Програмне забезпечення системи підтримки прийняття рішень в галузі рослинництва

Abstract

Актуальність теми. У сучасних умовах розвиток рослинництва є критично важливим для забезпечення продовольчої безпеки та раціонального використання природних ресурсів. Сільськогосподарські підприємства, що займаються вирощуванням рослин, відіграють ключову роль у задоволенні потреб населення в продуктах харчування, але водночас стикаються з викликами, пов'язаними з ефективним управлінням ресурсами, адаптацією до кліматичних змін і підвищенням врожайності. Однією з основних проблем у цій галузі є прийняття обґрунтованих рішень, які потребують актуальних даних про стан ґрунтів, погодні умови, агротехнології та інші фактори. Розробка та впровадження систем підтримки прийняття рішень (СППР) у галузі рослинництва є надзвичайно актуальною темою. Такі системи дозволяють сільськогосподарським підприємствам оптимізувати управління процесами, збирати та аналізувати великі обсяги даних, а також надавати рекомендації для прийняття рішень на основі аналізу даних. В умовах обмежених ресурсів та кліматичних викликів аграрні підприємства повинні ефективно планувати свою діяльність, швидко реагувати на зміни в умовах вирощування культур і приймати виважені рішення. СППР дозволяє отримувати актуальну інформацію про стан рослин, ґрунту, погодні прогнози, фінансові показники та інші важливі аспекти виробничого процесу. Мета і завдання дослідження. Метою даного дослідження є розробка програмного забезпечення системи підтримки прийняття рішень (СППР) у галузі рослинництва, що дозволяє ефективно аналізувати дані, прогнозувати врожайність та оптимізувати управлінські рішення. Основна увага приділяється створенню інструменту, який інтегрує сучасні методи обробки даних, такі як Data Mining, OLAP і статистичний аналіз, для надання обґрунтованих рекомендацій агрономам та спеціалістам з управління. Для досягнення поставленої мети в рамках дослідження визначено такі завдання:  проаналізувати сучасний стан і методи застосування СППР у сільському господарстві;  розробити архітектуру програмного забезпечення, включаючи базу даних, модулі аналітики та інтерфейс користувача;  впровадити алгоритми 1-Rule, K-Means, Байєсовий метод для аналізу й прогнозування динаміки врожайності;  протестувати систему на реальних або змодельованих даних, оцінюючи її ефективність у прийнятті рішень щодо догляду за культурами, поливу та підживлення;  оцінити економічний ефект від впровадження системи у виробничий процес. Об’єкт дослідження. Процеси прийняття рішень в управлінні агротехнічними заходами у галузі рослинництва. Предмет дослідження. Методи й алгоритми аналізу даних та їх програмна реалізація в системі підтримки прийняття рішень для оптимізації процесів вирощування сільськогосподарських культур. Методи дослідження. У дослідженні використано методи аналізу даних, включаючи алгоритми кластеризації (K-Means), прогнозування (Байєсовий метод і модель ARIMA) та виявлення закономірностей (метод 1-Rule і Frequent Pattern Growth). Застосовано методи системного аналізу для проектування програмного забезпечення, а також методи тестування для оцінки ефективності розробленої системи. Наукова новизна та практичне значення роботи. Наукова новизна полягає у застосуванні комбінованого підходу до аналізу агротехнічних даних із використанням сучасних алгоритмів Data Mining і OLAP для розробки інтегрованої СППР. Практичне значення роботи полягає у створенні програмного інструменту, який дозволяє агрономам приймати обґрунтовані рішення щодо управління сільськогосподарськими культурами, що підвищує ефективність агровиробництва та знижує витрати на ресурси.