д.)
- доение КРС [12-15]. Применение автоматизированных систем позволило полностью автоматизировать все технологические операции процесса доения коров. Системой идентифицируется каждое животное, фиксируется дата, время, продолжительность доения, вся информация о количестве и качестве полученного молока по всему стаду. Системой также контролируется уровень вакуума для обеспечения оптимальных режимов доения, обеспечивается раздельное доение каждой четверти вымени, а также автоматическая дезинфекция сосков после доения. Также проводится экспресс анализ молока, и в случае отклонения от заданных норм осуществляется отделение молока в отдельный сборник, при этом фиксируется информация о животном, от которого получено некачественное молоко с дальнейшим занесением в специальный журнал и рекомендациями выполнения необходимых действий.
Системой управления на сегодняшний день контролируются многофункциональные доильные центры, состоящие из доильных роботов, системы охлаждения получаемого молока, секций ожидания, отела, помещения управления стадом.
- кормление животных [16,17]. На молочных фермах наибольшую эффективность показала технология кормления, предусматривающая одновременную раздачу животным всех видов корма в виде сбалансированной кормосмеси. Применение данной технологии
114
предусматривает соблюдение жестких требований во время процесса приготовления кормосмеси, основным этапом которого является точное взвешивание отдельных компонентов, что обосновывает применение современных высокоточных измерительных систем. Активно внедряются беспроводные системы электронного взвешивания, состоящие из двух терминалов, сообщающихся по беспроводному каналу связи и получающие от смесителя данные о загрузке. Основной терминал расположен в кабине раздатчика, для осуществления контроля за процессом загрузки компонентов. Портативный терминал размещен к кабине погрузчика компонентов кормосмеси.
Также активно внедряются системы кормления животных при помощи подвесных бункеров, в данном случае приготовление кормосмеси и ее раздача осуществляется непосредственно в животноводческом помещении [18].
На свиноводческих предприятиях кормление осуществляется
сбалансированными комбикормами, состав которых зависит от половозрастной группы животных и периода производственного цикла. Для минимизации потерь корма и трудозатрат широко применяются
автоматизированные станции кормления, выдающие корм исходя из показаний физиологического состояния животных. Кроме того, во время потребления корма животными данные станции позволяют точно определять половую охоту у свиноматок, что способствует более полному использованию генетического потенциала животных [ 19,20].
Наряду с контролем и управлением одним технологическим процессом, разрабатываются и внедряются в производство системы управления, подразумевающие применение комплексного менеджмента на животноводческом предприятии.
В качестве примера можно привести разработанную компанией DeLaval систему управления молочными фермами с привязным содержанием животных (DeLaval DelPro Farm Manager) [21]. Данной системой осуществляется комплексный учет результатов работы операторов машинного доения, составляются ежедневные задания специалистам, предоставляется точная информация об удоях для расчета программы кормления в соответствии с продуктивностью животных, ведется учет физиологического состояния животных. Преимуществом данной системы является возможность удаленного доступа для консультантов и специалистов в режиме реального времени.
Для свиноводства также разработаны комплексные системы управления
предприятием. Компания Big Dutchman представила систему BigFarmNet [22]. Данная система осуществляет управление
микроклиматом, автоматической системой кормления и всеми производственно-экономическими процессами - содержанием свиноматок, доращиванием поросят и откормом свиней. Благодаря объединению всех компьютеров системы в единую сеть обеспечивается доступ ко всем данным в независимости от того на каком из компьютеров ведется работа (офис, животноводческое помещение). Данные операторам предоставляются в виде графиков и таблиц. Все настройки и корректировки по раздаче корма, воды, параметрах микроклимата автоматически переносятся из компьютера, расположенного в офисе на компьютеры, расположенные в
производственных помещениях. За счет постоянного контроля и своевременного устранения отклонений в производственном процессе достигается наиболее полное использование генетического потенциала животных, минимизация производственных издержек и, как следствие, достижение высокой рентабельности производства.
