Разработка модели оптимального выбора сельскохозяйственной техники для различных видов культур Текст научной статьи по специальности «Прочие сельскохозяйственные науки»

Научная статья УДК 338.43

doi: 10.47576/2949-1908.2024.47.94.011

разработка модели оптимального выбора сельскохозяйственной техники для различных видов культур

лепигова Елизавета Александровна

Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, Краснодар, Россия

Гросу Анна вячеславовна

Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, Краснодар, Россия

лытнев николай николаевич

Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, Краснодар, Россия

Аннотация. Исследование посвящено разработке модели оптимального выбора сельскохозяйственной техники для различных видов культур. Целью работы является создание экономико-математической модели, учитывающей технологические, экономические и экологические факторы, которые позволяют определить наилучший выбор техники из множества альтернатив. Методы исследования включают анализ амортизации, оценки износа и полезной стоимости техники, учет факторов коррозии и агроклиматических особенностей. Основные результаты работы показывают, что интеграция таких инновационных технологий, как VR/AR, улучшает эффективность управления сельскохозяйственной техникой, снижает эксплуатационные затраты и минимизирует воздействие человеческого фактора. оптимизация выбора техники с учетом коррозии и износа позволяет увеличить полезную стоимость и рентабельность оборудования, особенно в условиях специфических культур, таких как рис. Пример расчета показал, что учет степени коррозии и срока эксплуатации техники оказывает влияние на выбор наиболее экономически выгодного оборудования.

Ключевые слова: математическая модель; оптимальный выбор; сельскохозяйственная техника; оценка износа; оценка полезной стоимости; коррозия техники.

Для цитирования: Лепигова Е. А., Гросу А. В., Лытнев Н. Н. Разработка модели оптимального выбора сельскохозяйственной техники для различных видов культур // Прикладные экономические исследования. - 2024. -№ S 1. - С. 77-84. https://doi.org/10.47576/2949-1908.2024.47.94.011.

Original article

development of a model for the optimal choice of agricultural machinery for various types of crops

Lepigova Elizaveta A.

Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin, Krasnodar, Russia Grosu Anna V.

Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin, Krasnodar, Russia Lytnev Nikolay N.

Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin, Krasnodar, Russia

Abstract. The research is devoted to the development of a model for the optimal choice of agricultural machinery for various types of crops. The aim of the work is to create an economic and mathematical model that takes into account technological, economic and environmental factors that allow us to determine the best choice of equipment from a variety of alternatives. Research methods include analysis of depreciation, assessment of wear and useful cost of equipment, consideration of corrosion factors and agro-climatic features. The main results of the work show that the integration of innovative technologies such as VR/AR improves the efficiency of agricultural machinery management, reduces operating costs and minimizes the impact of the human factor. Optimizing the choice of equipment, taking into account corrosion and wear, allows you to increase the useful cost and profitability of equipment, especially in conditions of specific crops such as rice. The calculation example showed that taking into account the degree of corrosion and the service life of the equipment has an impact on the choice of the most cost-effective equipment.

Keywords: mathematical model; optimal choice; agricultural machinery; wear assessment; useful value assessment; corrosion of machinery.

For citation: Lepigova E. A., Grosu A. V., Lytnev N. N. Development of a model for the optimal choice of agricultural machinery for various types of crops. Applied economic research, 2024, no. S 1, pp. 77-84. https://doi.org/10.47576/2949-1908.2024.47.94.011.

Современное сельское хозяйство сталкивается с рядом проблем, связанных с необходимостью повышения эффективности использования ресурсов, снижения экологической нагрузки и увеличения производительности. Особое значение приобретает выбор сельскохозяйственной техники, который напрямую влияет на качество и рентабельность агропромышленных процессов. Вопросы оптимизации использования техники исследуются с технологической и экономической точек зрения.

В ряде исследований акцентируется

внимание на разработке технологий, позволяющих автоматизировать управление сельскохозяйственной техникой. В статье «Разработка моделей и алгоритмов для беспилотного управления сельскохозяйственной техникой с применением технологий виртуальной и дополненной реальности» выделяется важность применения VR/AR в повышении точности и эффективности управления техникой, минимизации воздействия человеческого фактора и снижения эксплуатационных затрат [7].

