CC BY
445
УДК 631.15:636
ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
В ЖИВОТНОВОДСТВЕ
Д.С. Буклагин, доктор технических наук ФГБНУ «Росинформагротех» E-mail: d.buklagin@yandex.ru
Аннотация. Развитие современного животноводства опирается на цифровизацию, разработку и освоение различных элементов и систем автоматизации технологических процессов, где доминируют технологии интернета вещей, искусственный интеллект, робототехника, цифровые платформы и другие направления. Поэтому выявление и анализ разработки и применения цифровых технологий в животноводстве является актуальной задачей. Дан анализ основных направлений цифровизации животноводства. Использовался метод информационно-логического анализа отечественной и зарубежной научно-технической информации, а также материалы изучения рынка цифровых технологий в животноводстве, созданных на основе интеллектуальных систем. Показано, что цифровые технологии лежат в основе современных систем управления в животноводстве, оптимизации технологических процессов кормления, доения и др. Для ускоренного сокращения технологического отставания России от ведущих стран мира по уровню освоения цифровых и интеллектуальных технологий в животноводстве необходима прямая поддержка сельскохозяйственных производителей, осваивающих технологии, технику и оборудование с высокой интеллектуальной составляющей, способной обеспечить повышение производительности труда, ресурсосбережения, конкурентоспособность продукции, снижение ее потерь и инвестиционную привлекательность животноводства. Это позволит задействовать инновационные механизмы и приблизиться по технологическому развитию к передовым странам.
Ключевые слова: цифровизация, автоматизация, искусственный интеллект, робототехника, производительность труда, конкурентоспособность.
Введение. Применение современных управленческих технологий, построенных на перспективных цифровых моделях организации сельскохозяйственных производства, становится неотъемлемой частью современного аграрного бизнеса России [1, 2].
Ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство», разработанный Минсельхо-зом России, за счет освоения цифровых технологий и платформенных решений предусматривает обеспечение к 2024 году технологического прорыва в АПК и рост производительности труда на сельскохозяйственных предприятиях, использующих цифровые технологии, в два раза [1]. Их использование в практике агробизнеса позволяет получать ранее недоступные данные и необходимую информацию для принятия эффективных управленческих решений, оптимизировать ресурсы и снижать себестоимость продукции. Цифровые технологии получения и обработки данных включают в себя: сенсоры, коммуникационное оборудование, системы
хранения и агрегирования информации и различные аналитические приложения для оптимизации управления технологическими процессами [3].
Анализ отечественного и международного опыта показывает, что применение цифровых технологий является одним из важных факторов, обеспечивающих рост производительности труда, ресурсосбережения, устойчивость производства продукции животноводства, снижение ее потерь в процессе производства, транспортировки, хранения и реализации.
Цель исследования. Дать анализ основных направлений разработки и использования цифровых технологий в животноводстве, оценить степень их наполнения новыми проектами и примерами внедрения инновационных решений.
Материалы и методы. Использовался метод информационно-логического анализа отечественной и зарубежной научно-технической информации, а также материалы изу-
чения рынка цифровых технологий в животноводстве, созданных на основе современных цифровых технологий управления, искусственного интеллекта и других систем.
Результаты и обсуждение. В настоящее время сельское хозяйство становится высокотехнологичным сектором экономики, где обрабатываются большие потоки данных, поступающих от различных датчиков, установленных в поле, на животноводческой ферме, сельскохозяйственной технике, от метеорологических станций, спутников, беспилотных летательных аппаратов и других систем. Аналитическая обработка этих данных позволяет получать качественно новую информацию, находить закономерности для принятия управленческих решений по повышению эффективности сельскохозяйственного производства, создавать добавочную стоимость, улучшать работу бизнеса и связь с потребителями.
Это стало возможным благодаря следующим технологическим трендам [4]:
- снижения стоимости вычислительных мощностей (процессоров, памяти и систем хранения данных) и стоимости передачи данных;
- развития «облачных» технологий и технологий «больших данных»;
- ускоренного роста числа «подключенных» устройств.