115
Для птицеводства компанией Big Dutchman разработана система управления фермой Farm Power Manager, основанная на контроле расхода электроэнергии. За счет постоянного мониторинга затрат
электроэнергии на выполнение определенных технологических процессов (кормление, поение, сбор яиц, пометоудаление, организация микроклимата) оценивается потенциал экономии энергии, а также формируются рекомендации по
корректировке производственного процесса [23].
Описанные системы управления функционируют по программе, содержащей нормативные данные по расходу кормов, воды, электроэнергии, температуре, предельно допустимой концентрации вредных газов и т.д. и их корректировка возможна только в рамках заданного промежутка, но на сегодняшний день объективной необходимостью является корректировка работы системы исходя из физиологического состояния животного в настоящий момент.
Решением данной проблемы служит применение систем искусственного интеллекта предполагающих самообучение.
Активно внедряются методы искусственных нейронных сетей, при помощи которых определяют супоросность свиноматок. Данная разработка
подразумевает расположение камер в станках для опороса, а алгоритмы машинного обучения дают результаты, основанные на наблюдении за сном свиноматок, положением туловища и условиями питания. Система запоминает породы свиней, возраст, вес, условия питания, интенсивность передвижения, а также траекторию движения. Кроме того, алгоритмы распознавания голоса используются для мониторинга здоровья поросят и защиты от удушья, что снижает уровень смертности на 3% и увеличивает
количество отнятых поросят на свиноматку до трех голов [24].
Для купного рогатого скота при помощи российских специалистов разработан проект Cattle Care, предусматривающий систему видео мониторинга здоровья и продуктивности коров на основе компьютерного зрения.
Используя узор на шкуре коров (который индивидуален для каждой особи) обученная нейросеть собирает информацию с камер, детектирует, и идентифицирует каждую корову. Учитывая количество шагов, жевательных движений, потребляемого корма и воды, а также других поведенческих паттернов программа составляет
медицинскую карту каждой коровы, что позволяет своевременно реагировать на изменение ее состояния [25].
Очевидно, что для обеспечения сокращения производственных издержек как в России, так и за рубежом активно внедряют автоматизированные системы управления процессами производства продукции, что способствует снижению трудозатрат, а также стрессовых ситуаций, возникающих у животных за производственный цикл.
Проведенный анализ применяемых систем позволил провести их классификацию, а также выделить их основные элементы.
В представленном обзоре приведены системы управления, используемые на сегодняшний день, от ручных и простых автоматизированных систем с
последовательной связью датчиков, преобразовательных и исполнительных элементов, до сложных многокомпонентных систем, подчиняющихся законам
автоматического управления и
регулирования, и интеллектуальных систем управления.
ВЫВОДЫ
Применяемые на сегодняшний день системы управления обеспечивают подачу 116
животным кормов, воды, утилизируют навоз и помет, организуют микроклимат производственного помещения и т.д. в зависимости от нормативных, заранее заданных, неизменных показателей. Данный подход не позволяет объективно оценить физиологическое и психоэмоциональное состояние животного, что напрямую влияет на его продуктивность.
Исходя из этого можно сделать вывод о том, что дальнейшая разработка современных инновационных систем управления должна, в первую очередь, отслеживать изменение в состоянии самого животного (температуру, изменение массы,
процент жировой ткани, физическую активность, оксигенацию, аппетит, жажду и т.д.), для реализации индивидуального подхода и своевременной корректировки производственного процесса.
