2022_003

дится треть всей лесосеки Приволжского федерального округа. В настоящее время развитие лесопромышленного комплекса Пермского края ограничивает ряд следующих проблем: низкий инфраструктурный уровень транспортной сети и неразвитая система мероприятий по организации и ведению лесного хозяйства. В рамках частичного решения данных проблем необходимо построить новую приемлемую транспортную развязку, реализовывать грузовые сплавы древесины по рекам, развивать проектное сотрудничество с промышленными комплексами других регионов, расширять сбытовую сеть [3].

Стратегия развития лесного хозяйства Пермского края включает следующие направления: рост рентабельности предприятий, рост отчислений в бюджет и фонд заработной платы рабочему персоналу (рисунок 1).

Рисунок 1. Направления повышения конкурентоспособности лесопромышленного комплекса региона

(составлено на основе [1; 5])

230

Дальнейшее развитие лесопромышленного сектора предполагает интегрированное сотрудничество субъектов данной отрасли на основе проектной диверсификации производства и гибких ценовых ориентиров, которые могут быть направлены в соответствии с градацией стратегических партнеров различного уровня приоритета. Данные факторы развития рыночной кооперации будут способствовать стабильности цен и прозрачным условиям работы, стабильного контроля рисков.

В рамках реализации данных направлений, необходимо государственное содействие через создание систему собственности по направлению обработки лесных территорий: определение прав и обязанностей в контексте возможности долгосрочного использования лесных ресурсов компаний.

Эта структура даст возможность компаниям с наименьшими рисками инвестировать в развитие лесных территорий, привлекая ссуды и малые частные предприятия для совместной деятельности. Также требуется внедрять инновационные технологии в производственную деятельность лесопромышленных предприятий и переоснащать техническое оборудование в рамках эффективности производственной деятельности.

Инвестирование в деятельность предприятий лесной промышленности необходимо осуществлять через региональные программы развития данного сектора и интеграцию финансовых ресурсов больших корпораций и государства при формировании соответствующей инфраструктуры. Отлаженная система государ- ственно-частного партнерства в части лесопромышленного комплекса представляет механизм лесопромышленного сектора в рамках тесного взаимодействия предпринимательских структур с государством [2].

Большинство специалистов считают, что замедленное развитие лесопромышленной отрасли в последние десятилетия обусловлено тем, что управленческая структура отрасли не принимала во внимание ситуационные макроэкономические и рыноч-

231

ные тенденции. Механизмы государственно-частного партнерства могут обеспечить устойчивую базу интенсификации производства и сбыта продукции, стимулировать региональный спрос, снизить последствия рисков [4].

В настоящее время в лесном комплексе действуют две формы государственного частного партнерства – система арендных отношений и государственные контракты в рамках реализации комплекса работ по охране, защите и воспроизводству лесов согласно ст. 19 Лесного кодекса и федерального законодательства о размещении заказов. Но эти формы не до конца проработаны и требуют совершенствования, поскольку лесопромышленный комплекс не отличается высоким уровнем конкурентоспособности, достойной политикой ценообразования, рациональным распределением прибыли и так далее. Также развитие отрасли ограничивает большое количество административных барьеров, коррупционные структуры, высокие цены аренды и прочее.

Наиболее оптимальной формой частного государственного партнерства является договор между арендатором лесной площади и государственным посредником о возмещении расходов на выращивание лесов на территориях, подвергшихся вырубкам. Проблема также может быть решена путем разработки политики аукционной покупки лесных участков, в основном с перестойным древостоем. В данном случае обе стороны должны иметь гарантии: арендатор лесных площадей должен быть обеспечен финансово, а государство получить качественно выполненную работу.

Пермский край обладает богатой ресурсной базой для развития лесопромышленного комплекса. Для долгосрочного эффективного развития данного сектора необходимо исполнение разработанных стратегий и проектов, поддерживающих отрасль лесопромышленности. Процесс модернизации производства, увеличение глубины и сложности обработки древесины, развитие инфраструктуры и человеческих ресурсов способствуют формированию новых рабочих мест, росту финансовых ресурсов, пополнению регионального бюджета.

232

Программа по развитию инфраструктуры лесопромышленного комплекса Пермского края включает: восстановление и ремонт общественных автомагистралей для свободного проезда к лесным площадям, обеспечение транспортно-логистической доступности объектов единого производственного цикла, оптимизацию этапов работ.

Стимулирование бизнес-активности в целях развития предприятий лесопромышленного комплекса региона может осуществляться при помощи следующих механизмов [6; 7]:

-субсидирование производственной деятельности малых и средних форм хозяйствования, которое может заключаться в упрощении процедуры лизинга, гарантиях и страховании со стороны учреждений финансово-кредитной системы;

-компенсационные выплаты в рамках федеральных бюджетных программ развития отраслевых комплексов, связанных с оптимизацией расходов по кредитованию, резервированию по основным операциям(формирование сезонных запасов древесины).

Стратегические приоритеты развития лесопромышленных комплексов связаны с региональными целями социальноэкономического развития, в том числе обеспечения экологического баланса и естественного воспроизводственного процесса лесных угодий, соответствия предложения ожиданиям различных рыночных субъектов.

Пермский край обладает необходимой ресурснотехнологической и природной базой устойчивого развития профильных предприятий и стабильности рыночного присутствия на глобальных и национальных рынках. При этом очевидна необходимость государственной поддержки и контроля производственных, рыночных и транспортно-логистических процессов, оказывающих ключевое влияниена конкурентоспособностьпредприятий.

Основные меры государственной поддержки должны быть направлены на компенсацию некоторых видов затрат, стимулирование проектного подхода к развитию производства с привлечением инвесторов различного уровня, что обеспечит баланс и

233

контроль рисков, развитие лесных массивов Пермского края, кадровую политику с учетом цифровизации производственных процессов.

Литература

1.Косых В.А. Незаконный оборот леса. Сущность и современное состояние// Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России. 2018. № 1 (77). С. 59-68.

2.Оборин М.С. Влияние интеллектуального потенциала на развитие промышленности // Вестник Южно-Российского государственного технического университета (Новочеркасского политехнического института). Серия: Социальноэкономические науки. № 5, 2018. - С. 21-26.

3.Оборин М.С., Старикова Л.Н. Совершенствование бизнес-процессов при организации логистических услуг // Вестник ПНИПУ. Социально-экономические науки. № 4, 2018. – С. 207-219.

4.Скопинцева Е. М. Правительство займется восстановлением лесов // Экономика и жизнь. 2018. № 38. С. 15-29.

5.Тяглов С. Г., Шевелева А. В., Парада Е. В. (2019) Анализ особенностей становления нового экономического механизма рационального использования природных ресурсов в Российской Федерации // Journal of Economic Regulation. 2019.Т. 10. № 3. С. 50–63.

6.Тамби А. А., Швец В. Л., Полянская О. А., Лавров М. Ф. Направления развития лесопильной промышленности // Forest Engineering: материалы научнопрактической конференции с международным участием / под ред. И. И. Слепцова. Якутск: Издат. дом СВФУ, 2018. С. 251–255.

7.Ерзнкян Б.А., Арутюнян С. М. Лесопромышленный комплекс России: проблемы финансирования и перспективы модернизации // Экономический анализ: теория и практика. 2017. № 4 (463). С. 667–691.

REGIONAL TIMBER INDUSTRY COMPLEX: MECHANISMS

FOR IMPROVING COMPETITIVENESS

Klein D.A.,

Perm State Agro-Technological University, Perm, Russia Email: dakleyn@mail.ru

Abstract. This article describes the directions to increase the competitiveness of forest industry in the region. The investment attractiveness of the industry regarding to strategic planning and strengthening of competitive positions in the presence markets is analyzed. The key directions of development are determined for the enterprises in timber industry complex of the region. The state measures aimed at supporting the demand and competitiveness are proposed for enterprises that play a system-forming role in regional economic and market systems.

Key words: timber industry complex, competitiveness, state support, subsidies, technologies.

234

УДК339

ИСПОЛЬЗОВАНИЕИСКУССТВЕННОГОИНТЕЛЛЕКТА ВУПРАВЛЕНИИПРЕДПРИЯТИЯМИАГРОКОМПЛЕКСА

Криницын И.В.,

ООО «ГК КСО», г. Севастополь, Россия Еmail: ksoigor@mail.ru

Аннотация. В статье представлен обзор работ зарубежных исследователей с целью осмысления текущего состояния автоматизации в сельском хозяйстве с использованием технологий искусственного интеллекта (ИИ). Проникновение ИИ необходимо для устойчивого развития сельскохозяйственного сектора: технологии ИИ, помимо защиты сельхозтоваропроизводителя от негативных специфичных отраслевых факторов, помогают решить такие общемировые проблемы, как рост населения, проблемы с занятостью и проблемы с продовольственной безопасностью. В России, в сравнении с общемировой ситуацией, процесс внедрение ИИ в управлении предприятиями агрокомплекса идет медленными темпами, что негативно сказывается на состоянии продовольственной безопасности нашей страны. Накопленный зарубежный опыт применения технологий, основывающихся на использовании ИИ, требует осмысления для его тиражирования в условиях нашей страны.

Ключевые слова: искусственный интеллект, автоматизация, машинное обучение, сельское хозяйство.

В настоящее время в мире около 37,7% общей площади земель используется под растениеводство, в этой связи невозможно переоценить значение отрасли сельского хозяйства в экономическом развитии − от создания рабочих мест до вклада в национальный доход. Сельское хозяйство как масштабная отрасль вносит значительный вклад в экономическое процветание развитых стран, а также играет активную роль в экономике развивающихся

235

стран. В таких странах, как, например, Индия, сельскохозяйственный сектор составляет 18% ВВП и обеспечивает занятость 50% рабочей силы страны. Развитие сельского хозяйства привело к значительному увеличению доходов сельского населения на душу населения.

Следовательно, в настоящее время для любой страны рационально и уместно делать больший упор на развитие аграрного сектора. Вместе с тем нельзя забывать, что сельскохозяйственная отрасль сталкивается с различными проблемами, такими как, например, отсутствие эффективных систем орошения, сорняки, проблемы с мониторингом растений из-за высоты посевов и экстремальных погодных условий и многими другими. Решить проблемы, с которыми сталкиваются сельхозтоваропроизводители, возможно с помощью современных цифровых технологий, используя различные методы, основанные на искусственном интеллекте (ИИ).

Широкомасштабная интеграция технологий ИИ в сельхозотрасли обусловлена необходимостью повышения производительности отрасли. Согласно прогнозным данным ООН, к 2050 году численность населения мира увеличится на 2 миллиарда человек, что потребует увеличения производства продуктов питания на 60%, чтобы предотвратить голод. При этом нужно учитывать, что изменение климата угрожает снижению урожайности до 25 процентов [1].

Нехватка рабочей силы и рост затрат на рабочую силу в агропромышленном секторе также следует рассматривать в качестве стимула внедрения ИИ. Во всем мире наблюдается огромный спад рабочей силы по многим причинам, таким как нехватка квалифицированной рабочей силы, старение населения и отсутствие привлекательности отрасли для молодежи. По данным Международной организации труда (МОТ), доля сельскохозяйственных рабочих в составе рабочей силы снизилась с 81% до 48,2% в развивающихся странах. Существенный спад численно-

236

сти наблюдается и в развитых странах. В АзиатскоТихоокеанском регионе, где сельское хозяйство занимает основную часть экономики, наблюдается огромное сокращение рабочей силы, которая составляла почти 9% с 2015 по 2017 год. В Японии количество людей, работающих на фермах, резко сократилось до 1,7 миллиона человек в 2015 году, что на 15% меньше, чем в 2014 году. Европейский сельскохозяйственный сектор также столкнулся с таким огромным сокращением рабочей силы, которое за соответствующий период составило почти 12,8% [1].

Сокращение численности сельскохозяйственных работников побуждает государственные и частные организации сосредоточиться на операциях по автоматизации бизнес-процессов путем внедрения технологий ИИ в управление сельхозпредприятиями. Вследствие вышеперечисленных факторов рынок ИИ в сельскохозяйственном секторе в ближайшие годы будет активно развиваться.

