Детальная информация

Работа представляет концепцию управления рационом кормления крупного рогатого скота на молочно–товарных фермах для снижения затрат и повышения рентабельности. Основные задачи включают: 1. анализ проблем традиционного кормления; 2. разработку архитектуры автоматизированной системы; 3. создание алгоритмов расчета рационов; 4. подбор программного обеспечения и оборудования; 5. оценку эффективности внедрения на примере российских хозяйств. Объект исследования – процессы кормления крупного рогатого скота. Цель – повышение экономической эффективности через оптимизацию расходов на корма и рост продуктивности животных. Методология объединяет: анализ существующих практик, экономико–математическое моделирование (линейное программирование, нейросетевые алгоритмы), сравнительную оценку технологических решений, разработку трехуровневой архитектуры (сенсоры, аналитика, исполнительные устройства), а также апробацию в условиях российских ферм (СПК «Заря», КФХ «Донское»). Результатом работы выступает концепция автоматизированного управления. Ее ключевые характеристики: 1. трехуровневая модульная архитектура; 2. применение RFID – идентификации, датчиков контроля кормов (влагомеры AgriLaser 3000, NIR – анализаторы) и среды; 3. гибридные алгоритмы расчета рационов с точностью ±3,2 % и поправками на влажность кормов (до 70%) и температуру ( – 30 °C); 4. интеграция с роботизированными кормораздатчиками (±3 – 5 % точности дозирования); 5. автономная работа при отсутствии интернета. Область применения – молочно–товарные фермы России во всех климатических зонах (от Юга до Арктики). Экономическая эффективность подтверждается расчетами: для хозяйства на 200 голов годовая экономия достигает 18,4 млн. руб. за счет 23 % снижения потерь кормов, 42 % сокращения трудозатрат и 11 % роста надоев. Срок окупаемости составляет 1,5 – 4 года в зависимости от масштаба (бюджетное решение: 1,2 – 1,8 млн. руб., премиум: 8 – 15 млн. руб.), ROI для крупных комплексов – 25 – 30%. Прогноз развития предполагает интеграцию искусственного интеллекта (предиктивная аналитика), блокчейн – трекинга кормов, цифровых двойников животных (+9 % к продуктивности) и облачных платформ, что повысит эффективность на 15 – 25 %. Условия массового внедрения: государственная поддержка, развитие отечественных компонентов и подготовка кадров.

The paper presents the concept of managing the feeding ration of cattle on dairy farms to reduce costs and increase profitability. The main tasks include: 1. analysis of the problems of traditional feeding; 2. development of an automated system architecture; 3. creation of algorithms for calculating rations; 4. selection of software and hardware; 5. assessment of the effectiveness of implementation using the example of Russian farms. The object of research is the feeding processes of cattle. The goal is to increase economic efficiency by optimizing feed costs and increasing animal productivity. The methodology combines: analysis of existing practices, economic and mathematical modeling (linear programming, neural network algorithms), comparative evaluation of technological solutions, development of a three–level architecture (sensors, analytics, actuators), as well as testing in Russian farms (SEC Zarya, farm Donskoye). The result of the work is the concept of automated control. Its key characteristics: 1. three-level modular architecture; 2. application of RFID identification, feed control sensors (AgriLaser 3000 moisture meters, NIR analyzers) and media; 3. hybrid algorithms for calculating rations with an accuracy of ±3.2 % and adjustments for feed moisture (up to 70%) and temperature (-30 °C); 4. integration with robotic feed dispensers (±3 – 5 % of the dosing accuracy); 5. offline operation in the absence of the Internet. The field of application is dairy farms in Russia in all climatic zones (from the South to the Arctic). Economic efficiency is confirmed by calculations: for a farm with 200 heads, annual savings reach 18.4 million rubles. due to a 23 % reduction in feed losses, a 42% reduction in labor costs and an 11 % increase in yields. The payback period is 1.5 – 4 years, depending on the scale (budget solution: 1.2 – 1.8 million rubles, premium: 8-15 million rubles), ROI for large complexes is 25-30 %. The development forecast assumes the integration of artificial intelligence (predictive analytics), blockchain tracking of feed, digital animal twins (+9 % to productivity) and cloud platforms, which will increase efficiency by 15-25 %. Conditions for mass implementation: government support, development of domestic components and personnel training.