РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ КВАЛИМЕТРИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ ЦИФРОВОЙ ЗРЕЛОСТИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ АГРОИНЖИНИРИНГА

2026

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.53364/24138614_2026_42_3_12
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

Цель работы состоит в повышение качества агроинжиниринга кормопроизводства крупного рогатого скота в условиях Восточного Казахстана. Сельхозпроизводство Казахстана относится к зоне повышенного риска, в связи с чем в работе в качестве ключевых критериев качества агроинжиниринга использованы риск производителя и риск потребителя сельхозпродукции. Особенно остро и проблематично представляется реализация задач в данном научно-производственном контексте по причине недостаточной научной изученности предметной области, особенно в региональном природно-климатическом и географическом аспектах. В современных цифровых системах управления производством ключевое значение приобретают опережающий мониторинг и контроль. В работе рассматривается новый подход, состоящий в том, что управление конвертируется в систему агроинжиниринга, в котором риски рассматриваются как критерии цифровой зрелости бизнес-среды. В животноводстве, как показывает практика, решающую роль играет качество кормов, контроль которого не представляется возможным без использования современных digital решений на всех без исключения технологических переделах кормопроизводства. Для квалиметрического оценивания процессов контроля по критерию цифровой зрелости как в интегральном, так и дифференциальном форматах, в работе предлагается новая модель на принципах нечеткости агентов управления, что повышает качество процесса принятия решений.