njesЭкономические системыEconomic Systems2309-2076Дашков и К10.29030/2309-2076-2023-16-3-45-63njes-158Research ArticleЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКАDIGITAL ECONOMYАвтоматизация процесса управления производством органической продукции средствами интеллектуальной системыAutomation of the process of managing the production of organic products by means of an intelligent systemЗарукН. Ф.ZarukN. F.

Наталья Федоровна Зарук – доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры бухгалтерского учета, финансов и налогообложения.

Москва

Natalia F. Zaruk – doctor of economic sciences, professor, professor of the Department of accounting, finance and taxation.

Moscow

zaruk84@bk.ruБыстренинаИ. Е.BystreninaI. E.

Ирина Евгеньевна Быстренина – кандидат педагогических наук, доцент, доцент кафедры прикладной информатики.

Москва

Irina E. Bystrenina – Ph.D. in pedagogical sciences associate professor, associate professor of the Department of applied informatics.

Moscow

iesh@rambler.ruХаритоноваА. Е.KharitonovaA. E.

Анна Евгеньевна Харитонова - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры статистики и кибернетики.

Москва

Anna E. Kharitonova – Ph.D. in economic sciences, associate professor, associate professor of the Department of statistics and cybernetics.

Moscow

kharitonova_ae@yandex.ruРоссийский государственный аграрный университет – Московская сельскохозяйственная академия им. К.А. ТимирязеваРоссияState Agrarian University – K.A. Timiryazev Moscow Agricultural Academy MoscowRussian Federation2023120220261634563Copyright © Зарук Н.Ф., Быстренина И.Е., Харитонова А.Е., 20262026Зарук Н.Ф., Быстренина И.Е., Харитонова А.Е.Zaruk N.F., Bystrenina I.E., Kharitonova A.E.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.njes.ru/jour/article/view/158

Переход к органическому сельскому хозяйству может помочь преодолеть в России экологические проблемы и сохранить природные ресурсы для будущих поколений. Также развитие органического сельского хозяйства содействует повышению качества пищевых продуктов и может привести к улучшению здоровья нации. Один из ключевых факторов, который способствует развитию органического сельского хозяйства в России, – это наличие огромных просторов неиспользованных земель. В свете этого правительство России принимает меры для стимулирования развития органического сельского хозяйства. Принятые меры включают поддержку и субсидирование органических фермеров, создание специальных программ и проектов, а также разработку соответствующего законодательства.

Представленная статья посвящена исследованию процесса управления производством органической продукции, автоматизации его основных этапов. Авторами описана разработка гибридной интеллектуальной системы совершенствования процесса управления производством органической продукции для развития органического растениеводства как высокотехнологичного направления сельского хозяйства. Представлены информационная, поведенческая модели и модель компонентов интеллектуальной системы. Основными модулями гибридной интеллектуальной информационной системы являются база знаний, исполнительная система, интеллектуальный интерфейс. Для интеграции с другими системами возможно включение модуля интеграции. Роль интеллектуального интерфейса заключается в формировании концептов, используемых для принятия решения о возможности производства органической продукции. В свою очередь, в базу знаний, или хранилище концептов, поступают извлеченные концепты и фрагменты текстов. Задачи исполнительной системы – визуализация, ведение статистики и поиск ассоциативных правил факторов производства органической продукции в рамках рассматриваемого уровня.

Разработанная система позволяет менять входные параметры и условия по региону, социально-экономическому положению и климатическим условиям, корректировать запросы пользователя для получения наиболее оптимальных предлагаемых решений.

The transition to organic agriculture can help overcome environmental problems in Russia and preserve natural resources for future generations. Also, the development of organic agriculture contributes to improving the quality of food products and can lead to an improvement in the health of the nation. One of the key factors that contributes to the development of organic agriculture in Russia is the presence of vast expanses of unused land. In light of this, the Russian Government is taking measures to stimulate the development of organic agriculture.