Процессы цифровизации управления в животноводстве тесно связаны с живыми организмами, поэтому почти все они интегрируются в системы управления стадом, к которым предъявляются следующие основные требования [5]:
- переход от визуального контроля к контролю через измеряемые параметры;
- уменьшение влияния человеческого фактора при выполнении рутинных производственных операций, а также при вводе информации о производственных процессах с животным в информационную систему;
- переход от реактивного управления (когда меры принимаются как ответная реакция на уже происшедшее отклонение параметров от нормы) к активному управлению (когда такое отклонение только намечается, с це-
лью активного предотвращения негативных событий);
- минимизация влияния отрицательных индивидуальных особенностей животных на результаты производственного процесса.
Интеллектуальные системы управления производством в животноводстве предусматривают создание [6]:
- централизованной системы управления «умной» фермой;
- подсистем управления технологическими процессами - кормопроизводством, воспроизводством стада и зооветеринарным обслуживанием животных и др.;
- локальных подсистем управления доением, кормлением, микроклиматом, удалением навоза и др.);
- автоматизированных рабочих мест (АРМ) ветврача, зоотехника, инженера.
Кроме того, интеллектуальные системы предусматривают наличие информационно-аналитических блоков по оценке качества молока, отслеживанию поставок продукции, взаимодействию с потребителями и др.
Цифровые технологии в молочном животноводстве способны объединить и систематизировать данные, поступающие от:
- чипированных животных;
- «умных» систем доения;
- приборов, детально анализирующих качество молока (например, «Herd Navigator»);
- «сканеров упитанности»;
- «датчиков активности» животных;
- кормостанций, миксеров-кормораздатчиков или кормоцехов;
- систем микроклимата в помещениях и поения животных, автоматических цифровых весов, других видов техники, оборудования и «умных» устройств.
Роботизация процессов производства молока, сбор информации в режиме «online», формирование баз данных (Big Data), разработка и уточнение алгоритмов и цифровых моделей обеспечивают объективное и оперативное «цифровое» отображение объектов управления, минимизируют потребность в постоянном визуальном наблюдении и контроле, оперативно, в полуавтоматическом или автоматическом режиме, производится
корректировка управленческих воздействий. Например, измерение, сбор, хранение и анализ больших объемов данных электропроводности, других показателей биохимии молока в процессе доения, упитанности и живой массы, температуры различных частей тела животных, их активности позволяют оперативно корректировать рацион; выявлять и диагностировать на ранних стадиях мастит, кетоз, ацидоз и другие болезни; определять наиболее благоприятное время для осеменения коров. Это обеспечивает рост производственных и экономических результатов - выход телят и молочная продуктивность, улучшается конверсия корма, снижаются расходы на осеменение, убытки от выбраковки коров и издержки на лечение животных [7].
Использование цифровых, автоматизированных технологий производства и управления в свиноводстве и птицеводстве позволило в сложных экономических условиях и при росте ветеринарных рисков динамично наращивать объемы производства продукции. В молочном животноводстве темпы использования цифровых технологий существенно ниже, однако уже есть хозяйства, в которых информация, полученная со всех этапов сложных производственных процессов, объединяется на базе единой «цифровой платформы» [8].
Примером компьютеризированной системы управления молочной фермой является система AFIMILK, разработанная израильской компанией S.A.E. АИК1М. Эта система позволяет получать точную в режиме реального времени информацию о каждом животном в отдельности и о стаде в целом, оценивать надои, состояние здоровья животных, их репродуктивное поведение. С помощью АБШШК можно контролировать работу доильного оборудования, соблюдение технологии доения и многое другое. Благодаря компьютеризированной системе ощутимо уменьшаются потери молока, выбраковка животных, снижаются трудозатраты [9]. Система AFIMILK имеет модульную конструкцию, что позволяет поэтапно расширять ее возможности, вплоть до полной компьюте-
ризации молочного комплекса. Известно, что из-за несвоевременно обнаруженного мастита надои молока могут снижаться на 7-15%. Выявить субклинический мастит, то есть заболевание до появления клинических признаков, позволяет измерение электропроводности молока интегрированным молокомером. Данные, полученные от каждого животного, в системе AFIMILK сводятся в единую базу, сопоставляются и анализируются, что позволяет своевременно распознать такие болезни, как кетоз, ламинит и др.
