Хранение и переработка сельхозсырья №4 - 2021

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ХРАНЕНИЯ И ПЕРЕРАБОТКИ СЕЛЬХОЗПРОДУКЦИИ будут меняться и профессиональные компетен- холдингом АО «НИИИТ» (г. Тверь), обеспечиваю- ции (путем преобразования в цифровые). Так, щая рациональное использование удобрений, ис- если в настоящее время доля компетенций, не- ходя из потребностей конкретного участка поля. посредственно не связанных с информационны- В основу проекта положена «цифровая карта» ми технологиями, не превышает 10 %, то к 2030 г. сельхозугодий, базирующаяся на данных химиче- достигнет 80 % [там же]. ского анализа почв. С учетом ее состояния агра- риям выдаются рекомендации по оптимальной Большое участие в переходе сельского хозяйства высадке сельскохозяйственных культур, количе- на цифровизацию принимает Госкорпорация Ро- ству и типу удобрений, средств защиты расте- стех, заключившая с Минсельхозом России согла- ний. Далее карты-задания доводятся до «умной» шение о взаимодействии в области внедрения сельскохозяйственной техники (сеялки, опрыски- цифровых технологий в АПК18. Примерами пози- ватели, разбрасыватели и др.). Ожидаемый эконо- тивного сотрудничества являются программные мический эффект от реализации данного проекта комплексы для управления фермами, роботизи- будет достигнут за счет сокращения на 25% рас- рованные системы, беспилотники для монито- ходов на семена и удобрения, на 20% – времени ринга объектов сельского хозяйства, технологии холостой работы оборудования и повышения на точного земледелия на базе интернета вещей. В 15-20% – объемов конечной продукции (Дубская, частности, беспилотные комплексы, созданные 2019; Pechenaya, 2018). компанией «Zala Aero» концерна «Калашников» используются для аэрофотосъемки сельскохо- Однако цифровая трансформация сельского хо- зяйственных угодий. С их помощью оценивается зяйства невозможна без наличия специалистов, состояние почв и растений, что способствует по- обладающих соответствующими компетенциями вышению урожайности земель; оптимизации за- в данной области знаний, и способных приме- трат на удобрения и средства защиты растений; нять их на практике (Мартынова, 2019; Семин, определению территорий, нуждающихся в допол- 2019). Подготовка персонала является одним из нительном орошении. Особый интерес вызывает наиболее важных и сложных вопросов цифро- использование в сельском хозяйстве искусствен- вого технологического прорыва. Его разреше- ного интеллекта, способствующего повышению нию будут способствовать постоянное обучение, эффективности работы агронома, который толь- методическое сопровождение пользователей и ко путем нажатия на точку карты поля может по- оперативная техническая поддержка. Наряду с лучить полную информацию о состоянии участка этим, важно учитывать, что цифровизация не- земли и необходимые рекомендации (Andreeva, возможна без создания в сельском хозяйстве 2018; Bukht, 2018). адекватной информационной среды. Формиро- вание системы информации и знаний – важной Развитие цифровизации сопровождается появ- части цифровой платформы необходимо, наряду лением новых терминов, в частности понятия с совершенствованием сельскохозяйственного «цифровая ферма», под которой понимают функ- производства, поиском ниш на международ- ционирующую почти без участия человека за счет ных аграрных рынках, для стабильного разви- новых инструментов и технологий (Вишневский, тия сельских территорий, повышения уровня 2021). Целью их создания ставится упрощение де- жизни сельского населения. ятельности аграрных предприятий и фермеров (от начала сельскохозяйственных работ до сбы- Цифровизация становится одним из ключевых та продукции), путем управления всеми процес- факторов развития сельского хозяйства, обеспе- сами в личном кабинете (через web-интерфейс чивающего рост производительности, снижение или в мобильном приложении). Внимания за- затрат, улучшение процессов труда. Анализ опы- служивает переход к точному земледелию (с уче- та аграрного сектора зарубежных стран показал, том особенностей каждого поля), направленный что внедрение цифровых технологий создает на выбор более прибыльных сортов, культур для предпосылки для развития сельских террито- разных климатических условий нашей страны, а рий. Однако переходу на цифровые методы ра- также на сокращение потерь ресурсов и умень- боты должен предшествовать ряд мер, включая: шение влияния человеческого фактора. Одним из создание автоматизированной информацион- примеров является отечественная Интеллекту- но-аналитической системы и сети информаци- альная информационно-аналитическая системы онного обслуживания; проведение исследований для «цифрового» растениеводства, разработанная и обеспечение развития электронного рынка, 18 Поле возможностей: цифровые решения для сельского хозяйства. ХИ ПС №4 – 2021 152

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ХРАНЕНИЯ И ПЕРЕРАБОТКИ СЕЛЬХОЗПРОДУКЦИИ формирование современной системы планиро- дрением цифровых технологий, учета передового вания; выполнение показателей социально-эко- опыта и внесения в методику уточнений и допол- номического развития аграрного сектора и др. нений, что указывает на необходимость продол- По-прежнему важными проблемами остаются жения научных исследований. формирование информационной базы данных и знаний, а также развитие сети консультацион- Заключение ных и консалтинговых служб, на которые следует возложить массовое распространение инфор- В условиях глобализации для повышения кон- мации, обучение и консультирование, прове- курентоспособности своей продукции Россия дение исследований в области цифровизации, должна принять вызовы цифровизации и актив- разработка инвестиционных бизнес-проектов но внедрять IT-технологии в сельское хозяйство. и т.д. (Сологуб, 2021) Для определения степе- Цифровые технологии позволяют контролировать ни готовности предприятий АПК к внедрению полный цикл растениеводства или животновод- цифровых технологий необходимо знать осно- ства – «умные» устройства измеряют и переда- вополагающие программные документы, по- ют параметры почвы, растений, микроклимата и нимать информационное состояние отрасли и т.д. Все эти данные с датчиков, дронов и другой наличие инструментария, позволяющего до- техники анализируются специальными програм- стичь намеченных результатов. Развитие цифро- мами. Мобильные или онлайн-приложения при- вой платформы и совершенствование на ее базе ходят на помощь фермерам и агрономам — чтобы инновационных информационно-коммуника- определить благоприятное время для посадки или ционных технологий рекомендуется возложить сбора урожая, рассчитать схему удобрений, спро- на информационно-консультационные службы гнозировать урожай и многое другое. Внедрение (ИКС), сформированные в регионах страны для передовых информационных технологий сокра- оказания услуг сельхозпроизводителям (Крюков, тит объем ручного труда и расходы, повысив при 2010; Лидин, 2012). Одним из условий успешной этом производительность и урожайность. реализации данного мероприятия должно стать переобучение или повышение квалификации Цифровизация поможет агропромышленному персонала ИКС для приобретения компетенций комплексу России совершить мощный скачок в области использования и внедрения информа- вперед. Однако для получения максимального ционных и компьютерных технологий. эффекта необходимо взаимодействие всех эко- номических субъектов, включая государство. Решение данных задач должно осуществляться путём ужесточения ответственности за реализа- Главной рекомендацией для действий правитель- цию всего комплекса намеченных мероприятий ства должно стать совершенствование норматив- в дорожных картах. При формировании цифро- ного регулирования в секторе исследований и вой платформы, для создания которой требуются подготовки специалистов посредством создания инвестиции на модернизацию парка оборудова- и предоставления эффективной инфраструктуры ния1920 (Хасаншин, 2019). данных, посредством соответствующей финансо- вой господдержки и обеспеченности персоналом, Однако данное исследование нельзя считать ис- а также стимулов к все большей предпринима- черпывающим. Поскольку установлена необходи- тельской и научно-исследовательской личной мость инвестиций, связанных с информатизацией инициативе. производства и подготовкой кадров к работе с цифровыми технологиями. В этой связи, дальней- Возможности цифровизации удастся оптималь- шего исследования требует подготовка сельскохо- но использовать только в том случае, если одно- зяйственных работников к грядущим изменениям временно вовремя уменьшить риски (например, (получение соответствующих компетенций). По- процессы возрастающей концентрации) благодаря скольку данная проблема относится к разряду активному формированию нормативной базы. Это сложных, она требует особого внимания в пла- также уже обосновано ожидаемой в будущем вы- не методологии, практики и мониторинга за вне- 19 Ершкова, А.И., & Шибаев, О.Д. (2021). Цифровые технологии. Форма федерального статистического наблюдения № 3-информ «Сведения об использовании цифровых технологий и производстве связанных с ними товаров и услуг». https://rosstat.gov.ru/ storage/mediabank/Pon_opr_ikt.pdf. 20 Матосова, О.А. (2021). Инновации. Форма федерального статистического наблюдения № 3-информ «Сведения об использовании цифровых технологий и производстве связанных с ними товаров и услуг». https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/innov_pon.pdf ХИ ПС №4 – 2021 153

