Technological Management of Resource Saving in Sugar Beet Production Using Statistical Modeling

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.21603/2074-9414-2025-1-2561
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Information technologies and statistical modeling have become an inherent part of technological management in sugar beet production. They provide a comprehensive analysis of all industry processes, as well as make it possible to implement technological socio-economic measures and identify problem areas and risks. The article describes the technological efficiency of resource-saving processes based on economic and mathematical methods. The study focused on the domestic sugar beet production; the R&D was tested at an enterprise in the Central Federal District of the Russian Federation. It involved standard research methods, as well as expert assessment, historical retrospective, and economic and statistical modeling. The linear multiple regression model and the technological efficiency calculation model supported the empirical results. Better equipment and technology reduce fuel consumption without implementing high-cost energy saving projects and increase the efficiency of beet processing (+32%). In addition, they reduce the resource intensity of limestone (~23%), fuel (~18%), and auxiliary materials (~14%). The calculation model can be used to strategize the industry management and assess the efficiency of factory shifts. The model promptly identifies threats of technological disruption and allows for a real time comparative analysis.