The measures taken include support and subsidies for organic farmers, the creation of special programs and projects, as well as the development of appropriate legislation.

The presented article is devoted to the study of the process of managing the production of organic products, automation of its main stages. The authors describe the development of a hybrid intelligent system for improving the process of managing the production of organic products for the development of organic crop production as a high-tech direction of agriculture. Information, behavioral models and a model of components of an intelligent system are presented.

The main modules of the hybrid intelligent information system are the knowledge base, the executive system, and the intelligent interface. For integration with other systems, it is possible to enable the integration module. The role of the intelligent interface is to form concepts used to make decisions about the possibility of producing organic products. In turn, the knowledge base, or concept repository, receives the extracted concepts and fragments of texts. The tasks of the executive system are visualization, statistics maintenance and search for associative rules of organic production factors within the framework of the considered level.

The developed system allows you to change input parameters and conditions by region, socio-economic situation and climatic conditions, adjust user requests to obtain the most optimal proposed solutions.

органическое сельское хозяйствоуправление производствоминтеллектуальная информационная системаархитектура гибридной интеллектуальной системымодели информационной системыбаза знанийorganic agricultureproduction managementintelligent information systemhybrid intelligent system architectureinformation system modelsknowledge baseфинансовая поддержка ФГБОУ ВО Российского государственного аграрного университета – Московской сельскохозяйственной академии им. К.А. Тимирязева. Тема проекта «Разработка информационной системы совершенствования технологий производства органической продукции» № 8, Приказ от 06.04.2023 № 218financial support of the Russian State Agrarian University – Moscow Agricultural Academy named after K.A. Timiryazev. The topic of the project is «Development of an information system for improving organic production technologies» No. 8, Order No. 218 dated 06.04.2023ReferencesБыстренина И.Е. Новые информационные технологии. М. : Российский научноисследовательский институт информации и технико-экономических исследований по инженерно-техническому обеспечению агропромышленного комплекса, 2017. 76 с.Bystrenina I.E. New information technologies. Moscow : Russian Research Institute of Information and Technical and Economic Research on Engineering and Technical support of the agro-industrial complex, 2017. 76 p. (In Russ.).Быстренина И.Е. Управление системой подготовки кадров АПК: информационный аспект // Доклады ТСХА : Межд. науч. конф., посвященная 175-летию К.А. Тимирязева. Вып. 291. Ч. IV (Москва, 06–08 дек. 2018 г.). М. : Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К.А. Тимирязева, 2019. С. 279–281.Bystrenina I.E. Management of the agro-industrial complex personnel training system: information aspect. Reports of the TLC: International Scientific Conference dedicated to the 175th anniversary of K.A. Timiryazev, Moscow, 06–08 Dec. 2018. Iss. 291. Part IV. Moscow : Lomonosov Russian State University, 2019. Р. 279-281. (In Russ.).Землянский А.А., Быстренина И.Е. Информационные технологии в науке и образовании. М. : Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К.А. Тимирязева, 2013. 