Система мониторинга и оценки показателей развития отрасли молочного скотоводства Красноярского края

Введение.

Отрасль молочного скотоводства остается одной из приоритетных отраслей, как по стране в целом, так и в отдельно взятом регионе. Показатели развития отрасли могут существенно отличаться не только в разрезе различных субъектах, но и в рамках одного региона (области) – по природно-климатическим зонам и районам, а также по отдельно взятым хозяйствам. За достаточно продолжительный период времени среднегодовое поголовье молочного стада имеет тенденцию к снижению, продуктивность дойного стада при этом в большинстве субъектов растет. Все это сказывается на валовом производстве молока и молочной продукции, тем самым на выполнении плана по самообеспеченности и нормах потребления. В этой связи возникает необходимость создания информационной системы учета и анализа показателей состояния отрасли, а также оценки эффективности ее развития.

Вопросы оценки эффективности молочного производства, в том числе с учетом цифровой трансформации исследованы в работах следующих ученых: А.М. Бондаренко [7, с. 181-190], М.Н. Гапон [10, с. 135-156], Г.М. Гриценко [11, с. 29-33], А.О. Ермаков, М.М. Чернякова [12, с. 29-33], О. В. Косенчук [14, с. 997-1018], А.В. Котарев, А.О. Котарева [15-17], В.М. Синельников [18, с. 233-239], Н.Л. Удальцова [20, с. 1387-1404], Т.М. Яркова [21, с. 119-134] и др. Данные вопросы изучены не в полной мере и требуют дальнейшего исследования.

Внедрение цифровых технологий в молочном скотоводстве чаще рассматривается в контексте автоматизации учета, а не углубленной аналитики.

Кроме того, большая часть современных исследований сосредотачивается на макроэкономическом анализе и редко касается микроэкономических показателей отдельного хозяйства или группы хозяйств. Этот пробел делает невозможным эффективное принятие управленческих решений на уровне предприятий, затрудняет разработку адекватных программ государственной поддержки и выработку адресных мер по повышению эффективности молочного скотоводства. Кроме того, отсутствие комплексного инструментария для оперативного анализа регионального молочного хозяйства не позволяет учитывать важные показатели эффективности, определять ключевые факторы успеха и риска, а также своевременно реагировать на изменения рыночной среды.

Цель данного исследования заключается в разработке информационной системы мониторинга и анализа показателей отрасли молочного скотоводства Красноярского края по предприятиям для принятия эффективных управленческих решений, направленных на улучшение показателей производства.

Научная новизна заключается в построении информационной системы мониторинга и анализа данных отрасли молочного скотоводства Красноярского края, которая предоставляет набор специальных аналитических запросов, нацеленных на решение практических задач управления молочным сектором на региональном уровне.

Методологическую основу исследования составил системный подход, в ходе научного исследования использовались общенаучные методы. Теоретико-методологическую основу работы составили исследования российских и зарубежных ученых в области цифровой трансформации сельского хозяйства, в частности, отрасли молочного скотоводства.

При обработке информации применялись следующие методы исследования: монографический метод, абстрактно-логический метод, метод графического представления данных, группировка данных, статистические методы, и информационно-коммуникационные технологии.

Основная часть.

Рассмотрим на материалах Красноярского края основные показатели развития отрасли. Регион занимает третье место среди субъектов Сибирского федерального округа по производству молока [19]. За 2017-2022 гг. в крае произошло уменьшение поголовья коров во всех категориях хозяйств почти на 30 % до 117,1 тыс. гол. При этом тенденция к сокращению молочного стада характерна для каждой природно-климатической зоны региона (рисунок 1). В тоже время если рассматривать данный показатель в разрезе категорий хозяйств, то лишь крестьянские (фермерские) хозяйство увеличили его с 10,7 до 18,4 тыс. гол.

Рисунок 1 – Динамика поголовья коров в хозяйствах всех категорий Красноярского края в разрезе природно-климатических зон, гол. [1-6]

Валовое производство молока в регионе сократилось с 715,8 тыс. т в 2017 г. до 610,8 тыс. т в 2022 г. В тоже время сельскохозяйственные организации, на которые приходится 63,9 % всего производства, увеличили показатель за этот период с 371,5 до 390,5 тыс. т. Необходимо отметить, что основное производство молока сосредоточено в трех природно-климатических зонах края: Южной, Восточной и Западной, но пиши первая нарастила производство за исследуемый период на 10,3 % до 198,6 тыс. т (рисунок 2).

