CC BY
29
ты», ему высвечивается подменю: «Расчёт потребности в продукции растениеводства на перспективу»; «Оптимизация структуры посевных площадей на перспективу»; «Прогноз потребности в ресурсах».
Пользователю рекомендуется последовательно пройти все пункты подменю. При входе в пункт подменю «Расчёт потребности в продукции растениеводства на перспективу» предлагается выбрать один из двух вариантов ввода информации: «Новый расчёт» или «Загрузить имеющийся».
При выборе режима «Новый расчёт» высвечиваются незаполненные формы для ввода информации, необходимой для выполнения расчёта потребности в продукции растениеводства на перспективу.
При выборе варианта «Загрузить имеющийся» высвечивается перечень сохранённых вариантов выполненных ранее расчётов. При выборе любого из них высвечиваются заполненные ранее формы входной информации, и предоставляется возможность их корректировки.
Этапы ввода входной информации и последовательность расчётов.
Режим «Расчёт потребности в продукции растениеводства на перспективу»
1 - Выбор объекта (из списка всех регионов, и включая «Россия в целом»).
2 - Конечный год прогноза - ввести год.
3 - Ввод информации о численности населения фактической и на конечный год прогноза. При этом пользователь может перенести данные автоматически из базы данных по фактической и перспективной численности населения.
4 - Ввод (корректировка) медицинских норм потребления продуктов и норм потребления по потребительской корзине (также предоставляются справки из базы данных). Затем осуществляется автоматизированный расчёт потребности в продовольствии по потребительской корзине на 1 жителя страны в среднем.
5 - Результаты промежуточных расчётов выводятся на экран, и пользователю предоставляется возможность ввести показатель «Процент достижения самообеспечения по медицинским нормам на последний год прогноза».
6... 12 - Для расчёта потребности в растительном сырье для получения прогнозного объёма продовольствия запрашивается информация о расходе кормов на производство продукции животноводства (на 1 т молока, 1 тонну говядины, свинины, баранины, мяса птицы, 1 тыс. шт. яиц) и расходе сырья для получения 1 т сахара, масла, круп, хлеба и пр. Пользователю при этом предоставляются справки из базы данных.
13 - После ввода вышеперечисленной информации осуществляется автоматизированный расчёт, результаты его выводятся на экран (расчётная норма производства продовольствия на 1 жителя на последний год прогноза) и предлагается уточнить доли конкретных видов растениеводческой продукции в продовольственной корзине (бобовые по видам, овощи по видам и т.д.)
14 - На экран выводится таблица со структу-
рой кормов для разных видов животных (по культурам) и пользователю предлагается откорректировать её.
15 - На основании этих и рассчитанных ранее данных осуществляется автоматизированный расчёт потребности 1 жителя страны в растительном сырье для заданного уровня обеспечения отечественной растениеводческой и животноводческой продукцией.
16 - Высвечивается список входящих в список пищевых, кормовых и технических культур, предлагается проставить проценты страховых фондов и предназначенной для экспорта продукции (в % к прогнозной потребности населения), а также прогнозный уровень соотношения технологий (интенсивных и ресурсосберегающих).
17 - Осуществляется автоматизированный расчёт потребности в сельхозпродукции по культурам для страны в целом для всех целей (потребление в пищу, на корм скоту и птице, для технических целей, в страховые фонды и для экспорта) и всего.
Режим «Оптимизация структуры посевных площадей на перспективу»
18 - Полученные результаты расчётов автоматически переносятся в таблицу Excel (матрица для решения оптимизационной задачи).
19 - В эту таблицу осуществляется импорт информации из ПС «ТЭО-Агро» по затратам ресурсов на производство продукции растениеводства, себестоимости единицы продукции и потребности в капиталовложениях по трём вариантам технологий (интенсивные, ресурсосберегающие и экстенсивные).
20 - Задаётся целевая ячейка (например, максимум прибыли), автоматически вводятся ограничения по объёмам производства сельхозпродукции (не менее рассчитанной потребности), по удельному весу вариантов технологий.
21 - Решается оптимизационная задача и пользователю выдаются её результаты - структура посевных площадей по стране, обеспечивающая требуемый уровень производства и максимальный экономический эффект.
Режим «Прогноз потребности в ресурсах»
22 - На основании результатов решения оптимизационной задачи и импортируемых из ПС «ТЭО-Агро» данных осуществляется автоматизированный расчёт потребности во всех видах материальных (семена, удобрения, нефтепродукты), технических (тракторы по маркам, комбайны, сеялки, культиваторы и т.д.) и финансовых ресурсах для достижения прогнозных показателей технологического развития отрасли растениеводства.