Для разработки данных систем управления и создания технических средств для их реализации на практике необходимо проведение комплексных исследований, направленных на определение влияния различных факторов на физиологическое и психоэмоциональное состояние животных, а также влияния данных показателей на продуктивность.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Итоговый доклад о результатах деятельности Минсельхоза России за 2021 год [Электронный ресурс] Режим доступа: https://mcx.gov.ru/upload/iblock/aed/aed85b58433e872aa1848ad211ced148.pdf?ysclid=l7a5dzi a2w315358653 (дата обращения 08.09.2022)
2. Федеральная служба государственной статистики. Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство [Электронный ресурс] Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/enterprise_economy (дата обращения 08.09.2022)
3. Национальный союз свиноводов [Электронный ресурс] Режим доступа https://nssrf.ru/ (дата обращения 08.09.2022)
4. Исследование систем управления. [Электронный ресурс] / Электронная библиотека SciCenter.online. Режим доступа: https://scicenter.online/ekonomicheskaya-teoriya-scicenter/sistema-upravleniya sistematizirovannyiy- 171481.html (дата обращения 08.09.2022)
5. Классификация систем управления [Электронный ресурс] / Электронная библиотека. Режим доступа: https://libraryno.ru/1-2-klassifikaciya-sistem-upravleniya-upr_sys/ (дата обращения 08.09.2022 г.)
6. Фролов В. Ю., Бычков А. В., Брусенцов А. С., Класнер Г. Г., Дробот В. А. Механизация и автоматизация в животноводстве: учебное пособие. Краснодар: КубГАУ, 2020. 191 с.
7. Кабанов В. Н. Элементы автоматики: учебное пособие. Екатеринбург: Уральский государственный университет путей сообщения, 2010. 187 с.
8. Лившиц Ю. Е., Лакин В. И., Монич Ю. И. Программируемые логические контроллеры для управления технологическими процессами: учебно-методическое пособие. Часть 1 . Минск: Международный институт дистанционного образования, 2014. 176 с.
9. Исполнительные элементы систем автоматики. Классификация и общие характеристики исполнительных элементов [Электронный ресурс] Режим доступа: https://studfile.net/preview/7228558/ (дата обращения 08.09.2022 г.)
10. Кузьмина, Т. Н. Электронные системы идентификации в животноводстве: аналитическая справка. Пос. Правдинский: ФГБНУ «Росинформагротех», 2011. 29 с.
117
11. Шульгин И. К., Лужняк В. Д., Суровцев В. Н., Хазанов В.Е., Гордеев В.В. Цифровая трансформация производственных процессов в молочном скотоводстве Ленинградской области // Молочное и мясное скотоводство. 2022. № 4. С. 3-8 DOI 10.33943/MMS.2022.17.37.001
12. Каталог продукции Boumatic Gascoigne Melotte (Ирландия) [Электронный ресурс] Режим доступа: https://boumatic.com/about-us (дата обращения 08.09.2022 г.)
13. Роботизированная доильная система LELY ASTRONAUT. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.lely.com/media/filer_public/be/3b/be3bf392-d614-4eae-ad7b-6f9cc27b6404/webres_lely_astronaut_lhqb06416_ru.pdf (дата обращения 08.09.2022 г.)
14. Система добровольного доения VMS компании DeLaval. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://evrosnab.ru/product/doenie/avtomaticheskoe-doenie/robotizirovannaya-doilnaya-ustanovka-delaval-vms/? (дата обращения 08.09.2022 г.)
15. Доильный робот Mlone [Электронный ресурс] Режим доступа: https://td-vavilon.ru/katalog-produktsii/molochnoe-zhivotnovodstvo/tekhnika-dlya-doeniya/avtomaticheskoe-doenie/doilnyj-robot-mlone? (дата обращения 08.09.2022 г.)
16. Система управления кормлением для молочных ферм TFM Tracker Dairy [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.trioliet.ru/produkcija/sistema-upravlenija-kormleniem/tfm-tracker-dairy-sistema-upravlenija-kormleniem-dlja-molochnykh-ferm (дата обращения 08.09.2022 г.)
17. Беспроводная весовая система Feed Manager [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.kongskilde.com/fr/ru-RU/ru-RU/Wireless-weighing-system (дата обращения 08.09.2022 г.)
18. Total Solutions и преимущества оборудования GEA Farm Technologies. Смесители-Кормораздатчики [Электронный ресурс] Режим доступа: https://w-mo.ru/wp-content/uploads/2021/07/kormorazdatchiki.total-solution.pdf (дата обращения 08.09.2022 г.)