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ХРАНЕНИЯ И ПЕРЕРАБОТКИ СЕЛЬХОЗПРОДУКЦИИ сокой зависимостью производственных процес- Крюков, С.В. (2010). Форсайт: от прогноза к фор- сов от инновационных технологий. мированию будущего. Terra Economicus, 8 (3), 7-17. Литература Лидин, К.Л. (2012). Многообразие построения до- Абдрахманова, Г. И., Вишневский, К.О. Гох- рожных карт. Виртуальная ассоциация исследо- берг,  Л.  М. (2019). Что такое цифровая эконо- ваний, 32, 15-25. мика? Тренды, компетенции, измерение. (с.82) М.: НИУ ВШЭ. Малявкина, Л.И. (2017). Цифровая экономика: анализ основных подходов к определению. Бабанов, В.Н. (2017). Факторы и проблемы разви- Образование и наука без границ: фундаменталь- тия цифровой экономики в России. Известия ные и прикладные исследования, 6, 198-202 Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки, 255-262. Маркова, В.Д. (2018). Цифровая экономика. Цифровая экономика. (с. 98-116). М.: Научно- Бабкин, А.В., Буркальцева, Д.Д., Костень, Д.Г., & издательский центр ИНФРА-М. Воробьев, Ю.Н. (2017). Формирование цифро- вой экономики в России: сущность, особенно- Мартынова, М.Э., & Камшилов, С.Г. (2019). сти, техническая нормализация, проблемы раз- Цифровые технологии в управлении персона- вития. π-Economy, 3 (10), 9-25. лом компании. Общество, экономика, управле- ние, 4, 69 – 74. Баранов, Д.Н. (2018). Сущность и содержание ка- тегории «цифровая экономика». Вестник Семин, А.Н. (2019). Приоритетные направле- Московского университета имени С. Ю. Витте. ния агроэкономических исследований науч- Серия 1: Экономика и управление, 2 (25), 15-23. но-технологического развития АПК России. Экономика сельскохозяйственных и перерабаты- Бьерне, Д., & Годжаев, Т.З. (2018). Цифровизация вающих предприятий, 1, 2-6. сельскохозяйственного производства России на период 2018-2025гг. (с. 8-15). М.: Проект Сологуб, Н.Н., Уланова, О.И., Остробородова, Н.И., «Германо-Российский аграрно-политический ди- & Остробородова, Д.А. (2021). Проблемы и пер- алог», Кооперационный проект Федерального спективы цифровых технологий в сельском хо- министерства продовольствия и сельского хозяй- зяйстве. Международный сельскохозяйственный ства. журнал, том 64, № 4 (382), 28-30 Вартанова, М.Л., & Дробот, Е.В. (2018). Перс- Сударушкина, И.В., & Стефанова, Н.А. (2017). пективы цифровизации сельского хозяйства Цифровая экономика. Азимут научных исследо- как приоритетного направления импортозаме- ваний: экономика и управление, 1 (18), 182-184. щения. Экономические отношения, 1, 5-23. Ткаченко, И.Н., & Стариков, Е.Н. (2020). Цифровая Вишневский, К.О., Гохберг, Л.М., & Дементьев, В.В. экономика: основные тренды и задачи раз- (2021). Цифровые технологии в российской эко- вития. Известия Саратовского университе- номике. (с. 89-102). М.: НИУ ВШЭ. та. Новая серия. Серия Экономика. Управление. Право, 3 (20), 244-255. Добрынин, А.П., Черных К.Ю., Куприяновс- кий,  В.П., & Куприяновский, П.В. (2016). Труфляк, Е.В. (2021). Результаты анкетирования по Цифровая экономика - различные пути к эф- направлению «Цифровизация АПК». (с. 12-22). фективному применению технологий (BIM, Краснодар: КубГАУ. PLM, CAD, IOT, Smart City, BIG DATA и дру- гие). International Journal of Open Information Хасаншин, И.А., Кудряшов, А.А., Кузьмин, Е.В., & Technologies, 1 (4), 4-10. Крюкова, А.А. (2019). Цифровая экономика. (с. 195-234). М.: Горячая линия-Телеком. Дубская, Л.М., Комисова, Н.А. (2019). On the definition of digital economy. Молодой ученый, 21 Хоменко, Е.Б. (2022). Введение в цифровую эко- (259), 192-194. номику: потребители, рынки, регионы, от- расли. (с. 28-64). Ижевск: Издательский центр Капранова, Л.Д. (2018). Цифровая экономика в «Удмуртский университет». России: состояние и перспективы развития. Экономика. Налоги. Право, 2, 58-69. Приказ Минцифры России № 49 от 01.02.2021 «Об определении способа перечисления из феде- Кешелава, А.В, Буданов, В.Г., Дмитров, И.Д., рального бюджета субсидии автономной не- Кешелава, В.Б., Румянцев, В.Ю., Сорокин, К.C., коммерческой организации «Университет Хает, И.Л., & Щербаков, А.В. (2017). Введение Национальной технологической инициативы в «Цифровую» экономику. На пороге «цифро- 2035» на проведение обучения по дополнитель- вого будущего». Книга первая (с. 12-22). М.: ным профессиональным программам с исполь- ВНИИГеосистем. зованием мер государственной поддержки для получения новых востребованных на рынке труда цифровых компетенций и обеспечение достижения отдельных результатов федераль- ХИ ПС №4 – 2021 154

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ХРАНЕНИЯ И ПЕРЕРАБОТКИ СЕЛЬХОЗПРОДУКЦИИ ного проекта «Кадры для цифровой экономи- Colin, N., Landier, A., Mohnen, P., & Perrot, A. (2015). ки» с применением казначейского обеспечения The Digital Economy. In Notes du conseil d’analyse обязательств» économique, 7 (26), 1-12 Andreeva, A.N., & Mizova, E.M. (2018). Digital economy: new business opportunities. Journal of Pechenaya, L.T., Ivanova-Shvets, L.N., Bogomolo- Economy and Business, 4, 19-21. va,  I.P., Domarev, I.E., & Bogomolov, A.V. (2018). Bukht, R., & Heeks, R. (2018). Defining, Concep- Evaluation of technical and economic level of tualising and Measuring the Digital Economy. enterprises in the aspect of formation of the Journal International Organisations Research, 13 digital technology platform. 11TH international (2), 143-172. conference of education, research and innovation (ICERI2018), Seville, Spain, 4605-4612. ХИ ПС №4 – 2021 155

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ХРАНЕНИЯ И ПЕРЕРАБОТКИ СЕЛЬХОЗПРОДУКЦИИ Digitalization is the Main Vector of Development Russian Agriculture Mikhail G. Balykhin Moscow state University of food production 125080, Moscow, Volokolamskoe sh., 11 E-mail: [email protected] Elena Yu. Astrakhantseva Moscow state University of food production 125080, Moscow, Volokolamskoe sh., 11 E-mail: [email protected] The development of the “digital” economy in Russia is an important strategic direction that determines the competitiveness of the country in the national and global market. In order to determine the sufficiency of measures taken to increase the digitalization coverage of agriculture in the Russian Federation, the state and trends in the development of digital technologies in the industry are analyzed. Along with this, Russia’s place in the ranking of world states on the use of the digital economy and the use of technologies intended for this purpose has been established, the reasons preventing their development have been identified. The obtained results showed that the lag in the field of digitalization is especially characteristic of agriculture, despite the objective predisposition of agricultural production to the use of digital technologies. The hypothesis is put forward that the measures taken by the Ministry of Agriculture of the Russian Federation, regional agribusiness management bodies, agro-industrial organizations and farms will contribute to leveling the separation of the industry from other spheres of the economy based on the problems identified during the analysis and substantiation of recommendations in the field of digitalization of various spheres of the agro-industrial complex. Keywords: Digitalization, agriculture, digital technologies, informatization, crop production, animal husbandry. References Vishnevsky, K.O., Gokhberg, L.M., & Dementiev, V.V. (2021). Digital technologies in the Russian econo- Babanov, V.N. (2017). Factors and problems of digi- my. (pp. 89-102). Moscow: HSE. tal economy development in Russia. Proceedings of Tula State University. Economic and Legal Sciences, Dobrynin, A.P., Chernykh K.Yu., Kupriyanovsky, V.P., 255-262. & Kupriyanovsky, P.V. (2016). Digital economy  – various ways to effectively apply technologies Babkin, A.V., Burkaltseva, D.D., Kosten, D.G., & (BIM, PLM, CAD, IOT, Smart City, BIG DATA and Vorobyev, Yu.N. (2017). Formation of the digital others). International Journal of Open Information economy in Russia: essence, features, technical Technologies, 1 (4), 4-10. normalization, development problems. π-Economy, 3 (10), 9-25. Dubskaya, L.M., Komisova, N.A. (2019). On the defini- tion of digital economy. Young Scientist, 21 (259), Baranov, D.N. (2018). The essence and content of the 192-194. category “digital economy”. Bulletin of the S. Y. Witte Moscow University. Series 1: Economics and Kapranova, L.D. (2018). Digital Economy in Russia: Management, 2 (25), 15-23. state and prospects of development. Economy. Taxes. Law, 2, 58-69. Bjerne, D., & Gojaev, T.Z. (2018). Digitalization of ag- ricultural production in Russia for the period 2018- Keshelava, A.V., Budanov, V.G., Dmitrov, I.D., 2025 (pp. 8-15). Moscow: Project “German-Russian Keshelava, V.B., Rumyantsev, V.Yu., Sorokin, Agrarian-political dialogue”, a cooperative project K.C., Khayet, I.L., & Shcherbakov, A.V. (2017). of the Federal Ministry of Food and Agriculture. Introduction to the “Digital” Economy. On the threshold of the “digital future”. The first book (p. Vartanova, M.L., & Drobot, E.V. (2018). Prospects of 12-22). Moscow: VNIIGeosistem. digitalization of agriculture as a priority area of import substitution. Economic Relations, 1, 5-23. Karenov, R.S., & Baymukhamedova, G.S. (2019). Innovative solutions based on the creation, imple- ХИ ПС №4 – 2021 156

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ХРАНЕНИЯ И ПЕРЕРАБОТКИ СЕЛЬХОЗПРОДУКЦИИ mentation and commercialization of digital tech- opment. News of Saratov University. A new series. nologies. Herald of Kargu. Economics Series, 1, 84-97. Economics series. Management. Law, 3 (20), 244- Kryukov, S.V. (2010). Foresight: from forecasting to 255. shaping the future. Terra Economicus, 8 (3), 7-17. Truflyak, E.V. (2021). The results of the survey in the Lidin, K.L. (2012). The variety of building road maps. direction of “Digitalization of the agroindustrial Virtual Research Association, 32, 15-25. complex”. (pp. 12-22). Krasnodar: KubGAU. Malyavkina, L.I. (2017). Digital economy: analysis of Khasanshin, I.A., Kudryashov, A.A., Kuzmin, E.V., & the main approaches to definition. Education and Kryukova, A.A. (2019). Digital economy. (pp. 195- Science Without Borders: Fundamental and Applied 234). M.: Hotline-Telecom. Research, 6, 198-202 Khomenko, E.B. (2022). Introduction to the digital Markova, V.D. (2018). Digital economy. Digital econ- economy: consumers, markets, regions, industries. omy. (pp. 98-116). Moscow: INFRA-M Scientific (pp. 28-64). Izhevsk: Publishing Center “Udmurt Publishing Center. University”. Martynova, M.E., & Kamshilov, S.G. (2019). Digital Andreeva, A.N., & Mizova, E.M. (2018). Digital econ- technologies in the company’s personnel manage- omy: new business opportunities. Journal of ment. Society, economics, Management, 4, 69-74. Economy and Business, 4, 19-21. Semin, A.N. (2019). Priority directions of agroeco- Bukht, R., & Heeks, R. (2018). Defining, Concep- nomical research of scientific and technologi- tualising and Measuring the Digital Economy. cal development of the agro-industrial complex of Journal International Organisations Research, 13 Russia. Economics of agricultural and processing en- (2), 143-172. terprises, 1, 2-6. Colin, N., Landier, A., Mohnen, P., & Perrot, A. (2015). Sologub, N.N., Ulanova, O.I., Ostroborodova, N.I., & The Digital Economy. In Notes du conseil d’analyse Ostroborodova, D.A. (2021). Problems and prospects économique, 7 (26), 1-12 of digital technologies in agriculture. International Pechenaya, L.T., Ivanova-Shvets, L.N., Bogomolo- Agricultural Journal, Volume 64, 4 (382), 28-30 va,  I.P., Domarev, I.E., & Bogomolov,  A.V. (2018). Sudarushkina, I.V., & Stefanova, N.A. (2017). Digital Evaluation of technical and economic level of en- economy. Azimuth of Scientific Research: Economics terprises in the aspect of formation of the digital and Management, 1 (18), 182-184. technology platform. 11TH international conference Tkachenko, I.N., & Starikov, E.N. (2020). Digital econ- of education, research and innovation (ICERI2018), omy: the main trends and challenges of devel- Seville, Spain, 4605-4612. ХИ ПС №4 – 2021 157