Не менее актуальным является вопрос

выбора подходящих технологий обработки почвы и внесения удобрений. Исследование применения органических биосубстратов как альтернативы минеральным удобрениям показывает их эффективность в улучшении агрофизических свойств почвы, увеличении урожайности и снижении химической нагрузки. Это подтверждает перспективность внедрения экологически устойчивых решений в сельском хозяйстве [4; 8].

Другой важный аспект - это учет агроклиматических условий. Выделение агроклиматических ареалов, как показано в исследованиях [1; 5], позволяет, оптимизировать выбор культур и соответствующих технологий, что снижает затраты и повышает урожайность. Данное направление становится основным в разработке адаптивно-ландшафтных систем земледелия.

На основании вышеуказанных исследований становится очевидной необходимость разработки подходов к выбору сельскохозяйственной техники, учитывающих технологические, экономические и экологические аспекты. Для достижения этой цели необходимо изучение эффективности различных подходов и внедрение инновационных решений.

Целью данного исследования является разработка модели оптимального выбора сельскохозяйственной техники различных видов культур, основанной на анализе технологических, экономических и экологических факторов.

Вопрос оптимизации использования сельскохозяйственной техники и технологий в различных агроклиматических условиях является предметом активных исследований и дискуссий. Существующие подходы к решению данной задачи варьируются от учета специфики почвенно-климатических условий до внедрения современных математических моделей и технологий точного земледелия. Различные авторы предлагают свои взгляды и подходы к этой проблеме, акцентируя внимание на экологической, экономической и технологической составляющих. В данном литературном обзоре рассмотрены отдельные мнения исследователей, анализирующих аспекты, с целью выявления основных направлений и перспектив в области повышения эффективности сельскохозяйственного производства.

В работе А. А. Тихонова и В. А. Морозова выделена роль внедрения таких технологий, как беспилотные системы и дополненная реальность, которые повышают эффективность использования техники и минимизируют воздействие человеческого фактора [8]. Разработанные модели управления сельскохозяйственной техникой, ориентированные на использование высокоточного GPS/ GLONASS и VR/AR, доказали свою эффективность в обеспечении устойчивого земледелия, снижении эрозии почв и улучшении качества обработки полей.

В работе Г Н. Бисеновой и коллег акцент сделан на экологичности сельскохозяйственного производства, при котором применение биоудобрений позволяет улучшить свойства почвы и стимулировать рост растений. Например, биоорганические удобрения с применением биосубстратов доказали свою эффективность при возделывании таких культур, как пшеница и гречиха, которое подтверждено экспериментальными данными о повышении всхожести семян на 100 % по сравнению с контролем. Такие методы способствуют снижению химической нагрузки и повышению экологической устойчивости [6].

А. Н. Аверкин и коллеги обращают внимание на адаптации сельскохозяйственных систем к экологическим стандартам и глобальным вызовам. Применение органических методов обработки почвы и растений, а также использование биокомпостов, обеспечивает сохранение природного баланса и улучшает урожайность [7].

Работа В. Я. Коршунова, связанная с анализом абразивной обработки деталей сельскохозяйственной техники, продемонстрировала, что выбор оптимальных характеристик таких инструментов, как гибкие шлифовальные ленты, существенно влияет на производительность и качество обработки. Применение термодинамического критерия для оценки эффективности позволило выделить наиболее энергосберегающие подходы при обработке деталей, что снижает затраты и повышает долговечность техники [3].

Исходя из проведенного анализа, можно сделать вывод, что успешная интеграция инновационных технологий в сельское хозяйство требует комплексного подхода.

Использование VR/AR в управлении техникой, биоорганических удобрений улучшает качество почвы и оптимизацию обработки деталей сельхозтехники являются перспективными направлениями. однако для их эффективного внедрения требуется развитие инфраструктуры и систем подготовки кадров.

Дополнительно, главным направлением будущих исследований становится интеграция таких подходов, как разработка универсальных моделей управления для типов сельскохозяйственной техники, которое позволит эффективно использовать ресурсы и снизить издержки.

Вопросы оптимизации выбора сельскохозяйственной техники для различных культур актуальны в условиях современного сельского хозяйства. В работе Д. С. Булгакова и коллег рассмотрена методология выделения агроклиматических ареалов возделывания сельскохозяйственных культур. Авторы отмечают, что учет биологического потенциала культур в сочетании с почвенными и климатическими условиями позволяет разрабатывать адаптивно-ландшафтные системы земледелия, которые являются основой в оптимизации использования земельных ресурсов и повышения урожайности [1].

