100,6

99,8

101,0

101,0

100,0

100,2

100,6

100,4

99,7

100,3

Рыбопродукты

100,1

100,3

99,7

101,3

100,7

101,4

100,2

99,8

100,9

100,9

Макаронные и крупяные изделия

100,1

100,1

100,2

100,7

102,4

100,2

100,4

100,3

100,3

101,3

Плодоовощная продукция, включая картофель

101,1

107,6

98,7

103,3

104,7

100,5

99,4

88,6

98,6

105,7

Масло и жиры

99,2

101,9

100,4

100,7

99,6

101,1

100,6

101,0

100,8

102,6

Соль, соус, специи, концентраты

101,4

97,2

101,2

102,3

101,4

102,8

99,8

101,9

100,1

101,1

Молоко и молочная продукция

102,1

100,5

100,6

99,6

99,7

100,8

100,3

102,0

100,7

101,9

Консервы овощные

104,0

104,1

99,5

102,0

98,1

99,8

103,7

100,5

101,2

103,0

Консервы фруктово-ягодные

110,2

101,6

97,6

99,0

104,3

98,6

98,5

99,1

101,1

100,0

Яйца

101,4

103,1

102,2

103,5

102,3

86,0

87,6

98,2

113,2

109,2

Сахар

99,9

101,3

101,2

100,8

100,8

102,5

100,0

98,3

100,7

102,0

Кондитерские изделия

101,2

100,8

100,6

101,8

100,9

101,3

100,0

99,7

100,8

101,9

Варенье, джем, повидло, мёд

100,0

100,1

100,9

101,6

101,4

100,6

100,8

100,7

100,1

100,5

Кофе

103,3

95,9

101,9

99,3

99,9

98,5

100,6

103,1

97,5

100,9

Чай

106,1

97,5

101,6

100,8

101,1

101,7

99,1

98,4

102,0

102,0

Мука

99,8

101,6

101,2

101,2

100,2

100,4

100,3

101,9

100,4

99,7

Хлеб и хлебобулочные изделия

99,5

100,1

101,0

100,4

100,2

100,9

100,1

101,0

102,8

100,5

Напитки безалкогольные

101,3

103,3

100,7

98,1

105,2

94,7

104,1

96,8

103,7

98,1

Мороженое

100,1

100,0

100,0

100,4

100,0

99,9

99,3

102,2

104,1

100,1

Рассмотрим цены на отдельные виды продовольственных товаров. В период с января по октябрь 2021 г. рост цен затронул практически все продукты, на определённые товары цена увеличились не значительно, например, на «кисломолочные продукты», «молоко питьевое цельное пастеризованное 2,5 - 3,2% жирности», «соки фруктовые», «газированные напитки», «яблоки», «вермишель», «крупы овсяная и перловая», «горох и фасоль», «крупа манная», «рис шлифованный» и т.д., на «пшено» цена даже снизилась, на некоторые товары, употребление которых не является ежедневным, цена увеличилась почти на 1 000 рублей (икра лососевых рыб, отечественная), на остальные товары увеличение цен составляет около 20 - 50 рублей в среднем. В целом, в период с 2019 г. по январь - октябрь 2021 г. цены постепенно возрастали.

Таблица 2.7 - Средние потребительские цены на отдельные виды продовольственных товаров, руб.

Продукты	2019 г.	2020 г.	Январь-октябрь 2021 г.
Рыба охлаждённая и мороженая разделанная лососевых пород, кг	496,38	496,25	537,42
Филе рыбное, кг	346,44	360,07	346,94
Рыба солёная, маринованная, копчёная, кг	396,03	411,95	473,73
Рыба мороженая разделанная (кроме лососевых пород), кг	155,11	164,82	167,37
Рыба мороженая неразделанная, кг	111,33	128,53	131,04
Икра лососевых рыб, отечественная, кг	2 889,49	2 855,32	3 817,96
Солёные и копчёные деликатесные продукты из рыбы, кг	1 299,41	1 318,68	1 574,53
Сельдь солёная, кг	183,86	188,29	196,24
Филе сельди солёное, кг	385,07	420,19	469,53
Консервы рыбные натуральные и с добавлением масла, 350 г	92,51	111,3	134,84
Консервы рыбные в томатном соусе, 350 г	59,01	68,94	80,89
Масло сливочное, кг	672,83	767,87	785,57
Масло подсолнечное, кг	95,63	103,55	135,47
Масло оливковое, л	925,67	960,12	1 034,93
Маргарин, кг	132,83	142,77	161,84
Сметана, кг	272,55	296,66	304,03
Кисломолочные продукты, кг	85,91	87,86	89,01
Творог жирный, кг	377,54	414,28	434,07
Сырки творожные, глазированные шоколадом, 50 г	35,58	38,42	40,23
Творог нежирный, кг	336,32	353,48	358,9
Йогурт, 125 г	30,24	33,45	36,84
Молоко питьевое цельное пастеризованное 2,5 - 3,2% жирности, л	64,	63,08	66,74
Молоко питьевое цельное стерилизованное 2,5 - 3,2% жирности, л	64,48	70,29	77,12
Молоко сгущённое с сахаром, 400 г	83,07	95,16	101,98
Смеси сухие молочные для детского питания, кг	1 123,94	1 169,8	1 149,98
Сыры сычужные твёрдые и мягкие, кг	625,52	657,51	704,37
Сыры плавленые, кг	377,01	430,56	453,0
Национальные сыры и брынза, кг	499,25	540,84	568,32
Овощи натуральные консервированные, маринованные, кг	165,74	163,72	196,03
Консервы овощные для детского питания, кг	634,2	627,11	647,18
Консервы томатные, кг	150,28	172,68	195,48

Кетчуп, кг	172,41	176,28	188,95
Соки фруктовые, л	89,84	91,47	94,92
Консервы фруктово-ягодные для детского питания, кг	461,28	462,54	470,83
Яйца куриные, 10 шт.	72,21	74,43	86,32
Сахар-песок, кг	50,01	49,14	63,7
Печенье, кг	157,74	171,15	199,1
Пряники, кг	153,45	163,13	178,17
Зефир, пастила, кг	213,46	232,65	255,11
Карамель, кг	213,07	208,53	221,44
Конфеты мягкие, глазированные шоколадом, кг	347,84	361,39	397,76
Шоколад, кг	918,05	917,1	914,94
Кексы, рулеты, кг	226,53	240,93	262,15
Торты, кг	385,16	412,03	450,54
Жевательная резинка, упаковка	29,25	29,17	29,48
Конфеты шоколадные натуральные и с добавками, кг	660,02	746,06	797,8
Варенье, джем, повидло, кг	169,8	183,92	218,11
Мёд пчелиный натуральный, кг	444,49	454,18	494,19
Кофе натуральный растворимый, кг	2 050,73	2 144,01	2 164,47
Чай черный байховый, кг	545,19	536,33	560,75
Кофе натуральный в зернах и молотый, кг	853,64	928,75	969,86
Чай черный байховый пакетированный, 25 пакетиков	53,46	51,77	53,89
Майонез, кг	165,91	180,75	207,46
Соль поваренная пищевая, кг	15,26	16,58	17,52
Перец чёрный (горошек), кг	1 945,83	1 908,02	1 955,61
Сухие супы в пакетах, 100 г	38,41	39,89	44,94
Мука пшеничная, кг	32,64	35,79	38,83
Хлеб из ржаной муки и из смеси муки ржаной и пшеничной, кг	59,04	61,02	65,42
Хлеб и булочные изделия из пшеничной муки высшего сорта, кг	74,53	80,73	85,71
Хлеб и булочные изделия из пшеничной муки 1 и 2 сортов, кг	50,62	54,91	58,65
Булочные изделия сдобные из муки высшего сорта штучные, кг	178,83	188,22	209,17
Бараночные изделия, кг	141,35	145,25	155,18
Хлопья из злаков (сухие завтраки), кг	436,34	447,06	450,28
Рис шлифованный, кг	69,06	75,55	79,26
Крупа манная, кг	43,83	51,37	55,11
Пшено, кг	74,2	59,77	55,74
Горох и фасоль, кг	52,06	60,36	67,87
Крупа гречневая-ядрица, кг	46,76	76,78	93,19
Крупы овсяная и перловая, кг	37,93	41,8	46,85
Овсяные хлопья "Геркулес", кг	38,71	48,09	56,63
Вермишель, кг	61,41	74,94	84,44
Макаронные изделия из пшеничной муки высшего сорта, кг	66,61	74,64	85,48