СЫРЬЕ И ДОБАВКИ УДК 664.64: 664.7 https://doi.org/10.36107/spfp.2021.240 Разработка компонентного состава сухих композитных смесей для заварных сортов хлеба улучшенной пищевой ценности Акулич Александр Васильевич Белорусский государственный университет пищевых и химических технологий Адрес: 212027, Беларусь, город Могилев, пр-т Шмидта, 3 E-mail: [email protected] Самуйленко Татьяна Дмитриевна Белорусский государственный университет пищевых и химических технологий Адрес: 212027, Беларусь, город Могилев, пр-т Шмидта, 3 E-mail: [email protected] Тимакова Роза Темерьяновна Уральский государственный экономический университет Адрес: 620144, Свердловская обл., Екатеринбург, ул. 8 Марта, 62/45 E-mail: [email protected] Для улучшения пищевой ценности заварных сортов хлеба предлагается использовать в составе сухих композитных смесей нетрадиционные сырьевые компоненты растительного происхождения, что является актуальным направлением для производства хлеба улучшенной пищевой ценности и имеет научно-практическое значение в существующих условиях импортозамещения в Республике Беларусь и Российской Федерации. Цель исследования заключается в обоснованном выборе сырьевых компонентов для сухих композитных смесей, используемых в качестве единственной основы для производства заварных сортов хлеба ускоренным одностадийным способом, и последующей разработке рецептур с рациональным соотношением ингредиентов по показателям качества готового хлеба. Выбор сырьевых компонентов основывался на особенностях их химического состава по содержанию протеина, клетчатки, минеральных веществ, редуцирующих сахаров и ряде технологических свойств в зависимости от вида сырьевых компонентов (автолитическая активность, экстрактивность, кислотность, подъемная сила). Состав сухих композитных смесей разрабатывали с использованием симплекс оптимизации. Показатели качества заварных сортов хлеба на основе сухих композитных смесей исследовали по органолептической 100-балльной оценке, пористости, формоустойчивости. Установлено, что в составе сухих композитных смесей для производства заварных сортов хлеба целесообразно использовать следующие сырьевые компоненты: муку ржаную сеяную и обдирную; муку пшеничную первого сорта; дрожжи хлебопекарные сушеные инстантные; соль пищевую йодированную высшего и первого сорта; муку ржаную экструдированную; солод ржаной ферментированный сухой после 2–3 суток проращивания; сыворотку молочную сухую кислую; плодоовощные порошки из свеклы, моркови, топинамбура и яблок. В соответствии с запросами производства и потребительского рынка разработаны сухие композитные смеси для заварных сортов хлеба улучшенной пищевой ценности с добавлением плодоовощных порошков с наилучшими критериями оценки качества готовых изделий. Использование таких сухих композитных смесей позволяет улучшить пищевую ценность заварных сортов хлеба по содержанию пищевых волокон, минеральных веществ, мобилизировать технологический процесс, стабилизировать потребительские свойства и показатели качества заварных сортов хлеба, производимых по ускоренной технологии, снизить энергетические затраты и затраты, связанные с хранением дополнительных сырьевых компонентов и их подготовкой. Ключевые слова: сухие композитные смеси; заварные сорта хлеба; плодоовощные порошки; компонентный состав; пищевая ценность Введение раслях пищевой промышленности и усилению продовольственной безопасности на националь- Трансформация мировой экономики способству- ном уровне разных стран. Производство пищевой ет формированию прорывных технологий в от- продукции функционального назначения с за- ХИ ПС №4 – 2021 158

СЫРЬЕ И ДОБАВКИ данными характеристиками качества в результа- муки (65) в отличие от хлебобулочных изделий те применения инновационных технологических с использованием пшеничной муки (до 100), что приемов обогащения ценными нетрадиционными рационально при формировании пищевого ра- сырьевыми компонентами отвечает принципам циона для лиц, страдающих избыточной массой здорового питания согласно Стратегии повыше- тела или диабетом второго типа. Стоит отметить, ния качества и безопасности пищевой продукции что производство заварных сорта хлеба, преиму- в Республике Беларусь до 2030 года и Стратегии щественно, осуществляется с использованием повышения качества пищевой продукции в Рос- многостадийных технологий, включающих под- сийской Федерации до 2030 года. готовку сырьевых компонентов, получение не- прерывно приготавливаемых полуфабрикатов. На современном этапе развития пищевой про- Такой технологический процесс является весь- мышленности перспективным направлени- ма продолжительным и может занимать до 24 ч. ем является разработка пищевых продуктов, При этом использование сухих композитных которые удовлетворяют индивидуальные по- смесей в качестве единственной основы для про- требности организма человека на основе его изводства заварных сортов хлеба является весь- генетического профиля и с учетом так называ- ма перспективным направлением, особенно для емых «генов предрасположенности», связанных предприятий малой мощности, производствен- с усвоением определенных пищевых нутриен- ных цехов торговых объектов, объектов обще- тов. Постоянное потребление таких пищевых ственного питания и в условиях домохозяйств. продуктов способствует формированию полез- Дополнительное применение местного нетра- ных пищевых привычек. Пищевые продукты диционного растительного сырья в рецептур- могут разрабатываться как для больших групп ном составе заварных сортов хлеба позволяет населения, так и индивидуально в зависимости улучшить его состав по отдельным пищевым ве- от возраста, пола, рода деятельности, состоя- ществам (Kiharason et al., 2017; Timakova et al., ния здоровья и других факторов (Сарычева и 2021; Березина и др., 2020; Мустафаева & Заги- др., 2019). ров, 2021; Прокопец и др., 2014; Хмелева, 2017). Производство продуктов мукомольной и хлебо- Применение сухих композитных смесей име- пекарной отраслей пищевой промышленности ет большое количество преимуществ, к которым относятся к продуктам повседневного спроса и можно отнести (Диваков, Назаренко, & Кондра- отличаются высокой устойчивостью экономиче- тенко, 2007; Стабровская и др., 2009; Танирхан и ского роста (K ≥ 0,6). др., 2020; Березина и др., 2020): При этом состав хлебобулочных изделий явля- – возможность проектирования рецептурного ется результатом нескольких факторов, включая состава по отдельным пищевым веществам в генотипы разных зерновых культур, агрономи- зависимости от направления разрабатывае- ческие обработки, условия окружающей среды, мых сухих композитных смесей; состав муки и используемую технологию произ- водства и хранение готового продукта (Parentiet – длительные сроки их хранения (до 6 месяцев et al., 2020). и более); В последние годы наиболее востребованными – расширение ассортимента производимой пи- среди хлебобулочных изделий являются завар- щевой продукции на основе сухих композит- ные сорта хлеба из ржаной муки и смеси ржаной ных смесей; и пшеничной муки. Они отличаются высокими потребительскими свойствами, высокой сте- – уменьшение продолжительности технологи- пенью усвоения макро- и микронутриентов, ческого процесса приготовления заварных вносимых биологически активных веществ и сортов хлеба на основе сухих композитных предназначены для категорий населения с нор- смесей; мальной и пониженной кислотностью желудка, что характерно для генотипа людей, прожива- – снижение себестоимости производимой пи- ющих на территории современной Республи- щевой продукции на основе сухих компо- ки Беларусь, Российской Федерации, Северных зитных смесей за счет исключения затрат, регионов Украины и стран Прибалтики. Кроме связанных с особенностями хранения, подго- того, можно отметить более низкий гликемиче- товки, транспортирования отдельных видов ский индекс в хлебе с использованием ржаной сырьевых компонентов. Разработанные на сегодняшний день рецептуры сухих композитных смесей предназначены пре- имущественно для производства хлебобулочных ХИ ПС №4 – 2021 159