23 - Результаты расчётов сохраняются в базе и распечатываются в виде двух вариантов: с большой степенью укрупнения и с подробной расшифровкой.
24 - Пользователю предоставляется возможность проведения многовариантных расчётов по разным сценариям (оптимистический, пессимистический и пр., с введением ограничителей и целевых установок) с целью выбора наиболее приемлемого варианта для решения поставленных стратегических задач.
ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА УПРАВЛЕНИЯ МОЛОЧНЫМ СКОТОВОДСТВОМ НА ОСНОВЕ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОТРАСЛИ
Е.Н. Тюренкова, дир. ООО «РЦ ПЛИНОР», соискатель Северо-западного НИИ экономики и организации сельскохозяйственного производства
Рост конкуренции на рынке молочной и мясной продукции, изменения цен на все виды производственных ресурсов повышают требования к управлению отраслью. Повышается актуальность разработки экономических моделей и систем информационно-аналитического обеспечения для мониторинга отрасли, своевременного выявления резервов повышения доходности, анализа и оценки влияния производственных факторов на конкурентоспособность производства продукции скотоводства - молока, мяса, племенного молодняка.
Необходимым условием конкурентоспособности продукции является интенсификация производства молока. Вовлечение в производственный процесс дополнительных материальных и финансовых ресурсов, рост генетического продуктивного потенциала стада и интенсивности кормления животных требует повышения качества управления производственными факторами. Растут требования к детализации, точности, достоверности, оперативности измерения и оценки параметров, характеризующих технологический процесс в молочном скотоводстве.
Необходимость учета множества внутренних и внешних, управляемых и неуправляемых факторов требует их систематизации и разработки структуры, определения их влияния на производственноэкономическую деятельность. С точки зрения управления под производственными факторами понимается наиболее значимые элементы технологического процесса в молочном животноводстве, оказывающие определенное воздействие на производственные и экономические результаты. Если
фактор не удается измерить количественно, то не может быть измерена степень его влияния, что требует детализации учета измеряемых показателей.
При интенсификации молочного скотоводства, значительном увеличении продуктивности животных, управление многими производственными факторами переходит на уровень главных специалистов и руководителей подразделений, а иногда и на уровень менеджеров организации. Они принимают решения по определению сочетания производственных факторов с учетом ограничений, в частности, физиологических возможностей животных, и возможностей, обеспечивающих наилучший в данных условиях результат, и доводят в качестве целевых показателей до руководителей среднего звена и исполнителей их количественное значение (рис. 1).
Управленческие воздействия следует направлять на производственные факторы первого порядка, которые регистрируются при ведении первичного учета, в то время как факторы второго (п-го порядка) характеризуют уровень интенсивности использования животных в стаде и должны быть оптимизированы для получения наилучшего производственно-экономического результата.
Определение и уточнение влияния производственных факторов на продуктивность за месяц, год, лактацию, продуктивную жизнь коровы с учетом экономических факторов позволяет расширить круг решаемых задач по управлению отраслью и обеспечению ее эффективности (рис. 2).
■V
ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ ФАКТОРЫ
Характеризующие стадо (животных)
Характеризующие кормление
Факторы первого порядка
отел (легкость отела, номер, месяц)
суточный удой (количество, соматические клетки,
% жира, % белка, % лактозы)
осеменение (наличие охоты, месяц, кратность, бык,
вид семени, техник-биолог)
взвешивание (масса, метод определения)
запуск (способ запуска)
выбытие (причина)
ввод первотелки в стадо (месяц)
здоровье (биохимия крови, мочи, молока,
ветеринарная обработка, результат)
лечение (лекарственные средства, методы, результат)
V
качество объемистых кормов качество концентрированных кормов
Факторы второго порядка (п-го порядка)
генетический потенциал
(суточный удой 2 месяца, за 100 дней, кг)
кровность по улучшающей породе
продуктивность за 305 дней, за полную лактацию
сервис-период
межотельный период
выход молодняка
сухостойный период
сохранность молодняка
возраст 1-го отела
ввод первотелок
выбытие (селекция, болезни, продажа) продолжительность хозяйственного использования (ПХИ)
V
полноценность кормления структура кормления
Рисунок 1 - Структура производственных факторов в молочном скотоводстве
ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ ФАКТОРЫ
Характер изующие стадо (животных)
©
Характ ер изующие кормление
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ
Производственные результаты:
• валовое производство молока
• мясо выбракованных животных
• нетели на продажу
• нетели для ввода в основное стадо
• наличие молодняка
• цена продукции
(молоко, мясо, нетели, телки)
• субсидии на продукцию и ресурсы
• стоимость ресурсов (кроме кормов)
• стоимость кормов собственной заготовки
• цена покупных кормов
Затраты
\7
(на стадо, на голову, на ед. продукции)
Финансово-экономические результаты (по отрасли и видам продукции)
Прибыль Рентабельность Маржинальный доход
Рисунок 2 - Влияние производственных и экономических факторов на результаты
в молочном скотоводстве
Необходима дальнейшая детализация учета первичных факторов: легкость отела, наличие соматических клеток в молоке, наличие охоты, биохимию крови, мочи, молока, ветеринарные обработки, результаты лечения и т.д., определение (измерение) их влияния на производственные и экономические результаты. Отсутствие детализированного учета этих данных не позволяет идентифицировать причины, которые приводят к значительным потерям продуктивности, проблемам с воспроизводством, оценить их влияние на рост затрат, снижение эффективности.
