| Аннотация | Современное молочное животноводство сталкивается с проблемой оптимизации рационов питания коров на основе их индивидуальных физиологических показателей. В данном исследовании представлена концепция цифровых двойников молочно-товарных ферм, интегрирующая системы индивидуального мониторинга физиологического состояния животных с алгоритмами автоматической корректировки рационов. Методология исследования основана на комплексном анализе данных с 12 молочно-товарных ферм, оснащенных системами мониторинга параметров животных, включая 4322 гол. крупного рогатого скота голштинской и симментальской пород. В исследовании применялись многоуровневое моделирование, интеграция IoT-сенсоров, алгоритмы машинного обучения и технология цифровых двойников для прогнозирования оптимальных рационов. Результаты демонстрируют повышение молочной продуктивности на 8,7% при внедрении разработанной системы цифровых двойников с автоматической корректировкой рационов. Индекс конверсии корма улучшился на 12,3%, а затраты на ветеринарное обслуживание снизились на 27,4%. Экономическая эффективность внедрения системы составила в среднем 41,5 тыс. руб. на голову в год. Разработанная методология предлагает новую парадигму прецизионного молочного животноводства, основанную на персонализированном подходе к кормлению с использованием цифровых двойников и алгоритмов предсказательной аналитики, что открывает перспективы для трансформации отрасли с повышением экономической и экологической устойчивости молочного производства. |
|---|