СЫРЬЕ И ДОБАВКИ изделий из пшеничной муки. В то же время, ис- того, применение некоторых сырьевых компонен- пользование сухих композитных смесей для про- тов, например, амарантовой муки может дополни- изводства хлебобулочных изделий из ржаной тельно способствовать улучшению хлебопекарных муки весьма ограничено и имеет ряд особенно- свойств ржаной муки. стей. Во-первых, такие смеси не являются един- ственной основой в технологическом процессе. Для повышения содержания в хлебобулочных из- Во-вторых, при применении некоторым сухих делиях пектиновых веществ, отдельных витами- композитных смесей требуется дополнительная нов, минеральных веществ, биофлавоноидов в корректировка отдельных технологических па- рецептурный состав вносят продукты переработ- раметров или технологических стадий, что пре- ки плодов и овощей, например, яблочные выжим- пятствует интенсификации процесса в целом. ки (Sardarodiyan & Sani, 2016; Заикина и др., 2021; Например, в качестве альтернативного решения Ковалева и др., 2020; Тимакова, 2020), пюре све- в этом направлении предлагается моделирование клы и шпината (Грязина, 2020), морковный, све- процесса выпечки хлебобулочных изделий (Гера- кловичный жом и жом из топинамбура (Melini et симова и др., 2020). al., 2020; Shevtsov et al., 2017). С этой же целью ис- пользуют фитосырье, например, морошку (Нило- Не на последнем месте стоит и вопрос о разработ- ва и др., 2018). ке сухих композитных смесей для заварных со- ртов хлеба улучшенной пищевой ценности. При Исходя из вышесказанного, и в соответствии с за- этом следует учитывать воздействие дополни- просами производства и потребительского рынка, тельных и/или нетрадиционных сырьевых ком- разработка сухих композитных смесей для завар- понентов как на протекание технологического ных сортов хлеба улучшенной пищевой ценности процесса (Кузнецова и др., 2020), так и на безо- является актуальным направлением в хлебопе- пасность получаемого пищевого продукта для ко- чении и представляет научный и практический нечного потребителя (Танирхан и др., 2020). Это интерес. Разработка инновационного пищевого требует, как правило, осуществление различных продукта позволит улучшить его пищевую цен- видов контроля (Беркетова & Перов, 2018). ность, мобилизировать технологический процесс, стабилизировать потребительские свойства и по- В то же время следует отметить, что на современ- казатели качества заварных сортов хлеба, про- ном этапе развития хлебопекарной отрасли отсут- изводимых по ускоренной технологии, снизить ствуют сухие композитные смеси для заварных энергетические затраты и затраты, связанные с сортов улучшенной пищевой ценности, которые хранением дополнительных сырьевых компонен- бы использовались в качестве единственной ос- тов и их подготовкой. новы в процессе тестоприготовления (Диваков и др., 2007). Целью исследования является обоснование под- бора местных нетрадиционных сырьевых компо- Применение отдельных видов сырьевых ком- нентов растительного происхождения для сухих понентов в составе сухих композитных смесей композитных смесей, используемых в качестве и достигаемый технологический эффект в гото- единственной основы для одностадийной тех- вом продукте базируется на соотношении этих нологии производства заварных сортов хлеба компонентов, их химическом составом, органо- улучшенной пищевой ценности и разработка их лептических показателях, физико-химических, рецептурного состава технологических и функциональных свойствах (Стабровская и др., 2009; Токтарканова & Муса- Материалы и методы исследования ева, 2020). Использование тех или иных сырьевых компо- Объекты исследования нентов обусловлено назначением разрабаты- ваемого ассортимента. Так, для регулирования В качестве объектов исследованиях выступили гликемического воздействия при употреблении компоненты рецептурного состава сухих компо- хлебобулочных изделий предлагается внесение в зитных смесей для заварных сортов хлеба улуч- рецептурный состав муки бобовых культур, в част- шенной пищевой ценности. Использована мука ности нута (Bajka et al., 2021), муки топинамбура, ржаная (сеяная, обдирная, обойная), мука пше- амаранта, конопляной муки и шелухи, порошков ничная хлебопекарная первого и второго сортов из яблок с овcяными отрубями (Burnete et al., производства ОАО «Минский комбинат хлебопро- 2020; Алехина и др., 2021; Шмалько, 2021). Кроме дуктов» (Республика Беларусь), ОАО «Лидахлебо- ХИ ПС №4 – 2021 160

СЫРЬЕ И ДОБАВКИ продукт» (Республика Беларусь), группы компаний сей оценены по методике 100-балльной оценки «Алтайские мельницы» (Российская Федерация), качества хлебобулочных изделий, которая ком- АО «МАКФА» (Российская Федерация). Исполь- плексно отражает наиболее важные показатели зованы дрожжи хлебопекарные инстантные ОАО качества хлебобулочных изделий, определяе- «Дрожжевой комбинат» (Республика Беларусь), мые органолептическими методами с учетом «Каждый день» ООО «Распак» (Российская Феде- значимости каждого показателя. Пористость за- рация), дрожжи сушеные «Домашняя кухня» ООО варных сортов хлеба установлена методом, за- «Топпродукт» (Российская Федерация), дрожжи су- ключающимся в определении массы выемок с шеные инстантные «Pakmaya» (Турция), «Невада» использованием пробника Журавлева. Формо- Lesaffre (Франция) и «Hefe» (Германия). Использо- устойчивость заварных сортов хлеба на осно- ваны солод ржаной производства ОАО «Белсолод», ве сухих композитных смесей определена, как соль поваренная пищевая ОАО «Мозырьсоль», сы- соотношение высоты к диаметру подового об- воротка молочная сухая подсырная, творожная и разца, полученного при пробной лабораторной казеиновая молочнокислотная (молочная кислая) выпечки. производства ОАО «Бабушкина крынка» и ОАО «Молочные горки» (Республика Беларусь), сухие Процедура исследований плодоовощные порошки моркови, топинамбура, свеклы, яблок. На первом этапе исследования была проведена комплексная оценка рецептурных компонентов Методы и инструменты для последующего обоснованного выбора по ка- ждому из них. На втором этапе исследования было Для оценки особенностей химического состава, рассчитано оптимальное соотношение рецеп- показателей качества и свойств сырьевых ком- турных компонентов в составе сухих композит- понентов использовали следующие методы. ных смесей для заварных сортов хлеба методом планирования эксперимента. При этом применили Запах и вкус в муке оценен органолептически, двухфакторный центральный рототабельный ее массовая доля влаги определена ускорен- композиционный план, на основании которого ным методом высушивания с использованием было выявлено взаимное влияние используемых сушильного электрошкафа. Кислотность муки рецептурных компонентов. На третьем этапе определена методом титрования по болтушке. были разработаны рациональные рецептуры Автолитическая активность муки установлена сухих композитных смесей для заварных сортов стандартным методом путем постепенного про- хлеба улучшенной пищевой ценности, получены грева водно-мучной суспензии с последующим образцы готовой продукции и оценены ее пока- измерением количества образовавшихся водо- затели качества. растворимых веществ на рефрактометре. Подъ- емная сила дрожжей определена ускоренным Анализ данных методом. Экстрактивность солода ржаного фер- ментированного установлена пикнометрическим Результаты обработаны методом вариационной определением плотности вытяжки, полученной статистики. Разработка рецептурного состава методом холодного экстрагирования. Кислот- сухих композитных смесей осуществлялась с ность сыворотки сухой определена методом ти- помощью программы Som – Simplex Optimization трования. of Mixtires. Массовая доля протеина в плодоовощных по- Результаты рошках определена по методу Кьельдаля на при- боре Kjeltec® 2200, массовая доля клетчатки – по Исследованы органолептические, физико-хи- методу Кюшнера и Ганека, массовая доля мине- мические и хлебопекарные показатели каче- ральных веществ – методом озоления, активная ства муки ржаной и пшеничной. Мука ржаная кислотность – потенциометрическим методом, (сеяная, обдирная и обойная), вырабатываемая массовая доля редуцирующих сахаров – перман- мукомольными предприятиями Республики ганатным методом. Беларусь и Российской Федерации, соответ- ствовала требованиям ГОСТ 7045–2017 «Мука Органолептические показатели заварных со- ржаная хлебопекарная. Технические условия»1, ртов хлеба на основе сухих композитных сме- 1 ГОСТ 7045-2017. (2019). Мука ржаная хлебопекарная. Технические условия. М.: Стандартинформ. ХИ ПС №4 – 2021 161

СЫРЬЕ И ДОБАВКИ мука пшеничная – соответственно требовани- емной силы дрожжей сушеных разных произво- ям ГОСТ 26574–2017 «Мука пшеничная хлебо- дителей показало следующие результаты: дрожжи пекарная. Технические условия»2. Запах и вкус сушеные инстантные ОАО «Дрожжевой комбинат» образцов муки – свойственные ржаной и пше- (Республика Беларусь) – 48±2 мин, дрожжи суше- ничной муке соответственно, без посторонних ные «Каждый день» ООО «Распак» (Российская запахов и вкуса. Федерация) – 74±2 мин, дрожжи сушеные «Домаш- няя кухня» ООО «Топпродукт» (Российская Феде- Существенную роль при оценке качества муки рация) – 78±2 мин, дрожжи сушеные инстантные ржаной играет показатель «автолитическая актив- «Pakmaya» (Турция) – 54±2 мин, дрожжи суше- ность», который позволяет прогнозировать воз- ные инстантные «Невада» Lesaffre (Франция) – можность ее использования в качестве сырьевого 48±2 мин, дрожжи сушеные инстантные «Hefe» компонента сухих композитных смесей и полу- (Германия) – 50±2 мин. Выбор дрожжей в услови- чения на их основе заварных сортов хлеба со ста- ях импортозамещения был остановлен на дрож- бильно высокими потребительскими свойствами жах белорусского производителя ОАО «Дрожжевой без дополнительного изменения технологических комбинат», не уступающих по технологическим параметров. Оптимальным значением является характеристикам зарубежным аналогам. величина показателя в диапазоне 41,0 % – 55,0 %. Соответственно наиболее целесообразно исполь- Соль пищевая используется в качестве вкусо- зовать муку ржаную сеяную и муку ржаную об- вой добавки и способствует усилению действия дирную. ароматических компонентов хлеба, снижению автолитической и протеолитической активно- Пшеничная мука, подвергавшаяся оценке, со- сти ферментов муки, что приводит к улучше- держала в своем составе клейковину не ниже нию реологических свойств полуфабрикатов на II группы качества. Кислотность муки пшенич- основе сухих композитных смесей. В пищевой ной первого и второго сорта должна составлять промышленности на территории Республики Бе- не более 3,5 град. и 4,5 град. соответственно. ларусь и Российской Федерации рекомендова- Для образцов муки второго сорта марок М12–25 но использование соли пищевой йодированной, и М12–22 показатель кислотности изменялся в имеющей профилактическую направленность. пределах от 4,2 до 4,6 град. Для муки пшенич- Выбор определенного сорта и крупности соли ной второго сорта всех исследуемых марок по- пищевой йодированной обусловлен направ- казатель «автолитическая активность» выше лением ее использования. При использовании рекомендуемых значений (то есть более 30 %). соли пищевой йодированной в качестве сырье- Отклонение этого показателя влияет на техноло- вого компонента сухих композитных смесей для гический процесс производства заварных сортов производства заварных сортов хлеба она должна хлеба. На основании представленных результа- иметь размер частиц близкий к размеру частиц тов в качестве сырьевых компонентов в составе других компонентов для равномерного распре- сухих композитных смесей целесообразно ис- деления в составе сухих композитных смесей. пользовать муку пшеничную первого сорта ма- Поэтому целесообразно использовать соль пи- рок М36–30, М36–27 и М36–23. щевую йодированную высшего или первого со- рта помола №0. В качестве разрыхлителей, которые предлага- ется использовать в составе сухих композитных Выбор дополнительных сырьевых компонентов смесей, были выбраны дрожжи хлебопекарные обусловлен направлением использования сухих сушеные, отличающиеся своей способностью композитных смесей для разных пищевых про- равномерного распределения в сухих смесях и дуктов и технологичностью производственного длительного сохранения своей ферментатив- цикла. Для производства заварных сортов хлеба ной активности. Для интенсификации техноло- только на основе сухих композитных смесей в ка- гического процесса целесообразно предпочтение честве дополнительных компонентов предлагает- отдавать дрожжам сухим инстантным (быстродей- ся использовать муку ржаную экструдированную, ствующим) с высокой подъемной силой, характе- солод ржаной ферментированный сухой и сыво- ризующей способность дрожжей разрыхлять тесто ротку молочную сухую. и формировать пористость хлеба. В Республике Беларусь рынок дрожжей сушеных представлен Мука ржаная экструдированная (экструзионная) разными производителями. Исследование подъ- используется для интенсификации технологи- 2 ГОСТ 26574-2017. (2018). Мука пшеничная хлебопекарная. Технические условия. М.: Стандартинформ. ХИ ПС №4 – 2021 162