Автоматизация технологических процессов в молочном скотоводстве, использование многофункциональных электронных приборов, датчиков, специального программного обеспечения и компьютеров в хозяйствах, позволяет расширить количество автоматически измеряемых и учитываемых показателей.
Управляя технологическими процессами производства молока, интенсивностью использования стада, которая характеризуется уровнем продуктивности и воспроизводства, продолжительностью хозяйственного использования животных, необходимо учитывать влияние производственных факторов на экономическую эффективность, ориентируясь при этом на детализированный учет по каждому животному, а не на средние показатели по стаду.
Для повышения качества решений в молочном скотоводстве в хозяйствах нами разработана модель, реализованная в программном продукте «Селэкс». Она позволяет на уровне предприятия осуществлять информационное обеспечение оперативного и текущего планирования объемов производства продукции, оценивать упущенный доход при отклонении производственных факторов от оптимальных показателей, выявлять и количественно оценивать резервы улучшения производственных и экономических результатов. Использование разработанной модели позволяет обосновывать управленческие решения, направленные на сокращение материальных издержек производства продукции и рост ее объемов. Модель обеспечивает взаимосвязь информации различных уровней управления,
позволяет принимать решения по использованию каждого животного с позиции эффективности отрасли.
На основе базы данных программы «Селэкс», накопленной в хозяйстве при вводе оперативных событий, имеется возможность прогнозировать развитие животноводства на месяц, квартал, год. Расчеты проводятся на основе фактической продуктивности, физиологического состояния и племенной ценности каждого животного, что существенно повышает качество прогноза объемов производства продукции.
Важнейшей задачей при управлении доходностью в животноводстве является соблюдение баланса между текущими доходами (выручка за молоко и племенную продажу) и «инвестициями в будущее» (генетический прогресс стада). При принятии решений следует учитывать, что бухгалтерский учет формирует слишком обобщенную информацию, это затрудняет возможность ее использования при управлении производственным процессом. Производственная информация, является более детальной, так как собирается, хранится и анализируется по принципу функциональной специализации.
Однако каждый специалист и руководитель среднего звена для принятия решений использует информацию, полученную в рамках исполнения своих обязанностей, мало принимая в расчет данные других специалистов. Специалисты и руководители среднего звена, ориентируясь на «свою» информацию стремятся к «локальному оптимуму», не всегда оценивают последствия принимаемых решений на общеотраслевые финансово- экономические результаты .
В настоящее время имеются локальные программные продукты, обеспечивающие работу специалистов и решение отдельно взятых задач: управление доением и селекционно-племенной работой, оптимизация кормления и кормопроизводства, бухгалтерский учет.
Разработанная нами на основе выявленных производственных зависимостей модель позволяет специалистам и руководителям сельскохозяйственных организаций оценивать, планировать и прогно-
зировать основные производственно-экономические результаты, используя оперативную, детализированную информацию, характеризующую состояние животных стада, качественные параметры кормов, условия внешней и внутренней среды. Модель способствует преодолению жесткой функциональной специализации, позволяет реализовать систему формирования и анализа интегрированной информации, поступающей от специалистов и руководителей среднего звена, провести экономическую оценку (прогноз) влияния совокупности внутренних и внешних факторов на производственные и финансовые показатели отрасли.
Появляется возможность определять степень влияния каждого фактора и ответить на вопрос, что будет происходить с прибылью, выручкой, рентабельностью, затратами, объемами производства молока и мяса, численностью нетелей, выращиваемых для воспроизводства стада и на продажу, другими показателями при изменении: сервис-периода, ввода нетелей в основное стадо, качества кормов собственной заготовки, уровня продуктивности коров и т.д., с учетом изменения цен на продукцию, размера дотаций, цен на ресурсы. Ответы на эти вопросы помогут повысить качество решений в сельскохозяйственных организациях при управлении молочным скотоводством.