Россия не является исключением в рассматриваемом процессе. В течение долгого периода времени отрасль сельского хозяйства нашей страны была одной из слабо развивающихся, а профессия фермера являлась низкопривлекательной. Лишь с 2014 года в связи с введением санкций Евросоюза и ответного эмбарго отрасль получила значительную государственную поддержку, и результатом стал рост производства, например, в молочной отрасли или производстве мяса. Однако использование ИИ в сельском хозяйстве нашей страны сегодня все еще незначительно. С учетом того, что тенденция к автоматизированному ведению сельского хозяйства в нашей стране будет усиливаться, представляет интерес опыт зарубежных стран по использованию ИИ в агросекторе и его осмысление для целей использования в российской практике.

Искусственный интеллект, машинное обучение и датчики Интернета вещей, которые предоставляют данные для алгоритмов в реальном времени, повышают эффективность сельского хо-

237

зяйства, улучшают урожайность сельскохозяйственных культур и сокращают затраты на производство продуктов питания. По данным Службы экономических исследований Министерства сельского хозяйства США, только в США выращивание, переработка и распространение продуктов питания обходится в 1,7 триллиона долларов [15]. Искусственный интеллект и машинное обучение уже демонстрируют потенциал, позволяющий сократить разрыв в ожидаемых потребностях в продуктах питания.

Представим типовую ситуацию, характерную для деятельности большинства сельхозпроизводителей: в процессе деятельности нужно отслеживать, совершенствовать и контролировать одновременно не менее 40 основных процессов на большой сельскохозяйственной площади, часто измеряемой сотнями гектаров. Понимание того, как погода, сезонный солнечный свет, миграция животных, птиц, насекомых, использование специальных удобрений, инсектицидов по культурам, циклы посадки и поливы влияют на урожайность − идеальная задача для машинного обучения. То, насколько финансово успешен цикл урожая, в первую очередь зависит от качества аналитических данных. Именно поэтому фермеры, сельхозкооперативы и компании, работающие в аграрном секторе, активно используют подходы, ориентированные на данных и расширяют масштабы использования ИИ для повышения урожайности и качества сельскохозяйственной продукции.

Мониторинг сельского хозяйства с использованием ИИ − это наиболее быстрорастущий сегмент автоматизации и цифровизации бизнес-процессов, что подтверждают исследования крупнейших консалтинговых агентств.

Так, согласно прогнозам ResearchandMarkets, глобальные расходы на интеллектуальные, связанные сельскохозяйственные технологии и системы, включая ИИ и машинное обучение, к 2025 году увеличатся в 3 раза, достигнув 15,3 миллиарда долларов [3]. Согласно прогнозам согMillion Insights, расходы только на техно-

238

логии и решения ИИ в сельском хозяйстве вырастут с 1 миллиарда долларов в 2020 году до 4 миллиардов долларов в 2026 году, достигнув среднегодового темпа роста (CAGR) в 25,5% [4].

По данным PwC, мониторинг сельского хозяйства с помощью Интернета вещей (IoTAg) − это интеллектуальный, наиболее быстрорастущий технологический сегмент подключенного сельского хозяйства, который, по прогнозам PwC, к 2025 году достигнет 4,5 миллиардов долларов [10].

ИИ на рынке сельского хозяйства разделен на программное обеспечение, услуги и оборудование, в зависимости от компонента. В зависимости от технологии направления использования ИИ подразделяются:

-на прогнозную аналитику;

-на ComputerVision − область искусственного интеллекта, обучающая компьютеры интерпретировать и понимать визуальный мир. Используя цифровые изображения с камер, видео и модели глубокого обучения, компьютеры точно идентифицируют и классифицируют объекты, а затем реагируют, когда «видят» их снова;

-машинное обучение − используется для отслеживания данных датчиков с целью улучшения производственных возможностей.

Ведущие компании, такие как Microsoft; IBM Corporation; Deere&Company; AgEagleAerialSystemsInc.; Granular, Inc.; Descartes Labs, Inc.; The Climate Corporation; Prospera Technologies; aWhereInc.; Taranis; GAMAYA; Precision Hawk; ec2ce; Tule Technologies Inc и Vine View, предоставляют решения на основе ИИ для развития агробизнеса.

Следует также подчеркнуть, что технологические инновации Китая для ускорения развития сельского хозяйства существенно ускоряют рост и трансформируют глобальный рынок ИИ

всельскохозяйственном секторе. Например, это интеллектуальный дрон для мониторинга сельского хозяйства McFly, крупно-

239