CC BY
21УДК 004:631
ИНТЕГРАЦИЯ ЦИФРОВЫХ ПЛАТФОРМ УПРАВЛЕНИЯ СЕЛЬСКИМ ХОЗЯЙСТВОМ РОССИИ И КАЗАХСТАНА
МЕДЕННИКОВ ВИКТОР ИВАНОВИЧ
Россия, г. Москва, д.т.н., ведущий научный сотрудник, Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН
Аннотация. В работе рассматриваются на примере сельского хозяйства мировые тенденции интеграции данных и алгоритмов, отражающих два основных принципа перехода от этапа информатизации управления экономикой к этапу цифровой ее трансформации: формирование рациональной структуры управления данными с повсеместной интеграцией разрозненных их элементов в единую систему на основе разработанных цифровых стандартов и переосмысление технологии и организации управления производством. Показано, что данные тенденции позволяют сформировать единую цифровую платформу управления сельским хозяйством не только России, но и Казахстана на основе математического и онтологического моделирования их. Переход на единую цифровую платформу управления сельским хозяйством стран является наиболее рациональным механизмом формирования в последующем и единого агропромышленного пространства ЕАЭС с сокращением затрат на такой переход в десятки-сотни раз. Теоретической основой такой технологии явились идеи А.И. Китова и академика В.М. Глушкова об Общегосударственной автоматизированной системе сбора и обработки информации для учета, планирования и управления народным хозяйством в СССР (ОГАС).
Ключевые слова: цифровая платформа управления, сельское хозяйство, математическое моделирование, ЕАЭС, информатизация.
Введение
Среди планируемых единых рынков и пространств, определенных еще в 2015г. Высшим Евразийским экономическим советом, в виде рынка финансов, энергоресурсов; транспортно -логистического пространства; пространства свободного движения товаров и рабочей силы особое место занимает единое агропромышленное пространство [1]. Интеграционные процессы в агропромышленном производстве обусловлены, помимо решения проблемы обеспечения населения едой и необходимого уровня продовольственной безопасности, также значительно выросшими экологическими рисками в этой сфере и требованиями к качеству пищи населением вслед за жителями развитых стран. Формирование единого агропромышленного пространства ЕАЭС должно опираться на системный подход и должно соответствовать следующим основным взаимосвязанным принципам цифровой трансформации сельского хозяйства, реализуемым в каждой стране в зависимости от избранного пути данного процесса, и которым должно следовать и сельское хозяйство, как России, так и Казахстана [2]:
- создание системы управления информацией, т.е. сбор, обработка, хранение и распространение необходимых данных в форме, адаптированной к повседневной эксплуатации хозяйства, на основе повсеместной интеграции разрозненных данных в единую систему;
- прецизионное сельское хозяйство, т.е. выверенное по времени и месту управление процессом производства, что улучшает его экономические характеристики, оптимизирует внесение удобрений и пестицидов и, как следствие, снижает нагрузку на окружающую среду;
- использование систем спутниковой навигации, снимков полей, получаемых с помощью дистанционного зондирования земли (ДЗЗ), позволяющих создать картотеку данных об особенностях почвы, урожайности культур, влажности, содержания азота и т.п.;
- активное внедрение систем автоматизации и роботов на всех уровнях ведения сельскохозяйственных работ;
- пересмотр идеологии, технологии и организации управления предприятиями, оформленных в виде стандартов, в результате срастания информационных технологий и технологий управления людьми;
- интеграция в единой базе данных в некотором облаке научно-образовательных информационных ресурсов;
- подготовка профессиональных кадров.
Приведенные аргументы послужили толчком к исследованию в данной работе возможностей формирования единой цифровой платформы именно управления сельским хозяйством России и Казахстана, как наиболее подготовленных стран с точки зрения интеграционных процессов, на основе научного, комплексного подхода с использованием математического моделирования.
1. Результаты исследования
Огромный интерес, вызванный принятием программы цифровой экономики в 2017г. в России, напоминает аналогичный ажиотаж при утверждении Комплексной программы (КП) НТП стран-членов СЭВ в 1985г., одной из подпрограмм которой была электронизация народного хозяйства. Как и сейчас правительство страны тогда возлагало большие надежды на электронизацию народного хозяйства. К моменту принятия КП НТП самой большой проблемой страны было неэффективное сельское хозяйство, поэтому, считая электронизацию одним из драйверов роста, был создан НИИ кибернетики АПК (ВНИИК), в который привлекли мощную команду специалистов в области информатизации. За созданием ВНИИК и руководством работ стояли выдающиеся ученые, такие как академики Н.Н. Моисеев и А.А. Никонов. ВНИИК стал головной организацией по выполнению задания «Электронизация сельского хозяйства» в СЭВ.