Весь процесс доения контролируется с помощью молокомера, который определяет продуктивность каждой коровы, отвечает за действие вакуумного клапана, пульсацию, додаивание, измеряет скорость молокоотда-чи, что лежит в основе своевременного снятия подвесной части доильного аппарата. Программное обеспечение системы AFI-FARM осуществляет обработку данных, поступающих от всех функциональных модулей системы. Обработанные данные лежат в основе инструмента принятия оперативных и стратегических решений руководителями и специалистами молочных ферм по вопросам воспроизводства стада, производительности, здоровья животных, технологии кормления, прогнозирования уровня производства молока, селекции и т.д. Для проведения обследования, лечения или осеменения животных, а также для взвешивания, определения моторной активности и маркировки животных разработаны соответствующие модули.
В направлении автоматизации молочного и мясного животноводства активно работают многие зарубежные фирмы. Так, голландская компания Uniform-Agri специализируется на разработке программного обеспечения для управления стадом и поголовьем. Разработанные этой фирмой программы используют около 6 тысяч фермеров в Нидерландах, Великобритании, Дании, Бельгии, Германии, Италии, Испании, России и Украине.
Программа UNIFORM PROFESSIONAL GLOBAL, разработанная компанией Uniform -Agri, представляет собой аналитический инструмент для повышения продуктивности стада, с помощью которого можно анализи-
ровать воспроизводство, молочную продуктивность и здоровье - три самых важных показателя современного молочного хозяйства. Программное обеспечение обладает мощной и мобильной базой данных, в которой может храниться информация о более чем 10000 голов скота [10].
Главное меню программы Uniform Professional Global включает модули: информацию о стаде, управление надоями, воспроизводство стада, лечение/профилактика, поголовье, быки, расчет кормов, экономика, отчеты и др. Пользователь может настроить меню самостоятельно, программа хранит всю информацию о животных в базе данных за весь период их жизни, а также информацию по выбывшим животным. Важно отметить, что эта программа совместима с системой Сел-экс, с программными средствами доильных залов различных компаний-производителей доильного оборудования, таких, как DeLaval, WESTFALIA, BOUMATIC, SAC, GASCOIG-NE MELOTTE и др., с программами большинства производителей доильного оборудования, такими, как «DAIRY PLAN», WESTFALIA, «ALPRO», MELOTTE и др.
Исследования показывают, что стоимость кормов составляет 30-50% от себестоимости продукции, поэтому кормление является одним из наиболее важных аспектов при разработке систем управления на фермах мясного и молочного скотоводства, где больше всего возможностей для совершенствования производства. Применение точных и управляемых систем кормления позволяет достичь экономии ежедневного расхода корма на 4%, а также уменьшить остатки на 1% или более. Разработанная компанией Digi-Star система TRM Tracker представляет собой систему для точного управления кормлением скота, которая позволяет полностью контролировать расходы на кормление, повысить эффективность и объем производства животноводческого хозяйства [11, 12].
Другая система управления процессом кормления V-DAIRY Feeder компании Bernard van Lengerich Maschinenfabrik GmbH & Co. KG (Германия), действующая через сеть интернет, позволяет осуществлять эффек-
тивный процесс кормления с документальным подтверждением. Система V-DAIRY Feeder работает с кормосмесителями [13].
В отечественных разработках автоматизированной системы управления фермой также принят принцип модульности, так как в таких системах при выходе из строя одного модуля другие продолжали работать.
Разрабатываемая автоматизированная система включает в себя одиннадцать модулей, спроектированных на платах Arduino [14]: система сортировочных ворот; система мониторинга веса каждого отдельного животного, совмещенная с системой сортировочных ворот; система мониторинга температуры животных; система учета численности вошедших на ферму и вышедших животных при помощи радиометок; система индивидуальной подкормки микроэлементами и витаминами; система измерения индивидуального объема надоенного молока у каждой особи и др.
