Системная постановка задачи управления цепочкой переделов в сельском хозяйстве на базе цифрового двойника
Статья в выпуске: 3 (72) т.22, 2026 года.
Бесплатный доступ
Целью работы является разработка системной постановки задачи управления многопередельным сельскохозяйственным производством, необходимой для построения цифрового двойника, синхронизирующего виртуальные модели с данными реального времени. Объект исследования — организационно-технологическая система, включающая четыре взаимосвязанных передела: агротехнический (выращивание сырья), мукомольный, хлебопекарный и распределительный. Применение методологии системного анализа к BPMN-моделям процессов позволило формализовать объект управления, определить вектор состояния (17 параметров), вектор управляющих воздействий и целевую функцию, ориентированную на минимизацию потерь ресурсов и стабилизацию качества. Анализ 45 публикаций подтвердил отсутствие комплексной системной постановки для сквозной цепочки переделов в АПК. Результат служит методологической основой для разработки имитационных моделей, алгоритмов оптимизации и цифровых двойников нового поколения.
Короткий адрес: https://sciup.org/14139437
IDS: 14139437 | УДК: 631.1:004.94
A Systems-Based Formulation of the Management Problem for Agricultural Value Chains Using a Digital Twin
The objective of this work is to develop a systemic problem formulation for managing multi-stage agricultural production—a prerequisite for constructing a digital twin that synchronizes virtual models with real-time data. The object of study is an organizational-technological system comprising four interconnected stages: agrotechnical (raw material cultivation), milling, baking, and distribution. By applying a systems analysis methodology to BPMN process models, the study formalizes the management object, defines a state vector (consisting of 17 parameters) and a vector of control actions, and establishes an objective function aimed at minimizing resource losses and stabilizing product quality. An analysis of 45 publications confirms the absence of a comprehensive systemic formulation for an end-to-end chain of production stages within the agro-industrial complex. These findings provide a methodological foundation for the development of simulation models, optimization algorithms, and next-generation digital twins.