19. Новая система обнаружения охоты у свиноматок SowCheck / Аграрное Обозрение. [Электронный ресурс] Режим доступа https://agroobzor.ru/svin/a-183.html? (дата обращения 08.09.2022 г.)
20. Инновационные технологии менеджмента для искусственного осеменения в срок PigWatch & Contact-O-Max (Big Dutchman). [Электронный ресурс] Режим доступа https://piginfo.ru/upload/iblock/e40/pig-production-sow-management-PigWatch-Contact-O-Max-Big-Dutchman-ru.pdf?ysclid=l11sbwnez8 (дата обращения 08.09.2022 г.)
21. Навигатор стада DeLaval DelPro Farm Manager [Электронный ресурс] Режим доступа http://delaval.usloviyatruda.ru/opencms-8.5.2/export/sites/delaval/.content/images/navigator.pdf (дата обращения 08.09.2022 г.)
22. Система менеджмента и управления BigFarmNet (Big Dutchman) [Электронный ресурс] Режим доступа https://www.bigdutchman.ru/ru/svinovodstvo/katalog/detail/bigfarmnet/ (дата обращения 08.09.2022 г.)
23. The climate computer for optimum climate control in smaller poultry houses (Big Dutchman) [Электронный ресурс] Режим доступа https://triolpro.ru/upload/iblock/c80/c8052f69c3909033d96f2722762b8650.pdf (дата обращения 08.09.2022 г.)
24. Роботы и клубничка: как AI повышает урожайность полей [Электронный ресурс] Режим доступа: https://habr.com/ru/company/cloud4y/blog/460129/ (дата обращения 08.09.2022)
25. Бодянский Е. В., Руденко О. Г. Искусственные нейронные сети: архитектуры, обучение, применения. Харьков: ТЕЛЕТЕХ. 2004. 369 с.
REFERENCES
1. Itogovyj doklad o rezul'tatah deyatel'nosti Minsel'hoza Rossii za 2021 god [Final report on the results of the activities of the Ministry of Agriculture of Russia for 2021] Available at: https://mcx.gov.ru/upload/iblock/aed/aed85b58433e872aa1848ad211ced148.pdf?ysclid=l7a5dzia2 w315358653 (accessed 08.09.2022) (In Russian)
2. Sel'skoe hozyajstvo, ohota i lesnoe hozyajstvo [Agriculture, hunting and forestry] / Federal'naya sluzhba gosudarstvennoj statistiki. Available at: https://rosstat.gov.ru/enterprise_economy (accessed 08.09.2022) (In Russian)
3. Nacional'nyj soyuz svinovodov [National Pig Farmers Union]. [online] Available at: https://nssrf.ru/ (accessed 08.09.2022) (In Russian)
4. Issledovanie sistem upravleniya. [Investigation of control systems.] / Elektronnaya biblioteka SciCenter.online. Available at: https://scicenter.online/ekonomicheskaya-teoriya-scicenter/sistema-upravleniya sistematizirovannyiy-171481.html (accessed 08.09.2022) (In Russian)
5. Klassifikaciya sistem upravleniya [Classification of control systems] / Elektronnaya biblioteka. Available at: https://libraryno.ru/1-2-klassifikaciya-sistem-upravleniya-upr_sys/ (accessed 08.09.2022) (In Russian)
6. Frolov V. YU., Bychkov A. V., Brusencov A. S., Klasner G. G., Drobot V. A. Mekhanizaciya i avtomatizaciya v zhivotnovodstve: ucheb. Posobie [Mechanization and automation in animal husbandry: textbook]. Krasnodar: KubGAU, 2020. 191 p. (In Russian)
7. Kabanov V. N. Elementy avtomatiki: ucheb. Posobie [Elements of automation: a tutorial]. Ekaterinburg: Ural'skij gosudarstvennyj universitet putej soobshcheniya, 2010. 187 p. (In Russian)
8. Livshic Yu. E., Lakin V. I., Monich Yu. I. Programmiruemye logicheskie kontrollery dlya upravleniya tekhnologicheskimi processami: uchebno-metodicheskoe posobie [Programmable logic controllers for process control: educational and methodical manual]. Minsk: Mezhdunarodnyj institut distancionnogo obrazovaniya, Part 1, 2014. 176 p. (In Russian)