С помощью данной системы управления будут достигнуты автоматизация производства, увеличение производительности труда, прогнозируется экономия на заработной плате за счет уменьшения количества работников, уменьшение отрицательного влияния человеческого фактора на деятельность предприятия, так как будут вовремя проведены ветеринарные мероприятия, подобрана индивидуальная подкормка и т. д.
Автоматизация позволяет оптимизировать все технологические процессы и ветеринарные мероприятия при привязном содержании животных. Стойла оборудуются автоматизированной привязью, которая позволяет сокращать затраты труда работников и повысить их безопасность, а также обеспечивает свободный выход животных из помещений при возникновении пожаров. Для этого стойловые помещения, кормопригото-вительные, молочные и другие отделения и подсобные помещения оснащаются системами автоматической пожарной сигнализации [15]. Фирмой ООО «КОНЦЕПТ» (Россия) разработан программный модуль «Оперативный учет на фермах КРС» для «1С: Управление производственным предприятием»
на базе «1С: Предприятие 8» [16, 17]. Подсистемы модуля позволяют решать следующие задачи:
- количественно-весовой учет КРС;
- управление воспроизводством стада;
- учет надоя, реализации и расхода молока;
- учет ветеринарных мероприятий и анализ здоровья стада;
- учет кормов и рационов кормления животных;
- расчет заработной платы сотрудников с учетом производственных показателей предприятия.
Подсистема "Учет молока" (рис. 1) контролирует надой молока как по каждой корове, так и сводный показатель валового надоя на ферме, а также его реализацию (в т. ч. сотрудникам предприятия) и расходы на выпойку телят. Для решения других задач разработаны соответствующие подсистемы. Например, подсистема «Ветеринария» позволяет отражать следующие мероприятия: осмотр животных, лечение животных, лабо-раторно-диагностические исследования, ветеринарные обработки, профилактические мероприятия.
Рис. 1. Структура подсистемы "Учет молока"
Подсистема «Учет кормов» (рис. 2) позволяет вести в программе учет рационов кормления животных, отражать движения
ингредиентов для приготовления кормов, производство кормов и их списание (кормление животных). Система также позволяет учесть суточную потребность животных в кормах.
Модуль «Оперативный учет на фермах КРС» интегрирован в комплексную, отраслевую ERP систему - «ЦПС: АгроХолдинг», что является существенным преимуществом в сравнении со специализированными, самостоятельными программами.
Интеграция оперативного контура учета с другими подсистемами комплексной системы управления предприятием позволяет:
- проводить план-фактный анализ;
- контролировать производственные показатели;
- осуществлять перенос данных в подсистему бухгалтерского учета.
Работа с программным модулем «Оперативный учет на фермах КРС» возможен в режиме обычного и управляемого приложений (в том числе через Web-браузер). При работе в обычном приложении доступ к документам, справочникам и отчетам системы осуществляется через интерфейс «Индивидуальный учет на фермах КРС».
Среди цифровых технологий в последнее время пользуется популярностью технология радиочастотной идентификации (RFID) как со стороны ее производителей, так и потребителей. Решения на основе ее использования постепенно распространяются в новых направлениях.
Технология уникальной идентификации физических объектов с использованием радиометок содержит в себе микрочип, который хранит уникальный идентификатор, а также антенну, способную передавать эту информацию на специальные радиосчитыватели.
Таблица 4— Рацион —► Список Расход
рационов кормления рационов кормов
Поступление -> Производство —► Перемещение —> Кормление животных
товаров кормов кормов
Номенклатура
Склады
Рис. 2. Структура подсистемы «Учет кормов»
Проекты на базе ЯРШ-технологии активно внедряются в практику. Так, 79% из опрошенных компаний уже инвестировали в такие проекты, а оставшиеся 21% планируют это сделать в ближайшие 1-3 года [18].