Авторы В. В. Конончук и Л. Н. Иовик обращают внимание на эффективность использования органических удобрений. Экономе-трический анализ показал, что дозированное внесение органических и минеральных удобрений способствует увеличению урожайности таких культур, как сахарная свекла и кукуруза, на 20-30 %. Данные подтверждают важность выбора оптимальных технологий внесения удобрений с целью повышения экономической эффективности сельскохозяйственного производства [2].

Исследование, проведенное В. С. Кучеро -вым и коллегами, сосредоточено на разработке моделей оптимального размещения культур. Авторы отметили значимость адаптивно-ландшафтного подхода, особенно в условиях северо-западного Казахстана и Саратовского Поволжья, в которых разнообразие почвенно-климатических условий требует внедрения экологически безопасных агротехнологий. Использование многолетних трав в севооборотах является важ-

ным элементом повышения плодородия почв и обеспечения устойчивого производства [4].

Работа Е.К. Яблонской и соавторов анализирует применение пестицидов и их влияние на урожайность сельскохозяйственных культур. Использование математических моделей позволяет прогнозировать объемы применения средств защиты растений и рассчитывать их оптимальные дозы, которое снижает экологические риски и повышает экономическую эффективность производства [9].

Авторы А. С. Пехутов и Д. Н. Алдошин представили аналитический метод выбора транспортных средств для сельского хозяйства. Они отмечают, что внедрение математических моделей позволяет учитывать специфику транспортных операций и оптимизировать затраты на перевозку сельскохозяйственной продукции, которое необходимо для крупных аграрных предприятий [5].

Анализ литературы демонстрирует, что современные исследования фокусируются на интеграции научных подходов и практических решений повышения эффективности сельскохозяйственного производства. Учет агроклиматических факторов, использование органических удобрений, оптимизация транспортных средств и точное применение средств защиты растений способствуют комплексному подходу к управлению ресурсами.

Для дальнейших исследований необходимо разработать универсальные модели, интегрирующие данные о почвенно-клима-тических условиях, агротехнологиях и экономической эффективности, которые позволят создавать системы, адаптированные к специфике регионов, обеспечивая устойчивое развитие сельского хозяйства.

Современные методы разработки оптимизационных моделей - это определенные целевые функции, переменные модели и иные математические элементы прогнозирования каких-либо ресурсов. Разработка модели оптимального выбора - это процесс создания экономико-математических моделей, которые позволяют находить наилучшие варианты из множества альтернатив с учетом прогнозов будущего поведения внешней среды, в которой функционирует организация.

Колоссальная и разнообразная среда сельскохозяйственных предприятий определяется наличием рядом неопределяемых и локальных факторов:

- развитость научно-технического прогресса в области сельского хозяйства;

- климатические условия;

- развитие рынка и имиджа компании;

- актуальная инфраструктура.

Ведущей отраслью аграрного сектора южных регионов является растениеводство - в данном направлении важным условием является эффективная посадка, сбор и обработка культур. Состояние развития структуры технического содержания культур определяется за счет имеющихся технических средств и их эффективности. При развитии аграрного предприятия, предприниматель закладывает определенные расходы на покупку, содержание и амортизацию сельскохозяйственного оборудования. Планирование содержания амортизации на технику - это процесс определения суммы износа, которую необходимо учитывать при расчете вычетов из стоимости активов в течение их срока службы. Для этого необходимо определить срок службы каждой единицы техники, ее стоимость и степень износа на определенный момент времени. Такие данные помогут определить объем амортизации, который необходимо рассчитывать ежегодно для ведения бухгалтерского учета и планирования финансовых ресурсов компании.

Специфическими особенностями расчетов при выборе сельскохозяйственной техники является определение множества условий ее использования, а также расчета показателей, которые не могут быть контролируемы гражданами/предпринимателями. Такими факторами принято считать следующие:

- коррозия метала при соприкосновении с окисляемыми почвами;

- срок работы техники по гарантии;

- средний опытный срок использования;

- влажность среды работы техники и ее выдержка окисления;

- наличие и толщина деталей, которые могут быть заполнены мелкими частицами/ песком.

