XI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2019

В настоящее время сельское хозяйство стремительно перерастает в сектор с интенсивным потоком данных. Для управления таким обширным количеством информации необходимо грамотно использовать IT-технологии. С этим связаны многие последние тенденции в направлениях развития сельского хозяйства, в частности, утверждение программы «Цифровая экономика Российской Федерации» распоряжением №1632-р от 28 июля 2017 года [1].

Эта программа призвана повысить конкурентоспособность АПК России за счет внедрения в управлении АПК России передовых IT-разработок [1].На целесообразность принятия данной программы указывают следующие глобальные тренды:

Рост населения  к 2050 году потребуется больше продуктов питания, так как население составит около 10 миллиардов человек;

Трансформация предпочтений  стремительно набирает обороты потребление трудоёмкой продукции, такой как мясные продукты и экологичные продукты;

Конверсия климата - погодных условий подвержены интенсивным изменения, что, в свою очередь, оказывает влияние на изменение конъюнктуры сельского хозяйства [2];

Глобализация торговли – отсутствие географической привязанности торговли и производства;

Технологичное сельское хозяйство – максимизация урожая, при минимизации затрат;

Переход к сервисной модели - производители агропромышленной продукции наращивают обороты, предоставляя широкий спектр новых услуг [3];

Нано-технологии и биологические улучшения – модификация сортов и пород, с помощью методов генной инженерии и геномики;

Интегрированная цепочка производства-сбыта – взаимодействие производителей продукции и представителей сельскохозяйственных предприятий ускоряет развитии технологий сельского хозяйства. [3].

Согласно исследованиям компании «J’son & Partners Consulting» сельское хозяйство стоит на пороге «Второй зеленой революции» [4]. По мнение экспертов, благодаря технологиям точного земледелия, основанным на интернете вещей, неизбежно грядет бурный рост урожайности, который побьет даже рекорды, поставленные после изобретения генетического изменения семенных культур. По оценке J’son & Partners Consulting, суммарный экономический эффект от перехода сельских хозяйств на бизнес-модели, реализованной посредством интернета вещей (Internet of Things) и точного земледелия, должен составить более 4 триллионов рублей в годовом выражении, или более 5% прироста валового внутреннего продукта Российской Федерации (относительно показателей за 2016 год), а возможный прирост объема потребления информационных технологий в России может превысить 20% [4].

Интернет вещей предоставляет возможность реализации, так называемого, точного земледелия. Идея состоит в определении неоднородностей в области одного поля, с использованием данных с гео-спутников. Информация поступает от всевозможных устройств, расположенных в поле (грядке, стволах дерева), на ферме, от датчиков, агротехники, метеорологических станций, спутниковых систем, автоматических дронов, внешних систем, партнерских платформ, поставщиков. Общие данные от различных участников производственной цепочки, собранные в одном месте, позволяют получать информацию нового качества, находить закономерности, создавать добавочную стоимость для всех вовлеченных участников, применять современные научные методы обработки и на их основе принимать правильные решения, которые помогут минимизировать риски, улучшающие бизнес производителей и клиентский опыт. С помощью полученный сведений, можно провести анализ, который позволит спланировать более целесообразную посадку, а также, наиболее оптимальную норму использования удобрений, инсектицидов и прочих разнообразных химикатов. Система подскажет, в каком случае необходимо добавить тот или иной компонент. Как результат, представители агропромышленного бизнеса могут экономить, а также наносить в разы меньше урона окружающей среде, за счет оптимизации производственного процесса. Кроме того, с помощью вычислений, основанных на математическом моделировании, можно прогнозировать количество урожая в той или иной ситуации [4].

Также система позволяет анализировать поведение насекомых и прочих вредителей, для предотвращения порчи урожая. Еще одно применения специализированных сенсоров связано с поливом растений, система может проводить анализ почвы и регулировать полив. Таким образом оросительный процесс проходит в рассчитанных пропорциях, не нарушая структуру и свойства почвы. Также широкое применение можно найти оборудованию, позволяющему с помощью разнообразных датчиков анализировать состояние мест, где хранится урожай. Так, при грамотной регулировке температуры и влажности помещения, урожай сохраняется невредимым намного дольше, нежели обычно.