Наиболее активно внедрение RFID-техно-логий происходит для отслеживания перемещения продукции, а также в сфере контроля за активами компаний. В Европе наиболее востребованными направлениями внедрения ЯБШ-технологии считаются: розничная торговля (17%), логистика (15,1%) и производство (15,1%).
С помощью технологии радиочастотной идентификации весьма эффективно решаются задачи точного учета, приема и отгрузки продукции, значительно снижаются временнЫе затраты и трудоемкость процесса инвентаризации.
Применение RFID-технологии в животноводстве решает весь комплекс производственных и управленческих задач, начиная от учета поголовья скота, контроля его перемещения и всех текущих показателей, до вакцинации и оптимизации селекционной работы, что обычно остается за периметром стандартных 1Т-решений умной фермы, но легко реализуемо в RFID-решении. Таким образом, значительно сокращаются трудозатраты, ликвидируется возможность ошибок, вызванных человеческим фактором, ускоряется обработка информации даже в крупных хозяйствах, упрощается выявление положительной и отрицательной наследственности. Все это позволяет значительно повысить доходность сельскохозяйственных предприятий и их конкурентоспособность на мировом рынке [4].
Цифровизация в сельском хозяйстве позволяет создавать сложные автоматизированные цепочки, охватывающие розничные сети, оптовые торговые компании, логистику, сельхозпроизводителей и их поставщиков в единый процесс с адаптивным управлением. В свою очередь, цифровизация товарных потоков и производства делает возможным системное аккумулирование торговых партий для экспорта продукции АПК.
Наиболее перспективной, по мнению специалистов J'son & Partners Consulting, считается модель прямых продаж, при которой сельхозпроизводители, за счет использования аналитики, «видят» конечного потребителя, необходимый объем и структуру спроса. При этом принципы автоматического обмена информацией между участниками цепочки поставок позволяют минимизировать затраты на использование складской и логистической инфраструктуры посредников.
Решить проблему оперативного планирования в условиях ежедневных корректировок поставок можно переходом на цифровые системы планирования, охватывающие всю цепочку закупки, производства, логистики и продажи. Такая система позволит специалистам в режиме реального времени планировать производство и поставки с учетом математических моделей спроса и реализации продукции, поэтому участники цепочки создания стоимости продукции агросектора России все активнее будут вовлекать в развитие совместное использование технологий интернета вещей и агрегации больших данных. Это связано с тем, что чем больше данных собирается и анализируется в одном месте, тем умнее становится система и тем более ценная информация может быть получена для управления производством и сбытом продукции.
В соответствии с концепцией научно-технологического развития цифрового сельского хозяйства цифровые технологии в управлении АПК включают разработку аналитических инструментов и баз данных: годовой
отчетности различных сфер деятельности в отрасли, о состоянии продовольственных и ресурсных рынков, результатов интеллектуальной деятельности НИИ аграрного профиля и сельскохозяйственных вузов и др. [6].
Для выявления проблем, сдерживающих развитие цифровых технологий, определения наиболее приоритетных направлений государственной поддержки цифровизации АПК разработаны специализированные индексы для оценки степени проникновения цифровых технологий в АПК, создается единая информационная система прослеживаемости пищевой продукции с использованием прогнозных математических моделей на базе федеральной государственной информационной системы в области ветеринарии. Компонентом этой системы является система ветеринарной сертификации «Меркурий», функционирующая с 01.07.2018 года на всей территории России [19, 20].
Заключение. Несмотря на то, что темпы освоения инноваций в мире значительно ускорились, животноводство России находится на ранних этапах использования цифровых технологий управления, хотя условия для формирования цифровой платформы «Цифровое сельское хозяйство» уже созданы.
Благодаря появлению аналитики "больших данных", "облачных" технологий, дешевых датчиков, широкополосной мобильной связи, развитию искусственного интеллекта и Интернета вещей появилась возможность активно продвигать цифровизацию российского животноводства, позволяющую решить задачу повышения производительности труда в сельском хозяйстве в 3-5 раз, не решаемую с использованием традиционных моделей.