Картофель, кг	26,23	32,06	45,71
Капуста белокочанная свежая, кг	30,23	32,73	41,42
Лук репчатый, кг	34,39	37,52	42,97
Свёкла столовая, кг	35,2	38,99	59,7
Морковь, кг	44,55	57,79	78,39
Чеснок, кг	163,82	198,16	209,67
Огурцы свежие, кг	135,51	149,67	175,54
Помидоры свежие, кг	144,31	175,68	193,83
Овощи замороженные, кг	227,99	227,54	246,33
Яблоки, кг	130,08	155,85	159,18
Груши, кг	153,81	192,98	216,24
Апельсины, кг	128,8	153,24	159,91
Виноград, кг	219,05	233,66	265,12
Лимоны, кг	147,05	216,65	198,85
Сухофрукты, кг	185,69	198,25	250,04
Бананы, кг	110,34	110,52	128,52
Орехи, кг	595,88	620,68	877,31
Водка крепостью 40% об. спирта и выше, л	684,8	698,6	691,84
Вино виноградное креплёное крепостью до 20% об. спирта, л	604,64	603,03	608,47
Вино виноградное столовое (сухое, полусухое, полусладкое) крепостью до 14% об. спирта и содержанием до 8% сахара, л	482,7	510,37	558,31
Коньяк ординарный отечественный, л	1 187,45	1 223,82	1 296,07
Вино игристое отечественное, л	349,44	357,85	382,89
Пиво отечественное, л	125,97	133,66	138,44
Пиво зарубежных торговых марок, л	195,87	208,63	226,58
Вода минеральная и питьевая, л	35,77	40,36	44,0
Напитки газированные, л	43,74	47,63	50,79
Мороженое сливочное, кг	590,01	635,81	689,76

В октябре 2021 года индекс потребительских цен на сыры сычужные твёрдые и мягкие повысился на 7,74% по сравнению с декабрём 2020 г. (в октябре 2020 г. по сравнению с декабрём 2019 г. - повысился на 8,46%). В том числе в этот период повышение индекса наблюдается по большинству мясопродуктов, в среднем на 10,73%, а вот в периоде октябрь к декабрю 2021 г. по отношению с периодом октябрь к декабрю 2020 г. по таким продуктам, как «фарш мясной», «пельмени, манты, равиоли», «свинина бескостная», «колбаса варёная» и «консервы мясные» в октябре 2021 г. было снижение на 0,65%, 1,54%, 1,19%, 3,3% и 1,52% соответственно.

Таблица 2.8 - Индексы потребительских цен на мясопродукты (к декабрю предыдущего года, %)

Группы продовольственных товаров	Октябрь 2019 г.	Октябрь 2020 г.	Октябрь 2021 г.
Продовольственные товары	104,89	108,46	107,74
Мясопродукты	103,73	104,45	109,55
Фарш мясной, кг	100,88	107,1	106,45
Пельмени, манты, равиоли, кг	105,09	107,38	105,84
Печень говяжья, кг	100,46	105,44	126,09
Говядина (кроме бескостного мяса), кг	110,13	105,33	107,67
Говядина бескостная, кг	101,52	102,58	107,39
Свинина (кроме бескостного мяса), кг	98,09	102,3	108,57
Куры охлажденные и мороженые, кг	97,23	98,35	121,71
Окорочка куриные, кг	104,36	102,12	117,47
Баранина (кроме бескостного мяса), кг	97,42	106,58	113,76
Свинина бескостная, кг	99,65	98,55	97,36
Колбаса варёная, кг	110,78	109,23	105,93
Сосиски, сардельки, кг	106,33	109,88	109,96
Колбаса полукопчёная и варёно-копчёная, кг	102,36	106,17	107,6
Колбаса сырокопчёная, кг	108,74	103,88	103,57
Мясокопчёности, кг	104,37	100,12	113,59
Кулинарные изделия из птицы, кг	102,39	101,67	110,61
Консервы мясные, 350 г	106,09	107,04	105,52

Согласно данным таблицы 2.9 можно сделать вывод о том, что цены за 10 месяцев 2021 г. выросли не значительно. Так, в октябре общее изменение цен на молочные продукты по сравнению с сентябрём составило + 0,8%, по отдельным группам товаров, цены в октябре снизились. Если рассматривать изменение цен в октябре с изменением цен в январе, то наблюдается также неравномерная динамика - повышение цен на одни товары и снижение на другие. В среднем, изменение составляет около 1 - 2%.

Таблица 2.9 - Индексы потребительских цен сыры сычужные твёрдые и мягкие в 2021 году (на конец месяца к предыдущему, %)

Группы продовольственных товаров	Месяц
	01	02	03	04	05	06	07	08	09	10
Продовольственные товары	100,7	101,2	100,4	101,6	101,3	100,3	100,2	99,4	100,8	101,6

Мясопродукты	100,1	100,5	100,6	102,6	101,4	100,4	100,9	100,9	100,8	101,1
Фарш мясной, кг	100,3	100,8	100,7	101,1	101,0	99,9	100,3	101,1	100,3	100,8
Пельмени, манты, равиоли, кг	100,0	100,2	100,1	101,1	101,0	99,8	100,5	100,5	101,5	101,1
Печень говяжья, кг	102,6	103,7	104,0	104,3	103,5	101,8	101,6	105,2	98,0	99,0
Говядина (кроме бескостного мяса), кг	100,0	101,1	101,0	103,2	101,8	100,3	99,2	100,4	101,4	99,2
Говядина бескостная, кг	101,8	100,9	99,4	102,2	101,1	100,5	99,4	100,7	100,2	100,9
Свинина (кроме бескостного мяса), кг	100,0	99,1	98,0	102,8	102,7	100,2	101,1	101,5	102,3	100,6
Куры охлажденные и мороженые, кг	102,3	100,0	103,9	104,1	101,4	100,9	102,4	100,6	101,0	103,4
Окорочка куриные, кг	100,2	101,0	101,6	103,8	103,4	100,7	100,4	100,8	101,7	102,7
Баранина (кроме бескостного мяса), кг	100,8	101,1	103,6	109,4	99,9	102,5	103,7	95,78	99,1	97,8
Свинина бескостная, кг	97,3	98,0	98,6	101,4	100,2	100,2	101,4	100,4	100,3	99,8
Колбаса варёная, кг	95,6	103,6	101,9	100,5	100,1	100,3	102,2	100,0	99,1	102,8
Сосиски, сардельки, кг	100,6	99,7	99,5	102,7	100,8	100,2	101,2	102,5	100,3	102,2
Колбаса полукопчёная и варёно-копчёная, кг	98,9	101,9	99,7	100,5	102,9	100,1	101,3	100,4	101,4	100,4
Колбаса сырокопчёная, кг	100,2	100,3	100,0	100,0	100,0	100,1	102,1	100,6	100,0	100,2
Мясокопчёности, кг	104,7	98,3	102,7	100,8	101,2	99,0	102,1	100,6	99,7	103,9
Кулинарные изделия из птицы, кг	100,3	100,3	99,4	107,1	98,0	101,6	100,1	100,8	100,9	101,9
Консервы мясные, 350 г	101,9	99,7	98,6	103,2	96,3	103,4	100,8	100,1	98,6	103,1

