Экономическая оценка внедрения самообучающихся роботизированных систем сортировки плодоовощной продукции на предприятиях агропромышленного комплекса
Рязанцева М.В.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 10 (Октябрь 2025)
Аннотация:
Современный агропромышленный комплекс характеризуется интенсификацией конкуренции и повышением требований к качеству продукции, что обусловливает необходимость технологической модернизации послеуборочной обработки. Данное исследование представляет комплексный экономический анализ эффективности внедрения автоматизированных систем сортировки плодоовощной продукции на предприятиях различного масштаба. На основе экспериментальных данных, полученных при внедрении современных роботизированных систем сортировки на выборке из 12 500 тонн плодов пяти культур (яблоки, томаты, груши, картофель, авокадо), проведена оценка экономической эффективности по ключевым показателям. Результаты исследования демонстрируют снижение производственных издержек на 21,2%, сокращение трудозатрат на 42,7%, уменьшение объема некондиционной продукции на 27,6% и увеличение допустимого срока реализации продукции в среднем на 2,3 дня. Дифференцированный анализ по типам предприятий выявил оптимальные сценарии внедрения с периодом окупаемости от 1,2 до 2,5 лет в зависимости от производственного профиля. Экономическое моделирование подтверждает целесообразность инвестиций в автоматизированные системы сортировки для предприятий с объемом переработки от 25 тонн продукции в день, при этом для высокоценных культур порог рентабельности снижается до 12 тонн. Разработанная методика оценки инвестиционной привлекательности внедрения автоматизированных систем учитывает региональные особенности рынка труда, логистическую инфраструктуру и ценовую конъюнктуру, что позволяет адаптировать рекомендации для конкретных предприятий агропромышленного комплекса.
Ключевые слова: самообучающаяся роботизированная система, сортировка плодоовощной продукции, экономическая эффективность, инвестиционный анализ, послеуборочная обработка, оптимизация производственных процессов, рентабельность инвестиций, сокращение издержек
Страница обновлена: 23.06.2026 в 22:30:21
Economic assessment of the introduction of self-learning robotic fruit and vegetable sorting systems at agro-industrial enterprises
Ryazantseva M.V.Journal paper
Economy of agricultural and processing enterprises
Volume 100, Number 10 (October 2025)
Abstract:
The modern agro-industrial complex is characterized by increased competition and increased product quality requirements, which necessitates the technological modernization of post-harvest processing. This study presents a comprehensive economic analysis of the effectiveness of the implementation of automated fruit and vegetable sorting systems at enterprises of various scales. Based on experimental data obtained during the implementation of modern robotic sorting systems on a sample of 12,500 tons of fruits from five crops (apples, tomatoes, pears, potatoes, avocados), an assessment of economic efficiency was carried out according to key indicators. The results of the study demonstrate a reduction in production costs by 21.2%, a reduction in labor costs by 42.7%, a decrease in the volume of substandard products by 27.6% and an increase in the allowable sales period by an average of 2.3 days. A differentiated analysis by type of enterprise revealed optimal implementation scenarios with a payback period of 1.2 to 2.5 years, depending on the production profile. Economic modeling confirms the feasibility of investing in automated sorting systems for enterprises with a processing volume of 25 tons of products per day, while for high-value crops the profitability threshold is reduced to 12 tons. The developed methodology for assessing the investment attractiveness of the introduction of automated systems takes into account the regional characteristics of the labor market, logistics infrastructure and price conditions, which allows us to adapt recommendations for specific enterprises of the agro-industrial complex.
Keywords: [keywordsSelf-learningRoboticSystem,fruitandvegetablesorting,economicefficiency,investmentanalysis,postharvestprocessing,optimizationofproductionprocesses,returnoninvestment,costreduction]