Процессы цифровизации управления в животноводстве тесно связаны с живыми организмами, поэтому почти все они интегрируются в системах управления стадом, позволяющих уменьшить влияние человеческого фактора при выполнении производственных операций, перейти от реактивного к активному управлению, минимизировать влияние особенностей каждого животного на результаты производственного процесса.
Современные системы управления производством продукции животноводства имеют модульную конструкцию, совместимы с программным обеспечением доильных залов и других систем автоматизации, систематизируют и анализируют большой объем информации, поступающей с различных устройств, позволяющей оптимизировать технологические процессы и ресурсы предприятия, снижать себестоимость продукции.
Для перехода к новому технологическому укладу, основанному на цифровых технологиях, необходимо совершенствовать систему подготовки кадров для сельского хозяйства, ориентированную на адаптацию специалистов к требованиям цифровой экономики. Кроме того, цифровая трансформация сельского хозяйства нуждается в поддержке сельскохозяйственных производителей, осваивающих технику и оборудование с высокой интеллектуальной составляющей, способной повысить производительности труда, конкурентность сельскохозяйственного производства и обеспечить инвестиционную привлекательность отрасли.
Литература:
1. Цифровое сельское хозяйство. М., 2019.
2. Козубенко И.С. Вводим цифровые технологии // Информационный бюллетень Минсельхоза России. 2018. № 7. С. 13-19.
3. Цифровизация в с.х. URL: hozyay-stve-tehnologiche-skie-i-ekonomicheskie-barery-v-rossii-20170913024550
4. ИТ в АПК России. URL: http ://www.tadviser. ru/images /4/44/Agro_IoT.png
5. Бурда А.Г, Бурда С.А. Целесообразность применения электронной системы управления молочным стадом в условиях цифровизации экономики // Научный вестник ЮИМ. 2018. № 3. С. 38-43.
6. Цифровое сельское хозяйство. URL: 97d2448548e 047b0952c3b9a1b10edde.pdf
7. Суровцев В.Н. Освоение цифровых технологий как основа стратегии развития молочного скотоводства // АПК: Экономика, управление. 2018. № 9. С. 108-117.
8. Козина А.М., Семкив Л.П. Использование цифровых технологий при производстве молока // Вестник НФ РАНХиГС. 2018. Т. 8, № 2. С. 13-18.
9. Компьютеризированная система управления молочной фермой. URL: https://www.agro-vek.ru/p99-kompyuterizirovannaya-sistema-upravleniya-molochnoy-fermoy/
10. Программа управления стадом -Uniform Professional Global. URL: http://novagrotec.ru/index.php/ pro-gramma-upravleniya-stadom-uniform-professional-global
11. TMR Tracker. URL: http://novagrotec.ru/index.php/ tmr-trekery
12. Система TMR Tracrer: проспект.
13. Система контроля процесса кормления CONNET: проспект.
14. Волков Г.А., Назарова К.Р., Изиков В.Т. Автоматизированная система управления фермой // Инновационная наука. 2018. № 5. С. 25-29.
15. Манило И.И. Автоматизированная система управления привязным содержанием животных // Аграрный вестник Урала. 2017. № 12(166). С. 58-64.
16. Оперативный учет на фермах КРС. М., 2018. 118 с.
17. Федоренко В.Ф. Цифровое сельское хозяйство: состояние и перспективы развития. М., 2019. 316 с.
18. Cognitive Agro Control. URL: http://www.tadviser.ru /index.php/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B4%D 1 %83%D0%BA%D1%82:Cognitive_Agro_Control
19. Методические рекоменндации по разработке регионального индекса цифровизации агропромышленного комплекса. М., 2019. 112 с.
20. Проследить за качеством // Информационный бюллетень Минсельхоза России. 2018. № 12. С. 1.