Рассмотрим цены на отдельные виды мясопродуктов.

В период с января по октябрь 2021 г. рост цен затронул практически все продукты, кроме «колбасы сырокопчёной» и «свинины бескостной», на них цена незначительно снизилась. На остальные товары цена увеличились в среднем на 10 - 40 рублей.

В целом, в период с 2019 г. по январь - октябрь 2021 г. цены постепенно возрастали на 20 рублей по каждому виду продукта.



Таблица 2.10 - Средние потребительские цены на мясопродукты, руб.

Продукты	2019 г.	2020 г.	Январь-октябрь 2021 г.
Фарш мясной, кг	324,74	340,53	358,95
Пельмени, манты, равиоли, кг	243,86	267,16	286,46
Печень говяжья, кг	192,26	197,86	240,14
Говядина (кроме бескостного мяса), кг	322,15	345,8	365,1
Говядина бескостная, кг	410,73	427,55	450,24
Свинина (кроме бескостного мяса), кг	255,21	257,64	265,52
Куры охлажденные и мороженые, кг	189,52	187,04	210,04
Окорочка куриные, кг	194,81	198,71	216,4
Баранина (кроме бескостного мяса), кг	358,24	379,25	416,45
Свинина бескостная, кг	358,28	363,25	359,43
Колбаса варёная, кг	354,92	380,28	403,97
Сосиски, сардельки, кг	365,06	390,16	422,87
Колбаса полукопчёная и варёно-копчёная, кг	459,29	488,37	524,66
Колбаса сырокопчёная, кг	1 010,31	1 048,96	1 042,26
Мясокопчёности, кг	483,5	501,76	530,01
Кулинарные изделия из птицы, кг	310,28	307,48	327,9
Консервы мясные, 350 г	117,25	126,89	133,53

Рассмотрим динамику средних потребительских цен на основные мясопродукты по месяцам 2021 г. Цена на «говядину бескостную» в октябре по сравнению с январём увеличилась на 20,74 рубля, а по сравнению с предыдущим месяцем на 2,78 рубля. «Свинина бескостная» в октябре 2021 г. стоила 364,93 рубля, что больше цены в январе на 1,84 рубля, а вот в сентябре цена была выше, чем в октябре на 0,84 рубля. Цена на «куриные окорочка» в октябре выросла на 35,14 рублей по сравнению с ценой в январе, а по сравнению с сентябрём цена выросла на 6,24 рубля. Цена «колбасы варёной» в январе составляла 379,66 рублей, в октябре 420,59 рублей, рост составил 40,93 рубля. Цена на «сосиски, сардельки» с 409,02 рублей в январе выросла до 438,49 рублей в сентябре и 447,99 рублей в октябре, рост составил 29,47 и 38,97 рублей соответственно.

Таблица 2.11 - Средние потребительские цены на мясопродукты в 2021 году (на конец месяца, %)

Группы продовольственных товаров	Месяц
	01	02	03	04	05	06	07	08	09	10
Фарш мясной, кг	348,15	350,9	353,46	356,57	360,13	359,6	360,78	364,89	366,11	368,89

Пельмени, манты, равиоли, кг	280,6	281,22	281,49	283,74	286,48	285,89	287,29	288,74	292,92	296,22
Печень говяжья, кг	208,27	215,95	224,66	234,43	242,51	246,89	250,77	263,71	258,38	255,78
Говядина (кроме бескостного мяса), кг	346,69	350,41	353,99	365,32	371,77	372,92	369,86	371,23	376,26	372,52
Говядина бескостная, кг	437,35	441,16	438,67	448,46	453,54	455,82	453,17	456,1	456,98	461,19
Свинина (кроме бескостного мяса), кг	258,45	256,18	251,05	258,15	265,21	265,62	268,51	272,6	278,91	280,53
Куры охлажденные и мороженые, кг	190,94	191,01	198,43	207,08	209,96	211,87	218,81	220,11	222,32	229,83
Окорочка куриные, кг	198,72	200,79	203,96	212,37	219,68	221,19	222,02	223,83	227,62	233,86
Баранина (кроме бескостного мяса), кг	372,47	376,56	389,93	426,37	426,04	436,71	452,76	433,59	429,79	420,24
Свинина бескостная, кг	363,09	355,73	350,6	355,37	355,9	356,59	361,53	364,77	365,77	364,93
Колбаса вареная, кг	379,66	393,29	400,74	402,79	403,12	404,18	412,96	413,1	409,22	420,59
Сосиски, сардельки, кг	409,02	407,69	405,52	416,63	420,1	421,01	425,84	436,36	438,49	447,99
Колбаса полукопченая и варено-копченая, кг	501,36	510,69	509,17	511,77	526,57	527,17	534,23	536,23	543,64	545,75
Колбаса сырокопченая, кг	1032,88	1036,26	1036,55	1036,88	1028,06	1029,09	1050,98	1056,8	1056,41	1058,72
Мясокопчености, кг	517,35	506,68	520,43	524,76	531,17	525,66	536,53	539,91	538,31	559,31
Кулинарные изделия из птицы, кг	312,36	313,25	311,34	333,31	326,78	332,12	332,46	334,98	338	344,41
Консервы мясные, 350 г	132,37	131,94	130,14	134,64	129,63	134	135,12	135,24	134,03	138,19

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ ПРОДОВОЛЬСТВЕННОГО РЫНКА В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ

3.1 Использование цифровых технологий на продовольственном рынке

Ни один из кризисов последних десятилетий не менял нашу жизнь так стремительно, как нынешний, связанный с пандемией COVID-19. Вновь встал вопрос о цифровизации, но сейчас это не просто тренд и разговоры о будущем - это обязательное условие выживания бизнеса. Раньше речь шла о повышении эффективности бизнес-процессов за счёт цифровизации. Сейчас сама возможность продолжать работать существует только благодаря наличию цифровых инструментов. На следующем этапе эволюции бизнеса выиграют те, кто сделал ставку на самые инновационные интеллектуальные технологии.