СЫРЬЕ И ДОБАВКИ ческого процесса и исключения трудоемкой и В зависимости от используемого молочного сы- длительной стадии получения заварки, отлича- рья преимущественно вырабатывается сыворотка ется пониженным содержанием жира и влияет молочная сухая: подсырная, творожная и казеи- на потребительские свойства заварных сортов новая молочнокислотная (молочная кислая). Вы- хлеба, его пористость и микробиологическую бор сыворотки молочной сухой целесообразно стабильность, увеличивая сроки хранения го- осуществлять по показателю кислотности, кото- товой продукции. Мука ржаная экструдирован- рый для названных ее видов составил (20,4±0,2), ная, производимой пищевыми предприятиями (65,3±0,3) и (82,6±0,2) ºТ соответственно. Более Республики Беларусь, имеет свойственные ор- высокие значения показателя кислотности обе- ганолептические показатели, массовую долю спечивают интенсификацию технологического влаги (9,2±0,4) %, кислотность (3,8±0,2) град. и процесса производства заварных сортов хлеба повышенной автолитической активностью до на основе сухих композитных смесей. Поэтому 68±2 % по сравнению с ржаной мукой, что по- в качестве сырьевого компонента в этом случае зволит использовать этот сырьевой компонент целесообразно использовать сыворотку молоч- в меньшем количестве в составе сухих компо- ную сухую кислую. зитных смесей. Для улучшения пищевой ценности заварных со- Солод ржаной ферментированный сухой ис- ртов хлеба предлагается использовать в составе пользуется в хлебопечении с целью формиро- сухих композитных смесей нетрадиционные сы- вания вкусо-ароматического комплекса за счет рьевые компоненты растительного происхожде- высокого содержания специфических экстрак- ния, что позволяет производить готовый продукт тивных веществ. При исследовании образцов массового потребления с улучшенной пищевой солода ржаного ферментированного сухого, про- ценностью. Это позволит сориентировать рынок изводимого предприятиями пищевой отрасли хлебобулочных изделий в сторону хлеба, макси- Республики Беларусь с использованием различ- мально отвечающего требованиям рационально- ных технологических приемов, установлено, что го питания (Косован & Шапошников, 2016). показатели качества солода ржаного сухого су- щественно варьируются в зависимости от про- Перспективными сырьевыми компонентами, должительности его проращивания. являющиеся источниками незаменимых био- логически активных веществ, могут выступать Солод после 2 и 3 дней проращивания имеет продукты переработки плодов и овощей в суше- высокие показатели массовой доли экстракта в ном виде (выжимки, кусочки, порошки). Наибо- сухом веществе солода – (50±2) % и (56±2) % со- лее распространенными среди таких продуктов, ответственно при нормируемом значении – не вырабатываемых как в Республике Беларусь, так менее 42 %, что позволит производить хлеб на и в Российской федерации являются морковь су- основе сухих композитных смесей с более ярко шеная, свекла сушеная, топинамбур сушеный и выраженной вкусо-ароматической характери- яблоки сушеные в порошкообразном виде. Резуль- стикой при его меньшем содержании. таты оценки показателей качества и химическо- го состава плодоовощных порошков представлены Использование сыворотки молочной сухой в ка- в Таблице 1. Запах и вкус сушеного сырья свой- честве сырьевого компонента обусловлено ее ственные виду сырья. свойствами, которые она проявляет в ходе техно- логического процесса приготовления хлеба уско- Рассчитано оптимальное соотношение рецеп- ренными способами. Технологические свойства турных компонентов в составе сухих композит- сыворотки молочной сухой связаны с ее химиче- ных смесей для заварных сортов хлеба методом ским составом: органические кислоты, повышая планирования эксперимента, используя двух- начальную кислотность полуфабрикатов, спо- факторный центральный рототабельный компо- собствуют интенсификации коллоидных и био- зиционный план, на основании которого было химических процессов; аминокислоты, макро- и выявлено взаимное влияние используемых ос- микроэлементы повышают бродильную актив- новных рецептурных компонентов. Основной ность микроорганизмов. При этом происходит уровень и интервалы варьирования управляемых улучшение цвета заварных сортов хлеба за счет факторов (содержание муки пшеничной 1-го со- усиления реакции Майера, появление приятно- рта Х1, содержание сухих дрожжей Х2, содержание го молочного привкуса и аромата, увеличение соли поваренной пищевой Х3) определяли с уче- удельного объема и продление сроков хранения том имеющихся в литературных источниках дан- хлеба. ных по введению в рецептуру заварных сортов ХИ ПС №4 – 2021 163

СЫРЬЕ И ДОБАВКИ Таблица 1 Показатели качества образцов плодоовощных порошков Наименование Морковь Свекла Топинамбур Яблоки показателя сушеная сушеная сушеный сушеные желто-коричневый Цвет оранжевый бордовый кремовый разных оттенков разных оттенков 5,6±0,5 4,6±0,5 8,4±0,5 Массовая доля влаги, % 10,4±0,5 3,7±0,5 8,5±0,5 5,8±0,2 1,6±0,5 Массовая доля золы, % в пе- 6,1±0,5 4,9±0,5 5,5±0,5 ресчете на сухое вещество 16,8±0,5 5,9±0,2 4,4±0,2 Массовая доля клетчатки, % 10,4±0,5 14,2±0,5 5,0±0,5 Массовая доля белка, % 5,8±0,2 6,5±0,2 2,3±0,2 Массовая доля редуци- 8,0±0,5 4,2±0,5 рующих сахаров, % Активная кислотность, ед. 5,1±0,2 5,8±0,2 хлеба отдельных видов сырья и условий прове- оценки по формоустойчивости (Y1), пористости дения технологического процесса. При статисти- (Y2), бальной оценки (Y3). ческой обработке экспериментальных данных получены уравнения регрессии стандартизиро- Составлена система уравнений, позволяющая ванных переменных, адекватно описывающих установить рациональные соотношения влияю- зависимость исследуемых показателей качества щих факторов (Х4, Х5, Х6) при максимальных кри- от выбранных факторов для получения готовой териях оценки (Y1, Y2, Y3). продукции со стабильно высокими потребитель- скими свойствами (формоустойчивость Y1, пори- Y1 = 0,3 · Х4 + 0,28 · Х5 + 0,34 · Х6 + стость Y2, бальная оценка Y3): + 0,6 · Х4 · Х5 + 0,96 · Х4 · Х6 + 0,84  Y1 = –0,52 + 0,97 · X2 + 0,01 – X1 –  Х5 · Х6 – 4,1 · Х4 · Х5 · Х6, – 0,27 – X22 – 0,01 · X2 · X1 (1) Y2 = –64,67 + 128,83 – X2 + 0,91 – X1 – Y2 = 67,5 · Х4 + 57,0 · Х5 + 53,5 · Х6 – (4) – 35,0 – X22 – 0,43 – X2 – X1 – 33,0 · Х4 · Х5 + 24,0 · Х4 · Х6 + 9,0  (2)  Х5 – Х6 + 247,5 · Х4 · Х5 · Х6, Y3 = 6,33 + 66,83 – X2 + 0,42 – X1 – (3) Y3 = 51,0 · Х4 + 48,0 · Х5 + 53,0 · Х6 + – 19,00 – X22 – 0,23 – X2 – X1 + 34,0 · Х4 · Х5 – 4,0 · Х4 · Х6 + + 10,0 · Х5 · Х6 – 57,0 · Х4 · Х5 · Х6, В дальнейшем осуществляли выбор дополни- тельных ингредиентов и вносили их в рецеп- Рецептуры, рассчитанные с использованием турный состав взамен ржаной сеяной муки представленной системы уравнений (4) целе- в количестве не более 20,0 %, так как именно сообразно применять в дальнейшем при разра- такое количество муки из общей ее массы ис- ботке сухих композитных смесей для заварных пользуется при приготовлении традиционных сортов хлеба. полуфабрикатов. В качестве сырьевых компо- нентов использовали экструзионную муку (Х4), Изучено, влияние предложенных плодоовощных солод ржаной ферментированный (Х5) и сухую порошков в дозировке от 1,0 до 5,0 % от массы су- молочную сыворотку (Х6). хой композитной смеси на ее свойства, в частно- сти, динамику роста водорастворимых веществ. При помощи симплексного решетчатого планиро- Установлено, что использование плодоовощ- вания по выходным параметрам построены диа- ных порошков в количестве от 3,2 до 5,0 % при- граммы «состав-свойство» (Рисунок 1), с помощью водит к увеличению водорастворимых веществ которых установлен наиболее рациональный ре- на 4,0–8,0 % в зависимости от вида плодоовощ- цептурный состав с наилучшими критериями ХИ ПС №4 – 2021 164

СЫРЬЕ И ДОБАВКИ Таблица 2 Рецептуры сухих композитных смесей для заварных сортов хлеба Наименование сырья 1 2 3 4 «Огонек» 5 38,8 «Рыжик» «Топик» 35,0 «Спас» Мука пшеничная 38,8 - 1-го сорт 35,0 35,0 44,2 35,0 Мука ржаная сеяная - 1,5 - Мука ржаная 1,5 - - 1,8 обдирная 44,2 44,2 4,0 44,2 Соль поваренная 1,5 1,5 пищевая йодированная 5,8 1,5 1,5 6,0 Дрожжи сухие 4,0 1,8 Мука ржаная 7,0 1,8 1,8 0,5 4,0 экструзионная 6,6 4,0 4,0 - Солод ржаной - 6,0 ферментированный 6,0 6,0 - 4,0 Сыворотка сухая - 0,5 молочная кислая 4,0 4,0 3,0 Кислота лимонная - - пищевая 0,5 0,5 Морковь столовая - сушеная 3,0 - - Клубни топинамбура - - 3,0 3,0 сушеные Свекла столовая --- сушеная --- Яблоки сушеные ного порошка. Это будет закономерно ухудшать Предложены рецептуры сухих композитных сме- реологические свойства теста с использованием сей для заварных сортов хлеба улучшенной пище- сухих композитних смесей. Отмечено наличие вой ценности (Таблица 2). специфического привкуса плодоовощного по- рошка в заварних сортах хлеба, приготовленных По представленным в Таблице 2 рецептурам на основе сухих композитних смесей, в диапо- получены заварные сорта хлеба ускоренным зоне дозировки от 3,2 до 5,0 %. Поэтому рацио- способом и проведена их оценка по показателям нальным количеством плодоовощных порошков качества. Результаты исследований представлены является не более 3,0 %. в Таблице 3. Таблица 3 Результаты исследований образцов заварных сортов хлеба на основе сухих композитных смесях Наименование показателя Значение показателя для образцов Внешний вид 12 3 45 «Рыжик» «Топик» «Огонек» «Спас» для формового изделия – в зависимости от вида формы, для подового изделия – круглая, состояние корки – без трещин Состояние мякиша равномерно пропеченный без следов непромеса с равно- мерной пористостью без пустот и уплотнений ХИ ПС №4 – 2021 165