Рисунок 2 – Динамика валового производства молока в хозяйствах всех категорий Красноярского края в разрезе природно-климатических зон, тыс. т [1-6]

Интенсивное развитие отрасли характеризуется обеспечением прироста производства не за счет увеличения поголовья, а за счет роста продуктивности дойного стада, что характеризует продовольственную эффективность. В целом по краю надои повысились с 4323 до 5795 кг/гол. Максимальное значение показателя за 2022 г. зафиксировано в Южной зоне – 5848 кг/гол. (рисунок 3)

Рисунок 3 – Динамика надоев коров в хозяйствах всех категорий Красноярского края в разрезе природно-климатических зон, кг/гол. [1-6]

К сожалению, рост продуктивности дойного стада за 2017-2022 гг. не смог нивелировать стремительное сокращение поголовья коров во всем категориях хозяйств, что отразилось на уменьшении производства молока. В тоже время увеличение надоев в сельскохозяйственных организациях региона с 5416 кг/гол. в 2017 г. до 6751 кг/гол. в 2022 г. позволило нарастить производство несмотря на сокращение поголовья.

Экономическая эффективность производства молока за 2017-2022 гг. снизилась, что отражает уровень рентабельности, который без учета субсидий сократился с 26,9 % в 2017 г. до 21,5 % в 2022 г. а с учетом субсидий – с 39,4 до 30,3 % соответственно [1-6, 9].

Таким образом, своевременный и качественный мониторинг показателей состояния отрасли и выявление тенденций ее развития, на основании информационных систем, позволит принять соответствующие эффективные решения по выявлению резервов или оптимизации ресурсов.

Состояние отрасли молочного скотоводства определяется широким спектром различных показателей, подлежащих сбору, обработке и аналитическому исследованию посредством специализированных баз данных с интегрированными расчётно-аналитическими инструментами. Например, хозяйство считается молочным, если удельный вес коров составляет свыше 65% общего поголовья скота. Для точной классификации типа скотоводства необходим встроенный инструмент, позволяющий вычислить этот показатель автоматически. [13] Показатели развития включают натуральные количественные характеристики (поголовье, число приплода, объемы производства молока), стоимостные экономические критерии (расходы на содержание животных, изготовление и продажу продукции) и качественные оценочные показатели (уровень продуктивности, степень товарности, рентабельность, срок окупаемости вложений).

Для упорядочивания данных и упрощения процесса их дальнейшей обработки была разработана структура базы данных, которая включает следующие взаимосвязанные таблицы. Таблица «Зона» предназначена для деления в дальнейшем территории России на крупные территориальные сегменты. Таблица «Регион» определяет принадлежность административных единиц внутри каждой зоны. Таблица «Организация» представляет собой реестр всех организаций, занимающихся производством молока в каждом регионе. Таблица «Молоко» содержит ежегодные данные по производству и продаже молока каждой организацией. Таблица «Коровы» включает статистику о количестве голов и состоянии молочного стада ежегодно.

В качестве системы управления базой данных (СУБД) была выбрана SQLite – компактная и высокопроизводительная реализация стандарта SQL с открытым исходным кодом, поддерживающая широкий спектр приложений, таких как мобильные платформы, веб-сервисы и десктопные программы.

Для взаимодействия с базой данных разработано специальное клиентское приложение, написанное на языке программирования Python. Этот выбор был обусловлен простотой синтаксиса Python, благодаря которым разработчики могут создавать код значительно быстрее. Кроме того, язык применяется для разработки широкого спектра приложений — от веб-сервисов и научных расчётов до проектов в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, что в дальнейшем позволит встраивать дополнительные модули с применением данных инструментов.

Запуск программы открывает основное рабочее окно, предоставляющее доступ ко всем ключевым разделам приложения и отображающее полный набор исходных данных, хранящихся в базе. [8] Пользователь может сортировать представленные сведения в порядке возрастания или убывания кликом на соответствующий заголовок столбца.