Literatura:
1. Cifrovoe sel'skoe hozyajstvo. M., 2019.
2. Kozubenko I.S. Vvodim cifrovye tekhnologii // Infor-macionnyj byulleten' Minsel'hoza Rossii. 2018. № 7. S. 13-19.
3. Cifrovizaciya v s. h. URL: hozyaystve-tehnologiche-skie-i-ekonomicheskie-barery-v-rossii-20170913024550
4. IT v APK Rossii. URL: http://www.tadviser.ru/ima-ges /4/44/Agro_IoT.png
5. Burda A.G, Burda S.A. Celesoobraznost' primeneniya elektronnoj sistemy upravleniya molochnym stadom v us-loviyah cifrovizacii ekonomiki // Nauchnyj vestnik YUIM. 2018. № 3. S. 38-43.
6. Cifrovoe sel'skoe hozyajstvo. URL: 97d2448548e047 b0952c3b9a1b10edde.pdf
7. Surovcev V.N. Osvoenie cifrovyh tekhnologij kak os-nova strategii razvitiya molochnogo skotovodstva // APK: Ekonomika, upravlenie. 2018. № 9. S. 108-117.
8. Kozina A.M., Semkiv L.P. Ispol'zovanie cifrovyh tekhnologij pri proizvodstve moloka // Vestnik NF RAN-HiGS. 2018. T. 8, № 2. S. 13-18.
9. Komp'yuterizirovannaya sistema upravleniya moloch-noj fermoj. URL: https://www.agro-vek.ru/p99-kompyu-terizirovannaya-sistema-upravleniya-molochnoy-fermoy/
10. Programma upravleniya stadom -Uniform Professional Global. URL: http://novagrotec.ru/index.php/ pro-gramma-upravleniya-stadom-uniform-professional-global
11. TMR Tracker. URL: http://novagrotec.ru/index.php/ tmr-trekery
12. Sistema TMR Tracrer: prospekt.
13. Sistema kontrolya processa kormleniya CONNET: prospekt.
14. Volkov G.A., Nazarova K.R., Izikov V.T. Avtomati-zirovannaya sistema upravleniya fermoj // Innovacion-naya nauka. 2018. № 5. S. 25-29.
15. Manilo I.I. Avtomatizirovannaya sistema upravleniya privyaznym soderzhaniem zhivotnyh // Agrarnyj vestnik Urala. 2017. № 12(166). S. 58-64.
16. Operativnyj uchet na fermah KRS. M., 2018. 118 s.
17. Fedorenko V.F. Cifrovoe sel'skoe hozyajstvo: sosto-yanie i perspektivy razvitiya. M., 2019. 316 s.
18. Cognitive Agro Control. URL: http://www.tadviser.ru /index.php/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B4%D1 %83%D0%BA%D1%82:Cognitive_Agro_Control
19. Metodicheskie rekomenndacii po razrabotke regio-nal'nogo indeksa cifrovizacii agropromyshlennogo kom-pleksa. M., 2019. 112 s.
20. Prosledit' za kachestvom // Informacionnyj byulleten' Minsel'hoza Rossii. 2018. № 12. S. 1.
DIGITAL TECHNOLOGIES AND CONTROL SYSTEMS IN LIVESTOCK D.S. Buklagin, doctor of technical sciences FGBNY "Rosinformagrotech"
Abstract. The modern livestock development is based on various elements and systems' digitalization, development and exploration for automating their technological processing, where Internet-of-things technologies, artificial intelligence, robotics, digital platforms and other technologies are dominating. Therefore, livestock digital technologies' identifying, analyzing, developing and their application are an urgent task. The livestock main directions' digitalization and analysis is given. The method of domestic and foreign scientific and technical information and logical analysis is used, as well as materials for the livestock digital technologies market's studying created on the of intelligent systems basis. It is shown that digital technologies are the basis of livestock modern management systems, feeding, milking, etc processes' technological optimization. To accelerate the Russian technological gap's reduction with the livestock world leading countries in terms of the digital and intelligent technologies development level, direct support is needed for agricultural producers who apply technologies, machinery and equipment with a high intellectual component that can increase labor producing, resource conservation, products' competitiveness, its losses to reduce and livestock investment attractiveness to increase. This make it possible innovative mechanisms to use and to the advanced countries in terms of technological development to closer.
Keywords: digitalization, automation, artificial intelligence, robotics, labor productivity, competitiveness.