Выбор сельскохозяйственной техники для различных видов культур требует учета таких факторов, как агроклиматические ус-

ловия, экономическая эффективность, экологическая устойчивость и использование инновационных технологий. Современные исследования показывают, что интеграция технологий виртуальной и дополненной реальности значительно повышает точность и эффективность управления техникой, а также минимизирует влияние человеческого фактора. Разработка систем автоматизированного управления на основе VR/AR уже демонстрирует потенциал для сокращения затрат на эксплуатацию и повышения производительности.

Дополнительное внимание уделяется экологической устойчивости и ресурсосберегающим технологиям. Внедрение биологических субстратов, способствующих улучшению агрофизических свойств почвы и увеличению урожайности, становится важной альтернативой химическим удобрениям. Такие решения снижают химическую нагрузку на почву и повышают рентабельность агропромышленных предприятий.

Особо значимым аспектом является адаптивный подход, учитывающий агроклиматические особенности регионов. Создание специализированных почвенно-кли-матических ареалов позволяет определить наиболее подходящие культуры для возделывания и эффективно использовать земельные ресурсы, требуя выбора техники, адаптированной под конкретные условия, снижая издержки и повышая качество обработки земель.

Экономическая составляющая оптимизации выбора сельскохозяйственной техники охватывает оценку затрат на эксплуатацию, рентабельность применения различных удобрений, а также выбор оптимальных транспортных средств по перевозке продукции. Использование экономе-трических моделей позволяет учитывать широкий спектр факторов, от агротехнических до логистических.

Комплексный подход к выбору сельскохозяйственной техники требует учета множества факторов, включая агроклиматические условия, экологическую устойчивость, экономическую целесообразность и использование инновационных технологий. Для структурированного представления основных направлений анализа приведена табл. 1.

Таблица 1 - Ключевые направления и параметры оптимизации выбора сельскохозяйственной

техники и технологий

направление основной аспект результаты и выводы

Технологии управления Использование VR/AR Повышение точности и эффективности управления, снижение человеческого фактора, увеличение производительности

Удобрения и биологизация Внедрение биологических субстратов Увеличение урожайности на 10-30 %, снижение химической нагрузки на почву, улучшение экологической устойчивости

Агроклиматические особенности Создание почвенно-клима-тических ареалов Оптимизация выбора культур и техники, снижение издержек, адаптация к региональным особенностям

Экономическая эффективность Анализ затрат на удобрения и технику Органические удобрения и оптимизация технологий снижают затраты на 15-20 %, повышая рентабельность

Логистика и транспортировка Оптимизация транспортных средств Снижение логистических расходов на 10-15 %, по -вышение эффективности цепочки поставок.

Почвозащитные технологии Использование адаптивных агротехнологий Увеличение плодородия почвы, снижение эрозии, повышение экологической устойчивости севооборотов

Приведенные данные подтверждают, что успешная оптимизация выбора сельскохозяйственной техники невозможна без комплексного подхода, охватывающего технологические, экологические, экономические и логистические аспекты. Учет агроклиматических условий, внедрение инновационных технологий и переход на экологически безопасные методы хозяйствования способны обеспечить устойчивое развитие агропромышленного сектора.

Множество озвученных факторов не могут быть рассчитаны при помощи математических моделей, а считаются качественными показателями выбора техники. Однако, рассмотрим на примере рисовых полей, математическую модель выбора сельскохозяйственной техники. Для возделывания риса необходима техника:

- культиваторы для первичной обработки;

- плуги;

- дисковая борона;

- протравители;

- сеятели;

- машины внесения твердых удобрений и семян;

- машины для авиационно-химических работ;

- комбайн;

- оборудование для очистки зерна.

Для выбора каждого из вида оборудования необходимо учесть прежде всего соотношение срока гарантии и реального срока работы оборудования. Чаще всего, такие расчеты представляют собой соотношение

показателей при выборе наилучшего оборудования. Разберем данный показатель на примере плугов:

Плуг Компании А имеет гарантию в 14 лет, но при анализе рынка показывает результата работы в 9 лет и имеет цену в 320 тыс. руб.;

Плуг компании Б имеет гарантию в 10 лет, при анализе рынка показывает срок работы в 8 лет, и имеет цену в 270 тыс. руб.

Составим модель по формуле: РСР/СГ*Ц.

Плуг А= 9/14*320=206 тыс. руб.

Плуг Б=8/10*270=216 тыс. руб.

Особенностью модели является то, что при наличии условий меньшей цены и меньшего рыночного срока работы - плуг Б оказывается все равно более выгодным решением, поскольку его выработка в деньгах составит 216 тысяч рублей, вместо 205 тысяч рублей у плуга А. При данном расчете выбор техники делается согласно более выгодной финансовой отработки оборудования.

