В работе представлен анализ электронных систем управления стадом, применяемых в молочном скотоводстве как один из элементов цифровизации отрасли. Рассмотрены общие принципы их функционирования как интегрированной системы. Приведен обзор отечественных и зарубежных систем, представленных на российском рынке. Представлена характеристика зарубежных программных решений, таких как AfiFarm, DairyPlanC21, DairyComp 305, имеющие широкое распространение на российских животноводческих предприятиях. Проанализированы возможности их импортозамещения путем внедрения отечественных разработок, таких как АРКА, «Молоко 2.0», «Буренка.Про», имеющих ряд преимуществ перед зарубежными преимуществами в части адаптации к российским производственным условиям. По результатам анализа были выявлены организационные и производственные факторы, препятствующие широкому внедрению отечественных систем управления стадом на молочных фермах.
1. Введение
Эффективность работы молочной фермы как эргатической системы по определению зависит от множества разноплановых факторов, характеризующих взаимодействие объекта и субъекта труда, которые определяются информационным обменом в системе «человек-машина-животное». Адекватность и уровень принимаемых решений и эффективность работы фермы в целом будет зависеть от полноты и качества получаемой информации и информационного обмена
[1]
Основой для перехода промышленного молочного животноводства на платформу «Сельское хозяйство 4.0» является внедрение интеллектуальных технологий, таких как большие данные (Big Data), нейротехнологии и искусственный интеллект (АI), системы распределённого реестра (блокчейн-технологии), промышленный интернет или интернет вещей (IoT), робототехника и сенсорика, технологии беспроводной связи, виртуальной и дополненной реальности. По мнению экспертного сообщества, эффект от цифровизации животноводства будет заключаться в снижении уровня импортозависимости на 35–40%, повышению качества и количества производимой продукции на 25–30%, росту производительности труда в 1,5–2 раза, гармонизации взаимодействия биологических, технологических и машинных объектов
[2]
Конечной целью внедрения интеллектуальных систем управления в молочном животноводстве является создание автономного животноводческого объекта с полной механизацией и автоматизацией технологических процессов на основе информационных технологий. В этой системе максимально, без участия человека анализируются все аспекты производства и с помощью систем искусственного интеллекта принимаются выверенные управленческие решения по всему комплексу производственных задач «умной фермы»
[3]
Условием функционирования «умной фермы» является интеграция цифровых и роботизированных устройств в единую систему, обеспечивающую сбор информации (вручную и от датчиков), ее анализ, подготовку рекомендаций для принятия решений и управление технологическим оборудованием. Эти функции выполняет специализированное программное обеспечение — электронные системы управления стадом (ЭСУС).
2. Методы и принципы исследования
Материалы и методы. Отбор и систематизация источников научно-технической информации (НТИ) (научной литературы, интернет-источников и др. проводили в научных электронных библиотеках (eLIBRARY.RU, Google Scholar, Web of Science, Scopus) по ключевым словам: крупный рогатый скот (КРС), молочное скотоводство, система управления стадом, мониторинг,цифровизация, интеллектуальные технологии. Работа выполнялась в два этапа. На первом этапе анализа НТИ просматривали заголовки и аннотации статей, на втором — анализ полнотекстовых версий источников и их реферирование. В результате аналитического поиска было отобрано 13 отечественных и зарубежных источников, которые были включены в библиографический список.
3. Общие принципы функционирования ЭСУС
Основными функциями ЭСУС в молочном скотоводстве являются следующие:
- контроль и управление дойкой в реальном времени;
- селекционная работа со стадом;
- определение животных в охоте;
- определение качества молока;
- оперативная выработка системных сообщений и тревог, планирование работ на определенные периоды (день, неделя, месяц);
- формирование отчетов по продуктивности, физиологическому состоянию, параметрам лактации, здоровью и др.
Формирование информационной базы ЭСУС происходит за счет трех основных потоков информации:
- данные о животных, из документации, сопровождающей при покупке или полученные в результате бонитировки;
- справочные данные;
- информация, получаемая от датчиков технологического оборудования, обслуживающего ферму
[1]
В сочетании с информационными технологическими системами вводимая информация в подсистемы, справочный блок, отчеты, в базу данных по доению в цехе по производству молока, включая тревоги и запреты на выполнение процесса, в управление селекционными воротами, оценки и принятия решений, связанных с качеством молока.
Наиболее важным элементом ЭСУС является личная карточка животного, содержащая 2 раздела: Общая информация и общие сведения и «События» — содержащий информацию о охоте, осеменении, проверке стельности, отеле, заболевании/лечении, аборте, запуске, решении о выбраковке и выводе из стада. Кроме того, раздел содержит данные о контрольной дойке, графики молокоотдачи, сведения «родители/телята», кормление и отчеты по животному.