СЫРЬЕ И ДОБАВКИ Таблица 3 Значение показателя для образцов Наименование показателя 1 2 3 4 5 светло- «Рыжик» «Топик» «Огонек» «Спас» Цвет коричневый коричневый коричневый коричневый коричневый Вкус 68 72 Свойственный хлебобулочному изделию из смеси Запах ржаной и пшеничной муки, без посторонних привкусов Балльная органолепти- свойственный хлебобулочному изделию из смеси ческая оценка, баллы ржаной и пшеничной муки, без посторонних запахов Пористость, % 76 78 72 Формоустойчивость, ед. 62 64 66 68 68 Кислотность, град. 0,35 0,54 0,52 0,50 0,50 6,6±0,2 6,8±0,2 6,8±0,2 6,8±0,2 6,8±0,2 Обсуждение результатов композитных смесей плодоовощные порошки выступают и в качестве технологической добав- Вид и рациональное соотношение отдельных сы- ки, в том время как в других разработках они ис- рьевых компонентов в составе сухих композитных пользовались только в качестве функционального смесей для производства заварных сортов хлеба сырьевого компонента и только для изделий на улучшенной пищевой ценности определяют как основе пшеничной муки (Росляков и др., 2012). свойства и качественные характеристики самой Содержащиеся редуцирующие сахара в плодоо- смеси, так и готового продукта, полученного на вощных порошках обеспечивают используемый ее основе. биологический разрыхлитель дополнительны- ми источниками питания. Наличие клетчатки, Основными сырьевыми компонентами разра- пищевых волокон в плодоовощных порошках ботанных сухих композитных смесей являются корректируют реологические свойства теста на ос- мука ржаная сеяная, мука ржаная обдирная и мука нове сухих композитных смесей. Низкая актив- пшеничная первого сорта. Качественный и коли- ная кислотность яблочного порошка способствует чественный выбор этих сырьевых компонентов интенсификации технологического процесса про- был обусловлен назначением разрабатываемого изводства заварных сортов хлеба на основе сухих ассортимента и технологией его получения. Сто- композитных смесей, поддержанию оптимальной ит отметить, что в разработках других авторов и в кислотности готовых продуктов и формированию сухих композитных смесях, выпускаемых действу- мягкого кисловатого привкуса. ющими производителями, в составе содержится преимущественно мука ржаная обдирная, мука Выводы пшеничная первого сорта, а также другие виды и сорта муки зерновых, зернобобовых и маслич- Осуществлен выбор и обоснование основных, ных культур. При этом требуемые хлебопекарные дополнительных и нетрадиционных сырье- свойства сухих композитных смесей корректиру- вых компонентов сухих композитных смесей ются путем введения в рецептурный состав клей- для заварных сортов хлеба, в том числе и улуч- ковины пшеничной сухой, которая имеет ряд шенной пищевой ценности. Эти рецептурные ограничений при потреблении отдельными ка- компоненты могут быть включены в состав су- тегориями населения (Назаренко, 2012; Белоку- хих композитных смесей и обеспечить полно- рова & Дерканосова, 2013). ценную реализацию технологического процесса производства пищевых продуктов на их основе. Химический состав плодоовощных порошков по- Исследованы показатели качества, технологиче- зволяет улучшить пищевую ценность, как сухих ские свойства и особенности химического соста- композитных смесей, так и заварных сортов хле- ва сырьевых компонентов. Осуществлен расчет ба на их основе, в частности по содержанию ми- рационального рецептурного состава сухих ком- неральных веществ и клетчатки. В составе сухих ХИ ПС №4 – 2021 166

СЫРЬЕ И ДОБАВКИ позитных смесей без добавления и с добавле- Ковалева, А. Е., Пьяникова, Э. А., & Ткачева, Е. Д. нием плодовоовощных порошков, используя (2020). Совершенствование рецептуры и тех- методику симплексного решетчатого планиро- нологии хлеба пшеничного с использованием вания. яблочных выжимок. Вестник ВГУИТ, 82(2), 61- 66. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2020-2- Литература 61-66 Алехина, Н. Н., Пономарева, Е. И., Жаркова, И. М., Косован, А. П., & Шапошников, И. И. (2016). & Гребенщиков, А. В. (2021). Оценка функцио- Состояние и перспективы развития инноваци- нальных свойств и показателей безопасности онного потенциала хлебопекарной промыш- зернового хлеба с амарантовой мукой. Техника ленности. Хлебопечение России, 6, 14-18. и технология пищевых производств, 2, 323-332. https://doi.org/10.21603/2074-9414-2021-2-323- Кузнецова, Л. И., Бурыкина, М. С., Парахина, О. И., 332 Нутчина, М. А., & Лаврентьева, Н. С. (2021) Анализ качества муки ржаной обдирной, вы- Белокурова, Е. В., & Дерканосова, А. А. (2013). работанной мукомольными предприятиями Пищевые сухие композитные смеси в произ- России в 2020 году. Хлебопечение России, 2, 36- водстве мучных кулинарных и хлебобулоч- 43. https://doi.org/10.37443/2073-3569-2021-1-2- ных изделий функционального назначения. 36-43 Вестник ВГУИТ, 2, 119-124. Мустафаева, К. К., & Загиров, М. С. (2021). Березина, Н. А., Артемов, А. В., & Никитин, И. А. Технологии приготовления функционального (2020). Оптимизация состава поликомпонент- хлеба с биологически активными добавками из ных мучных смесей для хлебобулочных изде- плодов облепихи. Теория и практика современ- лий функционального назначения. Технология ной науки, 5, 165-168. и товароведение инновационных пищевых про- дуктов, 4, 48-53. https://doi.org/10.33979/2219- Назаренко, Е. А. (2012). Сухие смеси для производ- 8466-2020-63-4-48-53 ства заварных сортов хлеба. Хлебопек, 2, 34–36. Беркетова, Л. В., & Перов, В. И. (2018). Применение Нилова, Л. П., Малютенкова, С. М., Кайгород- сенсорного анализа в работе предприятия по цева,  М.  С., & Евграфов, А. А. (2018). производству продуктов питания. Вестник Формирование качества и антиоксидантных ВГУИТ, 1, 146-150. https://doi.org/10.20914/2310- свойств хлебобулочных изделий с порошком 1202-2018-1-146-150/ морошки. Вестник ВГУИТ, 2, 138-143. https:// doi.org/10.20914/2310-1202-2018-2-138-143/ Герасимова, Э. О., Лабутина, Н. В., Маклюков, В. И., & Рогозкин, Е. Н. (2020). Построение теплофизи- Прокопец, Ж. Г., Бойцова, Т. М., & Журавлева, С. В. ческой модели процесса выпечки ржано-пше- (2014). Использование свеклы сорта бор- ничного формового хлеб. Хлебопродукты, 5, до в технологии функциональных продуктов. 46-49. https://doi.org/10.32462/0235-2508-2020- Инновации в науке, 1,76-81. 29-5-46-49 Росляков, Ю. Ф., Вершинина, О. Л., Гончар, В. В. Грязина, Ф. И. (2020). Необычный пшеничный хлеб (2012). Использование продуктов переработ- с применением свеклы и шпината. Актуальные ки клубней топинамбура в хлебопечении. вопросы совершенствования технологии произ- Хлебопек, 4, 30-33. водства и переработки продукции сельского хо- зяйства, 22, 95-99. Сарычева, О. В., Шлыков, С. Н., & Омаров, Р. С. (2019). Научные принципы создания пищевых Диваков, А. В., Назаренко, Е. А., & Кондратен- продуктов для персонализированного питания ко,  Р.  Г. (2007). Разработка сухих композит- в соответствии с концепцией развития пер- ных смесей и на их основе технологии про- спективного рынка «FoodNet». Пищевая инду- изводства заварных сортов хлеба. Вестник стрия, 1, 36-37. Могилевского государственного университета продовольствия, 2, 71-77. Стабровская, О. И., Романов, А. С., & Коротко- ва,  О.  Г. (2009). Многокомпонентные смеси для Заикина, М. А., Ковалева, А. Е., Пьяникова,  Э.  А., производства хлебобулочных изделий. Техника Овчинникова, Е. В., Кобченко, С. Н., & и технология пищевых производств, 2, 30-33. Ткачева,  Е.  Д. (2021). Исследование влияния яблочных выжимок и рисовой муки на ка- Танирхан, Д., Мусаева, С. Д., & Исматуллаев, С. Л. чественные показатели хлеба пшенично- (2020). Разработка системы управления безо- го. Вестник ВГУИТ, 83(1), 233-239. https://doi. пасностью на основе принципов ХАССП при org/10.20914/2310-1202-2021-1-233-239 производстве хлеба из композитной муки. Интернаука, 15(1), 91-94. Тимакова, Р. Т. (2020). Оценка качества пшенич- ного хлеба, обогащенного натуральным яблоч- ным сырьем. Научный журнал НИУ ИТМО. ХИ ПС №4 – 2021 167

