Направления повышения цифровизации бизнес-процессов в ООО Учхоз «Миндерлинское»

Введение. В рамках развития цифровой экономики, в т. ч. цифровой трансформации сельского хозяйства посредством внедрения цифровых технологий и платформенных решений для обеспечения технологического прорыва в АПК и достижения роста производительности [1, 2], успех любой компании во многом зависит от умения работать с данными, которые становятся новым ресурсом организации. Оперативная работа с аналитикой позволяет бизнесу быстрее ориентироваться в обстановке и принимать соответствующие управленческие решения. Одним из ключевых инструментов для принятия решений, основанных на данных, выступают BI-системы, позволяющие агрегировать информацию из разных отделов компании, визуализирующие ее в интерактивные дашборды с возможностью создавать прогнозные модели.

Интерактивная платформа Power BI позволяет разрозненную информацию из разных источников представить в виде наглядных отчетов и интерактивных панелей, формирующих у руководства организации четкое видение для стратегических шагов и оптимизации бизнес-процессов, отслеживать показатели в реальном времени для гибкого реагирования на происходящие изменения [3]. Внедрение системы не только позволяет принимать быстрые и обоснованные ре- шения за счет наглядной аналитики, но и приводит к оптимизации процессов через выявление скрытых закономерностей, а также экономит время и ресурсы организации на подготовку отчетности. При этом происходит улучшение кросс-функционального взаимодействия отделов предприятия, так как все работают с единой актуальной версией данных [4].

Отечественным аналогом Power BI является YandexDataLens, кроме него существуют и другие российские BI-системы, такие как Visiology, Триафлай, Форсайт, Almaz BI, Биплан24, Business Scanner, Contour BI, AnalyticWorkspace, PIX BI, FineBI, Metabase. YandexDataLens – это онлайн-сервис визуализации и аналитики, преимуществами которого являются бесплатный доступ, удобство в работе, облачный формат и поддержка широкого спектра визуализаций и интеграций.

С помощью данного инструмента пользователь имеет возможность анализа данных, визуализации отчетов и построения дашбордов.

Цель исследования – предложить направления повышения цифровизации бизнес-процессов в молочном скотоводстве в ООО Учхоз «Миндерлин-ское».

Задачи: провести анализ бизнес-процессов верхнего уровня сельскохозяйственной организации, в частности бизнес-процессов «Управление» и «Функционирование отрасли молочного скотоводства»; определить основные категории для агрегации аналитических данных по молочному скотоводству, выступающие ключевыми показателями для анализа в Power BI или YandexDataLens; разработать информационную модель дашборда «Животноводство» для анализа в Power BI с учетом уровня автоматизации бизнес-процессов в хозяйстве; разработать для бизнес-процесса «Управление» дашборд «Затраты по отраслям за 2020–2024 годы» для наглядного представления и интерактивного анализа затрат предприятия, структурированных по элементам, видам работ и статьям.

Материалы и методы. Основными методами исследования являются расчетно-конструктивный метод, метод сравнительного анализа, экономикостатистический и графический методы обработки и представления данных. Исходными материалами послужили: организационно-экономическая информация и данные по текущему состоянию бизнес-процессов управления и животноводства ООО «Учхоз «Миндерлинское», методологические материалы по построению функциональных моделей, бухгалтерская (финансовая) отчетность организации, научные труды, нормативно-правовые документы.

Результаты и их обсуждение. Для исследования текущего состояния деятельности организации были построены модели бизнес-процессов верхнего уровня, отражающие реальные потоки информации, ресурсов и управленческих воздействий, а также позволившие выявить ключевые проблемы и точки роста для оптимизации деятельности. Наиболее значимыми для повышения эффективности и цифровизации деятельности предприятия являются процессы управления и животноводства, которые были рассмотрены в исследовании детально.

