Моделі прийняття рішень в інформаційних системах управління агропромисловими підприємствами
Анотація
Актуальність заявленої теми визначається широким поширенням інформаційно-інтелектуальних систем (ІІС) у різних сферах сучасної науки, техніки та промисловості, а також необхідністю розробки та впровадження ефективних алгоритмів прийняття рішень на основі технологій ІІС в аграрному секторі економіки Республіки Казахстан. Основною метою дослідження було запропонувати модель прийняття управлінських рішень в аграрному секторі Казахстану. Методологічний підхід ґрунтувався на поєднанні методів комплексного дослідження основних принципів прийняття рішень в інформаційних управлінських системах та аналітичного дослідження перспектив практичного застосування технологій штучного інтелекту в процесах управління підприємствами агропромислового комплексу. Також використовувалися методи аналітичного порівняння та синтезу даних, зібраних під час дослідження. Отримані результати визначали основні завдання методів прийняття рішень в інформаційних мережах управління підприємствами аграрного сектору Республіки Казахстан з урахуванням сучасних проблем цієї сфери та практичних варіантів їх вирішення. У дослідженні було виявлено, що в період з 2000 по 2024 рік середній урожай усіх культур зріс на 153%, при цьому спостерігалися значні поліпшення у вирощуванні олійних культур, соняшнику та картоплі. Також було зафіксовано значне збільшення використання інформаційно-комунікаційних технологій у Казахстані, з майже 3,5-кратним зростанням витрат на ці технології. Крім того, дослідження підкреслило потенціал для автоматизації аграрного сектору, зокрема для покращення використання ресурсів та підвищення продуктивності. Практична значущість результатів полягає у їх впровадженні в діяльність підприємств аграрного сектору для створення ефективних управлінських систем з використанням технологій штучного інтелекту. Ці розробки сприятимуть подальшій модернізації сектора, підвищенню його економічної сталості та узгодженості з глобальними тенденціями цифрової трансформації
Ключові слова
штучний інтелект; інформаційні інтелектуальні системи; аграрний сектор; сільське господарство; управлінські рішення; інноваційні технології
[1] Abbad, M.M. (2021). Using the UTAUT model to understand students’ usage of e-learning systems in developing countries. Education and Information Technologies, 26, 7205-7224. doi: 10.1007/s10639-021-10573-5.
[2] Abuova, Zh., Bekenova, A., Bekenova, S., & Abakova, N. (2023). Digitalization of the agro-industrial complex in Kazakhstan in the context of the transition to a “green economy”. E3S Web of Conferences, 460, article number 09038. doi: 10.1051/e3sconf/202346009038.
[3] Binu, D., & Rajakumar, B.R. (2021). Artificial intelligence in data mining. London: Academic Press.
[4] Bureau of National Statistics of the Agency for Strategic Planning and Reforms of the Republic of Kazakhstan. (2024a). Statistics of agriculture, forestry, hunting and fishery: Dynamic series. Retrieved from https://surl.li/wnlylr.
[5] Bureau of National Statistics of the Agency for Strategic Planning and Reforms of the Republic of Kazakhstan. (2024b). Information and communication technology and communications: Dynamic series. Retrieved from https:// stat.gov.kz/ru/industries/business-statistics/stat-it/dynamic-tables/?period=year.
[6] Bureau of National Statistics of the Agency for Strategic Planning and Reforms of the Republic of Kazakhstan. (2024). Gross harvest of agricultural crops in the Republic of Kazakhstan. Retrieved from https://stat.gov.kz/ru/ industries/business-statistics/stat-forrest-village-hunt-fish/publications/113764/.
[7] Caixeta, F., Carvalho, A.M., Saraiva, P., & Frire, F. (2022). Sustainability-focused excellence: A novel model integrating the water-energy-food nexus for agro-industrial companies. Sustainability, 14(15), article number 9678. doi: 10.3390/su14159678.
[8] Deebak, B.D., & Al-Turjman, F. (2022). Sustainable networks in smart grid. London: Academic Press. doi: 10.1016/ C2020-0-02571-5.
[9] Dulambayeva, R., Jumabayev, S., Bedelbayeva, A., Kussainova, L., & Mukhanbetali, B. (2023). Data-driven management of regional food security for sustainable development: A case study of Kazakhstan. International Journal of Sustainable Development and Planning, 18(12), 3983-3991. doi: 10.18280/ijsdp.181229.
[10] Gabdualiyeva, R., Melekova, A., Jakupova, A., & Bazarova, B. (2024). Digitalization of the agricultural sector in Kazakhstan. BIO Web of Conferences, 82, article number 05038. doi: 10.1051/bioconf/20248205038.
[11] Galanakis, C. (2021). Food technology disruptions. London: Academic Press.
[12] Helsinki Declaration. (1964). Retrieved from https://surl.li/fmihmr.
[13] Huang, M., Biloshchytskyi, A., Andrashko, Y., & Omirbayev, S. (2021). A conceptual research model of development of the geographic information system for agriculture. In 2021 IEEE international conference on smart information systems and technologies (SIST) (pp. 1-5). Nur-Sultan. doi: 10.1109/SIST50301.2021.9465973.
[14] Karaiev, O., Bondarenko, L., Halko, S., Miroshnyk, O., Vershkov, O., Karaieva, T., Shchur, T., Findura, P., & Prístavka, M. (2021). Mathematical modelling of the fruit-stone culture seeds calibration process using flat sieves. Acta Technologica Agriculturae, 24(3), 119-123. doi: 10.2478/ata-2021-0020.
[15] Kaur, G., Tomar, P., & Tanque, M. (2020). Artificial intelligence to solve pervasive internet of things issues. London: Academic Press. doi: 10.1016/C2018-0-04324-8.