Разработанный на основе модели программный модуль «Оценка и прогноз доходности» комплекса программ «Селэкс», позволяет специалистам и руководителям сельскохозяйственных организаций определять производственные факторы, обеспечивающие повышение экономической эффективности, проводить оценку их влияния на финансово-экономические результаты деятельности отрасли.
Повышение эффективности производства продукции молочного скотоводства до уровня лучших мировых производителей требует формирования региональной информационно-аналитической систе-
мы управления отраслью (РИАС). Решение задач по формированию единого информационного пространства в молочном скотоводстве позволит осуществить интеграцию данных на основе централизованного сбора оперативной детализированной информации, поступающей из различных источников, ее накопление и анализ для обеспечения управления отраслью на различных уровнях: хозяйство - район - регион.
Возможности РИАС возрастают при использовании приборов электронного измерения различных производственных параметров (электронные весы, сканеры, приборы определения качества, РПО-метки), различных программ управления доением (стадом), поставляемых с доильным оборудованием, таких как АШагт (фирма АНМ11_К, Израиль), Ра1гуР1ап (фирма WestfaliaSurge Гемания), А1рго (фирма Ое1ауа1, Швеция). Эти программы позволяют учитывать помимо продуктивности животных множество других производственных параметров, результаты передавать в программы ведения племенного и зоотехнического учета. Интеграция информации в РИАС предотвращает повторный ввод данных, обеспечивая прямую экономию, повышает ее оперативность и достоверность за счет снижения вероятности ошибок и влияния человеческого фактора.
Интеграция данных, поступающих от различных организаций, занимающихся проблемами молочного скотоводства, и служб сельскохозяйственных предприятий: зоотехнической, ветеринарной, бухгалтерской, экономической, значительно облегчит, ускорит и сделает более эффективной работу специалистов в хозяйствах, районных и региональных органах управления, сократит затраты на подготовку информации, улучшит качество принимаемых решений по управлению отраслью. Мониторинг состояния животноводства в регионе обеспечит принятие своевременных мер для успешного выполнения взятых регионом обязательств перед федеральными органами управления.
ПРЕДПОСЫЛКИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СПУТНИКОВЫХ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА ДЛЯ ОПЕРАТИВНОГО КОНТРОЛЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ МОБИЛЬНЫХ АГРЕГАТОВ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ
А.Ф. Кунафин, к.т.н., доц.,
Башкирского государственного аграрного университета, К.К. Гафурзянов, инженер, ГУСП «Башсельхозтехника»
Для эффективного использования мобильных агрегатов (МА) важно своевременно располагать информацией об их техническом состоянии (ТС). Одним из перспективных методов контроля ТС является непрерывный контроль, который в принципе позволяет полностью исключить издержки раннего и позднего обслуживания. Возможность непрерывного наблюдения за значением параметров ТС машин обеспечивает своевременное обслуживание каждого отдельного элемента в момент достижения предельного значения. Однако, широкое применение непрерывного контроля до сих пор сдерживалось отсутствием приемлемых методов контроля и встроенных в узлы машин надежных датчиков информации.
На сегодняшний день широкое распространение в сельскохозяйственных предприятиях начали получать различные системы оперативного контроля работы мобильных агрегатов. Чаще эти системы называют системами оперативного мониторинга, так как получение достоверной информации позволяет своевременно отслеживать местоположение МА (автомобилей, тракторов, комбайнов и т.п.), своевременно обнаруживать различные откло-
нения и нарушения, а также оперативно скорректировать маршруты, изменять задания и т.п.
Контрольные функции в большинстве современных систем мониторинга примерно одинаковы. Во-первых, это получение информации о текущих координатах МА и графическое воспроизведение маршрута движения на карте местности. Во-вторых, попутное получение информации о разнообразных параметрах движения МА (скорость, пройденный путь, время работы, данные по расходу топлива, времени стоянок) и данных с различных датчиков.
Возможность оперативного получения объективной информации о состоянии различных узлов и агрегатов контролируемых машин создает теоретические предпосылки совершенствования существующих систем управления техническим состоянием машинно-тракторного парка. Но, несмотря на это, на сегодня нет методик и технологий, позволяющих на основе GPS-контроля обеспечить оперативное отслеживание технического состояния и топливной экономичности конкретных МА, а также рационально планировать проведение ремонтнообслуживающих воздействий.