147 с.Zemlyansky A.A., Bystrenina I.E. Information technologies in science and education. Moscow : Russian State Agrarian University – Moscow Agricultural Academy named after K.A. Timiryazev, 2013. 147 p. (In Russ.).Быстренина И.Е., Макунина И.В., Грушко Е.С., Казначеева В.О. Информационная система организации образовательной деятельности в системе дополнительного профессионального образования // Вестник Тверского государственного университета. 2017. № 3. С. 180–186 (Серия: Экономика и управление).Bystrenina I.E., Makunina I.V., Grushko E.S., Kaznacheeva V.O. Information system for organizing educational activities in the system of additional professional education. Vestnik Tverskogo gosudarstvennogo universiteta = Bulletin of Tver State University. 2017;(3):180-186. Series: Economics and Management. (In Russ.).Учет и планирование рабочего времени сотрудников организации: разработка информационных систем / И.Е. Быстренина, Т.С. Белоярская, И.В. Макунина [и др.]. М. : Научный консультант, 2019. 147 с.Accounting and planning of working hours of employees of the organization: development of information systems / I.E. Bystrenina, T.S. Beloyarskaya, I.V. Makunina [et al.]. Moscow : Scientific consultant, 2019. 147 p. (In Russ.).Ifanis I.M., Mavridis A.P., Savvaidis P.D. TS20.5 Internetic GIS: An Open System for Organic Agriculture Administration, Verification and Planning. URL: https://www.researchgate.net/publication/239815763_Internetic_GIS_An_Open_System_for_Organic_Agriculture_Administration_Verification_and_Planning (дата обращения: 17.08.2023).Ifanis I.M., Mavridis A.P., Savvaidis P.D. TS20.5 Internetic GIS: An open system for the management, verification and planning of organic agriculture. URL: https://www.researchgate.net/publication/239815763_Internetic_GIS_An_Open_System_for_Organic_Agriculture_Administration_Verification_and_Planning.Wang X., Wang C., Wang X., Zhuang W. Study for Organic Soybean Production Information Traceability System Based on Web / Ed. by Li D., Liu Y., Chen Y. ; Computer and Computing Technologies in Agriculture IV. CCTA 2010. IFIP Advances in Information and Communication Technology. 2011. Vol. 345. Springer, Berlin, Heidelberg. URL: https://doi.org/10.1007/978-3642-18336-2_69 (дата обращения: 17.08.2023).Wang H., Wang S., Wang H., Zhuang V. Research of an information system for tracking the production of organic soybeans based on the Web / ed. by Li D., Liu Yu., Chen Yu. ; Computer and Computing technologies in Agriculture IV. CCTA 2010. IFIP develops information and communication technologies. 2011. Vol. 345. Springer, Berlin, Heidelberg. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-642-18336-2_69.Землянский А.А., Руснак И. Мониторинг сельхозугодий при помощи дистанционного зондирования Земли // Международный сельскохозяйственный журнал. 2012. № 5. С. 62–64.Zemlyansky A.A., Rusnak I. Monitoring of farmland using remote sensing of the Earth. Mezhdunarodnyj sel’skohozyajstvennyj zhurnal = International Agricultural Journal. 2012;(5):62-64. (In Russ.).Землянский А.А., Быстренина И.Е. Управление информационными ресурсами в научно-исследовательской работе. М. : ИТК «Дашков и Ко», 2020. 110 с.Zemlyansky A.A., Bystrenina I.E. Management of information resources in research work. Moscow : РТС «Dashkov & Co.», 2020. 110 p. (In Russ.).Цифровое сельское хозяйство: состояние и перспективы развития / В.Ф. Федоренко, Н.П. Мишуров, Д.С. Буклагин [и др.]. М. : Росинформагротех, 2019. 316 с.Digital agriculture: state and prospects of development / V.F. Fedorenko, N.P. Mishurov, D.S. Buklagin [et al.]. Moscow : Rosinformagrotech, 2019. 316 p. (In Russ.).Завражнов А.И., Бобрович Л.В. Тенденции развития инженерного обеспечения в сельском хозяйстве / 2-е изд., стер. СПб. : Лань, 2022. 