Вторым важным критерием выбора техники для работы с рисом является степень коррозии и ее влияние на работоспособность техники. Для расчета степени коррозии используются модели с учетом относительной ошибки и коэффициента коррозии: пример рассмотрим далее. Вернемся также к первоначальным плуг А и плуг Б.

Плуг А через 5 лет имеет коэффициент коррозии (по оценке специалистов копании) - 0,876.

Плуг Б через 5 лет имеет коэффициент коррозии (по оценке специалистов копании) - 0,914.

При выборе плуга согласно степени его коррозии, мы можем также оценить несколько 10-ов плугов одной компании по срокам его коррозии, возьмем для выборки около 10-20 инструментов фирмы А и фирмы Б.

Плуги А - (0,876; 0,754; 0,859; 0,987; 0,954; 0,952; 0,912; 0,924)

Плуги Б - (0,914; 0,856; 0,902; 0,752; 0,925; 0,941; 0,908; 0,926)

С использованием инструментов ms Excel рассчитаем наиболее высокую среднюю степень коррозии плугов А и плугов Б. Средние значения коррозии оборудования составили: для А - 0,902; для Б - 0,891.

Степень коррозии напрямую определяет износ оборудования для риса и скорость его понижения стоимости-полезности использования на сельскохозяйственном предприятии. Для определения более выгодной выбора плуга, соотнесем показатель средней коррозии и полученные данные о стоимости выгодной части оборудования.

Стоим. после коррозии = Ср зн корр. * Полезная ст-ть.

Плуг А = 0,098*206= 20,2 Плуг Б = 0,109*216= 23,5 Итак, с учетом коррозии, полезная стоимость плуга А будет составлять 20,2 тысяч рублей, а полезная стоимость плуга Б составит 23,5 тысячи рублей.

При построении данной модели, мы выявили, что при меньшем сроке среднего времени работы плуга Б и даже при его более высокой степени коррозии - итоговая полезная стоимость оборудования составит больше чем для плуга Б - соответственно этот выбор будет более оптимальным при покупки предприятием по возделыванию риса. При составлении таких математических моделей можно учитывать эффективность выбора для оборудования влажной обработки, которое сильнее подвержено коррозии. Стоит учесть, что большую роль играет оценка коррозии, исходя из множественной выработки оборудования - при том, компания может оценивать, как собственную выборку, так и опыт других компаний.

Стоит отметить, что моделирование оптимального выбора сельскохозяйственной техники невозможно проводить с полной объективностью - поскольку определить скорость износа техники нельзя в полной мере, в связи особенностями климатических условий и работы во влажной среде. Однако, стоит учитывать изменение полезной стоимости такого оборудования и определять объем средств, которые останутся заложены в оборудование спустя определенный период выработки.

Описокисточников

1. Выделение агроклиматических ареалов для оптимального возделывания сельскохозяйственных культур в границах природно-сельскохозяйственного районирования территории России / Д. С. Булгаков, Д. И. Рухович, Е. А. Шишконакова, Е. В. Вильчевская // Почвоведение. 2016. № 9. С. 1118-1130.

2. Конончук В. В., Иовик Л. Н. Эконометрический анализ использования различных видов органических удобрений в формировании урожайности сельскохозяйственных культур // Экологический вестник. 2016. № 2. С. 104-109.

3. Коршунов В. Я. Выбор оптимальных характеристик инструментов на гибкой основе для абразивной обработки деталей сельскохозяйственной техники // Вестник Брянской государственной сельскохозяйственной академии. 2017. № 3(61). С. 62-65.

4. Модель оптимального размещения сельскохозяйственных культур - основа совершенствования современной системы земледелия / В. С. Кучеров, С. Н. Бурахта, К. М. Ахмеде -нов, Г. З. Каиргалиева // Новости науки Казахстана. 2013. № 1(115). С. 48-53.

5. Пехутов А. С., Алдошин Д. Н. Математическая модель для выбора оптимальных транспортных средств для сельскохозяйственных перевозок // Norwegian Journal of Development of the International Science. 2018. № 17-1. С. 22-24.