9. Ispolnitel'nye elementy sistem avtomatiki. Klassifikaciya i obshchie harakteristiki ispolnitel'nyh elementov [Executive elements of automation systems. Classification and general characteristics of actuators]. Available at: https://studfile.net/preview/7228558/ (accessed 08.09.2022) (In Russian)
10. Kuzmina, T. N. Elektronnye sistemy identifikacii v zhivotnovodstve: Analiticheskaya spravka [Electronic identification systems in animal husbandry: analytical essay]. Pravdinskij Settl.: FGBNU "Rosinformagrotekh", 2011. 29 p. (In Russian)
11. Shul'gin I. K., Luzhnyak V. D., Surovtsev V. N., Khazanov V.E., Gordeev V.V. Tsifrovaya transformatsiya proizvodstvennykh protsessov v molochnom skotovodstve Leningradskoi oblasti [Digital transformation of production processes in dairy cattle farming in the Leningrad Region]. Molochnoe i myasnoe skotovodstve. 2022. No. 4: 3-8 (In Russian)
DOI 10.33943/MMS.2022.17.37.001
12. Katalog produkcii Boumatic Gascoigne Melotte (Irlandia) [Product catalogue of Boumatic Gascoigne Melotte (Ireland)] Available at: https://boumatic.com/about-us (accessed 08.09.2022) (In Russian)
13 Robotizirovannaya doil'naya sistema Lely Astronaut [Lely Astronaut milking robot] Available at: https://www.lely.com/media/filer_public/be/3b/be3bf392-d614-4eae-ad7b-6f9cc27b6404/webres_lely_astronaut_lhqb06416_ru.pdf (accessed 08.09.2022) (In Russian)
14 Sistema dobrovol'nogo doeniya VMS kompanii DeLaval. [DeLaval VMS voluntary milking system] Available at: https://evrosnab.ru/product/doenie/avtomaticheskoe-doenie/robotizirovannaya-doilnaya-ustanovka-delaval-vms/? (accessed 08.09.2022) (In Russian)
15. Doil'nyj robot Mlone [Mlone milking robot] Available at: https://td-vavilon.ru/katalog-produktsii/molochnoe-zhivotnovodstvo/tekhnika-dlya-doeniya/avtomaticheskoe-doenie/doilnyj-robot-mlone? (accessed 08.09.2022) (In Russian)
16. Sistema upravleniya kormleniem dlya molochnyh ferm TFM Tracker Dairy. [TFM Dairy Tracker feed management system for dairy farms] Available at: https://www.trioliet.ru/produkcija/sistema-upravlenija-kormleniem/tfm-tracker-dairy-sistema-upravlenija-kormleniem-dlja-molochnykh-ferm (accessed 08.09.2022) (In Russian)
17. Besprovodnaya vesovaya sistema Feed Manager [Wireless weighing system Feed Manager] Available at: https://www.kongskilde.com/fr/ru-RU/ru-RU/Wireless-weighing-system (accessed 08.09.2022) (In Russian)
18. Total Solutions i preimushchestva oborudovaniya GEA Farm Technologies. Smesiteli-Kormorazdatchiki [Total Solutions and advantages of GEA Farm Technologies. Feed mixer wagons] Available at: https://w-mo.ru/wp-content/uploads/2021/07/kormorazdatchiki.total-solution.pdf (accessed 08.09.2022) (In Russian)
19. Novaya sistema obnaruzheniya ohoty u svinomatok SowCheck [A new oestrus detection system]. Agrarnoe Obozrenie [Agricultural Review. 25.04.2013]. Available at: https://agroobzor.ru/svin/a-183.html? (accessed 08.09.2022) (In Russian)
20. Innovacionnye tekhnologii menedzhmenta dlya iskusstvennogo osemeneniya v srok PigWatch & Contact-O-Max (Big Dutchman). [Innovative management tools for optimal artificial insemination] Available at: https://piginfo.ru/upload/iblock/e40/pig-production-sow-management-PigWatch-Contact-O-Max-Big-Dutchman-ru.pdf?ysclid=l11sbwnez8 (accessed 08.09.2022) (In Russian)