СЫРЬЕ И ДОБАВКИ Процессы и аппараты пищевых производств, 2, Kiharason, J. W., Isutsa, D. K., & Ngoda, P. N. (2017). 22-28. https://doi.org/10.17586/2310-1164-2020- Nutritive value of bakery products from wheat and 10-2-21-28 pumpkin composite flour. Global Journal of Bio- Токтарканова, А. Н., & Мусаева, С. Д. (2020) science and Biotechnology, 6(1), 96-102. Использование композитной муки в производ- стве хлеба. Интернаука, 16(2), 35-36. Melini, V., Melini, F., Luziatelli, F., & Ruzzi, M. (2020). Хмелева, Е. В. (2017). Использование заварки в Functional ingredients from agri-food waste: effect технологии хлеба из целого зерна пшеницы. of inclusion thereof on phenolic compound content Технология и товароведение инновационных пи- and bioaccessibility in bakery products. Antioxidants, щевых продуктов, 4, 32-36. 9, 1216. https://doi.org/10.3390/antiox9121216 Шмалько, Н. А. (2021). Современные техноло- гии ржано-пшеничного хлеба с использовани- Parenti, O., Guerrini, L., & Zanoni, B. (2020). ем амарантовой муки. Известия высших учеб- Techniques and technologies for the breadmaking ных заведений. Пищевая технология, 2-3, 6-9. process with unrefined wheat flours. Trends in https://doi.org/10.26297/0579-3009.2021.2-3.1 Food Science & Technology, 99, 152-166. https:// Bajka, B. H., Pinto, A. M., Ahn-Jarvis, J., Ryden, P., doi.org/10.1016/j.tifs.2020.02.034 Perez-Moral, N., Vander Schoot, A., Stocchi, C., Bland, C., Berry, C. E., & Ellis, P. R. (2021)/ The Sardarodiyan, M., & Sani, A. M. (2016). Natural impact of replacing wheat flour with cellular antioxidants: sources, extraction and application in legume powder on starch bioaccessibility, glycaemic foods systems. Nutritionand Food Science, 46(3), 363- response and bread roll quality: A double-blind 373. https://doi.org/10.1108/NFS-01-2016-0005 randomised controlled trial in healthy participants. Food Hydrocolloids, 144, 106565. https://doi. Shevtsov, A. A., Drannikov, A. V., Derkanosova, A. A., org/10.1016/j. foodhyd.2020.106565 Muravev, A.S., & Kvasov, A. V. (2017). Experi- Burnete, A. G., Catana, L., Catana, M., Lazar, M. A., mental and analytical study of the beet pulp Teodorescu, R. L., Asanica, A. C., & Belc, N. (2020). drying process by overheated steam in active Use of vegetable functional ingredients to achieve hydrodynamic conditions. Journal of Engineering hypoglycemic bread with antioxidant potential, for and Applied Sciences, 12(1), 5754-5760. https://doi. diabetics. Scientific papers-series B-Horticulture, org/ 10.3923/jeasci.2017.5754.5760 64(2), 367-374. Timakova, R. T., Akulich, A. V., & Samuylenko, T. D. (2021). The role of biotechnology in ensuring the preservation of dry composite mixtures. E3S Web of Conferences, 254, 10018. https://doi.org/10.1051/ e3sconf/202125410018 ХИ ПС №4 – 2021 168

СЫРЬЕ И ДОБАВКИ Development of the Component Composition of dry Composite Mixtures for National Types of Bread of Improved Nutritional Value Alexander V. Akulich Belarusian State University of Food and Chemical Technologies 3, Schmidt’s Ave., Mogilev, 212027, Belarus E-mail: [email protected] Tatyana D. Samuylenko Belarusian State University of Food and Chemical Technologies 3, Schmidt’s Ave., Mogilev, 212027, Belarus E-mail: [email protected] Roza T. Timakova Ural State University of Economics 62/45 , str. March 8 , Yekaterinburg, 620144, Russian Federation E-mail: [email protected] To increase the nutritional value of custard varieties of rye flour bread, it is proposed to use non-traditional raw materials of vegetable origin as part of dry composite mixtures, which is an urgent direction for the production of functional bread and has scientific and practical significance in the existing conditions of import substitution in the Republic of Belarus and the Russian Federation. The purpose of the study is to make a reasonable choice of raw materials for dry composite mixtures used as the only basis for the production of national types of bread varieties in an accelerated one-step method and the subsequent development of recipes with an optimal ratio of ingredients in terms of the quality of the finished bread. The choice of raw materials was based on the peculiarities of their chemical composition in terms of protein, fiber, minerals, reducing sugars and a number of technological properties depending on the type of raw materials (autolytic activity, extractivity, acidity, lifting force). The composition of dry composite mixtures was developed using simplex optimization. The quality indicators of bread based on dry composite mixtures were studied according to an organoleptic 100-point assessment, porosity, shape stability. It has been established that in the composition of dry composite mixtures for the production of bread, it is advisable to use the following raw components: rye flour; wheat flour of the first grade; dried instant baking yeast; iodized food salt of the highest and first grade; extruded rye flour; fermented rye malt after 2-3 days of germination; sour milk whey; fruit and vegetable powders from beets, carrots, jerusalem artichoke and apples. In accordance with the demands of production and the consumer market, dry composite mixtures for bread of improved nutritional value with the addition of fruit and vegetable powders with the best criteria for evaluating the quality of finished products have been developed. The use of such dry composite mixtures makes it possible to improve the nutritional value of bread in terms of the content of dietary fibers, minerals, mobilize the technological process, stabilize consumer properties and quality indicators of bread produced using accelerated technology, reduce energy costs and costs associated with the storage of additional raw materials and their preparation. Keywords: dry composite mixes, bread, dry fruit and vegetable powders, component composition; nutritional value References grain bread with amaranth flour]. Tekhnika i tekh- nologiya pishchevykh proizvodstv [Equipment and Alekhina, N. N., Ponomareva, E. I., Zharkova, I. M., & Technology of Food Production], 2, 323-332. https:// Grebenshchikov, A. V. (2021). Otsenka funktsion- doi.org/10.21603/2074-9414-2021-2-323-332 al’nykh svoistv i pokazatelei bezopasnosti zer- Belokurova, E. V., & Derkanosova, A. A. (2013). Food novogo khleba s amarantovoi mukoi [Evaluation dry composite mixtures in the production of flour of functional properties and safety indicators of culinary and bakery products for functional pur- ХИ ПС №4 – 2021 169

СЫРЬЕ И ДОБАВКИ poses. Bulletin of VSUIT [Bulletin of the Voronezh ti [The state and prospects for the development of state university of Engineering technologies], 2, 119- the innovative potential of the bakery industry]. 124. Khlebopechenie Rossii [Bakery of Russia], 6, 14-18. Berezina, N. A., Artemov, A. V., & Nikitin, I. A. (2020). Kovaleva, A. E., P’yanikova, E. A., & Tkacheva, E. D. Optimizatsiya sostava polikomponentnykh (2020). Sovershenstvovanie retseptury i tekhnologii muchnykh smesei dlya khlebobulochnykh izdelii khleba pshenichnogo s ispol’zovaniem yablochnykh funktsional’nogo naznacheniya [Optimization of vyzhimok [Improving the recipe and technolo- the composition of multicomponent flour mix- gy of wheat bread using apple pomace]. Vestnik tures for functional bakery products]. Tekhnologiya VGUIT [Bulletin of the Voronezh State University of i tovarovedenie innovatsionnykh pishchevykh pro- Engineering Technologies], 82(2), 61-66. https://doi. duktov [Technology and Commodity Science of org/10.20914/2310-1202-2020-2-61-66 Innovative Food Products], 4, 48-53. https://doi. Kuznetsova, L. I., Burykina, M. S., Parakhina, O. I., org/10.33979/2219-8466-2020-63-4-48-53 Nutchina, M. A., & Lavrent’eva, N. S. (2021) Analiz Berketova, L. V., & Perov, V. I. (2018). Primenenie sen- kachestva muki rzhanoi obdirnoi, vyrabotan- sornogo analiza v rabote predpriyatiya po proiz- noi mukomol’nymi predpriyatiyami Rossii v 2020 vodstvu produktov pitaniya [Application of sen- godu [Analysis of the quality of rye floured flour sory analysis in the work of a food production produced by flour milling enterprises of Russia in enterprise]. Vestnik VGUIT [Bulletin of the Voronezh 2020]. Khlebopechenie Rossii [Bakery of Russia], 2, State University of Engineering Technologies], 1, 36-43. https://doi.org/10.37443/2073-3569-2021- 146-150. https://doi.org/10.20914/2310-1202- 1-2-36-43 2018-1-146-150/ Mustafaeva, K. K., & Zagirov, M. S. (2021). Tekhnologii Divakov, A. V., Nazarenko, E. A., & Kondratenko, R. G. prigotovleniya funktsional’nogo khleba s biolog- (2007). Razrabotka sukhikh kompozitnykh smesei icheski aktivnymi dobavkami iz plodov oblepikhi i na ikh osnove tekhnologii proizvodstva zavar- [Technologies for preparing functional bread with nykh sortov khleba [Development of dry compos- biologically active additives from sea buckthorn ite mixtures and technologies for the production fruits]. Teoriya i praktika sovremennoi nauki [Theory of custard bread varieties based on them]. Vestnik and Practice of Modern Science], 5, 165-168. Mogilevskogo gosudarstvennogo universiteta pro- Nazarenko, E. A. (2012). Dry mixes for the production dovol’stviya [Bulletin of the Mogilev State University of custard bread varieties. Baker, 2, 34-36. of Food], 2, 71-77. Nilova, L. P., Malyutenkova, S. M., Kaigorodtseva, M. S., Gerasimova, E. O., Labutina, N. V., Maklyukov, V. I., & Evgrafov, A. A. (2018). Formirovanie kachestva i & Rogozkin, E. N. (2020). Postroenie teplofizich- antioksidantnykh svoistv khlebobulochnykh izdelii eskoi modeli protsessa vypechki rzhano-pshenich- s poroshkom moroshki [Formation of the quality nogo formovogo khleb [Construction of a thermo- and antioxidant properties of bakery products with physical model of the baking process of rye-wheat cloudberry powder]. Vestnik VGUIT [Bulletin of the molded bread]. Khleboprodukty [Bread Products], 5, Voronezh state university of Engineering technologies], 46-49. https://doi.org/10.32462/0235-2508-2020- 2, 138-143. https://doi.org/10.20914/2310-1202- 29-5-46-49 2018-2-138-143/ Gryazina, F. I. (2020). Neobychnyi pshenichnyi kh- Prokopets, Zh. G., Boitsova, T. M., & Zhuravleva, S. V. leb s primeneniem svekly i shpinata [Unusual (2014). Ispol’zovanie svekly sorta bordo v tekh- wheat bread with the use of beetroot and spin- nologii funktsional’nykh produktov [The use of ach]. Aktual’nye voprosy sovershenstvovaniya tekh- Bordeaux beet in the technology of function- nologii proizvodstva i pererabotki produktsii sel’sk- al products]. Innovatsii v nauke [Innovations in ogo khozyaistva [Topical Issues of Improving Science], 1,76-81. the Technology of Production and Processing of Roslyakov, Yu. F., Vershinina, O. L., Gonchar, V. V. Agricultural Products], 22, 95-99. (2012). The use of jerusalem artichoke tubers pro- Khmeleva, E. V. (2017). Ispol’zovanie zavarki v tekh- cessing products in baking. Baker, 4, 30-33. nologii khleba iz tselogo zerna pshenitsy [The use Sarycheva, O. V., Shlykov, S. N., & Omarov, R. S. of welding in the technology of bread from whole (2019). Nauchnye printsipy sozdaniya pishchevykh wheat grain]. Tekhnologiya i tovarovedenie inno- produktov dlya personalizirovannogo pitaniya v vatsionnykh pishchevykh produktov [Technology and sootvetstvii s kontseptsiei razvitiya perspektivno- Commodity Science of Innovative Food Products], 4, go rynka “FoodNet” [Scientific principles of cre- 32-36. ating food products for personalized nutrition Kosovan, A. P., & Shaposhnikov, I. I. (2016). in accordance with the concept of developing a Sostoyanie i perspektivy razvitiya innovatsionno- promising market “FoodNet”]. Pishchevaya indus- go potentsiala khlebopekarnoi promyshlennos- triya [The Food Industry], 1, 36-37. ХИ ПС №4 – 2021 170