Чтобы сделать из традиционной компании «умную», вертикально интегрированную в производство конечного продукта, необходимы решения, способные меняться и расти в соответствии с нуждами бизнеса. Такие возможности дают только облачные технологии. Интеллектуальные облачные платформы позволяют объединить разные производственные и бизнес-процессы; переложить принятие решений на машину; проследить всю цепочку создания продукта, вплоть до поставки потребителю; упростить работу разных подразделений компании. [24, с. 6]

На «умном» предприятии человеческая деятельность сведена к минимуму - более 50% ежедневных решений уже сегодня могут быть представлены в виде алгоритмов и переданы искусственному интеллекту.

Это открывает возможности для практического использования блокчейн-сценариев. В децентрализованном распределённом реестре взаиморасчёты будут прозрачными и доверительными. Технология позволяет каждому участнику рынка видеть объёмы потребления, начисления, платежи и быть частью процессов.

Потребитель может доверять расчётам, получает позитивный клиентский опыт и безопасность. Управляющая компания снижает затраты, повышает безопасность и прозрачность взаиморасчётов с поставщиками и потребителями. Сбытовая компания повышает скорость взаимодействия, может создавать новые схемы взаиморасчётов, снижает затраты. Сетевая компания - главный выгодоприобретатель за счёт эффективности, снижения потерь и хищений, повышения скорости бизнес-процессов. [24, с. 7]

«Об использовании роботизации или RPA (Robotic Process Automation), как ещё называют эту технологию, активно заговорили примерно год назад. Чем роботизация отличается от автоматизации, зачем она нужна и какую пользу может принести компании в различных бизнес-процессах?

С годами любая компания обрастает множеством процессов, и они оттачиваются до автоматизма. Считается, что, если выполнять одно и то же действие из раза в раз, оно, скорее всего, будет доведено до идеала, но это не так. Любые текущие процессы необходимо время от времени изучать и стараться сделать более оптимальными. Для этого их нужно оцифровать и перевести все действия сотрудников в так называемые логи - некие следы, которые они оставляют, работая в информационных системах. Анализируя логи, можно понять, как устроен реальный процесс, где появляются узкие места и ненужное дублирование информации, сколько может стоить каждый процесс и многое другое. Фактически все огрехи вылезают наружу. Становится понятно, где и что нужно поменять.

RPA-программы работают на уровне графического интерфейса, имитируя действия человека и способны на 20 - 35% снизить затраты и на 50 - 60% уменьшить длительность самого процесса. [24, с. 9]

Но есть ещё одна причина, по которой российские компании всё больше задумываются об использовании RPA. За годы активной автоматизации бизнес установил себе уже столько различных корпоративных систем, что связать их воедино и создать «умное» предприятие, управляемое данными, становится очень непросто. RPA как раз и может стать тем звеном, коннектором, который по ниточкам свяжет всю цепочку воедино, уберёт неочевидные разрывы и создаст общий сквозной процесс.

Технологии для построения интеллектуального предприятия: [24, с. 34]

1. Цифровая трансформация (Digital transformation) - это переосмысление клиентского опыта, бизнес-процессов и бизнес-модели. Она приводит к тому, что появляются новые способы создания добавленной стоимости или сильно изменяются старые. Новые технологии, такие как Интернет вещей, мобильные решения, голосовые помощники, приводят к изменению функциональности сотрудника или способов его взаимодействия с рабочим окружением. Большие данные или API-сервисы становятся дополнительным продуктом, генерирующим новый и существенный доход бизнеса.

2. Интернет вещей (Internet of things) - «органами чувств» интеллектуального предприятия являются оборудование и машины, роботизированные системы и носимые устройства, оснащённые самыми разными датчиками, передающими информацию в единое хранилище. Концепция Интернета вещей в бизнесе означает практическую возможность использования этой информации для управления ходом бизнес-процессов, принятия правильных решений и получения нового знания. Полноценная IoT-платформа обеспечивает подключение разнообразных датчиков, контроль их жизненного цикла, хранение больших данных, анализ потоковых данных, в том числе методами машинного обучения, и множество других функций. В конечном итоге, IoT-данные генерируют бизнес-события в управляющих бизнесом системах и позволяют интеллектуальному предприятию реагировать на них с высокой степенью автономии.

3. Машинное зрение (Machine vision) - один из наиболее востребованных способов использования машинного обучения. Когнитивные возможности человека обширны, но не идеальны. Человек устаёт, подвержен эмоциям, нуждается в комфортной среде. Обученная нейронная сеть лишена всех этих недостатков. Машины уже сейчас классифицируют изображения лучше человека, при этом они могут делать это без перерыва или находясь в «горячей зоне».

4. Мозгом интеллектуального предприятия, его центром принятия решений становятся алгоритмы и методы машинного обучения (Machine learning). Нейронные сети впервые за всю историю бизнеса и техники дают возможность компьютеру воспринимать входящую информацию, симулируя когнитивные функции человека. Использование накопленного опыта работы людей и механизмов позволяет куда лучше экспертов прогнозировать будущее. В интеллектуальном предприятии алгоритмы машинного обучения заранее предсказывают выход оборудования из строя.

5. Ключевой актив интеллектуального предприятия - это данные (Big Data). В «оцифрованном» предприятии они генерируются везде. «Сырые» данные поставляют датчики, установленные на промышленном оборудовании. ERP-системы хранят информацию о всех элементарных бизнес-операциях. Маркетинговые платформы знают всё о клиентах, их интересах, активностях и потребностях. Должностные инструкции и проектная документация, e-mail, протоколы совещаний и записи камер видеонаблюдения - это тоже большие данные. Вся эта информация формирует среду, в которой функционирует интеллектуальное предприятие, и является базой для принятия им верных решений.

6. Разнообразные способы статистического анализа (Predictive analytics) исторических данных, машинное обучение и другие подходы к поиску неочевидных закономерностей являются основой для большинства «умных» процессов интеллектуального предприятия. Предиктивная аналитика позволяет сжать большие объёмы данных в знание, которое человек может понять, осмыслить и использовать. Это является основой для систем принятия решений и различных видов анализа по типу «что-если». Использование алгоритмов предиктивной аналитики даёт интеллектуальному предприятию возможность принимать правильные решения, исходя из предыдущего опыта.

7. Все значимые транзакции в «умной» экосистеме, контракты, случаи взаимодействия между клиентами и продавцами, поставщиками и производителями, заказчиками и исполнителями, партнёрами фиксируются навечно и не могут быть искажены или сфальсифицированы. Они хранятся в децентрализованном распределённом реестре (Blockchain), записываются в смарт-контрактах, которые гарантируют выполнение обязательств, автоматически запуская запрограммированный заранее алгоритм действий при наступлении заданного события.

8. Человек неизбежно оставляет цифровой след, когда работает над какими-либо задачами в автоматизированном бизнес-процессе. Поступление товара на склад, получение счёта, создание заявки, её утверждение и ещё тысячи событий в самых разных информационных системах - всё это цифровые следы, которые расскажут о том, как бизнес-процесс протекал (Process mining) на самом деле. Нарушения регламента, узкие горлышки, торможения, перегруженные сотрудники, рискованные практики, хаотичные закупки, брешь в разграничениях полномочий - всё это становится явным, когда цифровые следы из разных источников объединяются и выстраиваются в единый бизнес-процесс с помощью инструментов Process Mining.