[16] Khan, M., Khan, R., & Anasari, M. (2022). Application of machine learning in agriculture. London: Academic Press. doi: 10.1016/C2020-0-03700-X.
[17] Kim, S., & Deka, G. (2021). Hardware accelerator systems for artificial intelligence and machine learning. London: Academic Press.
[18] Korabayev, B., Amanova, G., Akimova, B., Saduakassova, K., & Nurgaliyeva, A. (2024). The model of environmental accounting and auditing as a factor in increasing the efficiency of management decisions at industrial enterprises in the Republic of Kazakhstan. Regional Science Policy & Practice, 16(3), article number 12727. doi: 10.1111/rsp3.12727.
[19] Kumar, K., Kakandikar, G., & Davin, J.P. (2022). Computational intelligence in manufacturing. Cambridge: Woodhead Publishing. doi: 10.1016/C2020-0-04666-9.
[20] Lukhmanova, G., Baisholanova, K., Shiganbayeva, N., Avenov, B., Sambetbayeva, A., & Gussenov, B.S. (2019). Innovative development of the agricultural sector of the Republic of Kazakhstan. Espacios, 40(32).
[21] Manatovna, T.A., Dabyltayeva, N.E., Ruziyeva, E.A., Sakhanova, G., & Yelubayeva, Z.M. (2023). Unlocking intersectoral integration in Kazakhstan’s agro-industrial complex: Technological innovations, knowledge transfer, and value chain governance as predictors. Economies, 11(8), article number 211. doi: 10.3390/ economies11080211.
[22] Myrzaliyev, B., Mustafayeva, B., Shinet, G., Kaltayeva, S., & Mutaliyeva, A. (2023). Features of strategic planning in agricultural production in Kazakhstan. Reviews in Agricultural Science, 11, 1-19. doi: 10.7831/ras.11.0_1.
[23] Nilsson, N. (1998). Artificial intelligence. Boston: Morgan Kaufmann. doi: 10.1016/C2009-0-27773-7.
[24] Pantazi, X., Moshou, D., & Bochtis, D. (2019). Intelligent data mining and fusion systems in agriculture. London: Academic Press. doi: 10.1016/C2017-0-01141-2.
[25] Poonia, R., Sibgh, V., & Nayak, S. (2022). Deep learning for sustainable agriculture. London: Academic Press. doi: 10.1016/C2020-0-02363-7.
[26] Potryvaieva, N., & Palieiev, А. (2023). Accounting outsourcing as a modern effective tool of enterprise management. Ukrainian Black Sea Region Agrarian Science, 27(3), 18-30. doi: 10.56407/bs.agrarian/3.2023.18.
[27] Shahini, S., Shahini, E., Koni, B., Shahini, Z., Shahini, E., & Bërxolli, A. (2023). Enhanced tomato yield via bumblebee pollination: A case study in Durres, Albania. International Journal of Design and Nature and Ecodynamics, 18(4), 905-914. doi: 10.18280/ijdne.180417.
[28] Sharma, P., Yadav, D., & Gaur, R.K. (2022). Bioinformatics in agriculture. London: Academic Press. doi: 10.1016/ C2020-0-03112-9.
[29] Smagulova, S., Yermukhanbetova, A., Akimbekova, G., Yessimzhanova, S., Razakova, D., Nurgabylov, M., & Zhakupova, S. (2022). Prospects for digitalization of energy and agro-industrial complex of Kazakhstan. International Journal of Energy Economics and Policy, 12(2), 198-209. doi: 10.32479/ijeep.12859.
[30] Srivastav, A., Dubey, A., Kumar, A., Narang, S.K., & Khan, M.A. (2022). Visualization techniques for climate change with machine learning and artificial intelligence. Oxford: Elsevier. doi: 10.1016/C2021-0-01946-5.
[31] Srivastava, P.K., & Tsakiris, G. (2020). Agricultural water management: Theories and practices. London: Academic Press. doi: 10.1016/C2016-0-02483-X.
[32] Sumets, A. (2020). Methodical approach to the assessment of management system of production enterprises. Agricultural and Resource Economics: International Scientific E-Journal, 6(2), 126-143. doi: 10.51599/ are.2020.06.02.08.
[33] The volume of investments in fixed assets of the Republic of Kazakhstan in 2023 reached 18 trillion tenge. (2023). Retrieved from http://surl.li/qktvp.
[34] The World Bank. (2024). Research and development expenditure (% of GDP). Retrieved from https://surl.li/ktzbtc.
[35] Tkacheva, A., Saginova, S., Karimbergenova, M., Taipov, T., & Saparova, G. (2024). Problems and prospects for the development of cluster structuring in the economy of Kazakhstan’s agricultural sector: Theory and practice. Economies, 12(7), article number 185. doi: 10.3390/economies12070185.
[36] Yessilbayeva, Z.E., Kerimova, U.K., Yessengaziyeva, S.K., & Rakhimzhanova, G.M. (2025). Effective methods of management of agricultural enterprises in Kazakhstan. RIVAR, 12(34), 240-254. doi: 10.35588/dhw8ca68.
[37] Yzakanov, T., Mamytkanov, S., Ibraimova, Zh., Steinberg, E., & Alibakieva, Ch. (2024). Study of agroforestry methods and techniques for soil erosion prevention on agricultural land. Ukrainian Journal of Forest and Wood Science, 15(4), 72-89. doi: 10.31548/forest/4.2024.72.
[38] Zelisko, N., Raiter, N., Markovych, N., Matskiv, H., & Vasylyna, O. (2024). Improving business processes in the agricultural sector considering economic security, digitalization, risks, and artificial intelligence. Ekonomika APK, 31(3), 10-21. doi: 10.32317/2221-1055.2024030.10.