688 с. URL: https://e.lanbook.com/book/198563 (дата обращения: 17.08.2023).Zavrazhnov A.I., Bobrovich L.V. Trends in the development of engineering support in agriculture / 2nd ed., erased. Saint-Petersburg : Lan, 2022. 688 p. URL: https://e.lanbook.com/book/198563. (In Russ.).Гаврилова Н.Г., Мухаметзянов Р.Р. Цифровизация сельского хозяйства: перспективное направление решения продовольственной проблемы африканских стран // International agricultural journal. 2021. № 5. С. 197–216.Gavrilova N.G., Mukhametzyanov R.R. Digitalization of agriculture: promising direction of solving the food problem of African countries. International Agricultural Journal. 2021;(5):197-216. (In Russ.).Цифровая трансформация агропромышленного комплекса / Т.И. Ашмарина, Т.В. Бирюкова, В.Т. Водянников [и др.]. М. : Мегаполис, 2022. 160 с.Digital transformation of the agro-industrial complex / T.I. Ashmarina, T.V. Biryukova, V.T. Vodyannikov [et al.]. Moscow : Megapolis, 2022. 160 p. (In Russ.).Ibragimov A.G., Mukhametzyanov R.R., Borulko V.G., Dzhancharova G.K., Bovina Y.A. Digitalization as a Factor in Improving the Efficiency of Agricultural Production and Living Standards of the Rural Population in Russia // Digital Agriculture for Food Security and Sustainable Development of the Agro-Industrial Complex. Springer, Cham, 2023. Р. 37–43.Ibragimov A.G., Mukhametzyanov R.R., Borulko V.G., Dzhancharova G.K., Bovina Yu.A. Digitalization as a factor of increasing the efficiency of agricultural production and the standard of living of the rural population of Russia. Digital agriculture for food security and sustainable development of the agro-industrial complex. Springer, Cham. 2023. P. 37–43.Быстренина И.Е. Информационное обеспечение агропромышленного комплекса // Кормопроизводство. 2015. № 5. С. 8–12.Bystrenina I.E. Information support of the agro-industrial complex. Kormoproizvodstvo = Feed production. 2015;(5):8-12. (In Russ.).Быстренина И.Е., Сычева И.Н. Использование CASE-средства OPEN MODELSPHERE для решения задач анализа и проектирования информационных систем // Управление рисками в АПК. 2020. № 3 (37). С. 14–23.Bystrenina I.E., Sycheva I.N. Using the OPEN MODELSPHERE CASE environment for data analysis and forecasting of the ionormalization system. Upravlenie riskami v APK = Risk management in the agroindustrial complex. 2020;(3(37)):14-23. (In Russ.).Быстренина И.Е. Использование CASE-средства RAMUS EDUCATIONAL для решения задач анализа и проектирования информационных систем // Доклады ТСХА. Вып. 293. Ч. II (Москва, 02–04 дек. 2020 г.). М. : Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К.А. Тимирязева, 2021. С. 225–228.Bystrenina I.E. Using the RAMUS CASE environment in the educational process to evaluate the results of analysis and forecasting Institutional systems. Reports of the TLC, Moscow, 02–04 Dec. 2020. Iss. 293. Part II. Moscow : Russian State University – Moscow State Agricultural Academy named after K.A. Timiryazev, 2021. Р. 225–228. (In Russ.).Грицай А.В. Комплексный мониторинг развития АПК на основе интеллектуального анализа данных (на примере ЮФО) // Вестник ВолГУ. 2011. Сер. 9. Вып. 9. С. 137–138.Gritsai A.V. Integrated monitoring of agro-industrial complex development based on data mining (on the example of the Southern Federal District). Vestnik VolGU = Bulletin of the Volga State University. 2011;9(9):137-138. (In Russ.).Остроух А.В. Интеллектуальные системы. Красноярск : Научно-инновационный центр, 2015. 110 с.Ostroukh A.V. Intelligent systems. Krasnoyarsk : Scientific and Innovation Center, 2015. 110 p. (In Russ.).Информатизация агропромышленного комплекса: проектирование и разработка информационных систем / И.Е. Быстренина, И.В. Макунина, А.В. Миронцева [и др.]