Цифровые двойники молочно-товарных ферм с индивидуальным мониторингом физиологического состояния животных и автоматической коррекцией рационов
Утакаева И.Х.1,2
1 ФГОБУ ВО «, ,
2 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», ,
Купить PDF | Цитирований: 1
Статья в журнале
Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 100, Номер 6 (Июнь 2025)
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=82652566
Цитирований: 1
Аннотация:
Современное молочное животноводство сталкивается с проблемой оптимизации рационов питания коров на основе их индивидуальных физиологических показателей. В данном исследовании представлена концепция цифровых двойников молочно-товарных ферм, интегрирующая системы индивидуального мониторинга физиологического состояния животных с алгоритмами автоматической корректировки рационов. Методология исследования основана на комплексном анализе данных с 12 молочно-товарных ферм, оснащенных системами мониторинга параметров животных, включая 4322 гол. крупного рогатого скота голштинской и симментальской пород. В исследовании применялись многоуровневое моделирование, интеграция IoT-сенсоров, алгоритмы машинного обучения и технология цифровых двойников для прогнозирования оптимальных рационов. Результаты демонстрируют повышение молочной продуктивности на 8,7% при внедрении разработанной системы цифровых двойников с автоматической корректировкой рационов. Индекс конверсии корма улучшился на 12,3%, а затраты на ветеринарное обслуживание снизились на 27,4%. Экономическая эффективность внедрения системы составила в среднем 41,5 тыс. руб. на голову в год. Разработанная методология предлагает новую парадигму прецизионного молочного животноводства, основанную на персонализированном подходе к кормлению с использованием цифровых двойников и алгоритмов предсказательной аналитики, что открывает перспективы для трансформации отрасли с повышением экономической и экологической устойчивости молочного производства.
Ключевые слова: цифровые двойники, молочное животноводство, индивидуальный мониторинг, прецизионное кормление, автоматическая коррекция рационов, машинное обучение, IoT в агропромышленном комплексе
Страница обновлена: 23.06.2026 в 22:06:59
BYU PDF | Citations: 1
Digital twins of dairy farms with individual monitoring of the physiological state of animals and automatic adjustment of diets
Utakaeva I.Kh.Journal paper
Economy of agricultural and processing enterprises
Volume 100, Number 6 (June 2025)
Abstract:
Modern dairy farming is faced with the problem of optimizing the diet of cows based on their individual physiological parameters. This study presents the concept of digital twins of dairy farms, which integrates systems for individual monitoring of the physiological state of animals with algorithms for automatic dietary adjustment. The research methodology is based on a comprehensive analysis of data from 12 dairy farms equipped with animal parameter monitoring systems, including 4,322 head of Holstein and Simmental cattle. The study used multilevel modeling, integration of IoT sensors, machine learning algorithms, and digital twin technology to predict optimal diets. The results demonstrate an increase in milk productivity by 8.7% with the introduction of the developed digital twin system with automatic diet adjustment. The feed conversion index improved by 12.3%, and the cost of veterinary care decreased by 27.4%. The economic efficiency of the system implementation averaged 41.5 thousand rubles per head per year. The developed methodology offers a new paradigm of precision dairy farming based on a personalized approach to feeding using digital twins and predictive analytics algorithms, which opens up prospects for the transformation of the industry with increased economic and environmental sustainability of dairy production.
Keywords: Digital Twins, Dairy Farming, Individual Monitoring, Precision Feeding, Automatic Diet Adjustment, Machine Learning, IoT in the Agro-Industrial Complex