Обязательным элементом ЭСУС является справочный информационный блок, включающий данные, представленные в табл. 1.
Данные, включенные в справочный информационный блок ЭСУС
| Животные | Корм, лекарства |
| Группы | Лекарства |
| Быки-производители | Заболевание |
| Породы | Лечение |
| Персонализация через константы | Корм |
| Персонал | Таблицы рационов |
По данным портала Soware.ru
[4]
Наиболее распространенными решениями ЭСУС являются AfiFarm (разработчик: Afimilk, Изралиль), DairyPlanC21 (разработчик: GEA Group, Германия), DairyComp 305 (разработчик Valley Agricultural Software, США). Зарубежные ЭСУС используют более 70% молочных хозяйств Российской Федерации.
[5]
В работах R Berger и A Hovav
[6]
В Российской Федерации система Afimilk внедрена на таких предприятиях, как ГК «Прогресс Агро» (Краснодарский край), ООО «Студеновское» (Пензенская обл.), АО «Березняковское» (Нижегородская обл.), Агрохолдинг «Степь», КЗ «Восход» (Краснодарский край).
Высокую эффективность управления стадом обеспечивается при использовании программного обеспечения
[7]
Основой
Для учета надоенного молока, регистрации и обработки параметров по количеству молока применяется прибор Metatron. Этот прибор передает в программу
Система
[8]
Определение живой массы животных осуществляется по программе TaxaTron 5000 — коровы при выходе из доильного зала проходят через весы.
Основными преимуществами данной системы являются следующие:
- централизация управления стадом с полным комплектом данных по животным и их производственным показателям;
- функции по управлению доением, воспроизводством, кормлением и здоровью животных;
- широкие возможности по проведению индивидуальной оценки и представление результатов анализа данных в виде графиков и таблиц;
- органичная интеграция индивидуально настроенных систем для расчета молочной продуктивности.
Наиболее важные элементы системного решения по эффективному управлению стадом включают в себя изготавливаемую по индивидуальным требованиям систему управления доением, систему точного распознавания животных, систему автоматической раздачи кормов, системы сортировки животных
Неотъемлимыми элементами программы DairyPlan C21 являются модули DPVet и DPSingle.
Система
[8]
Электронная система учета DairyComp 305 позволяет автоматизировать ведение учета и контроля всех технологических операций на молочной ферме.
Система DairyComp 305 состоит из 5 блоков (воспроизводство, доение, ветеринария, молодняк, вакцинация/профилактика, группировка):
1.
2.
3.
4.
5.
6.
[9]
По результатам практического опыта ООО «ПЗ Покровское» внедрение программы DairyComp 305 дало возможность достоверно отслеживать и анализировать эффективность проведения всех мероприятий в хозяйстве, организовывать слаженную работу зооветспециалистов и рабочих. За счет целенаправленной работы был сокращен сервис-период у коров до 87 сут., межотельный период — до 365 сут. и получен выход телят 92,4% Это позволило провести выбраковку низкопродуктивных коров, ввести в стадо первотелок, обладающих высоким генетическим потенциалом, увеличить поголовье коров, а также организовать в большом количестве продажу племенного молодняка
[10]
Программное обеспечение DairyComp 305 совместимо с системой определения охоты и мониторинга здоровья коров MooMonitor+
[11]
Программа DairyComp 305 не является альтернативой DairyPlan, поскольку последняя необходима для управления доильным залом, ежедневной загрузки надоя, работы с сортировочными воротами и для отправки команд в доильный зал. DairyComp 305 выполняет основные функции по управлению молочной фермой, включая ввод всех данных (управление транспондерами, отчеты и анализы по работе доильного зала) и обеспечение управления молочной фермы вне доильного зала.
После введения внешнеэкономических санкций в 2022 г. начались активные работы по разработке отечественных платформ ЭСУС. компаниями Digifarm Software и Maslov.ai разработана система АРКА — комплексное решение, использующее технологии искусственного интеллекта для мониторинга и анализа состояния животных. Облачное программное обеспечение позволяет в режиме реального времени отслеживать важные показатели здоровья и продуктивности коров, тем самым улучшая процесс принятия решений на ферме.
Являясь альтернативой DairyComp 305,
К основным функциональным возможностям АРКА относятся:
- отслеживание поголовья;
-анализ данных о надоях;
- контроль воспроизводства;
- управление ветеринарными процедурами;
- интеграция с доильными залами и датчиками активности.