СЫРЬЕ И ДОБАВКИ Shmal’ko, N. A. (2021). Sovremennye tekhnologii rzha- Bland, C., Berry, C. E., & Ellis, P. R. (2021)/ The im- no-pshenichnogo khleba s ispol’zovaniem amaran- pact of replacing wheat flour with cellular legume tovoi muki [Modern technologies of rye-wheat bread powder on starch bioaccessibility, glycaemic re- using amaranth flour]. Izvestiya vysshikh uchebnykh sponse and bread roll quality: A double-blind zavedenii. Pishchevaya tekhnologiya [News of Higher randomised controlled trial in healthy partici- Educational Institutions. Food Technology], 2-3, 6-9. pants. Food Hydrocolloids, 144, 106565. https://doi. https://doi.org/10.26297/0579-3009.2021.2-3.1 org/10.1016/j. foodhyd.2020.106565 Burnete, A. G., Catana, L., Catana, M., Lazar, M. A., Stabrovskaya, O. I., Romanov, A. S., & Korotkova, O. G. Teodorescu, R. L., Asanica, A. C., & Belc, N. (2020). (2009). Mnogokomponentnye smesi dlya proizvodst- Use of vegetable functional ingredients to achieve va khlebobulochnykh izdelii [Multicomponent mix- hypoglycemic bread with antioxidant potential, for tures for the production of bakery products]. Tekh- diabetics. Scientific papers-series B-Horticulture, nika i tekhnologiya pishchevykh proizvodstv [Equipment 64(2), 367-374. and Technology of Food Production], 2, 30-33. Kiharason, J. W., Isutsa, D. K., & Ngoda, P. N. (2017). Nutritive value of bakery products from wheat and Tanirkhan, D., Musaeva, S. D., & Ismatullaev, S. L. pumpkin composite flour. Global Journal of Bio- (2020). Razrabotka sistemy upravleniya bezopas- science and Biotechnology, 6(1), 96-102. nost’yu na osnove printsipov KhASSP pri proiz- Melini, V., Melini, F., Luziatelli, F., & Ruzzi, M. (2020). vodstve khleba iz kompozitnoi muki [Development Functional ingredients from agri-food waste: ef- of a safety management system based on the prin- fect of inclusion thereof on phenolic compound ciples of HACCP in the production of bread from content and bioaccessibility in bakery products. composite flour]. Internauka, 15(1), 91-94. Antioxidants, 9, 1216. https://doi.org/10.3390/an- tiox9121216 Timakova, R. T. (2020). Otsenka kachestva pshenich- Parenti, O., Guerrini, L., & Zanoni, B. (2020). nogo khleba, obogashchennogo natural’nym ya- Techniques and technologies for the breadmak- blochnym syr’em [Evaluation of the quality of ing process with unrefined wheat flours. Trends wheat bread enriched with natural apple raw ma- in Food Science & Technology, 99, 152-166. https:// terials]. Nauchnyi zhurnal NIU ITMO. Protsessy i doi.org/10.1016/j.tifs.2020.02.034 apparaty pishchevykh proizvodstv [Scientific Journal Sardarodiyan, M., & Sani, A. M. (2016). Natural anti- of the National Research University ITMO. Processes oxidants: sources, extraction and application in and Devices of Food Production], 2, 22-28. https:// foods systems. Nutritionand Food Science, 46(3), doi.org/10.17586/2310-1164-2020-10-2-21-28 363-373. https://doi.org/10.1108/NFS-01-2016- 0005 Toktarkanova, A. N., & Musaeva, S. D. (2020) Shevtsov, A. A., Drannikov, A. V., Derkanosova, A. A., Ispol’zovanie kompozitnoi muki v proizvodstve kh- Muravev, A.S., & Kvasov, A. V. (2017). leba [The use of composite flour in bread produc- Experimental and analytical study of the beet pulp tion]. Internauka, 16(2), 35-36. drying process by overheated steam in active hy- drodynamic conditions. Journal of Engineering and Zaikina, M. A., Kovaleva, A. E., P’yanikova, E.  A., Applied Sciences, 12(1), 5754-5760. https://doi.org/ Ovchinnikova, E. V., Kobchenko, S. N., & Tkache- 10.3923/jeasci.2017.5754.5760 va,  E.  D. (2021). Issledovanie vliyaniya ya- Timakova, R. T., Akulich, A. V., & Samuylenko, T. D. blochnykh vyzhimok i risovoi muki na kachest- (2021). The role of biotechnology in ensuring the vennye pokazateli khleba pshenichnogo [Study preservation of dry composite mixtures. E3S Web of the influence of apple pomace and rice flour of Conferences, 254, 10018. https://doi.org/10.1051/ on the quality indicators of wheat bread]. Vestnik e3sconf/202125410018 VGUIT [Bulletin of the Voronezh State University of Engineering Technologies], 83(1), 233-239. https:// doi.org/10.20914/2310-1202-2021-1-233-239 Bajka, B. H., Pinto, A. M., Ahn-Jarvis, J., Ryden, P., Perez-Moral, N., Vander Schoot, A., Stocchi, C., ХИ ПС №4 – 2021 171

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ В АПК УДК 65.012.122 https://doi.org/10.36107/spfp.2021.268 Прогнозирование развития отраслевой экономической системы предприятий хлебобулочной промышленности на основе методов кластеризации фазовых портретов Логунова Нина Юрьевна ФГБОУ ВО «Московский государственный университет пищевых производств» Адрес: 125080, город Москва, Волоколамское шоссе, д. 11 E-mail: [email protected] Задача прогнозирования развития предприятий является актуальной, в том числе для хлебобулочной промышленности. Большой объем данных требует специальных методов обработки. Агрегация данных приводит к недопустимым погрешностям, поэтому необходимо разработать методику анализа больших данных, не требующую их предварительной обработки. В статье предлагается метод, основанный на построении траектории развития предприятий хлебобулочной промышленности в виде фазового портрета, включающего не только значения показателей, но и значения их первых и вторых производных, что позволяет формировать кластеры наиболее близких траекторий. Сформированные кластеры дают дополнительные возможности управления предприятиями и хлебобулочной отраслью в целом с целью максимизации эффективности: прогнозирования развития предприятий, уточнения неявных критериев развития, учета плохо формализуемых условий деятельности. Рассмотрена задача построения траекторий развития подсистем отраслевой экономической системы, формирующих макросистему пищевой промышленности. Введена метрика, в фазовом пространстве, учитывающая свойства траекторий развития. Для этого использована обобщенная метрика, учитывающая корреляционные матрицы показателей подсистемы как временных рядов. Формирование кластеров фазовых траекторий путем экстраполяции средних фазовых траекторий позволяет определить ожидаемые значения параметров при различных горизонтах планирования, выделить точки слияния фазовых траекторий и, наоборот, точки бифуркаций. Таким образом, предлагается методологический подход для анализа поведения и выбора стратегии развития отраслевой экономической системы предприятий хлебобулочной промышленности на основе методов кластеризации фазовых портретов, что позволяет использовать данные о предприятии без дополнительной обработки и обеспечить устойчивость по отношению к генерации псевдоцелей. Ключевые слова: прогнозирование, макросистемы, управленческий учет, динамика развития подсистем, метрика Евклида – Махаланобиса, максимизация эффективности, различные горизонты планирования, фазовые портреты, кластер. Введение Для эффективного функционирования современ- ного хлебопекарного предприятия необходимо Задачи обработки информации в макросистемах, проводить: состоящих из большого количества подсистем, весьма актуальна как с точки зрения прогно- – постоянный мониторинг рынка хлебобулоч- за состояния каждой из подсистем, так и с точки ных изделий; зрения обеспечения экономической безопасно- – работы, направленные на расширение ассор- сти. Каждая подсистема в этом случае действует тимента и внедрение его в производство; с учетом своих собственных критериев, но ин- – постоянный контроль качества выпускаемых формация о работе подсистемы доступна, более изделий. того, существует настолько большое число наблю- даемых параметров, что информацию о каждой Кроме того, продукция хлебозаводов должна ре- подсистеме можно рассматривать, как задачу об- ализовываться через торговые сети и различные работки больших данных. магазины, а сами хлебозаводы должны обеспечи- ХИ ПС №4 – 2021 172

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ В АПК вать снабжение хлебом и хлебобулочными изде- зяйственной деятельности и другие задачи лиями довольно обширные территории. прогнозирования развития отраслевой эконо- мической системы предприятий хлебобулочной При создании информационных систем неиз- промышленности на основе методов кластериза- бежно возникают проблемы, связанные с фор- ции фазовых портретов не могут быть надежно мальным - математическим и алгоритмическим решены путем вычисления индексов или векто- описанием решаемых задач. От степени форма- ров индексов, так как принципы агрегирования лизации во многом зависят эффективность рабо- и весовые коэффициенты при формировании ин- ты всей системы, а также уровень автоматизации, дексов выбираются путем экспертной оценки, а определяемый степенью участия человека при значит, при формировании индекса учитывает- принятии решения на основе получаемой инфор- ся субъективное мнение эксперта (Литвак, 2004). мации. Данные факты, распределенный характер Кроме того, индексы дают информацию о стати- размещения предприятий хлебопекарной про- ке, тогда как для прогноза необходимо учитывать мышленности и усложняющийся характер функ- динамику развития предприятий отрасли. