The research presented in the article is aimed at developing and implementing an intelligent optimization system based on neural networks, capable of adapting to the characteristics of various agricultural enterprises, and contains an assessment of its impact on key economic indicators. The research is based on an integrated approach, including the development of a neural network architecture, the integration of the system into the existing infrastructure of enterprises and conducting an experimental study. The methods of machine learning, system analysis, economic and mathematical modeling and statistical data analysis are used. The empirical base consists of data from 50 agricultural enterprises from various regions of Russia. An optimal neural network architecture has been developed, taking into account the specifics of agricultural and processing enterprises. The introduction of an intelligent optimization system has led to a 15-20% increase in productivity, a 10-12% reduction in production costs and an 8-10% improvement in quality indicators. Changes in the organizational structure and decision-making processes at enterprises using the system have been identified. The results of the study demonstrate the significant potential of using neural network technologies to optimize production processes in the agro-industrial complex. The proposed system contributes to the competitiveness and sustainable development of enterprises in the industry.
Представленное в статье исследование направлено на разработку и внедрение интеллектуальной системы оптимизации на основе нейронных сетей, способной адаптироваться к особенностям различных предприятий АПК, и содержит оценку ее влияния на ключевые экономические показатели. Исследование основано на комплексном подходе, включающем разработку архитектуры нейронной сети, интеграцию системы в существующую инфраструктуру предприятий и проведение экспериментального исследования. Использованы методы машинного обучения, системного анализа, экономико-математического моделирования и статистического анализа данных. Эмпирическую базу составили данные 50 предприятий АПК из различных регионов России. Разработана оптимальная архитектура нейронной сети, учитывающая специфику сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. Внедрение интеллектуальной системы оптимизации привело к повышению производительности на 15-20%, к снижению себестоимости продукции на 10-12% и улучшению качественных показателей на 8-10%. Выявлены изменения в организационной структуре и процессах принятия решений на предприятиях, использующих систему. Результаты исследования демонстрируют значительный потенциал применения нейросетевых технологий для оптимизации производственных процессов в АПК. Предложенная система способствует повышению конкурентоспособности и устойчивому развитию предприятий отрасли.