The machine system as a factor of scientific and technological progress in agro-industrial complex

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article proposes a principle for forming a machine system using the object-process approach to modeling technical systems as a methodology of systems engineering. It has been shown that the central concept of a machine system is scientific and technological progress (STP): a machine system should simultaneously promote progress in the agro-industrial complex (AIC) and reflect it. The article presents a definition of a machine system, its functions, main goal, architecture, stakeholders, and external environment. A machine system is positioned as a mixed system that combines conceptual, substantive, and physical components. The conceptual part is an information product – the machine system itself, presented in the form of a computer program, website, standards, databases, on paper, etc. The physical component is a group of experts in developing a machine system. It has been shown that in a market economy, a machine system should be built not on the basis of specific brands and models of technical means, but on the basis of their types. A definition of the type was proposed based on the division of technical means characteristics into functional and non-functional. To substantiate the machine types, an approximate list of types of non-functional characteristics of agricultural machinery was formed. Diagrams of the architecture of the machine system and the development of types of agricultural machines were constructed. The architecture of the machine system is a combination of the structure of the machine system and the activities of experts in the development of the machine system, which ensures the performance of the machine system of its functions, the main ones being the systematization of agricultural machines and technologies and the formation of ideas among interested parties about the state and directions of scientific and technological progress in the agro-industrial complex.

Full Text

Restricted Access

About the authors

V. M. Korotchenya

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Author for correspondence.
Email: valor99@gmail.com

кандидат экономических наук

Russian Federation, 109428, Moskva, 1-i Institutskii proezd, 5, str. 1

Yu. S. Tsench

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: vimasp@mail.ru

доктор технических наук

Russian Federation, 109428, Moskva, 1-i Institutskii proezd, 5, str. 1

Ya. P. Lobachevsky

Russian Academy of Sciences

Email: lobachevsky@yandex.ru

доктор технических наук, академик РАН

Russian Federation, 119991, Moskva, Leninskii prosp., 32A

References

  1. Елизаров В. П., Бейлис В. М. Разработка системы машин и технологий // ВИМ: история механизации (1930–2005 гг.) / состав. В. И. Анискин, Г. Н. Губанов, М.: «Издательство ВИМ», 2005. С. 110–133.
  2. Система машин и технологий для комплексной механизации и автоматизации сельскохозяйственного производства на период до 2020 года. Растениеводство / Ю. Ф. Лачуга, И. В. Горбачев, А. А. Ежевский и др. М.: ВИМ, 2012. Т. 1. 304 с.
  3. Бейлис В. М., Московский М. Н., Лавров А. В. Система технологий и машин в современных условиях // Аграрный научный журнал. 2022. № 12. С. 70–72.
  4. Лобачевский Я. П., Ценч Ю. С., Бейлис В. М. Создание и развитие систем машин и технологий для комплексной механизации технологических процессов в растениеводстве // История науки и техники. 2019. № 12. С. 46–55.
  5. Развитие системы машин – путь технического прогресса в сельскохозяйственном производстве / В. П. Елизаров, В. Г. Шевцов, В. М. Бейлис и др. // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2014. № 6. С. 14–19.
  6. Лобачевский Я. П., Ценч Ю. С. Принципы формирования систем машин и технологий для комплексной механизации и автоматизации технологических процессов в растениеводстве // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2022. Т. 16. № 4. С. 4–12.
  7. Ценч Ю. С. Научно-технический потенциал как главный фактор развития механизации сельского хозяйства // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2022. Т. 16. № 2. С. 4–13.
  8. Лобачевский Я. П., Бейлис В. М., Ценч Ю. С. Аспекты цифровизации системы технологий и машин // Электротехнологии и электрооборудование в АПК. 2019. № 3(36). С. 40–45.
  9. Инновационная система машинно-технологического обеспечения предприятий агропромышленного комплекса / А. Ю. Измайлов, Я. П. Лобачевский, В. М. Бейлис и др. // Инновационная система машинно-технологического обеспечения сельскохозяйственных предприятий на длительную перспективу. М.: ВИМ, 2019. Ч. 1. 228 с.
  10. Коротченя В. М. История технологического развития сельского хозяйства (растениеводства) // Экономика сельского хозяйства России. 2019. № 7. С. 28–33.
  11. Коротченя В. М. Стратегические основы догоняющего развития технического обеспечения сельского хозяйства России // АПК: экономика, управление. 2021. № 2. С. 9–17.
  12. Nardelli P. H. J. Cyber-Physical Systems: Theory, Methodology, and Applications. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc, 2022. 271 р.
  13. Agricultural Internet of Things and Decision Support for Precision Smart Farming / A. Castrignanò, G. Buttafuoco, R. Khosla, et al. London: Academic Press, 2020. 459 р.
  14. Porter M. E., Heppelmann J. E. How Smart, Connected Products Are Transforming Competition // Harvard Business Review. 2014. Vol. 92, No. 11. Р. 64–88.
  15. Hajjaj S. S. H., Gsangaya K. R. The Internet of Mechanical Things: The IoT Framework for Mechanical Engineers. Boca Raton, FL, USA: CRC Press, 2022. 225 р.
  16. Dori D. Model-Based Systems Engineering with OPM and SysM L. New York: Springer, 2016. 411 р.
  17. Dickerson C. E., Ji S. Essential Architecture and Principles of Systems Engineering. Boca Raton, FL, USA: CRC Press, 2022. 238.
  18. Boehm B., Kukreja N. An Initial Ontology for System Qualities // Insight. 2017. Vol. 20. Nо. 3. Р. 18–28.
  19. Shockley J. M., Dillon C. R., Shearer S. A. An economic feasibility assessment of autonomous field machinery in grain crop production // Precision Agriculture. 2019. Vol. 20. Р. 1068–1085.
  20. Коротченя В. М. Научные подходы к стратегии комплексного развития сельскохозяйственных технологий // АПК: экономика, управление. 2021. № 8. С. 44–51.
  21. Bizimana J.-C., Richardson J. W. Agricultural technology assessment for smallholder farms: An analysis using a farm simulation model (FARMSIM) // Computers and Electronics in Agriculture. 2019. Vol. 156. Р. 406–425.
  22. Альт В. В., Исакова С. П. Планирование производства продукции растениеводства с применением цифровых технологий // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2022. Т. 16. № 3. С. 12–19.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Object-process diagram of the machine system architecture.

Download (140KB)
3. Fig. 2. Object-process diagram for the development of types of agricultural machinery.

Download (64KB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».