В середине мая 2018 года группа «Черкизово» завершила тестирование и запустила в промышленную эксплуатацию новый завод по производству сырокопчёных колбас в Кашире. Завод рассчитан на выпуск до 100 тонн продукции в сутки, а инвестиции в проект к моменту запуска составили около 7 миллиардов рублей. [24, с. 38]

Особенностью завода является реализация в нём подхода «Индустрия 4.0», который позволил избавиться от людей на производстве за счёт интеграции роботов с управляющими системами завода. На таком заводе люди поддерживают производственную цепочку как таковую, но никто не касается продукции. Безлюдный процесс производства организован следующим образом:

- На завод приезжают машины с мясным сырьём, которое взвешивается, после чего происходит его перетарка в ящики с RFID-метками, содержащими информацию об этих партиях сырья.

- После разгрузки сырьё по конвейерам поступает в полностью автоматизированный склад, где оно не только хранится до попадания на производство, но и подготавливается к техническому процессу: однородно охлаждается до определённой температуры.

- На вход в склад передаётся информация о рецептуре и объёмах продукции, которую необходимо сегодня произвести. Далее программное обеспечение под эту рецептуру само подбирает, сколько мяса, сколько шпика, специй и других компонентов необходимо для приготовления фарша.

- По конвейерам со склада сырьё уходит и на линию приготовления фарша. В этом же цехе фарш набивается в оболочку и развешивается рядами на рамы для последующей отправки колбасы на ферментацию и сушку.

В камеры ферментации батоны колбасы отвозят роботы. Там колбаса хранится порядка 4 - 5 дней, после чего те же самые роботы перемещают её в камеры сушки, где она находится еще 15 - 20 дней. При этом роботы колбасу в камерах сушки не бросают: они каждый день навещают её, чтобы взвесить рамы и зафиксировать изменения веса. Отслеживая уменьшение веса при сушке, можно судить о том, насколько правильно и качественно идет процесс «созревания» колбасы.

- Полученная роботами информация передается в ПО SAP, которое управляет производственными процессами, и, в том числе на основании этих данных, принимается решение о готовности колбасы. После сушки роботы доставляют колбасу в цех упаковки, где происходит вакуумация продукции, наклейка термочеков и этикеток, укладка в короба, палетирование.

- Из этого цеха роботы-погрузчики доставляют колбасу на склад готовой продукции, откуда затем перемещают её в экспедиционную зону, когда приезжает фура, чтобы забрать готовую колбасу.

Вместе с роботами на заводе трудятся и люди, однако их количество в разы меньше, чем на заводах с низкими уровнями автоматизации. Всего на заводе в Кашире по состоянию на ноябрь 2019 года работает 212 человек, из которых около 170 - непосредственно на производстве. К последним относятся грузчики, приёмщики сырья, операторы, технологи, специалисты по качеству. При этом, приводят оценку в «Черкизово», на обычном заводе сопоставимого масштаба понадобилось бы порядка 700 сотрудников.

Отечественное сельское хозяйство у многих ассоциируется с покосившимися амбарами, старыми тракторами и огромными площадями бесхозных полей, за которыми никто не следит, кроме угрюмого сторожа с ружьём, заряженным солью. Но на самом деле российское сельское хозяйство за последние пять-семь лет сделало огромный шаг вперед и активно осваивает самые передовые технологии.

3.2 Основные направления развития продовольственного рынка

В мировой экономике происходит активное внедрение цифровых технологий. Предприятия пищевой промышленности также переходят на новые бизнес-модели развития и внедряют инновационные технологии на основе использования искусственного интеллекта, больших данных и робототехники. Информационные технологии оказывают существенное влияние на экономику всех стран мира и являются базой для цифровых изменений в бизнесе.

Что мы понимаем под цифровым сельским хозяйством: [11, с. 2]

- Передача компетенций из поля в офис - объединение оборудования, транспортных средств и иных средств механизации в единое информационное пространство, которое позволяет передать часть функционала работников предприятий машинам и оборудованию; проводить работу удалённо «в любое время из любого места»; усилить контроль над производственными процессами.

- Быть ближе к потребителю - подготовка прогнозов потребностей рынка, спроса и предложения; выявление предпочтений потребителей при проведении анализа больших данных (соц. сети, поисковые запросы, покупки); выстраивание цепочки реализации продукции без посредников, напрямую через электронные торговые площадки, гарантирующие качество продукции, с учётом участия производителя продукции в системах цифровой прослеживаемости.

- Интеграция в глобальное пространство - ERP-системы, электронные площадки, цифровая прослеживаемость, электронный документооборот.

Сценарий цифровой трансформации предполагает системную, ускоренную цифровизацию сельскохозяйственного производства и интеграцию с направлениями национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». Необходимо стимулировать внутреннее потребление, развитие экспорта продукции и построение платформ, обеспечивающих сквозные цифровые решения для формирования добавленной стоимости, конкурентоспособность российского бизнеса. [14, с. 22]

В рамках мероприятий цифровизации на первом этапе (2019 - 2021 гг.) внедрения необходимо провести пилотирование методов стимуляции внедрения цифровых технологий сельхозтоваропроизводителями (взаимовыгодный обмен информацией и благами между участниками рынка и государством), сбор и анализ объективных данных от участников рынка, реинтеграцию и обогащение данных, необходимых для цифрового хозяйства, со стороны государственных источников информации. Такие работы уже ведутся на прототипе платформы «Цифровое сельское хозяйство» с участием информационной системы Аналитического центра Министерства сельского хозяйства Российской Федерации и других систем.

Второй этап (2021 - 2024 гг.) будет затрагивать крупные и средние сельскохозяйственные производства. Произойдёт масштабирование апробированных технологий субъектами, в том числе с использованием мер стимулирования, за счёт смещения господдержки в пользу предприятий, внедряющих процессы и технологии цифровизации с использованием методов объективного контроля в производстве. Это, в свою очередь, позволит сельхозпроизводителям интегрироваться в мировое пространство, используя мировые стандарты соответствия требованиям качества и прослеживаемости продукции.

На данном этапе предусматривается проведение цифровизации технологий селекции, создания семенного фонда и генетического фонда производителей животноводства, применения геномной селекции. На пилотных территориях будут созданы и апробированы интеллектуальные системы поддержки принятия решений для сельскохозяйственных предприятий и планирования землепользования. Необходимо сформировать цифровой план обеспечения продовольственной безопасности. Кроме того, будут выстраиваться цифровые цепочки для поддержки логистики снабжения и сбыта продукции параллельно процессам цифровизации транспорта и логистики, обмена информацией, получаемой с транспортных средств, с операторами цифровых платформ, заинтересованными ФОИВ, создания цифровых логистических узлов.

Предусмотрены: формирование цифровой платформы для обеспечения социальным питанием на принципах государственно-частного партнёрства; формирование и запуск технологических и организационных основ для дистанционного обучения и повышения квалификации работников АПК с доступом к самым передовым технологиями в области сельского хозяйства и переработки продукции. [14, с. 28]

Будет обеспечено содействие научным учреждениям Российской Федерации, консультирующим сельхозтоваропроизводителей по рациональному использованию земель сельскохозяйственного назначения.

На третьем этапе (2022 - 2024 гг.) необходимо создать сквозную систему информационного обеспечения в сфере сельского хозяйства, оцифровать все циклы сельскохозяйственного производства, что обеспечит снижение себестоимости и повышение доступности продукции, в том числе за счёт минимизации участия посредников в сбыте сельскохозяйственной продукции. Будут осуществлены цифровая фрагментация (разделение труда) и «уберизация» хозяйств (например, собственник крупного рогатого скота и молочного производства отвечает только за кормление, выгул и дойку, а поставку кормов, лекарств, убой, вывоз продукции осуществляют специализированные компании). Завершатся процессы интеграции информационного пространства в сфере сельскохозяйственного производства и обращения, государственного управления сельским хозяйством.

На всех этапах будут внедряться частные цифровые платформы управления производством, облачные системы управления киберфизическими системами и интернетом вещей, прогностические платформы для информационного обеспечения решения отдельных производственных задач. Принципиальная особенность внедряемых цифровых платформ в сельском хозяйстве - их открытость и глубокая интеграция в метасистему, обеспечивающую поддержку жизненного цикла всей отрасли и контроль качества в рамках рискориентированного подхода на основе анализа данных и прогностических моделей. Прообразом метасистемы могут выступить существующие модели государственно-частного партнёрства в области «Цифровое сельское хозяйство». Устанавливается разумный баланс между открытостью данных и конфиденциальностью данных сельхозтоваропроизводителей.

В целом, в рамках цифровой трансформации должно создаваться множество информационных платформ, большинство из которых должны быть открытыми для участников. Это ускорит внедрение цифровизации, обеспечит конкуренцию между IT-компаниями и консалтинговыми агентствами, достоверность оборота данных в сельском хозяйстве.

1. Платформа «Цифровое сельское хозяйство». [11, с. 3]

Цифровая платформа «Цифровое сельское хозяйство» за счёт обеспечения всех участников агропромышленного комплекса достоверной информацией о производителе, условиях хранения и транспортировке продукции позволит:

- повысить конкурентоспособность добросовестных производителей как на отечественном рынке, так и на зарубежных рынках;

- снизить затраты на приобретение сырья, вследствие снижения доли на рынке некачественного семенного материала, удобрений и др.

За плечами Минсельхоза имеется успешный опыт - разработка ФГИС «Семеноводство» с применением Blockchain технологий.

2. Платформа «Агрорешения». [11, с. 4]

- Принятие решений о выпуске более востребованной продукции за счёт принципиально новых по качеству прогнозов на цены, спрос и предложения (в обработку попадёт до 70% национальных данных обо всех сделках реализации и выпуске продукции в прошлые периоды, планируемом выпуске продукции в прогнозном периоде, производственных мощностях переработки и хранения продукции, логистических центрах, ОРЦ, транспортных тарифах, погодных условиях и их влиянии на рынок сбыта в прошлые периоды и др.). Выпуск востребованной рынком продукции в большей мере обеспечивает сбыт на подходящих условиях, что позволяет получать большую прибыль и направлять её в инвестиции на внедрение цифровых технологий.

- Сокращение простоев и преждевременного износа оборудования за счёт получения предиктивной аналитики и получения соответствующих уведомлений о необходимости проведения ремонта, технического обслуживания и диагностики оборудования, заказа запасных частей.

- Оптимизация производственных процессов вследствие подготовки рекомендаций производителю сельскохозяйственной продукции и продовольствия о необходимости начать или приостановить работы, с учётом сопоставления данных из других платформ (прогноз погоды, нашествие вредителей, болезней).

- Упрощение процедур одобрения кредитов (в т.ч. льготных), субсидий, проведения страхования вследствие возможности оперативной обработки объективных данных о деятельности производителей сельскохозяйственной продукции, а также за счёт консолидации финансовых продуктов в рамках одного электронного сервиса.

- Принятие взвешенных и объективных решений о приобретении и внедрении цифровых технологий и разработок за счёт возможности получения достоверных сведений о существующих цифровых технологиях в области их применения, эффективности и итоговых затратах на внедрение, что будет способствовать увеличению производительности труда и снижению доли материальных затрат. Система «Навигатор цифровых технологий» позволит на конкретных примерах обосновывать эффективность цифровых технологий.

Производители сельскохозяйственной продукции и продовольствия наполняют на возмездной основе ЦП «Агрорешения» объективными данными:

- Состояние почвы, метеоданные;

- Нашествие вредителей, болезней;

- Технологические потери урожая;

- Урожайность с каждого метра поля;

- Маршруты следования транспортных средств;

- Расход ГСМ;

- Расход удобрений;

- Расход семенного материала и др. данные с датчиков и сенсоров.

На основании этих данных происходит: [11, с. 5]

1. Расстановка приоритетов между качеством зерна, потерями, чистотой бункера или качеством соломы.

2. Предиктивная аналитика для ремонта и логистики запасных частей.

3. Контроль расхода ГСМ.

4. Определение урожайности с каждого метра поля; очистка зерна в процессе уборки.

5. Вождение по заданной траектории с точностью до 2,5 см.

6. Автоматическое или дистанционное отключение при отклонении от маршрута, на поворотах.

7. Подсчёт входящего и исходящего объёма зерна.

8. Распознавание погрузчика по критерию: «свой», «чужой»; автоматическое или дистанционное отключение выгрузного устройства.

ЦП «Агрорешения», основывающаяся на технологиях машинного обучения и BIG DATA, предоставляет производителю с/х продукции информацию/рекомендации:

- Предоставляет, в зависимости от прогнозных погодных условий, распространения болезней и вредителей и иных факторов - рекомендации о необходимости начать или прекратить работы по обработке почвы, посадки и обработки растений, сбору урожая;

- Подготавливает, в зависимости от типа хозяйства, климатических условий и других факторов - рекомендации по внедрению и применению типовых цифровых технологий;

- Предоставляет, за счёт получения объективных данных о хозяйстве - возможность оперативного, в онлайн режиме получения субсидий, льготного кредитования и страхования;

- Формирует на основании исторических объективных данных, планируемых мероприятиях господдержки, планов СХТП и иных факторов прогнозы цен, спроса и предложения.

Цифровые двойники полей, с/х угодий как основа платформы «Агрорешения»: [11, с. 9]

1. Интеграция существующей системы мониторинга земель сельскохозяйственного назначения в цифровую платформу управления техникой (интернет вещей);

2. Сбор и обработка массива данных в национальном масштабе (невозможно в рамках одной или кооперации нескольких крупных организаций).

Принятие на основе максимально объективных данных, решений о земельных ресурсах: распределение с/х земель, меры предотвращения негативных тенденций (эрозия, дефляция, заболачивание, засоление, опустынивание, подтопление, зарастание и др.), восстановление с/х земель, эффективное использование существующих с/х земель.

3. Научный потенциал. [11, с. 6]

1. Подготовка высококвалифицированных ИТ-специалистов в АПК, формирование центров компетенций: за период проведения программы будет подготовлено не менее 55 000 специалистов в АПК, обладающих навыками работы с информационными технологиями и сформировано не менее 54 центров компетенций и учебно-методологических комплексов. Подготовка ИТ-специалистов и формирование центров компетенций снизит сложившийся уровень дефицита высококвалифицированных кадров, что способствует процессам цифровизации отрасли.

2. Формирование экспериментальных цифровых фермерских хозяйств (ЭЦФХ) на базах ведущих аграрных вузов и успешных частных организаций: за период проведения программы будет создано не менее 250 ЭЦФХ. Создание ЭЦФХ позволит прорабатывать и апробировать отечественные комплексные сквозные цифровые технологии, способствующие формированию отечественного рынка технологий с более доступными для потребителей (производителей сельскохозяйственной продукции) ценами.

