Digital Solutions for Agricultural Business Processes: Challenges in Organizing Neural Network-Based Diagnostics of Grain Crop Plantings

В статье рассматриваются актуальные вопросы, связанные с интеграцией и применением цифровых интеллектуальных решений в хозяйственных операциях сельскохозяйственного производства и, в частности, их применение в задачах диагностики посевов зерновых культур. Фокус статьи сосредоточен на анализе проблем, связанных с организацией интеллектуальной диагностики в деятельности зернового комплекса, для выявления которых предложена система управления проектом развития использования методов искусственного интеллекта в бизнес-процессах АПК. Она спроектирована в виде последовательности шагов, предусматривающих переход от подготовки ИТ-решений к их эффективному внедрению в производственный цикл. Данный подход позволил выявить основные барьеры бизнес-процесса диагностики болезней сельхозкультур и сгруппировать их по функциональным блокам: данные, инфраструктура, фреймворки и платформы, кадровое обеспечение, нормативные требования. Поскольку существующая практика преимущественно опирается на традиционные методы диагностики, в статье представлена​концептуальная операционная основа нейросетевой диагностики посевов зерновых культур, разделенная на три иерархических уровня: индивидуальный (частный), региональный (территориальный) и федеральный (национальный). Каждый уровень решает отдельные задачи в рамках своих компетенций, направленные на обогащение баз данных, тем самым адаптируя аналитические системы и процессы принятия решений для обеспечения максимальной релевантности и точности. Предлагаемая схема может служить базовой моделью для разработки комплексной методологии принятия обоснованных управленческих решений зернового производства в контексте развивающегося цифрового сельскохозяйственного ландшафта. Концептуальные подходы к формированию стратегии организации интеллектуальной диагностики, представленные в статье, разработаны с учетом установленных решений, определяющих развитие цифровой экономики в сельскохозяйственном секторе.