В свете предстоящего появления большого количества персональных компьютеров в стране перед специалистами в области разработки информационно-управляющих систем (ИУС) встала важная научно-техническая проблема - выбрать стратегию информатизации на ближайшие десятилетия. Если пойти по рыночному пути, то включение стихийных механизмов регуляции процесса информатизации позволит сгладить остроту восприятия изменений, связанных с информатизацией, но сделает сам процесс более длительным и приведет к значительному перерасходу ресурсов. При этом будут исключены из данного процесса большинство, например, в АПК свыше 80% предприятий [3].
В качестве реального ресурсосберегающего пути осуществления процесса информатизации сельского хозяйства ВНИИК избрал путь комплексной информатизации эталонных объектов с разработкой типовых модулей ИУС с последующим тиражированием как отдельных модулей, так и конфигурированием их в конкретные ИУС. Такой подход позволил бы перевести существующий стихийный процесс информатизации в режим наблюдаемого и регулируемого, вовлечь в данный процесс многие сельскохозяйственные предприятия, которые не участвовали в нем в тот момент, на единой методологической основе и исходя из единых требований к составу используемых аппаратных и программных средств. Практика подтвердила правильность такого подхода внедрением отдельных подсистем примерно в 1000 предприятий по всей стране, в частности, значительного количества в Казахстане.
Теоретической основой такого подхода явились идеи А.И. Китова и В.М. Глушкова об Общегосударственной автоматизированной системе сбора и обработки информации для учета, планирования и управления народным хозяйством в СССР (ОГАС) [4]. Эти идеи предполагают формирование единой системы сбора и анализа учетной и статистической
отчетности, внедрение типовых производственных и научно-образовательных информационно-управляющих систем (ИУС).
Однако при внедрении комплексных ИУС возникли проблемы с конфигурированием их (сбором ИУС из кирпичиков типовых модулей) на большое количество территориально -организационных структур сельскохозяйственных предприятий. Попытки проанализировать и выделить конечное число таких структур с целью формирования конечного же множества типовых комплексных ИУС не увенчались успехом. Конфигураций территориально -организационных структур сельскохозяйственных предприятий оказалось значительное количество и их число постоянно менялось в связи реформированием отрасли.
Для разрешения этой проблемы и прогнозируемыми значительными затратами на ИУС в свете предстоящего массового внедрения их в сельском хозяйстве была разработана технология синтеза оптимальных информационных систем (ИС) предприятий, которая опиралась на соответствующую модель. Благодаря применению данной технологии повышалось качество и надежность ИС, а также снижалась стоимость их внедрения. Реальные расчеты показали, что экономия средств на информатизацию среднего по размерам хозяйства составляли около 40%.
В результате расчетов на основе модели синтеза оптимальных ИС [3] были получены и разработаны онтологические (концептуальные) и логические модели технологических БД в растениеводстве, животноводстве, механизации и т.д., единые для всех сельскохозяйственных предприятий СССР. Аналогичным образом была проведена интеграция на основе онтологического моделирования технологических БД в большинстве типов предприятий других отраслей. Например, на рис.1 приведена укрупненная концептуальная информационная модель растениеводства, разработанная силами творческого коллектива из различных ведущих отраслевых растениеводческих НИИ и ВНИИК на единой методической основе и согласованная с большинством республик страны. Кроме того, этим коллективом были выделены 240 задач онтологическим моделированием функций управления с едиными согласованными алгоритмами для всех сельскохозяйственных предприятий страны. В скобках указано количество атрибутов в соответствующем информационном блоке.
КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ РАСТЕНИЕВОДСТВА
Рисунок 1. Укрупненная концептуальная информационная модель растениеводства
Кроме того, модель синтеза оптимальных ИС позволила получить еще один результат с далеко идущими последствиями. Так, вся первичная учетная информация может быть сформирована в универсальном виде (стандарте): вид операции, объект операции, место проведения, кто проводил, дата, интервал времени, задействованные средства производства, объем операции, вид потребленного ресурса, объем потребленного ресурса (рис. 2).
Рисунок 2. Структура облачной подплатформы первичного учета
С развитием ИКТ рассмотренные результаты начали применяться в цифровой трансформации мировой экономики, что нашло подтверждение проведенными исследованиями компанией J'son & Partners Consulting [5]. Так, отмечается, что в последние два-три года в сельском хозяйстве США формируются две специализированные подплатформы: подплатформы-агрегаторы первичного сбора и накопления данных и подплатформы приложений (задач). При этом утверждается, что их активное, эффективное взаимодействие возможно лишь на базе соответствующих облачных цифровых платформ (ЦП) и сервисов, поскольку лишь облачное использование подплатформ способно обеспечить их доступность для предприятий всех размеров, а не только для некоторых наиболее крупных из их ряда.
В свете этого и принятием программы Цифровой экономики модель синтеза оптимальных цифровых платформ предприятий была модифицирована под требования и тенденции цифровизации экономики в виде математической модели формирования отраслевых цифровых платформ управления (ЦПУ) [6].
Такая ЦПУ позволит разработать типовые ИУС, а также типовые сайты с уменьшением затрат на цифровизацию отрасли в десятки-сотни раз. Более того, анализ показал, что и для других отраслей эти две взаимоувязанные подплатформы могут выступать в качестве стандарта, главная из которых представляет облачный сервис хранения на основе мощных систем управления БД (СУБД) первичной учетной информации всех предприятий в единой облачной БД (ЕБДПУ) в виде указанного выше кортежа, а также облачный сервис единой БД технологического учета (ЕБДТУ) всех предприятий под управлением СУБД [6, 7].
Представленная ЦПУ приобретает особенное значение в настоящее время, когда технологии дистанционного зондирование земли (ДЗЗ) и геоинформационные системы (ГИС) начинают активно внедряться в такой относительно молодой сфере аграрного производства, как точное земледелие (ТЧЗ), требующей сочетания большого количества данных и технологий. На рис. 3 представлена схема перспективной ЦП применения ГИС в сельском хозяйстве. Рассмотрим отдельные звенья данной схемы. В настоящее время вся информация ДЗЗ находится в гетерогенных структурах БД наземных различных ведомственных
ОФ "Международный научно-исследовательский центр "Endless Light in Science"
комплексов и центров. Информация в большинстве случаев передается потребителям в виде снимков, которые тем приходится как-то дешифровывать, затрачивая значительные средства. Эффективным способом решения данной проблемы было бы создание единой ГИС ДЗЗ с единым центром дешифровки, откуда пользователи смогут получать готовые оцифрованные снимки. Следует отметить, что в этом направлении появились подвижки. Появилось предложение в Концепции развития российской космической системы ДЗЗ на период до 2025 года о создании Единой территориально-распределенной информационной системы ДЗЗ (ЕТРИС ДЗ) с интеграцией всех информационных ресурсов ДЗЗ в единое геоинформационное пространство. Данная система существенно облегчит и удешевит доступ различных потребителей к данным ДЗЗ.
Рисунок 3. Схема перспективной цифровой платформы применения ГИС в сельском
хозяйстве
Информация после дешифровки должна попадать в облачную ГИС (ОГИС), объединяющую единую БД технологического учета, единую БД первичного учета и БД данных реестров всех материальных, интеллектуальных и человеческих ресурсов АПК. В качестве примера возможности формирования подобной ГИС можно привести существующую в ЕС Единую административно-управляющую систему (IACS), включающую данные о земельных участках и их землепользователях. Далее, информация со всех источников, космических, БПЛА, мачт, гаджетов, датчиков наземных и установленных на сельскохозяйственной технике, попадает в облачную ГИС и часть непосредственно на принимающую аппаратуру полевых агрегатов. Таким образом, в ОГИС будет сосредоточена вся информация обо всех операциях, совершенных на каждом участке, с каждой головой (группой) животных, с каждым техническим средством, всеми работниками на протяжении всего года. Будут отслеживаться все перемещения продукции и материалов, любой техники на протяжении всего жизненного цикла их использования и деятельности. Экономики стран становятся прозрачными.
Кроме того, указанная ЦПУ значительно повлияет на формирование транспортно-логистического пространства ЕАЭС, создав единое информационное логистическое пространство для коммуникации и координации участников цепей поставок [8]. Пока же в
ЕАЭС считается, что основным драйвером развития международных коридоров сегодня стало появление унифицированных документов, например, накладной на транзитные перевозки на направлениях Восток - Запад через Забайкальск, Эрлянь, Достык, Хоргос, Суйфэньхэ [9].
Один из качественных результатов, связанным с разработкой ЦПУ производством и ЦПУ логистикой, проиллюстрируем на примере возможной трансформации взаимоотношения участников цепочки добавленной стоимости в сторону коллективных форм принятия управленческих решений (рис. 4). До сих пор все участники таких цепочек решали вопросы по формированию цен на свою продукцию и прочим проблемам участия в ней индивидуально, исходя из некоторых оценок собственных рисков, информации о себестоимости продукции, о прогнозе рыночных цен. Аналогично, все остальные участники цепочки добавляют свои риски к цене продукции, которая уже аккумулировала риски всех предыдущих участников. В итоге конечный потребитель товаров вынужден оплачивать весь собранный набор рисков, значительно влияющий на результирующую цену. Такой индивидуализм, когда каждый участник принимает решения, руководствуясь лишь собственными интересами без анализа всей схемы цепочки, ведет к невосприимчивости инноваций на базе цифровых технологий.
Рисунок 4. Трансформация взаимоотношений участников цепочки добавленной стоимости
на базе единой ЦПУ и единой ЦПУ логистикой
Внедрение же единой ЦПУ с использованием алгоритмов умных контрактов, блокчейна, искусственного интеллекта, которые должны быть в базе знаний, способно кардинально повлиять на ситуацию, поскольку реализация всех подплатформ обеспечивает прозрачность и объективизм учета персонального вклада каждого участника цепочки в себестоимость конечной продукции. В связи с надежной регистрацией в системе умного контракта объективного вклада каждого из участников модель поведения их в этом случае в корне меняется, позволяя оперировать лишь себестоимостью в процессе передачи своей продукции в цепочку добавленной стоимости. Западные эксперты сходятся во мнении, что переход на
данные подплатформы ведет не только к эффективности внешней цепочки добавленной стоимости, но и обеспечивают переход к новому типу управления внутри производственных предприятий: то есть от существующего в настоящее время контроля качества только на выходе всего производственного цикла к оперативному контролю уже всех производственных операций [2].
Выводы
Переход на единую цифровую платформу управления сельским хозяйством стран является наиболее рациональным механизмом формирования в последующем и единого агропромышленного пространства ЕАЭС с сокращением затрат на такой переход в десятки-сотни раз. При этом будет решена проблема прослеживаемости продукции. Сформированная ЦПУ явится основой интеграции всех представленных на рынке основных цифровых технологий в растениеводстве, на основе представленного подхода будет значительно снижена экологическая опасность в сельском хозяйстве посредством комплексной экологической оценки земель; экологического мониторинга их, всего производственного процесса с учетом поступающих ресурсов и продукции на выходе; посредством формирования соответствующих управленческих решений, направленных на предупреждение проявления и минимизацию последствий проявления антропогенных и природных факторов экологической опасности.
ЛИТЕРАТУРА
1. Цифровая повестка Евразийского экономического союза до 2025 года: перспективы и рекомендации. Обзор Всемирного Банка. 2017.
2. Меденников В.И., Райков А.Н. Анализ опыта цифровой трансформации в мире для сельского хозяйства России. Тенденции развития Интернет и цифровой экономики // Труды III Всероссийской c международным участием научно-практической конференции. Симферополь: ИП Зуева Т.В. 2020. С. 57-62.
3. Меденников В.И. Теоретические аспекты синтеза структур компьютерного управления агропромышленным производством. // Аграрная наука, 1993, N 2, стр. 16-18.
4. Глушков В.М. Макроэкономические модели и принципы построения ОГАС. -М.: «Статистика». 1975.
5. J'son & Partners Consulting. Analysis of the market of cloud IoT platforms and applications for digital agriculture in the world and prospects in Russia // Retrieved from https://json.tv/en/ict_telecom_analytics_view/analysis-of-the-market-of-cloud-iot-platforms-and-applications-for-digital-agriculture-in-the-world-and-prospects-in-russia.
6. Меденников В.И. Математическая модель формирования цифровых платформ управления экономикой страны // Цифровая экономика, 2019, № 1. С. 25-35.
7. Меденников В.И., Микулец Ю.И. Цифровые стандарты - основа интеграции цифровых платформ АПК и других отраслей // Вестник Московского гуманитарно -экономического института, 2021, № 1. С. 208-226.
8. Medennikov, V., Raikov, A. Optimizing of Product Logistics Digital Transformation with Mathematical Modeling // Journal of Physics: Conference Series : 13, Saint Petersburg, 06-08 октября 2020 года. - Saint Petersburg, 2021. - P. 012100 (1-9).
9. Кузьмина Е. 5 ключевых рисков Евразийского экономического союза. [Электронный ресурс]. - URL: https://eurasia.expert/5-klyuchevykh-riskov-evraziyskogo-ekonomicheskogo-soyuza/ (дата обращения 17.04.2022).