ООО «Учхоз «Миндерлинское»» имеет в настоящее время поголовье дойных коров 380 голов. Средний надой на одну корову составляет 2862 л/год. Себестоимость 1 л молока – 30,66 руб. Годовые затраты на корма 14 534 руб. [5]. Основными проблемами в животноводстве являются разброс продуктивности по фермам, высокий падеж телят и перерасход кормов сверх нормы. Анализ бизнес-процесса «Функционирование отрасли молочного скотоводства» в ООО «Учхоз «Миндерлинское»» показал, что ключевые функции реализуются последовательно и охватывают основные направления деятельности. Существующая структура обеспечивает базовый уровень планирования, контроля и документооборота. Однако в процессе функционирования были выявлены отдельные недостатки, которые снижают эффективность управления отраслью и организацией в целом и ограничивают возможности для оперативного принятия реше- ний. Несмотря на наличие таких программ, как 1С «Бухгалтерия 8.3», 1С «Зарплата и управление персоналом» и Excel, значительная часть процессов остается несвязанной и требует ручного вмешательства. Информация передается между подразделениями в виде отдельных таблиц и документов, не синхронизированных между собой. Электронный документооборот не охватывает все этапы согласования, а контроль исполнения задач ведется локально, без централизованной системы отслеживания. Отчеты часто подготавливаются вручную, на основе разрозненных источников, что замедляет анализ и снижает прозрачность управления. В результате управление в отрасли носит фрагментарный характер и требует более глубокой цифровой интеграции.

Для отрасли животноводства первостепенную важность имеет анализ надоев молока и состояния здоровья поголовья сельскохозяйственных животных. Power BI позволяет агрегировать данные из разрозненных источников, работая с большими массивами информации из Excel, CRM- и ERP-систем. В результате руководство организации получает необходимую управленческую информацию для анализа надоев молока и состояния здоровья поголовья сельскохозяйственных животных.

В качестве основных категорий, выступающих ключевыми показателями для реализации данной задачи в Power BI или в YandexDataLens, целесообразно предложить следующие: животные, продуктивность, кормление, здоровье. Также необходима категория «Экономика», поскольку экономические характеристики позволяют оценить эффективность отрасли, для данной категории в рамках решаемой задачи и во взаимосвязи с уже представленными категориями необходимы сведения о сумме затрат на корма (руб/мес.), стоимости используемых на лечение ветпрепаратов, а также цене реализации молока (руб/л), зависящей от нутрицевтических характеристик.

ООО «Учхоз «Миндерлинское»» имеет низкий уровень автоматизации бизнес-процессов в животноводстве, но даже при минимальной цифровизации можно собрать критически важные данные. Для получения ключевых показателей возможно использование в качестве источников данных ручной ввод необходимой информации в Excel или Google-Таблицы, использовать сведения из бумажных документов, таких как журнал учета надоя, журнал зоотехника, данные лабораторного анализа молока, ведомость учета кормов, акт о взвешивании животных, акт о списании ветмедика-ментов, отражающих требуемую информацию о состоянии животного и характеристики надоев молока в нужном разрезе. Предложенные категории с учетом необходимых показателей и источники их данных представлены в таблице 1.

Таблица 1

Категории, показатели и источники данных модели проекта для анализа в Power BI*

Категория	Показатель	Источник данных	Частота обновления
1	2	3	4
Животные	Номер коровы (бирка)	Ручной ввод в Excel/Google Таблицы	Ежедневно
	Дата рождения	Архив бумажных карточек	Однократно
	Порода
	Дата последнего отела	Записи зоотехника	Еженедельно
Продуктивность	Суточный надой, л	Ручной ввод данных с доильного зала	После каждой дойки
	Жирность/белок молока	Лабораторные анализы (раз в месяц)	Ежемесячно

Окончание табл. 1

1	2	3	4
Кормление	Тип корма (силос, комбикорм и т. д.)	Тетрадь зоотехника	Ежедневно
	Количество корма (кг/день)	Взвешивание вручную
Здоровье	Дата заболевания	Веткарта (бумажная)	По факту
	Диагноз (мастит, кетоз и т. д.)
	Лечение (препарат, доза)
Экономика	Затраты на корма (руб/мес.)	Бухгалтерские отчеты (1С или Excel)	Ежемесячно
	Стоимость ветпрепаратов
	Цена реализации молока (руб/л)	Договоры с покупателями

* Разработано автором.

Рассмотрим возможности применения Power BI на примере разработки дашборда «Животноводство», который позволит проанализировать данные о надоях в ООО «Учхоз «Миндерлин-ское»» в удобной и наглядной форме, с возможностью визуализации ключевых метрик и отслеживания динамики показателей. Даже без сложных IT-систем для проведения анализа в Power BI можно организовать данные в 5 связанных Excel-таблицах (табл. 2).

Структура связанных Excel-таблиц

Таблица 2

Поле	Тип данных	Пример значения
1	2	3
Коровы
CowID (уникальный ID)	Число	1001
BirthDate (дата рождения)	Дата	2020-05-15
Breed (порода)	Текст	Голштинская
LastCalving (последний отел)	Дата	2023-11-20
Livestockfarm (животноводческая ферма)	Число	1
Надои
MilkingID (доение)	Число	1
CowID (уникальный ID)	Число	1001
Date (дата)	Дата	2024-02-10
MilkVolume (объем молока)	Число	28.5
Milkmaid (доярка)	Текст	Иванова
Кормление
FeedingID (кормление)	Число	1
CowID (уникальный ID)	Число	1001
FeedType (тип подачи)	Текст	Силос
Amount (количество)	Число	15
Date (дата)	Дата	2024-02-10
Здоровье
HealthID (здоровье)	Число	1
CowID (уникальный ID)	Число	1001

Окончание табл. 2

1	2	3
Diagnosis (диагноз)	Текст	Мастит
Treatment (уход)	Текст	Амоксициллин 10 мл
Date (дата)	Дата	2024-02-05
Экономика
CowID (уникальный ID)	Число	1001
FinanceID (финансы)	Число	1
Month (месяц)	Дата	2024-01-01
FeedCost (стоимость корма)	Число	150000
VetCost (стоимость ветуслуг)	Число	30000
MilkPrice (цена на молоко)	Число	35

* Разработано автором.

В модель также необходимо добавить дополнительные связывающие справочники для корректной фильтрации внутри модели:

• •    таблица «Фермы» – содержит столбец с названием «CowID (уникальный ID)» из справочника «Коровы», позволит отслеживать эффективность отрасли в разрезе центров ответственности – животноводческих ферм хозяйства;

• •    таблица «Доярка» – содержит столбец с названием «Milkmaid (доярка)» из справочника «Надои» и позволит формировать выборку данных по закрепленной за дояркой группе животных.

В созданной модели данных были добавлены недостающие связи и выставлены таблицы (рис. 1). На основании построенной модели был создан дашборд «Животноводство», который также может быть реализован в YandexDataLens. Поскольку ООО «Учхоз «Миндерлин-ское»» имеет низкий уровень автоматизации, то в качестве примеров отчетов можно предложить формирование:

• 1.    Дашборд «Продуктивность»

Визуализация:

• •    линейный график «Среднесуточный надой по фермам»;

• •    таблица «Топ-10 коров по удоям».

• 2.    Дашборд «Кормление».

Источник данных: Ручной ввод в Excel.

Рис. 1. Модель проекта для анализа в Power BI

Метрики:

• •    средний расход силоса на коро-ву/день;

• •    сравнение плановых и фактических затрат.

• 3.    Дашборд «Экономика».

Источник: Сведения из тетради зоотехника в Excel.

Расчет:

P = (S ?=i QrQ)-S™ i^ , где P - прибыль, руб.;

Q i - количество проданной продукции i-го вида, ед.;

C i - цена за единицу продукции -го вида, руб.;

Z j - затраты J - го вида, руб.;

• п    - количество видов проданной продукции;

• т    - количество статей затрат.

Для внедрения в деятельность ООО «Учхоз «Миндерлинское»» также можно предусмотреть мобильные формы для сотрудников, например в Google Forms, которые позволят оперативно по- лучать необходимые для анализа данные посредством автоматического экспорта в Excel. Поскольку в хозяйстве низкий уровень автоматизации и цифровизации, были разработаны простые и понятные формы шаблонов для ручного ввода, содержащие ключевые показатели, которые важны для анализа продуктивности и кормления. При этом для каждой записи необходимо предусмотреть уникальные идентификаторы. Связь между таблицами будет осуществляться через CowID (уникальный ID) коровы, что поможет в дальнейшем при анализе данных в Power BI.

Для таблицы «Надои» основными данными будут выступать идентификатор коровы, дата дойки, объем молока, возможно, качественные показатели (жирность, белок). Если в хозяйстве лабораторные анализы проводятся редко, то жирность и белок могут быть не ежедневными. В шаблон «данные показатели» стоит включить их, но сделать необязательными полями (табл. 3).