Экспериментальные цифровые фермерские хозяйства (ЭЦФХ) на базе существующих опытно-фермерских хозяйств реализуют следующие цели: [11, с. 7]

- Формирование объективного мнения всеми хозяйствующими субъектами АПК об эффективных цифровых технологиях;

- Повышение доверия фермеров к ЦТ; повышение эффективности мер гос. поддержки; точность в выборе фермером требуемого ему цифрового продукта;

- Повысить уровень цифровизации АПК; ускорить развитие отечественной электронной и радиоэлектронной промышленности; снизить импортозависимость;

- Предоставление студентам образовательных учреждений возможности прохождения практики в ЭЦФХ, а также возможности учреждения на базе ЭЦФХ центров переподготовки кадров;

- Подготовка высококвалифицированных специалистов.

Задачами являются:

- Телематика данных о внедренных в ЭЦФХ ЦТ, стоимости вложений, затрат на обслуживание, сокращении издержек, повышении урожайности и производительности бизнес-процессов, видео технологических процессов и др.

- Использование телематических данных при проведении конференций как за пределами ЭЦФХ, так и на его территории с возможностью выезда на ферму и демонстрацией технологических процессов.

Цифровизация основных объектов управления сельского хозяйства предусматривает следующие инструменты: интернет вещей; системы анализа больших данных; ERP системы; RFID метки; БПТС, БПЛА; электронные и интеллектуальные датчики; элементы ИИ; робототехника; облачные сервисы; электронная коммерция.

Данные инструменты находят своё применение в таких направлениях как:

1. Умный сад - разработка интеллектуальной технической системы, осуществляющей в автоматическом режиме анализ информации о состоянии агробиоценоза сада, принятие управленческих решений и их реализацию роботизированными техническими средствами. [14, с. 37]

Целевые индикаторы: оцифровка и внесение в единую геоинформационную систему не менее 90% площадей сельскохозяйственных садовых многолетних насаждений; обеспечение средствами сбора данных о состоянии почв, растений и окружающей среды не менее 70% площадей промышленных садов; покрытие сетью передачи данных для обеспечения сбора Big Data и технологий интернета вещей в плодоводстве не менее 50% площадей промышленных садов; оснащение системами мониторинга и включение в единую геоинформационную систему не менее 70% мобильных технических средств; роботизация и работа в полностью автономном режиме без участия человека не менее 20% технических средств.

Ожидаемые результаты: повышение качества выполнения технологических процессов и, как следствие, - урожайности плодовых культур (на 20 - 30%) и качества продукции; сокращение затрат на 30 - 40% путём оптимального использования расходных материалов; снижение «человеческого фактора», минимизация вредного воздействия химических препаратов на окружающую природную среду; разработка и внедрение роботизированных технологий в садоводство, переход к интеллектуальному управлению продуктивностью растений.

2. Умная ферма - создание и внедрение отечественных конкурентоспособных технологий по направлению «Умная ферма», производство комплекса роботизированных машин для фермерских хозяйств с привязным и беспривязным содержанием животных, разработка современных систем защиты животных; внедрение комплекса датчиков для контроля физиологического состояния животного. [14, с. 40]

Целевые индикаторы: снижение уровня заболеваемости животных маститом на 70%; повышение качества молочной продукции; рентабельность продукции, произведённой по технологии «Умная ферма», - более 40%; на базе цифровых систем идентификации и датчиков физиологического состояния животных будут созданы базы данных и основные технологии мониторинга поголовья крупного рогатого скота, совместимые с отечественными системами типа «Селэкс»; создание интеллектуальных цифровых систем управления производством; разработка и внедрение автоматизированных инновационных машинных технологий и технических средств.

3. Умная теплица - создание и практическое применение совокупности программно-аппаратных решений и роботизированных интеллектуальных технологий выращивания сельскохозяйственных растений в закрытых системах «Умная теплица», позволяющих снизить издержки производства и повысить производительность работ. Обеспечение стабильного роста производства продукции растениеводства в защищённом грунте, получение высококонкурентных субстратов и удобрений, отечественных инновационных систем (микроклимат, освещение, эффективное энергоснабжение, универсальный модуль, питание, автономность и др.) для закрытого грунта. «Умная теплица» позволит улучшить качество продукции и увеличить питательную ценность овощей. [14, с. 38]

Целевые индикаторы: увеличение количества овощей, выращенных в защищённом грунте на объектах «Умная теплица», к 2023 г. на 45%; достижение рентабельности продукции, выращенной по технологии «Умная теплица», - более 45%; получение не менее 20 результатов интеллектуальной деятельности (патентные заявки, поданные по результатам исследований и разработок); проведение не менее трёх мероприятий в год по демонстрации и популяризации результатов и достижений науки.

4. Умное поле - обеспечение стабильного роста производства сельскохозяйственной продукции растениеводства за счёт внедрения цифровых технологий сбора, обработки и использования массива данных о состоянии почв, растений и окружающей среды. [14, с. 33]

Целевые индикаторы: покрытие сетью передачи данных для обеспечения сбора Big Data и технологий интернета вещей в полевом растениеводстве (%); площадь, обеспеченная цифровыми средствами сбора данных о состоянии почв, растений и окружающей среды (га); эффективность принятия управленческих решений на основе обработки Big Data; площади и число хозяйств, освоивших технологии точного земледелия.

5. Умное предприятие - применение интеллектуальной системы поддержки принятия решений полного цикла.

6. Цифровое землепользование - создать и внедрить интеллектуальную систему управления, планирования и использования земель сельскохозяйственного назначения, функционирующую на основе цифровых, дистанционных, геоинформационных технологий и методов компьютерного моделирования. [14, с. 30]

Целевые индикаторы: доля землепользователей, внедривших использование интеллектуальной цифровой системы планирования и оптимизации агроландшафтов, - до 50% в 2024 г.; повышение доходности сельскохозяйственных производителей - до 50% рентабельности; количество полностью оцифрованного планово-картографического материала в пилотных регионах - до 100% к 2024 г.; проведение разграничения сельскохозяйственных земель по формам собственности - до 100% к 2024 г.; вовлечение в активный хозяйственный оборот земель сельскохозяйственного назначения из выявленных - до 90% из выявленных на текущий год; доля хозяйств: в которых была проведена инвентаризация земель сельскохозяйственного назначения в пилотных регионах - до 100% к 2024 г.; имеющих паспорта поля (рабочего участка) - до 80% от числа хозяйств в пилотных регионах; в пилотных регионах, в которых проведено зонирование сельскохозяйственных земель, - до 100% к 2024 г.; поставленных на кадастровый учёт - до 100% к 2024 г.

Меры, стимулирующие процессы цифровизации: платформа «Цифровая прослеживаемость продукции»; электронные торговые площадки; центры и программы подготовки и переподготовки кадров; отечественные разработки и апробация на базе ЭЦФХ; платформа «База знаний»; развитие сетевой инфраструктуры; субсидирование.