Возможности для модернизации отрасли весьма обширны, под давлением необходимости повышения производительности сельское хозяйство претерпит метаморфозу из традиционной в высокотехнологичную отрасль, которая в свою очередь, сможет предоставить новые возможности для реализации инновационных решений и разработок на рынке [6].

Само собой, такие обширные и стремительные изменения в любой области не могут происходить гладко, что влечет за собой появление новых трудностей и актуальных проблем. Одна из таких проблем — это наличие принципиально новой бизнес-архитектуры экспериментальных цифровых фермерских хозяйств. Эта проблема связана с тем, что многие представители фермерских сельскохозяйственных комплексов не обладают достаточными знаниями в области IT, для успешной и «безболезненной» адаптации к современным тенденциям, например, фермер не может определить, какую именно технологию умного земледелия наиболее целесообразно применить в его сельскохозяйственном предприятии, как связать в эффективную сеть бизнес-объекты и «вещи» из IoT.

Целью проектирования бизнес-архитектуры экспериментальных цифровых фермерских хозяйств является повышение эффективности их деятельности за счет создания и внедрения принципиально новой модели, позволяющей использовать преимущества интернета вещей.

Для того чтобы создать модель, удовлетворяющую требованиям поставленной задачи, необходимо отразить в ней совокупность знаний специалиста в предметной области. В настоящее время существует множество методов представления знаний специалиста. Например, сетевые модели, фреймовые модели, семантические модели, продукционные модели, онтологические модели. Но большинство из них обладают некоторыми недостатками. К ним относятся: ограниченные возможности использования накопленных знаний специалиста, которые могут быть использованы для решения более широкого класса задач; отсутствие возможности формирования более абстрактного представления для существующих знаний; отсутствие полной объективности представления семантики проблемной области [7].

Поэтому, для составления модели знаний специалиста, был выбран онтологический подход, который в меньшей степени подвержен недостаткам, описанным выше.

Онтология в информатике является представлением некоторой области знаний с помощью концептуальной модели. Как правило, такая модель представляет собой схемы структуры данных, содержащей все классы объектов, а кроме того, связи и правила, которые приняты в этой области [5].

Одной из главных положительных особенностей онтологического подхода, является возможность представления определенной, поддерживаемой компьютером, семантики понятий модели знаний специалиста, что позволит установить точные связи и зависимости, необходимые для определения наиболее оптимального пути внедрения IoT и объединения в общую сеть с бизнес-объектами [7].

Для достижения поставленной цели  проектирования бизнес-архитектуры экспериментальных цифровых фермерских хозяйств необходимо решить следующие задачи:

Выполнить анализ существующих исследований и практических подходов к проектированию бизнес-архитектурына основе онтологических моделей предметной области.

Произвести проектирование и реализацию онтологии предметной области бизнес-архитектуры экспериментальных цифровых фермерских хозяйств.

Выполнить оценку онтологии предметной области бизнес-архитектуры экспериментальных цифровых фермерских хозяйств.

Данная разработка станет помощником в интеграции IT-проектов в сельскохозяйственные комплексы нового поколения.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

«Цифровая экономика и государственные информационные системы» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.osp.ru/netcat_files/userfiles/Akron_2017/1.1_171001_Akron_prezentatsiya.pdf

«Концепция цифровой платформы Агропромышленного комплекса» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/v/kontseptsiya-tsifrovoy-platformy-agropromyshlennogo-kompleksa

Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации» [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://government.ru/rugovclassifier/614/main/

«Цифровая экономика в сельском хозяйстве» [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://synergy-journal.ru/archive/article1274

Enterprise Architecture - Project Management Business Process Management - Service Delivery [Электронныйресурс] Режимдоступа: http://pmpro.gr/index.php?option=com_content&view=article&id=23:ibm-wwpmm&catid=11:project-management-methodologies&Itemid=13

Методика обеспечения устойчивости стратегии развития информационных технологий на предприятии в условиях неопределенности воздействия среды / Кузькин А. А. — О., 2015

Свободная энциклопедия Википедия [Электронный ресурс] / Семантическая сеть. - Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C

Код для цитирования: Скопировать