ЦИТИСЭ
ISSN 2409-7616
ЦИТИСЭ № 2(36) 2023
Экономические науки
Скачать

Кудашева М.С.

СКВОЗНЫЕ ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ МАЛОГО АГРОБИЗНЕСА

УДК 338.43

DOI: http://doi.org/10.15350/2409-7616.2023.2.09

Кудашева М.С.1 (Пенза, Россия) — msa@penzgtu.ru

1Пензенский государственный технологический университет

Аннотация. Цифровая экономика – это перспективное направление развития и трансформации экономических процессов во всех сферах бизнеса. Сквозные технологии —это инструменты цифровизации бизнеса в рамках концепции «Индустрия 4.0», к которым относят большие данные; нейротехнологии и искусственный интеллект; Интернет вещей, системы распределенного реестра. Они позволяют повысить эффективность бизнеса не зависимо от сферы деятельности предприятия. Сельское хозяйство является одной из ведущих отраслей обеспечения экономической безопасности любого государства. В рамках агропромышленного комплекса России весомый вклад вносят малые формы хозяйствования, что подтверждается высокой долей сельского населения и значительным объемы производства сельскохозяйственной продукции в личных подворных хозяйствах и крестьянских (фермерских) хозяйствах. При этом доступность сквозных технологий и общая цифровизация малого агробизнеса находится на очень низком уровне. В статье приведен анализ уровня цифровизации российского агробизнеса, определены особенности функционирования малых форм хозяйствования в сельской местности. Анализ информационно-коммуникационной инфраструктуры сельского хозяйства указывает на наличие таких барьеров цифровизации, как финансовые или территориальные трудности, недостаточные навыки для работы в сети Интернет и отсутствие технической возможности подключения к ней. В рамках исследования проведено ранжирование сквозных технологий по трудности внедрения для малого агробизнеса. Дано описание и барьеры внедрения следующих технологий: «Большие данные», «Нейросети и искусственный интеллект», «Промышленный Интернет вещей», «Робототехника и сенсорика». В качестве факторов для ранжирования используются цена, необходимость наличия IT-инфраструктуры, требования к квалификации работников, процент хозяйств, использующих данную сквозную технологию. Результат анализа показал, что к наиболее перспективной технологии для применения малым агробизнесом относится промышленный Интернет вещей. Результат анализа показал, что к наиболее перспективной технологии для применения малым агробизнесом относится промышленный Интернет вещей.

Ключевые слова: сельское хозяйство, сквозные технологии, цифровизация, малый агробизнес, большие данные, интернет вещей, нейротехнологии, робототехника.

Список источников:

