Оптимизация процессов импортозамещения в АПК через внедрение блокчейн-платформ и алгоритмов машинного обучения на основе локализованных Big Data-решений
Полевой С.А.1,2
1 ФГОБУ ВО «, ,
2 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», ,
Статья в журнале
Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 100, Номер 5 (Май 2025)
Аннотация:
Исследование посвящено актуальной проблеме импортозамещения в агропромышленном комплексе России в условиях экономических ограничений и необходимости обеспечения продовольственной безопасности. В работе представлена инновационная концепция интеграции блокчейн-технологий и алгоритмов машинного обучения на базе локализованных Big Data-решений для оптимизации цепочек поставок и производственных процессов в АПК. Методология исследования основана на комплексном анализе данных 128 сельхозпредприятий из различных регионов России с применением многомерного статистического моделирования, кластерного анализа и распределенных реестров для мониторинга товарных потоков. Эмпирической базой служили производственные показатели аграрных предприятий за период 2019-2023 гг., включая параметры урожайности, логистики и экономической эффективности. Результаты демонстрируют значительное повышение эффективности импортозамещения при внедрении предложенных технологических решений: сокращение логистических издержек на 28,7%, увеличение прозрачности цепочек поставок на 64,3%, снижение зависимости от импортных семян и технологий на 37,2%. Разработанная модель прогнозирования потребности в импортозамещении на основе нейросетевого анализа позволила повысить точность планирования на 42,6% в сравнении с традиционными методиками. Теоретическая значимость исследования заключается в формировании методологического подхода к цифровой трансформации импортозамещения в АПК, практическая ценность определяется возможностью масштабирования предложенных решений на федеральном уровне.
Ключевые слова: цифровизация АПК, блокчейн в сельском хозяйстве, импортозамещение, машинное обучение, Big Data, продовольственная безопасность, локализованные технологии
Страница обновлена: 23.06.2026 в 21:59:43
Optimization of import substitution processes in the Agro-Industrial Complex through the introduction of Blockchain platforms and Machine Learning algorithms based on localized Big Data solutions
Polevoy S.A.Journal paper
Economy of agricultural and processing enterprises
Volume 100, Number 5 (May 2025)
Abstract:
The study is devoted to the urgent problem of import substitution in the Russian agro-industrial complex in the context of economic constraints and the need to ensure food security. The paper presents an innovative concept for integrating blockchain technologies and machine learning algorithms based on localized Big Data solutions to optimize supply chains and production processes in the agro-industrial complex. The research methodology is based on a comprehensive analysis of data from 128 agricultural enterprises from various regions of Russia using multidimensional statistical modeling, cluster analysis and distributed registries to monitor commodity flows. The empirical basis was the production indicators of agricultural enterprises for the period 2019-2023, including the parameters of yield, logistics and economic efficiency. The results demonstrate a significant increase in the efficiency of import substitution when implementing the proposed technological solutions: reducing logistics costs by 28.7%, increasing transparency of supply chains by 64.3%, reducing dependence on imported seeds and technologies by 37.2%. The developed model for forecasting the need for import substitution based on neural network analysis has improved planning accuracy by 42.6% compared to traditional methods. The theoretical significance of the research lies in the formation of a methodological approach to the digital transformation of import substitution in agriculture, the practical value is determined by the possibility of scaling the proposed solutions at the federal level.
Keywords: Digitalization of Agriculture, Blockchain in Agriculture, Import Substitution, Machine Learning, Big Data, Food Security, Localized Technologies