Abstract: The paper explores the concept and practical potential of digital twins (DTs) in agricultural enterprises for optimising production and logistics processes. Its aim is to develop a methodological framework for integrating DTs into the digital contour “field – warehouse – market” and to assess the resulting economic effects. The methodology combines systems modelling, simulation experiments with data on yields, energy use and transport flows, and an expert survey of twenty two farms in Russia’s Central and Volga Federal Districts. A DT architecture comprising four layers — sensing, analytics, forecasting and control — is proposed. Key performance indicators include machinery utilisation rate, storage losses and average logistics cost. A one year pilot demonstrated a 17 percent reduction in tractor downtime, a 12 percent decrease in product spoilage and a 9 percent saving in transport energy expenses. The study reveals that outcomes depend on the granularity of the digital copy and on personnel involvement in decision making. Practical relevance lies in a step by step checklist for agribusinesses of different scales, while scientific value rests in a calibration method that accounts for seasonal and climatic volatility.
Keywords: digital twin, agribusiness, logistics, optimisation, production processes, sensors, modelling
Введение
Цифровая трансформация агропромышленного комплекса всё чаще связывается не с единичными проектами автоматизации, а с формированием целостных кибер‑физических систем, способных к самообучению и адаптивному управлению ресурсами. Стратегия «умной фермы» предполагает сквозную интеграцию данных о почве, растениях, технике, складах и каналах сбыта в единое информационное пространство, где каждая сущность представлена в виде цифрового двойника. Цифровой двойник, по существу, — виртуальная реплика физического объекта или процесса, обновляющаяся в режиме реального времени и позволяющая прогнозировать поведение системы при различных сценариях. Для агропредприятия это означает, что любое решение — от оптимальной даты сева до маршрута поставки готовой продукции — может быть оценено посредством виртуальных экспериментов без риска потерять урожай или сорвать контракт. Во временном горизонте одного производственного цикла такая возможность конвертируется в сокращение издержек и рост операционной эффективности; в долгосрочной перспективе — в повышение устойчивости к климатическим и рыночным шокам.
Однако специфика аграрной отрасли существенно усложняет разработку цифровых двойников. Во‑первых, это высокая пространственно‑временная неоднородность данных: состояние почвы и культуры может меняться на расстоянии десятков метров и в течение часов. Во‑вторых, жёсткая сезонность ограничивает окно валидации моделей: ошибки прогноза часто становятся очевидными только после сбора урожая. В‑третьих, агробизнес характеризуется сложной логистикой: хранение и перемещение продукции сопряжены с потерями от порчи и энергозатратами на обслуживание холодильных мощностей. В этом контексте цифровой двойник агропредприятия должен представлять не только производственный блок, но и логистический контур, включая склады, транспорт и контракты. Совмещение таких модулей открывает возможности для синергетических оптимизаций: например, корректировать график уборки, учитывая доступность складских ёмкостей и маршрут рефрижераторного транспорта, или перераспределять технику между полями с учётом стоимости топлива.
Целью настоящего исследования является разработка методики создания и внедрения интегрального цифрового двойника аграрного предприятия, ориентированного на одновременную оптимизацию производственных и логистических процессов. Задачи включают: (1) формирование архитектуры ЦД, (2) определение ключевых метрик эффективности, (3) проведение пилотного имитационного эксперимента, (4) оценку экономических результатов и социально‑организационных условий успеха.
И. В. Ариничев отмечает, что точность мониторинга зернового производства резко возрастает при переходе от периодических спутниковых снимков к сквозным цифровым моделям полей [1]. Между тем Н. П. Брозгунова подчёркивает, что эффект цифровизации проявляется лишь при одновременной трансформации управленческих процедур [4]. А. М. Башилов и В. А. Королев указывают на необходимость переквалификации персонала в условиях внедрения цифровых платформ [2]. А. Пилипук рассматривает цифровые двойники как ядро концепции «цифрового конвейера» сельхозпроизводства, позволяющее синхронизировать работы техники и поставки ресурсов [9]. В. Ф. Козодаев, опираясь на практику хозяйств Юга России, демонстрирует, что цифровая визуализация технологических карт снижает время простоев техники [7]. Е. С. Грошева и М. Р. Бахтеева подчёркивают влияние новых технологий на конъюнктуру агропродовольственных рынков, выделяя роль предиктивной аналитики [5]. А. И. Жолобова показывает, что цифровые двойники целесообразно разрабатывать иерархически: от уровня отдельного агрегата до уровня хозяйства, что повышает масштабируемость решений [6]. М. С. Фасхутдинова выявляет положительную корреляцию между уровнем цифровизации и эффективностью использования энергетических ресурсов [13]. Ж. А. Телегина связывает развитие «зелёной логистики» с распространением цифровых двойников транспортных узлов [11]. Н. А. Улчибекова рассматривает цифровизацию АПК как элемент перехода к новой технологической системе, где данные становятся основным ресурсом конкурентного преимущества [12]. И. В. Борзунов подчёркивает, что в условиях санкций цифровые инструменты повышают автономность производственных цепочек [3]. В. В. Хубулова акцентирует маркетинговые преимущества ЦД: визуализация производственных рисков повышает доверие покупателей к бренду [14]. Д. М. Назаров на примере Румынии демонстрирует значимость пилотных полигонов для доведения технологий до масштабируемого продукта [8].
Результаты исследования
Разработанная архитектура цифрового двойника включает сенсорный слой (IoT‑датчики, GPS‑трекинг, метеостанции), аналитический слой (ETL‑контур, база знаний), прогнозный слой на основе машинного обучения (градиентный бустинг, LSTM‑сети) и управляющий слой, интегрированный с ERP‑и TMS‑системами. Имитационная модель реализована в AnyLogic 8; временной шаг — 30 минут; период симуляции — один полный сельскохозяйственный год. Пилот проведён на 7280 га пашни и трёх распределительных складах ёмкостью 18 тыс. т. Для количественной оценки эффекта внедрения ЦД проведено сравнение базового сценария («as is», контроль) и цифрового сценария («to be»). Рассмотрены семь ключевых показателей, отражающих производственную, логистическую и экономическую эффективность. Контрольные значения получены по фактическим данным хозяйств за сезон 2023 г., экспериментальные — на основе симуляции с интеграцией ЦД и дальнейшей верификацией в полевых условиях в 2024 г.
Таблица 1
Эффект внедрения цифрового двойника на показатели агропредприятия
| Показатель | Базовый сценарий | С цифровым двойником | Изменение, % |
| Коэффициент использования техники, % | 63 | 74 | +17,5 |
| Потери при хранении, % массы | 4,1 | 3,6 | −12,2 |
| Средняя логистическая себестоимость, руб./т·км | 5,60 | 5,09 | −9,1 |
| Время оборота склада, сут | 41 | 34 | −17,1 |
| Удельный расход топлива, л/га | 63 | 57 | −9,5 |
| Доля экстренных ремонтов, % от ФОТ | 6,2 | 4,8 | −22,6 |
| ROI проекта за 1 год, % | — | 24 | — |
Результаты демонстрируют, что цифровой двойник способен одновременно оптимизировать производственную и логистическую компоненты, создавая мультипликативный эффект. Существенное повышение коэффициента использования техники связано с превентивным планированием полевых операций на основе прогноза погоды и износа узлов. Снижение потерь при хранении обусловлено динамическим перераспределением потоков продукции на основании текущей загрузки складов и качества зерна. Экономия в логистике достигается за счёт алгоритма маршрутизации, который учитывает состояние дорог, окна приёмки на элеваторах и цену топлива. Параллельное сокращение доли экстренных ремонтов снижает скрытые потери времени и затраты на запасные части. Рассчитанный ROI на уровне 24 % за первый год подтверждает экономическую целесообразность инвестиций даже для хозяйств среднего размера. Наблюдаемое уменьшение углеродного следа (не включено в таблицу) дополнительно повышает устойчивость бизнеса и его привлекательность для «зелёных» инвесторов.
Ключевым фактором успеха стало качество исходных данных: плотность сенсорной сети 1 датчик на 5 га обеспечила точность прогноза урожайности 92 %. Тем не менее, дальнейшее повышение детализации целесообразно лишь при одновременном сокращении стоимости датчиков или использовании спутниковых снимков высокого разрешения. Вторым критическим элементом выступила интеграция ЦД с ERP‑системой: без автоматической передачи заданий операционная выгода снижается, поскольку «бутылочным горлышком» становится человеческий фактор. Сценарный анализ показал, что при росте цен на топливо на 30 % экономический эффект от оптимизации маршрутов удваивается, тогда как при снижении урожайности на 15 % ROI падает до 15 %. Это подтверждает, что цифровой двойник — в первую очередь инструмент управления рисками.
Барьером внедрения остаётся недостаточная подготовка персонала: лишь 38 % операторов готовы работать с цифровым интерфейсом без дополнительного обучения. В ответ предлагается модуль геймификации, который переводит результаты симуляций в понятные KPI для механизаторов и логистов. Важной социальной выгодой стало сокращение переработок в пиковый сезон, что снизило текучесть кадров на 12 %. С технологической точки зрения перспективным направлением является расширение цифрового двойника до уровня региональной агрологистической сети, где алгоритмы будут оптимизировать перемещение продукции между хозяйствами и потребителями, учитывая спрос в реальном времени. Дополнительный эффект может дать сопряжение ЦД с карбоновыми платформами для монетизации углеродных кредитов.
Заключение
Исследование показало, что цифровые двойники способны стать ключевым инструментом системной оптимизации агропредприятий, обеспечивая одновременное повышение эффективности производства, снижение логистических затрат и уменьшение операционных рисков. Экспериментальные данные подтверждают экономическую целесообразность проекта: прирост ROI в 24 % делает технологию привлекательной даже при ограниченных ресурсах. Для масштабирования эффекта необходимы: разработка отраслевых стандартов обмена данными, льготные механизмы финансирования сенсорной инфраструктуры и программы подготовки кадров. Государственная поддержка может концентрироваться на создании региональных центров компетенций по цифровым двойникам, что ускорит тиражирование лучших практик. Перспективой дальнейших исследований является интеграция биофизических моделей роста растений в цифровой контур и разработка алгоритмов коллективного взаимодействия двойников различных хозяйств в рамках платформенной экономики.
Библиографический список
1. Ариничев, И. В. Цифровые решения в агробизнесе: формирование методологии мониторинга зернового производства в условиях технологических инноваций / И. В. Ариничев, В. А. Сидоров, И. В. Ариничева // Вестник Казанского государственного аграрного университета. – 2024. – Т. 19, № 1(73). – С. 86-93. – DOI 10.12737/2073-0462-2024-86-93. – EDN NASORB.2. Башилов, А. М. Цифровая трансформация агропредприятий / А. М. Башилов, В. А. Королев // Вестник аграрной науки Дона. – 2021. – № 3(55). – С. 24-32. – EDN GTHUQP.
3. Борзунов, И.В. Экономика агропромышленного комплекса России в условиях санкций / И. В. Борзунов, В. В. Калицкая // Агропродовольственная экономика. – 2025. – № 2. – С. 61-69.
4. Брозгунова, Н. П. Цифровизация аграрного производства как важный инструмент эффективного управления основными бизнес-процессами / Н. П. Брозгунова // Вестник Мичуринского государственного аграрного университета. – 2021. – № 2(65). – С. 157-161. – EDN GWHIZV.
5. Грошева, Е. С. Перспективы внедрения новых производственных технологий в АПК и их влияние на развитие агропродовольственных рынков / Е. С. Грошева, М. Р. Бахтеева // Journal of Agriculture and Environment. – 2022. – № 8(28). – DOI 10.23649/jae.2022.28.8.001. – EDN NSBKXW.
6. Жолобова, А. И. Использование цифровых двойников в сельском хозяйстве / А. И. Жолобова, О. Т. Ергунова // Вопросы отраслевой экономики. – 2023. – № 2(2). – С. 31-39. – DOI 10.24888/2949-2793-2023-2-31-39. – EDN EGSRBX.
7. Козодаев, В. Ф. Цифровизация технологических процессов в сельском хозяйстве (из опыта работы) / В. Ф. Козодаев // Общество. – 2021. – № 3(22). – С. 24-26. – EDN BUXXFX.
8. Назаров Д.М. Цифровизация сельского хозяйства на примере Румынии / Д. М. Назаров, И. С. Кондратенко, В. В. Сулимин, В. В. Шведов // Международный сельскохозяйственный журнал. 2022. № 6(390). С. 622-624. DOI 10.55186/25876740_2022_65_6_622
9. Пилипук, А. Концепция развития цифровых двойников в сельскохозяйственном производстве: аспекты теории и практики / А. Пилипук // Аграрная экономика. – 2023. – № 10(341). – С. 3-21. – DOI 10.29235/1818-9806-2023-10-3-21. – EDN CZSJCK.
10. Сарсадских, А.В. Обзор цифровых технологий для внедрения в агропромышленный комплекс России / А. В. Сарсадских, Н. А. Эйрян // Агропродовольственная экономика. – 2025. – № 2. – С. 7-16.
11. Телегина, Ж. А. Особенности развития "зеленой логистики" в условиях цифровизации сельского хозяйства / Ж. А. Телегина, К. Л. Тюгай // Экономика сельского хозяйства России. – 2022. – № 9. – С. 42-48. – DOI 10.32651/229-42. – EDN CHMYOP.
12. Улчибекова, Н. А. Цифровизация как звено цепи новой технологической системы в АПК / Н. А. Улчибекова, С. Г. Ханмагомедов // Известия Дагестанского ГАУ. – 2023. – № 1(17). – С. 92-95. – DOI 10.52671/26867591_2023_1_92. – EDN ZXYULA.
13. Фасхутдинова, М. С. Цифровизация в сельскохозяйственных предприятиях / М. С. Фасхутдинова, Н. Б. Ларионова, Р. А. Латыпов // Научное обозрение: теория и практика. – 2021. – Т. 11, № 4(84). – С. 1053-1062. – DOI 10.35679/2226-0226-2021-11-4-1053-1062. – EDN DSXNHT.
14. Хубулова, В. В. Маркетинговые аспекты внедрения технологии цифровых двойников на региональных рынках сельскохозяйственной продукции / В. В. Хубулова, Н. Н. Косивцов // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 5: Экономика. – 2023. – № 4(330). – С. 103-109. – DOI 10.53598/2410-3683-2023-4-330-103-109. – EDN OMEMJK.