. М. : Научный консультант, 2019. 210 с.Informatization of the agro-industrial complex: design and development of information systems / I.E. Bystrenina, I.V. Makunina, A.V. Mirontseva [et al.]. Moscow : Scientific consultant, 2019. 210 p. (In Russ.).Лаврик С.А., Логинов Д.В. Построение гибридной нейроэкспертной системы определения информативных сейсмических атрибутов // Новые технологии. 2007. № 4.Lavrik S.A., Loginov D.V. Construction of a hybrid neuroexpert system for determining informative seismic attributes. Novye tekhnologii = New technologies. 2007;(4). (In Russ.).Гаврилов А.В. Гибридные интеллектуальные системы : монография. Новосибирск : Изд-во НГТУ, 2002. 142 с.Gavrilov A.V. Hybrid intelligent systems : monograph. Novosibirsk : NSTU Publishing House, 2002. 142 p. (In Russ.).Гаврилов А.В., Новицкая Ю.В. Гибридные интеллектуальные системы. Новосибирск : НГТУ, 2006.Gavrilov A.V., Novitskaya Yu.V. Hybrid intelligent systems. Novosibirsk : NSTU, 2006. (In Russ.).Игнатьев В.В. Адаптивные гибридные интеллектуальные системы управления // Известия ЮФУ. Технические науки. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/adaptivnyegibridnye-intellektualnye-sistemy-upravleniya/viewer (дата обращения: 15.07.2023).Ignatiev V.V. Adaptive hybrid intelligent control systems. News of the SFU. Technical Sciences. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/adaptivnye-gibridnye-intellektualnye-sistemyupravleniya/viewer. (In Russ.).Колесников А.В. Гибридные интеллектуальные системы. Теория и технология разработки. СПб. : СПбГТУ, 2001. 137 с.Kolesnikov A.V. Hybrid intelligent systems. Theory and technology of development. SaintPetersburg : SPbSTU, 2001. 137 p. (In Russ.).Колесников А.В., Кириков И.А., Листопад С.В. Гибридные интеллектуальные системы с самоорганизацией: координация, согласованность, спор. М. : ИПИ РАН, 2014. 189 с.Kolesnikov A.V., Kirikov I.A., Listopad S.V. Hybrid intelligent systems with self-organization: coordination, consistency, dispute. Moscow : IPI RAS, 2014. 189 p. (In Russ.).Herrmann C.A. Hybrid fuzzy-neural expert system for diagnosis // Proc. of IJCAI. Montreal. 1995. P. 1–10.Herrmann S.A. Hybrid fuzzy neural expert system for diagnostics. Proceedings of IJCAI. Montreal, 1995. Р. 1–10. (In Russ.).Остроух А.В., Куфтинова Н.Г. Автоматизация транспортировки продукции. Saarbrucken : LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011. 146 p.Ostroukh A.V., Kuftinova N.G. Automation of product transportation. Saarbrücken : Academic publishing house LAP LAMBERT, 2011. 146 p. (In Russ.).Остроух А.В., Чернов Э.А., Нгуен Д.Т. Автоматизация управления производством. Повышение эффективности автоматизированных аналитических систем предприятий автомобильной промышленности. Saarbrucken : LAP LAMBERT Academic Publishing, 2013. 285 p.Ostroukh A.V., Chernov E.A., Nguyen D.T. Automation of production management. Improving the efficiency of automated analytical systems of automotive industry enterprises. Saarbrücken : Academic publishing house LAP LAMBERT, 2013. 285 p. (In Russ.).Остроух А.В., Николаев А.Б. Интеллектуальные системы в науке и производстве. Saarbrucken : Palmarium Academic Publishing, 2012. 312 p.Ostroukh A.V., Nikolaev A.B. Intelligent systems in science and production. Saarbrücken : Academic Publishing House Palmarium, 2012. 312 p. (In Russ.).Остроух А.В. Основы построения систем искусственного интеллекта для промышленных и строительных предприятий : монография. М. : Техполиграфцентр, 2008. 280 с.Ostroukh A.V. Fundamentals of building artificial intelligence systems for industrial and construction enterprises : monograph. Moscow : Techpoligrafcenter, 2008. 280 p. (In Russ.).Остроух А.В., Пшеничный Д.А., Рогова О.