Таблица 3.1 - Индикаторы программы цифровизации сельского хозяйства в динамике [11, с. 10]

Индикатор	Значение индикатора
	2018 - 2019 гг.	2020 г.	2021 г.
Цифровая Платформа «Агрорешения»	Подключение системы мониторинга земель с/х назначения к прототипу платформы «Агрорешения», разработка информационных систем составления прогнозов потребностей рынка, спроса и предложения, подготовки к сезону.	Разработаны информационные системы: - система предоставления финансовых услуг и иных услуг производителям с/х продукции с участием банков и страховых компаний; - система организации экспорта; система управления техникой (IoT), в т.ч. с предоставлением предиктивной аналитики проведения ремонта и заказа запасных частей.	Платформа «Агрорешения» подключена к платформе «Транспорт и логистика». Работают несколько вендоров приложений «цифровое поле» и «цифровое стадо». Платформа «Агрорешения» введена в эксплуатацию. На базе ЦП «Агрорешения» создана интеллектуальная система «Агроэкспорт». Меры господдержки основываются на объективных данных производства.
Цифровая Платформа «Цифровое Сельское хозяйство» (прослеживаемость с/х продукции)	Разработана система продукции животноводства и вместе с раннее разработанной системой прослеживаемости семенного материала подключены к платформе «ЦСХ».	Разработаны системы прослеживаемости животных, средств защиты и удобрений, частные платформы для систем эко, халяль, кошер. Внедрены системы контроля жизненного цикла предприятий переработки мясной продукции.	Системы сквозной прослеживаемости от прилавка до производства внедрены на 50% перерабатывающих производств. Всё социальное питание обеспечивается с обязательными объективными данными о происхождении продуктов. Продовольственная безопасность обеспечивается в полной мере.

Цель программы - цифровая трансформация сельского хозяйства посредством внедрения цифровых технологий и платформенных решений для обеспечения технологического прорыва в АПК и достижения роста производительности на «цифровых» сельскохозяйственных предприятиях в 2 раза к 2021 году.

Таблица 3.2 - Индикаторы программы цифровизации сельского хозяйства в динамике [11, с. 11, 12]

№ п/п, наименование показателя, ед. изм.	Тип показателя	Базовое значение	Период, год
			2019	2020	2021
В сфере внедрения национальной интеллектуальной системы мер государственной поддержки и частных агросервисов:
1. Доля данных об объектах с/х ресурсов (земля, скот, сельскохозяйственная техника), включённых в ЦП «Цифровое сельское хозяйство»: - с/х земли (в % от общей площади с/х земель) - с/х животные (в % от общего поголовья) - с/х техника (в % от общего количества единиц)	Основной	75 1 50	100 25 75	100 50 100	100 100 100
2. Доля заключённых умных контрактов с получателями субсидий (в % от общего числа субсидий)	Основной	0	10	50	100
3. Количество регионов России, внедривших цифровое отраслевое планирование с/х производства на основе ЦП «Цифровое сельское хозяйство» (ед.)	Второго уровня	0	0	25	85 (100% регионов)
В сфере достижения экономического эффекта сельскохозяйственными товаропроизводителями
4. Коэффициент снижения затрат на производство с/х продукции и продовольствия (в %)	Основной	0	5	15	20
5. Доля материальных затрат в себестоимости единицы с/х продукции (ГСМ, удобрения, электроэнергия, посадочный материал, корма и др.) (в % от себестоимости)	Основной	65	60	55	50
6. Коэффициент роста производительности труда на с/х предприятиях (%)	Основной	0	105	125	150
7. Доля инвестиций на покупку и внедрение цифровых технологий и цифровых продуктов (в % от общего объёма инвестиций с/х предприятий)	Основной	0,5 (0,1)	1 (0,5)	3 (1,5)	7 (5)
8. Доля с/х сырья и готовой продукции, отслеженной и отгруженной на экспорт интеллектуальной системой «Агроэкспорт» (в % от общего объёма экспорта продукции АПК)	Второго уровня	0	2	15	50
В сфере подготовки отраслевых специалистов с компетенциями цифровой экономики

Подобные документы

• Становление и развитие рынка молока и молочной продукции

  Особенности функционирования рынка молочной продукции в Российской Федерации. Анализ спроса и потребления. Модернизация продовольственного комплекса Республики Бурятия. Укрепление экономики и финансового состояния сельскохозяйственных предприятий.
  
  курсовая работа [69,1 K], добавлен 10.04.2014
  

• Влияние глобальных факторов на формирование продовольственного рынка в Украине

  Анализ динамики цен на зерно как отражения влияния неуправляемых глобальных климатических факторов на сельскохозяйственную деятельность. Совершенствование существующей системы государственного регулирования производства продовольственного сырья.
  
  статья [62,3 K], добавлен 19.09.2017
  

• Процесс импортозамещения в агропродовольственном секторе России

  Анализ экономико-правового механизма регулирования поступающего в Россию продовольственного импорта. Защита внутреннего сельскохозяйственного рынка от иностранной конкуренции. Характеристика российского рынка и основных производителей молочной продукции.
  
  курсовая работа [48,6 K], добавлен 11.06.2015
  

• Совершенствование рыночной инфраструктуры для обеспечения экономического развития России

  История развития рынка, его структурные элементы и различные подходы к классификации. Проблемы и перспективы развития рыночной экономики в России. Формирование инфраструктур предпринимательства, научно-образовательной сферы и продовольственного рынка.
  
  курсовая работа [620,9 K], добавлен 22.04.2014
  

• Экономический механизм государственного регулирования сельскохозяйственного производства

  Методы экономического воздействия на товаропроизводителей с целью усиления мотивации их производственной и инвестиционной деятельности. Обеспечение эквивалентного обмена между сельским хозяйством и промышленностью, насыщение продовольственного рынка.
  
  курсовая работа [84,0 K], добавлен 07.04.2010
  

• Проблемы рынка труда

  Понятие и содержание рынка труда, его компоненты и роль для конкурентоспособности страны. Механизм функционирования и методы регулирования рынка труда. Общая характеристика показателей и основных направлений развития рынка труда на примере России.
  
  курсовая работа [220,6 K], добавлен 28.05.2014
  

• Конъюнктура и ёмкость рынка

  Понятие конъюнктуры рынка и факторов, влияющих на нее. Объекты конъюнктурных исследований. Прогнозирование рынка. Емкость рынка. Факторы, влияющие на емкость рынка. Методология изучения емкости рынка. Модель развития рынка.
  
  курсовая работа [51,4 K], добавлен 06.02.2007
  

• Государственное регулирование продовольственного комплекса

  Сущность, принципы, рычаги и экономические механизмы государственного регулирования продовольственной сферы экономики. Оценка уровня и перспективы совершенствования форм и методов государственной поддержки регионального продовольственного комплекса.
  
  дипломная работа [586,7 K], добавлен 12.07.2010
  

• Государственное регулирование рынка труда и особенности его функционирования в Республике Беларусь

  Сущность рынка труда и его роль в экономике. Функционирование рынка труда в условиях совершенной конкуренции. Макроэкономический подход к изучению рынка труда. Анализ рынка труда в Республике Беларусь в рамках неоклассической и кейнсианской концепций.
  
  курсовая работа [1,1 M], добавлен 15.12.2014
  

• Анализ рынка труда РФ

  Выявление социально-экономической сущности рынка труда и его основных характеристик. Изучение институтов рынка труда в экономике, анализ современного состояния рынка труда России. Основные направления совершенствования рынка труда РФ в условиях кризиса.
  
  курсовая работа [122,8 K], добавлен 25.01.2011
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам