Цифровые двойники в агропромышленной отрасли: концепции и практика

Цель исследования — всесторонне изучить потенциал технологии цифровых двойников в сфере умного сельского хозяйства и показать, как их внедрение в фермерские хозяйства способствует повышению продуктивности и устойчивости. Кроме того, в работе систематизируются ключевые понятия, типы, методы проектирования и внедрения цифровых двойников, а также анализируется их влияние на реальные производственные процессы.
Методология. В исследовании использован междисциплинарный системный подход. Разработана типология цифровых двойников и предложена структурная модель на основе архитектуры Интернета вещей (IoT-A) для их проектирования. Эта модель адаптирована к конкретным технологическим процессам в фермерских хозяйствах, обеспечивая обмен данными в реальном времени, автоматизированный мониторинг и прогнозирование. Также проведен сравнительный анализ пяти реальных примеров из проекта Европейского Союза IoF2020: растениеводство, производство молока, тепличное овощеводство, органическое земледелие и животноводство.
Научная новизна / ценность. Данная работа является одной из первых, комплексно систематизирующих концепцию цифровых двойников в сельском хозяйстве. В исследовании рассматриваются не только технологические инновации, но и предлагаются конкретные изменения в управленческих моделях и трансформации фермерских процессов. Полученные результаты позволяют научно обосновать значимость и перспективность цифровых двойников в будущем аграрного сектора.
Результаты. Результаты исследования показали, что цифровые двойники позволяют эффективно управлять фермерскими хозяйствами на основе данных в реальном времени. В сравнении с традиционными методами предложенные модели обеспечивают более высокую эффективность прогнозирования, оптимальное распределение ресурсов и адаптацию к климатическим или рыночным изменениям. Практические итоги пилотных проектов IoF2020 подтверждают широкие перспективы применения цифровых двойников и их важную роль в ускорении цифровизации агропромышленного комплекса. Так, в пилоте Potato Data Processing Exchange картофелеводы получили сквозную видимость потоков продукции от поля до склада через IoT-устройства; урожайность возросла в среднем на 10 %, расход топлива сократился на 10 %, а общая маржа увеличилась на 5 %.

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.