Таблица 3

Поле	Тип данных	Обязательное	Пример значения	Пояснение
ID коровы	Число	Да	1001	Уникальный номер бирки или клички
Дата дойки	Дата	Да	10.05.2025	Дата в формате ДД.ММ.ГГГГ
Утренняя дойка, л	Число	Да	12,5	Объем молока за утреннюю дойку
Вечерняя дойка, л	Число	Да	14,0	Объем молока за вечернюю дойку
Жирность, %	Число	Нет	3,8	Лабораторный показатель (если есть данные)
Белок, %	Число	Нет	3,2	Лабораторный показатель (если есть данные)
Примечания	Текст	Нет	«Корова в охоте»	Комментарии (болезнь, стресс, особенности)

* Разработано автором.

Шаблон Excel для ручного ввода данных «Надои»*

Ответственным за формирование лицом должен быть назначен зоотехник либо доярка. Ввод информации осу- ществляется на основании данных журнала надоев молока.

Для таблицы «Кормление» определены следующие основные данные:

идентификатор коровы, дата кормления, тип корма, количество. Возможно также указать стоимость корма, но если данные о стоимости хранятся отдельно в бухгалтерии, то можно их не включать в ежедневный ввод. При этом типы кормов в хозяйстве должны быть стандартизированы (силос, комбикорм, сено и т. д.), чтобы избежать разночтений при вводе информации (табл. 4).

Таблица 4

Поле	Тип данных	Обязательное	Пример значения	Пояснение
ID коровы	Число	Да	1001	Уникальный номер бирки или клички
Дата	Дата	Да	10.05.2025	Дата в формате ДД.ММ.ГГГГ
Тип корма	Текст	Да	Силос	Стандартные варианты: «Силос», «Комбикорм», «Сено», «Премикс» и т. д.
Количество, кг	Число	Да	15	Объем корма на голову в сутки
Стоимость, руб.	Число	Нет	8.5	Цена за 1 кг (если известна)
Примечания	Текст	Нет	«Партия №45»	Номер партии корма, поставщик, качество

Разработано автором.

Шаблон Excel для ручного ввода данных «Кормление»*

Ответственным за формирование лицом должен быть назначен зоотехник либо заведующий фермой. Ввод информации осуществляется на основании данных ведомости выдачи кормов.

При обучении сотрудников ферм необходимо закрепить их ответственность за качественное и точное заполнение данных и соблюдение правил заполнения: заполнять все обязательные поля (помечены «Да»), не объединять ячейки и не менять структуру таблицы, использовать единые названия кормов (например, «Силос кукурузный», а не «Кукуруза»).

Также предложено внедрение в бизнес-процесс «Управление» дашборда «Затраты по отраслям за 2020–2024 гг.», разработанного с использованием инструментов Microsoft Power BI и Yandex DataLens на основании бухгалтерской и финансовой отчетности предприятия за период с 2020 по 2024 г. Основная цель разработки заключается в наглядном представлении и интерактивном анализе затрат предприятия, структурированных по элементам, видам работ и статьям. Основной источник данных для построения дашборда – таблица «Общее», содержащая детальную информацию о затратах предприятия в разрезе статей.

Дополнительные таблицы, обеспечивающие качественные связи и удобную фильтрацию:

• •    таблица «Год» – для возможности удобного и быстрого отбора данных по годам;

• •    таблица «Отрасль» – предназначена для фильтрации данных в разрезе отраслей производственных направлений, таких как растениеводство и животноводство.

Архитектура модели данных на обеих платформах реализована на прин- ципе «один-ко-многим», что обеспечи- ражением данных при помощи фильтра- вает корректное соединение вспомогательных таблиц с основной таблицей и позволяет эффективно управлять отоб-

ции

и

дашборда (рис. 2).

интерактивных

элементов

(предметы труда, используемые...

1. Материальные затраты (

2. Материальные затраты (оплат...

3. Затраты на оплату труда

5. Амортизация

6. Прочие затраты

бензин отрасль

Свернуть

Рис. 2. Модель проекта для анализа в Power BI

Дашборд состоит из нескольких основных интерактивных визуализаций.

• 1.    Диаграмма «Элементы затрат» – позволяет увидеть динамику и структуру общих затрат по ключевым элементам за каждый год.

• 2.    Диаграмма «Статьи материальных затрат» – обеспечивает детализированный обзор расходов на конкретные виды материалов, такие как корма, семена, нефтепродукты, покупная энергия всех видов, прочие материальные затраты, средства защиты растений и животных, топливо.