6. Разработка биосубстрата как стимулятора роста для выращивания органических видов сельскохозяйственных культур / Г. Н. Бисенова, З. С. Сармурзина, К. Б. Ракишев [и др.] // Вестник Евразийского национального университета имени Л. Н. Гумилева. Серия: Биологические науки. 2022. № 4(141). С. 37-44.

7. Разработка моделей и алгоритмов для беспилотного управления сельскохозяйственной техникой с применением технологий виртуальной и дополненной реальности / А. Н. Аверкин, М. В. Лишилин, В. А. Дорохин, Л. Н. Теряев // Вестник Тамбовского государствен -ного технического университета. 2020. Т. 26, № 4. С. 581-597.

8. Тихонов А. А., Морозов В. А. Анализ поколений газобаллонного оборудования и выбор наиболее оптимального для автотранспорта и сельскохозяйственной техники // Вестник Нижегородской государственной сельскохозяйственной академии. 2016. № 1(9). С. 61-64.

9. Яблонская Е. К., Григулецкий В. Г., Ненько Н. И. Агроэкономическая оценка целесообразности применения различных видов и норм пестицидов при выращивании сельскохозяйственных культур в России // Агропродовольственная экономика. 2021. № 5. С. 13-18.

References

1. Allocation of agro-climatic areas for optimal cultivation of agricultural crops within the boundaries of natural and agricultural zoning of the territory of Russia / D. S. Bulgakov, D. I. Rukhovich, E. A. Shishkonakova, E. V. Vilchevskaya. Soil science. 2016. No. 9. Pp. 1118-1130.

2. Kononchuk V. V., lovik L. N. Econometric analysis of the use of various types of organic fertilizers in the formation of crop yields. Ecological Bulletin. 2016. No. 2. Pp. 104-109.

3. Korshunov V. Ya. Selection of optimal characteristics of tools on a flexible basis for abrasive processing of agricultural machinery parts. Bulletin of the Bryansk State Agricultural Academy.

2017. No. 3(61). Pp. 62-65.

4. The model of optimal placement of agricultural crops is the basis for improving the modern farming system / V. S. Kucherov, S. N. Burakhta, K. M. Akhmedenov, G. Z. Kairgalieva. News of science of Kazakhstan. 2013. No. 1(115). Pp. 48-53.

5. Pekhutov A. S., Aldoshin D. N. A mathematical model for choosing optimal vehicles for agricultural transportation. Norwegian Journal of Development of the International Science.

2018. No. 17-1. Pp. 22-24.

6. Development of a biosubstrate as a growth stimulant for growing organic types of agricultural crops / G. N. Bisenova, Z. S. Sarmurzina, K. B. Rakishev [et al.]. Bulletin of the L. N. Gumilev Eurasian National University. Series: Biological Sciences. 2022. No. 4(141). Pp. 37-44.

7. Development of models and algorithms for unmanned control of agricultural machinery using virtual and augmented reality technologies / A. N. Averkin, M. V. Lishilin, V. A. Dorokhin, L. N. Teryaev. Bulletin of the Tambov State Technical University. 2020. Vol. 26, No. 4. Pp. 581-597.

8. Tikhonov A. A., Morozov V. A. Analysis of generations of gas cylinder equipment and the choice of the most optimal for motor vehicles and agricultural machinery. Bulletin of the Nizhny Novgorod State Agricultural Academy. 2016. No. 1(9). Pp. 61-64.

9. Yablonskaya E. K., Griguletskiy V. G., Nenko N. I. Agroeconomical assessment of the expediency of using various types and norms of pesticides in growing crops in Russia. Agro-food economics. 2021. No. 5. Pp. 13-18.

Сведения об авторах

ЛЕПИГОВА ЕЛИЗАВЕТА АЛЕКСАНДРОВНА - студент факультета управления, Кубан -ский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, Краснодар, Pоссия ГРОСУ АННА ВЯЧЕСЛАВОВНА - студент факультета управления, Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, Краснодар, Pоссия ЛЫТНЕВ НИКОЛАЙ НИКОЛАЕВИЧ - старший преподаватель кафедры компьютерных технологий и систем, Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, Краснодар, Pоссия

Information about the authors

LEPIGOVA ELIZAVETA A. - student of the Faculty of Management, Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin, Krasnodar, Russia

GROSU ANNA V. - student of the Faculty of Management, Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin, Krasnodar, Russia

LYTNEV NIKOLAY N. - Senior Lecturer at the Department of Computer Technologies and Systems, Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin, Krasnodar, Russia