Агроөнеркәсіп саласындағы цифрлық егіздер: тұжырымдамалар мен практика

Зерттеу мақсаты - цифрлық егіздер технологиясының ақылды ауыл шаруашылығындағы мүмкіндіктерін жан-жақты зерттеп, олардың фермерлік шаруашылықтарда қолданылуы арқылы өнімділік пен тұрақтылықты арттыру жолдарын көрсету. Сонымен қатар, цифрлық егіздерге тән негізгі ұғымдарды, типтерді, жобалау және енгізу тәсілдерін жүйелеп, олардың нақты өндірістік процестерге ықпалын талдау көзделеді.
Әдіснамасы. Зерттеу барысында пәнаралық жүйелік тәсіл қолданылды. Цифрлық егіздер типологиясы қалыптастырылып, оларды жобалау үшін IoT-A (Заттар интернеті архитектурасы) негізіндегі құрылымдық модель ұсынылды. Бұл модель фермерлік шаруашылықтардағы нақты технологиялық процестерге бейімделіп, шынайы уақыт режимінде деректер алмасуды және автоматтандырылған бақылау мен болжау мүмкіндіктерін қарастырады. Сонымен қатар, Еуропалық Одақтың IoF2020 жобасы аясындағы бес нақты мысал: егін шаруашылығы, сүт өндірісі, жылыжай көкөніс өсіру, органикалық көкөніс шаруашылығы және мал шаруашылығы салалары бойынша салыстырмалы талдау жүргізілді.
Зерттеудің бірегейлігі / құндылығы. Бұл жұмыс ауыл шаруашылығында цифрлық егіздер тұжырымдамасын алғаш рет кешенді түрде жүйелейтін еңбектердің бірі болып табылады. Зерттеу барысында тек технологиялық жаңашылдық емес, сонымен қатар басқару моделіне енгізілетін өзгерістер мен фермерлік процестерді трансформациялау жолдары да нақты ұсынылды. Зерттеу нәтижелері цифрлық егіздердің болашақ аграрлық сектордағы орны мен маңызын ғылыми негізде дәлелдеуге мүмкіндік береді.
Зерттеу нәтижелері. Зерттеу нәтижелері цифрлық егіздер көмегімен фермерлік шаруашылықтарды шынайы уақыттағы мәліметтер негізінде тиімді басқаруға болатынын көрсетті. Дәстүрлі тәсілдерге қарағанда, бұл модельдер процестерді болжау, ресурстарды оңтайлы бөлу және климаттық немесе нарықтық өзгерістерге бейімделу тұрғысынан жоғары тиімділік береді. IoF2020 жобасы мысалында ұсынылған модельдердің практикалық нәтижелері цифрлық егіздердің кең ауқымды қолдану мүмкіндігін және олардың агроөнеркәсіптік кешенді цифрландырудағы рөлін дәлелдеді. IoF2020 жобасындағы бес пилоттық қолдану цифрлық егіздердің шаруашылық тиімділігі мен тұрақтылығын айтарлықтай күшейтетінін сандық тұрғыда дәлелдеді. Мысалы, Potato Data Processing Exchange пилотында картоп өсірушілер IoT-құрылғылар арқылы даладан қоймаға дейінгі өнім ағынын толық бақылай бастады; соның нәтижесінде егіс өнімділігі орташа 10 %-ға өсті, жанар-жағармай шығыны 10 %-ға қысқарды, ал жалпы маржа 5 %-ға артты

1. Verdouw C., Tekinerdogan B., Beulens A. J. M., Wolfert S. Digital twins in smart farming // Agricultural Systems. – 2021. – № 189. – P. 103046. – DOI: 10.1016/j.agsy.2020.103046.

2. Grieves M. W. Product lifecycle management: The new paradigm for enterprises // International Journal of Product Development. – 2005. – № 2 (1–2). – P. 71–84. – DOI: 10.1504/IJPD.2005.006669.

3. Philpotts M. An introduction to the concepts, benefits and terminology of product data management // Industrial Management & Data Systems. – 1996. – № 96 (4). – P. 11–17. – DOI: 10.1108/02635579610117467.

4. Grieves M., Vickers J. Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behaviour in complex systems // Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems / Ed. by F.-J. Kahlen, S. Flumerfelt, A. Alves. – Springer International Publishing, 2017. – P. 85–113. – DOI: 10.1007/978-3-319-38756-7_4.

5. Shafto M., Conroy M., Doyle R., Glaessgen E., Kemp C., LeMoigne J., Wang L. Modeling, Simulation, Information Technology and Processing Roadmap: Technology Area 11 // National Aeronautics and Space Administration (NASA). – 2010. https://www.researchgate.net/publication/280310295_Modeling_Simulation_Information_Technology_and_Processing_Roadmap

6. Glaessgen E., Stargel D. The digital twin paradigm for future NASA and U.S. Air Force vehicles // 53rd AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Materials Conference. – American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2012. – DOI: 10.2514/6.2012-1818.

7. Fuller A., Fan Z., Day C., Barlow C. Digital twin: Enabling technologies, challenges and open research // IEEE Access. – 2020. – № 8. – P. 108952–108971. – DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2998358.

8. Boschert S., Rosen R. Digital twin—The simulation aspect // Mechatronic futures: Challenges and solutions for mechatronic systems and their designers / Ed. by P. Hehenberger, D. Bradley. – Springer International Publishing, 2016. – P. 59–74. – DOI: 10.1007/978-3-319-32156-1_5.

9. Verdouw C. N., Beulens A. J. M., Reijers H. A., van der Vorst J. G. A. J. A control model for object virtualization in supply chain management // Computers in Industry. – 2015. – № 68. – P. 116–131. – DOI: 10.1016/j.compind.2014.12.011.

10. Schleich B., Anwer N., Mathieu L., Wartzack S. Shaping the digital twin for design and production engineering // CIRP Annals. – 2017. – № 66 (1). – P. 141–144. – DOI: 10.1016/j.cirp.2017.04.040.

11. Verdouw C. N., Wolfert S., Beulens A. J. M., Rialland A. Virtualization of food supply chains with the Internet of Things // Journal of Food Engineering. – 2016. – № 176. – P. 128–136. – DOI: 10.1016/j.jfoodeng.2015.11.009.

12. Morchid A., Et-taibi B., Oughannou Z., El Alami R. IoT-enabled smart agriculture for improving water management: A smart irrigation control using embedded systems and server-sent events // Scientific African. – 2024. – № 27. – P. e02527. – DOI: 10.1016/j.sciaf.2024.e02527.

13. Poornima G., Gowda S. M. A. Digital twin for smart farming // Data science for agricultural innovation and productivity. – Bentham Science Publishers, 2024. – P. 1–16. – DOI: 10.2174/9789815196177124010004.

14. Zhang R., Zhu H., Chang Q., Mao Q. A Comprehensive Review of Digital Twins Technology in Agriculture // Agriculture. – 2025. – № 15 (9). – P. 903. – DOI: 10.3390/agriculture15090903.

15. Purcell W., Neubauer T. Digital twins in agriculture: A state-of-the-art review // Smart Agricultural Technology. – 2023. – № 3. – P. 100094. – DOI: 10.1016/j.atech.2022.100094.

16. Schleich B., Anwer N., Mathieu L., Wartzack S. Shaping the digital twin for design and production engineering // CIRP Annals – Manufacturing Technology. – 2017. – № 66 (1). – P. 141–144. – DOI: 10.1016/j.cirp.2017.04.040.

17. Alam K. M., El Saddik A. C2PS: A digital twin architecture reference model for the cloud-based cyberphysical systems // IEEE Access. – 2017. – № 5. – P. 2050–2062. – DOI: 10.1109/ACCESS.2017.2657006.

18. Redelinghuys A. J. H., Kruger K., Basson A. H. A six-layer architecture for digital twins with aggregation // Service Oriented, Holonic and Multi-agent Manufacturing Systems for Industry of the Future / Ed. by T. Borangiu, D. Trentesaux, A. Thomas, S. Cavalieri. – Springer, 2020. – P. 171–182. – DOI: 10.1007/978-3-030-27477-1_13.

19. Wang L. Digital Twins in Agriculture: A Review of Recent Progress and Open Issues // Electronics. – 2024. – № 13 (11). – P. 2209. – DOI: 10.3390/electronics13112209.

20. Awais M., Wang X., Hussain S., Aziz F., Mahmood M. Q. Advancing Precision Agriculture Through Digital Twins and Smart Farming Technologies: A Review // AgriEngineering. – 2025. – № 7 (5). – P. 137. – DOI: 10.3390/agriengineering7050137.