• 3.    Диаграмма «Работы и услуги» – раскрывает затраты на работы и услуги с детализацией по видам услуг: транспортные, борьба с вредителями, ремонт техники, мелиорация, технологические работы и прочее.

• 4.    Диаграмма «Материальные затраты по годам» – демонстрирует распределение по отраслям (животноводство, растениеводство и все производство) с временной динамикой по годам (рис. 3).

Особое внимание при создании дашборда уделялось его интерактивности. Пользователи могут использовать фильтры по годам и отраслям, что позволяет оперативно и эффективно исследовать данные в различных разрезах и сценариях. Такая интерактивность значительно повышает удобство и эффективность аналитической работы, обеспечивая качественную информационную поддержку принятия управленческих решений на предприятии. При выборе фильтров «Год – 2024» и «Отрасль – Животноводство и растениеводство» получен сводный анализ затрат обоих направлений.

Рис. 3. Дашборд «Затраты на основное производство» в Power BI

Общие материальные затраты составили 40 тыс. руб., затраты на работы и услуги – 14 тыс. руб., расходы на оплату труда – 25 тыс. руб., отчисления на социальные нужды – 6 тыс. руб. Среди материальных расходов наиболее значительными являются затраты на корма (15 тыс. руб.), нефтепродукты (10 тыс. руб.) и покупные материалы (3 тыс. руб.). Из общей суммы материальных расходов на животноводство приходится 18,5 тыс. руб., на растениеводство – 21,2 тыс. руб. Что касается затрат на работы и услуги, значительная их часть связана с оплатой прочих услуг сторонних организаций, не животноводстве – 9,2 тыс. руб., в растениеводстве – 5 тыс. руб. (рис. 4). При установке фильтра только на отрасль «Животноводство» за 2024 г. структура затрат изменяется и становится более детализированной. Материальные затраты в этом случае снижаются до 18 тыс. руб., а работы и услуги – до 9 тыс. руб. В разрезе статей материальных затрат по животноводству по-прежнему доминируют корма (15 тыс. руб.), однако существенно меняются пропорции затрат на нефтепродукты, семена и прочие материальные затраты (рис. 5).

в включенных в другие группировки :....................................................................Эле мё нты затрат

□плата труда животноводе.., растениевод...

uipau ib

[■I Выбрать все

П всего произв...

Рис. 4. Дашборд «Затраты на основное производство» по отраслям «Растениеводство» и «Животноводство» (2024 г.)

эорьоа с вредителям..

эемонт техники

мелиорация технологические раб...

Рис. 5. Дашборд «Затраты на основное производство» по отрасли «животноводство» (2024 г.)

Заключение. Даже при ручном вводе информации применение предложенного проекта дашборда «Животноводство» позволит хозяйству получить ряд преимуществ: выявление «слабых звеньев», например коровы с надоем менее 15 литров молока в день; контроль перерасхода кормов – возможность сравнения фактических показателей с нормами, отслеживание перерасхода или недостатка какого-то типа кормов в рационе животного; прогноз отелов – возможность прогнозирования на основе даты последнего осеменения. Внедрение проекта в деятельность ООО «Учхоз «Миндерлинское»» позволит автоматизировать расчет показателей KPI, важных для отрасли и финансовых результатов деятельности организации в целом: среднесуточный надой (л), общие затраты на кормление (руб.). У руководства появится возможность осуществлять мониторинг продуктивности, анализировать рационы кормления, осуществлять ветеринарную аналитику. Применение дашбордов дает возможность визуализации карты здоровья молочного стада

(маститы, метриты), прогноза потребления кормов и анализа стоимости молока при разных рационах кормления. Дашборд «Затраты на основное производство» позволяет пользователям эффективно отслеживать изменения структуры расходов предприятия и оперативно принимать обоснованные управленческие решения. Интерактивные элементы и фильтры упрощают задачу анализа, предоставляя возможность быстро реагировать на изменения затрат и адаптировать бюджетные стратегии в соответствии с текущей финансовой ситуацией предприятия.

Таким образом, использование аналитических инструментов для бизнес-анализа с помощью Power BI или YandexDataLens в ООО «Учхоз «Миндер-линское»» даже с ручным вводом данных позволит снизить операционные затраты, ускорить формирование отчетности и оперативность принимаемых управленческих решений, повысит прозрачность деятельности подразделений для руководства организации и учредителя.