Статьи

В данной статье рассматривается проблема оптимизации факторов интенсификации для повышения эффективности воспроизводственного процесса в агропромышленном комплексе. Целью исследования является разработка стратегий, направленных на максимизацию производительности и рентабельности сельскохозяйственных предприятий за счет внедрения инновационных технологий, рационального использования ресурсов и совершенствования организационно-экономических механизмов. Материалы и методы исследования включают анализ статистических данных, экспертные оценки, математическое моделирование и эконометрический анализ. В частности, были изучены показатели эффективности использования основных производственных фондов, трудовых ресурсов, материально-технической базы и финансового капитала в 120 сельскохозяйственных организациях различных регионов России за период с 2015 по 2023 годы. Применялись методы корреляционно- регрессионного анализа, оптимизационного моделирования, факторного анализа и экспертного прогнозирования. Результаты исследования показали, что ключевыми факторами интенсификации воспроизводственного процесса в АПК являются: внедрение прогрессивных агротехнологий (precision farming, биотехнологии, роботизация и автоматизация производства); оптимизация структуры посевных площадей и севооборотов; применение высокопродуктивных сортов растений и пород животных; развитие мелиорации и обеспечение рационального водопользования; совершенствование системы удобрений и средств защиты растений; модернизация машинно-тракторного парка и использование энергосберегающей техники; углубление специализации и развитие интеграционных процессов; внедрение цифровых технологий управления и информационно-консультационных систем. Расчеты показывают, что комплексная реализация предложенных стратегий позволит увеличить урожайность основных сельскохозяйственных культур на 25-40%, продуктивность животных – на 15-30%, снизить материалоемкость производства на 20-25%, повысить рентабельность до 35-45%. Прогнозируется, что к 2030 году суммарный экономический эффект от оптимизации факторов интенсификации может достигнуть 1,5-2 трлн рублей.

Применение технологий больших данных открывает новые возможности для оптимизации рецептур хлебобулочных изделий. Цель данного исследования - разработать методологию анализа больших данных для совершенствования рецептур хлеба и улучшения его потребительских свойств. В работе использованы методы интеллектуального анализа данных (data mining), машинного обучения и статистического моделирования. Эмпирическую базу составили структурированные данные о 2500 образцах хлеба, включающие подробную информацию об ингредиентах, режимах приготовления и результатах лабораторных испытаний. Применение алгоритмов кластеризации позволило выделить 5 устойчивых сочетаний ингредиентов, обеспечивающих оптимальные органолептические и физико- химические показатели готовой продукции. С помощью регрессионного анализа получены математические модели, описывающие влияние ключевых рецептурных факторов на объем и пористость хлеба. Метод опорных векторов использован для прогнозирования реологических характеристик теста в зависимости от состава смеси. Результаты исследования имеют значение для оперативной корректировки параметров технологического процесса и создания инновационных продуктов с заданными свойствами. В перспективе планируется масштабировать разработанную методологию на широкий спектр мучных изделий.