  1. Андрюшечкина Н.А., Мусихина Л.В. Интернет вещей в сельском хозяйстве // Научно-технический вестник: Технические системы в АПК. 2020. № 1 (6). С. 42-47. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=42761553
  2. Афанасьева М.С., Кармышова Ю.В. Исследование жизненного цикла некоммерческих сельскохозяйственных организаций  // Успехи современной науки и образования. 2016. Т. 3. № 11. С. 85-90. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=27430698
  3. Варич М. И., Давлетшин Р. Р. Цифровизация сельского хозяйства в рамках проекта развития сельского хозяйства в Российской Федерации до 2025 года // Молодой ученый. 2020. № 2 (292). С. 354-357. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41838893
  4. Горбунова О.С., Петрякова С.В., Пильникова И.Ф., Крохалев А.А. Сельскохозяйственная техника и концепция Интернета вещей // Образование и право. 2019. № 8. С. 222-228. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=41374428
  5. Дадалко В.А., Желябин Д.В. Применение сквозных технологий цифровой экономики в сельском хозяйстве // Государственная власть и местное самоуправление. 2021. № 10. С. 31-36. EDN: DBYMTF, DOI: 10.18572/1813-1247-2021-10-31-36
  6. Дементьев В.Е. Технологическое развитие и структурные изменения в экономике // AlterEconomics. 2022. Т. 19. № 1. С. 116-130. EDN: TCCLCE, DOI: 10.31063/AlterEconomics/2022.19-1.7
  7. Демичев В.В. Влияние больших данных на развитие сельского хозяйства России // Российский экономический интернет-журнал. 2020. № 3. С. 10. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=44147900
  8. Заяц О.А., Назарова Ю.Н., Стрижакова Е.А., Пенькова Р.И. Технологии BIG DATA в сельском хозяйстве // Фундаментальные исследования. 2022. № 7. С. 35-40. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=49277994
  9. Истомина Н.Л. Сквозные технологии: изменение структуры традиционной промышленности // Фотоника. 2020. Т. 14. № 6. С. 520-523. EDN: HEHAKI DOI: 10.22184/1993-7296.FRos.2020.14.6.520.523
  10. Меденников В.И. Цифровые технологии для национальной платформы «Цифровое сельское хозяйство» // Хроноэкономика. 2020. № 5 (26). С. 12-17. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=43872512
  11. Микенин Д.В., Минин Ю.В. Достоинства применения программного обеспечения основанного на нейронных сетях в сельском хозяйстве // Наука и Образование. 2019. Т. 2. № 4. С. 240. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=42203169
  12. Морозов Н.М., Хусаинов И.И., Варфоломеев А.С. Эффективность применения робототехнических систем в животноводстве // Вестник Всероссийского научно-исследовательского института механизации животноводства. 2019. № 1 (33). С. 57-62. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=37148317
  13. Плаксин И.Е., Трифанов А.В., Плаксин С.И. Анализ применения автоматизированных и роботизированных комплексов в сельском хозяйстве // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2018. № 97. С. 73-83. EDN: VNRJRC, DOI: 10.24411/0131-5226-2018-10091 
  14. Погонышев В.А., Погонышева Д.А., Ториков В.Е. Нейронные сети в цифровом сельском хозяйстве // Вестник ФГОУ ВПО Брянская ГСХА. 2021. №5 (87). EDN: MDJBSL, DOI: 10.52691/2500-2651-2021-87-5-68-71 
  15. Погребная Н.В., Барышева Д.Н., Ламазян Л.С. Цифровая трансформация в сельском хозяйстве: проблемы и перспективы // Вестник Алтайской академии экономики и права.  2022. № 9-1. С. 118-123. EDN: JQXZJS, DOI: 10.17513/vaael.2401
  16. Скворцов Е.А., Скворцова Е.Г., Санду И.С. Переход сельского хозяйства к цифровым, интеллектуальным и роботизированным технологиям // Экономика региона. 2018. Т. 14. № 3. С. 1014-1028. EDN: XYYCDR, DOI: 10.17059/2018-3-23 
  17. Смирнов А.В. Цифровое общество: теоретическая модель и российская действительность // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2021. № 1 (161). С. 129-153. EDN: SZLWQF, DOI: 10.14515/monitoring.2021.1.1790 
  18. Asseng S., Palm C., Anderson J. Implications of new technologies for future food supply systems // The Journal of Agricultural Science. 2021. Vol. 159(5-6). P. 315-319. DOI: https://doi.org/10.1017/S0021859621000836
  19. Benyam A., Soma T., Fraser E. Digital agricultural technologies for food loss and waste prevention and reduction: Global trends, adoption opportunities and barriers // Journal of Cleaner Production. 2021. Vol. 323. Id 129099. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.129099
  20. Duncan E., Rotz S., Magnan A. Disciplining land through data: The role of agricultural technologies in farmland assetisation // Sociologia Ruralisthis link is disabled. 2022. Vol. 62(2).  P. 231–249. DOI: https://doi.org/10.1111/soru.12369
  21. McCampbell M., Adewopo J., Klerkx L. Are farmers ready to use phone-based digital tools for agronomic advice? Ex-ante user readiness assessment using the case of Rwandan banana farmers // Journal of Agricultural Education and Extensionthis link is disabled. 2023. Vol. 29(1), P. 29–51. DOI: https://doi.org/10.1080/1389224X.2021.1984955
  22. Wolfert S., Verdouw C., van Wassenaer L. Digital innovation ecosystems in agri-food: design principles and organizational framework // Agricultural Systemsthis. 2023. Vol. 204 (2). Id 103558. DOI: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2022.103558

Библиографическая ссылка: Кудашева М.С. Сквозные цифровые технологии для малого агробизнеса // ЦИТИСЭ. 2023. № 2. C. 112-124. DOI: http://doi.org/10.15350/2409-7616.2023.2.09

ЦИТИСЭ © 2024
ЭЛ № ФС 77 - 59069 / ISSN 2409-7616