Б. Рефакторинг баз данных. Автоматизация технологических процессов рефакторинга баз данных промышленных предприятий. Saarbrucken : LAP LAMBERT Academic Publishing, 2013. 133 p.Ostroukh A.V., Pshenichny D.A., Rogova O.B. Database refactoring. Automation of technological processes of refactoring databases of industrial enterprises. Saarbrucken : Academic Publishing House LAP LAMBERT, 2013. 133 p. (In Russ.).Froning J.N., Olson M.D., Froelicher V.F. Exercise ECG analysis and measure-ment using an expert system approach // Proc. of 10th IC. IEEE Engineering in medicine & biology society. 1988. P. 1–2.Froning J.N., Olson M.D., Frolicher V.F. Analysis and measurement of ECG during exercise using the expert system approach. Proceedings of the 10th International Conference. IEEE Engineering in medicine & biology society. 1988. Р. 1–2.Funabashi M. et al. Fuzzy and neural hybrid expert systems: synergetic AI // AI in Japan. IEEE Expert. 1995. P. 32–40.Funabashi M. et al. Fuzzy and neural hybrid expert systems: synergetic artificial intelligence // Artificial intelligence in Japan. IEEE Expert. 1995. Р. 32–40.Папушин Э.А., Матейчик С.Н. Алгоритм функционирования информационной системы получения и обработки данных на опытном поле // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2018. № 4 (97). С. 6–12.Papushin E.A., Mateychik S.N. Algorithm of functioning of the information system for obtaining and processing data on the experimental field. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produkcii rastenievodstva i zhivotnovodstva = Technologies and technical means of mechanized production of crop and livestock products. 2018;(4(97)): 6-12. (In Russ.).Прикладные интеллектуальные системы, основанные на мягких вычислениях / М.С. Азов [и др.] ; под ред. Н. Г. Ярушкиной. Ульяновск : УлГТУ, 2005. 139 с.Applied intelligent systems based on soft computing / M. S. Azov [et al.] ; ed. by N. G. Yarushkina. Ulyanovsk : UlSTU, 2005. 139 p. (In Russ.).Суркова Н.Е., Остроух А.В. Методы проектирования информационных систем. М. : РосНОУ, 2004. 144 с.Surkova N.E., Ostroukh A.V. Methods of designing information systems. Moscow : RosNOU, 2004. 144 p. (In Russ.).Таран М.О., Гапанюк Ю.Е. Архитектура гибридной интеллектуальной информационной системы анализа судебной арбитражной практики // Правовая информатика. 2020. № 1. С. 15–25.Taran M.O., Gapanyuk Yu.E. Architecture of a hybrid intelligent information system for the analysis of judicial arbitration practice. Pravovaya informatika = Legal informatics. 2020;(1): 15-25. (In Russ.).Kandel A. Fuzzy intelligent hybrid expert system and their application // IEEE. 1995. P. 2275–2280.Kandel A. Fuzzy intelligent hybrid expert systems and their application. IEEE. 1995. Р. 2275–2280.Pacheco R. et al. A hybrid intelligent system applied to financial statement analysis // Proc. of 5th FUZZ IEEE. New Orleans. 1996. P. 1007–1012.Pacheco R. et al. A hybrid intelligent system applied to financial statement analysis. Proc. of 5th FUZZ IEEE. New Orleans, 1996. P. 1007–1012.Sivathasan S., Cecelja F., Balachandran W. ECG Diagnosis using neural network and fuzzy expert system // Proc. of PREP’99. UMIST. Manchester, 1999. P. 340–343.Sivathasan S., Cecelja F., Balachandran W. ECG Diagnosis using neural network and fuzzy expert system. Proc. of PREP'99. UMIST. Manchester, 1999. P. 340–343.Yan H.H. et al. Power system security assessment using a hybrid expert sys-tem/neural net-work architecture // Proc. of IEEE. ISCS. New York, 1992. P. 1713–1716.Yan H.H. et al. Power system security assessment using a hybrid expert sys-tem/neural net-work architecture. Proc. of IEEE. ISCS. New York, 1992. P. 1713–1716.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.