Авторы:
И. В. Ариничев,
В. А. Сидоров
Кубанский государственный университет, Краснодар, Россия
E-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Аннотация. Цель исследования заключается в определении роли участников, занимающихся подготовкой данных в контролируемых и неконтролируемых условиях, для разработки интеллектуальных систем диагностики фитосанитарного мониторинга, а также предложении архитектуры их взаимодействия на различных уровнях зернового производства. Методологической базой исследования выступили процессный и системный подходы. Научная новизна состоит в обосновании рациональной взаимосвязи участников процесса сбора и подготовки данных в различных условиях. Результаты. Представлено соотнесение основных задач мониторинга с моделями машинного обучения. Разработана архитектура взаимодействия агентов подготовки данных на индивидуальном, региональном и национальном уровнях зернового производства. Перечислены достоинства и недостатки реализации процесса на каждом из уровней. Рекомендовано создание единой национальной базы данных, в которой концентрируется информация с региональных хранилищ, для обеспечения эффективного мониторинга зернового производства и принятия научно обоснованных решений по управлению зерновым полем. Показано, что наличие центральной базы позволит масштабировать интеллектуальные системы диагностики и отслеживать фитосанитарные риски зернового производства в разных частях страны. Предложен ряд концептуальных элементов методологии информационного обеспечения управления зерновым производством, включающих методику сбора данных, регламенты конфиденциальности, стандарты доступности, формата, качества и безопасности. Заполнение и постоянное обновление национальной информационной базы требует значительных усилий специалистов и выступает важным элементом эффективного мониторинга и принятия решений по управлению зерновым производством на национальном уровне. Отмечена необходимость налаживания взаимодействия и коммуникации между специалистами из разных областей, а также наличие информационной инфраструктуры для обеспечения надежности, масштабируемости, безопасности и доступности данных.
Ключевые слова: мониторинг зернового производства, национальная база данных, условия получения данных, бизнес-процесс.
Для цитирования: Ариничев И. В., Сидоров В. А. Теоретико-методологический подход к информационному обеспечению управления зерновым производством // Аграрный вестник Урала. 2023. Т. 23, № 12. С. 111‒121. DOI: 10.32417/1997-4868-2023-23-12-111-121.
