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

2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.21603/2074-9414-2025-1-2561
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.