В разделе «Таблицы» можно отдельно просматривать каждую таблицу с исходными данными, при выборе определенной таблицы можно выбрать столбцы, которые отобразятся в окне вывода данных, и после отсортировать данные в порядке возрастания или убывания по одному из признаков. Далее осуществить экспорт данных в табличный процессор.

В этом разделе также можно получить доступ к данным по группам показателей: по себестоимости и затратам (производственная себестоимость 1 ц молока, полная себестоимость 1 ц реализованного молока, средние затраты на одну корову в год и т.д.), доходности и эффективности (валовая рентабельность реализованного молока, уровень товарности. коэффициент окупаемости затрат без учёта государственной поддержки и т.д.), продуктивности и воспроизводству (среднегодовой удой на 1 корову, получено приплода на 100 коров); ресурсообеспеченности и интенсивности (поголовье молочного стада на 100 га с.-х. угодий), которые не хранятся непосредственно в самой базе данных, а рассчитываются по соответствующим статистическим формулам в приложении.

В разделе «Отчёты» разработан ряд специализированных запросов для анализа данных молочного скотоводства, каждый из которых направлен на получение конкретной аналитической информации. Далее представлено описание запросов.

Определение количества сельскохозяйственных организаций региона, в которых среднегодовой удой на одну корову превышает или не превышает установленный порог. Для того, чтобы сформировать результат, пользователь выбирает условие сравнения (более, не более, менее, не менее, равно) и вводит соответствующее значение уровня среднегодового удоя или выбирает автоматически рассчитываемое среднее значение по организациям за выбранный период.

Подсчет числа организаций, где плотность поголовья молочного стада на 100 гектаров сельскохозяйственных угодий превышает или не превышает указанный уровень. Пользователю предлагается задать условие сравнения и ввести значение плотности поголовья. После выбора периода формируется итоговый результат.

Расчет производственной себестоимости 1 центнера молока в хозяйствах с определенным уровнем среднегодового удоя. Запрашиваются условие сравнения, значение уровня среднегодового удоя и временной период, исходя из которых производится отбор данных. Далее формируется результат.

Анализ значений среднегодового удоя в хозяйствах с ограничением по поголовью молочного стада на 100 гектаров земельных угодий. Пользователь устанавливает диапазон поголовья, а затем получает сводку по данному показателю за выбранный период.

Оценка доли рентабельных и не рентабельных организаций, занимающихся производством молока. Здесь пользователю доступно два варианта: анализ только прибыльных организаций или только тех, которые несут убытки. Выбор временного интервала также необходим для получения корректных данных. Результатом выполнения запроса является таблица с перечнем организаций и показателем валовая рентабельность реализованного молока, количество организаций и их доля.

Результатом выполнения запроса является итоговое значение организаций, соответствующих ограничениям, и соответствующая таблица с данными, которые можно упорядочить в порядке возрастания, и наоборот, по каждой из характеристик. Готовый отчет доступен для экспорта в формат табличного редактора.

Пользователь может самостоятельно вводить, редактировать и удалять информацию в базе.

Заключение.

Современный уровень развития информационных технологий создаёт благоприятные условия для создания цифровых инструментов, таких как электронные каталоги, компьютеризированные базы данных и аналитические сервисы и системы, которые позволяют хранить данные и проводить анализ состояния отраслей сельскохозяйственного производства.

В результате исследования достигнута поставленная цель и сделаны следующие выводы.

Спроектированная информационная система ориентирована на предоставление оперативной информационно-аналитической поддержке специалистов агропромышленного комплекса и позволяет решать следующие задачи: заполнять, сохранять и анализировать основные характеристики отрасли молочного скотоводства; формировать целевые запросы и отчёты по различным показателям для каждого пользователя.

Программное обеспечение позволяет автоматизировать процессы ввода, хранения и обновления данных различных процессов отрасли молочного скотоводства, проводить быстрый поиск, сортировку, фильтрацию и обзор информации согласно заданным критериям.

Разрабатываемая система позволяет ускорить время обработки информации, а также оптимизирует производственный и управленческий процессы.

В перспективе предполагается внедрение аналитического блока, оснащённого технологиями машинного обучения и искусственного интеллекта. Это позволит применять математические и статистические методы для автоматической группировки данных по различным признакам, выявления скрытых зависимостей и моделирования ситуаций, обеспечивая глубокий анализ и прогнозирование тенденций развития отрасли молочного скотоводства.