Каждый из этих аспектов позволяет обеспечить высокую степень контроля не только над общим состоянием стада, но и над отдельными животными, делая ее актуальным для крупных ферм с поголовьем более 100 голов.
Сохраняя все достоинства зарубежного аналога, в паркую очередь его гибкость, в системе можно создавать поля и события, подстраивая их под особенности управления предприятием. Система полностью русифицирована, в ней нет непонятных аббревиатур на английском языке, что упрощает навигацию и поиск информации.
Работа с консультантами в системе построен таким образом, что администратор может внести любого сотрудника в список «Доступные пользователи» и он будет получать актуальную информацию. Количество участников в системе неограниченно.
АРКА представляет собой открытую систему, в которой появляются обновления и новые функции. В настоящее время она интегрирована с датчиками детекции охоты (умного ошейника) «Пульс» и роботизированной системой добровольного доения «Поток», разработчиками которых является Maslov.ai.
По данным А.С. Жаткина
[12]
Другой альтернативой Dairy Comp 305 является платформа
[13]
- качественную аналитику и эффективное управление в меняющимхся условиях;
- передачу данных в государственные информационные системы;
- мониторинг производительности стада;
- проведение ветеринарного контроля;
- создание цифрового двойника фермы.
Система «Молоко 2.0» включает в себя 4 основных компонента:
1. Монитор — цифровой двойник стада, формирование автоматических уведомлений о нарушениях технологического процесса.
2. Аналитика — представление данных в виде дашбордов. В программе предусмотрена индикация достижения пороговых значений для информирования специалистов фермы, что обеспечивает возможность быстрого принятия решений.
3. Календарь-планировщик — для планирования мероприятий используется не только день недели и исполнитель, но и предоставляется возможность составить полный цикл процесса, который автоматически переносится в календарь-планировщик. Это позволяет контролировать все этапы ухода за животным, помогая персоналу.
4 Отчеты — в системе доступен к формированию ряд отчетов «Доение», «По группам. Коровы», «По группам. Молодняк», «Сравнение рационов», «Акт вакцинации», «Опись племенной продажи», «Оборот стада», «Акт выбраковки и падежа животных», «Бонитировка» и другие стандартные зоотехнические и ветеринарные отчеты. Предусмотрена возможность создания индивидуальных отчетов по запросу пользователя.
По данным на апрель 2025 г. проект внедрения «Молоко 2.0» в ООО «Тюменские молочные фермы» завершен и планируется его масштабирование на всю отрасль молочной продукции (более 800 ферм в Российской Федерации). Система может быть интегрирована с ведущими иностранными СУС, программными комплексами на платформах «СЕЛЭКС», «1С», «Отчетность РОИВ». ИАС «МОЛОКО 2.0» зарегистрирована в Едином реестре российского программного обеспечения. Реестровая запись № 25217 от 02.12.2024г.
IT компанией ООО «Агрокод» разработана
Система предлагает удобный конструктор для создания рабочих списков с возможностью фильтрации проведение аналитики на основе конструктора отчетов и истории событий животных, отслеживание динамики на основе показателей за любой период, исключение действий пользователей и предупреждения для исключения ошибок, учет остатков, используемых на предприятии, настройку бизнес-процессов с учетом индивидуальных потребностей предприятия, оффлайн-режим, безопасность и возможность интеграции с другими системами.
Представленный в работе анализ отечественных платформ ЭСУС не является всеобъемлющем, данный сектор IT технологий инвестиционное привлекателен и можно спрогнозировать его дальнейшее развитие.
4. Заключение
На основании проведенного анализа источников НТИ можно сделать вывод о том, что ЭСУС является ключевым интегрирующим элементом системы «Умная ферма». На сегодняшний день существуют отечественные программные решения, которые могут выступать в качестве альтернативы зарубежным ЭСУС, не уступая им по функциональным возможностям. В качестве основных проблем, препятствующих их широкому внедрению следует отметить следующие:
1. Отсутствие мотивации к переходу на отечественное программное обеспечение животноводческих предприятий, ранее внедривших зарубежные ЭСУС.
2. Недостаточный уровень интегрирования с имеющимся оборудованием.
3. Высокая инвестиционная стоимость подобных технических решений, что снижает их привлекательность для небольших предприятий.
4. Необходимость в высококвалифицированных специалистов (требуются дополнительные затрат на переподготовку специалистов).
The additional file for this article can be found as follows:
Further description of analytic pipeline and patient demographic information. DOI:
Статья подготовлена в рамках выполнения темы государственного задания ФГБНУ «Росинформагротех» «Интеллектуальные системы и технологии содержания крупного рогатого скота» №082-00120-26-00 от 23 января 2026 г.