21. Navigator stada DeLaval DelPro Farm Manager [Herd Navigator within DeLaval DelPro Farm Manager] Available at: http://delaval.usloviyatruda.ru/opencms-8.5.2/export/sites/delaval/.content/images/navigator.pdf (accessed 08.09.2022) (In Russian)
22. Sistema menedzhmenta i upravleniya BigFarmNet (Big Dutchman) [BigFarmNet -management and control system] Available at: https://www.bigdutchman.ru/ru/svinovodstvo/katalog/detail/bigfarmnet/ (accessed 08.09.2022) (In Russian)
23. The climate computer for optimum climate control in smaller poultry houses (Big Dutchman). Available at: https://triolpro.ru/upload/iblock/c80/c8052f69c3909033d96f2722762b8650.pdf (accessed 08.09.2022)
24. Roboty i klubnichka: kak AI povyshaet urozhajnost' polej [Elektronnyj resurs] Rezhim dostupa: https://habr.com/ru/company/cloud4y/blog/460129/ (data obrashcheniya 8.09.2022) Roboty i klubnichka: kak AI povyshaet urozhainost' polei [Robots and strawberries: how AI improves field yields] Available at: https://habr.com/ru/company/cloud4y/blog/460129/ (accessed 08.09.2022) (In Russian)
25. Bodyanskiy Ye. V., Rudenko O. G. Iskusstvennye nejronnye seti: arhitektury, obuchenie, primeneniya [Artificial neural networks: architectures, learning, applications]. Harkov: TELETEKH. 2004. 369 p. (In Russian)
УДК 636.08.003
РЕЗУЛЬТАТЫ ОПЫТНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОВЕРКИ РАБОТЫ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО МОДУЛЯ ДЛЯ ВЫРАЩИВАНИЯ БРОЙЛЕРОВ
Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия
В настоящее время сектор производства мяса цыплят бройлеров является важнейшим звеном животноводческой отрасли Российской Федерации. За первое полугодие 2022 года производство птицы выросло на 0,7% - до 532,1 тысяч тонн. Главную роль в производстве играют крупные сельскохозяйственные организации. Крестьянско-фермерским и личным подсобным хозяйствам трудно конкурировать с крупными предприятиями из-за более мелких объёмов производства продукции и отсутствия современного технологического сопровождения производства. Разработка технологических модулей для содержания и выращивания цыплят-бройлеров является перспективным направлением, способным привнести в сектор мелкотоварного производства ряд современных технико-технологических и планировочных решений, пропорционально масштабирующих промышленную технологию производства со всеми ее преимуществами в частный сектор. В результате исследования получены математические модели, позволяющие определить количество корма и прирост живой массы цыплят-бройлеров в зависимости от времени их содержания в технологическом модуле с регулируемым микроклиматом. Строгое определение данных параметров имеет существенное значение ввиду того, что затраты на приобретение корма составляют 50-70% всех расходов производства продукции. Полученные экспериментальные данные дают возможность получить зависимости между потреблением корма и приростом живой массы цыплят-бройлеров
Ключевые слова: Бройлер, технологический модуль, математическая модель, птицеводство, бройлер Росс 308
Для цитирования: Сошнев Д.А., Трифанов А.В., Базыкин В.И., Плаксин И.Е. Особенности использования технологических модулей для выращивания цыплят -бройлеров // АгроЭкоИнженерия. 2022. № 3(112). 121-129
Д.А. Сошнев
А.В. Трифанов, канд. техн. наук
В.И. Базыкин
И.Е. Плаксин, канд. техн. наук
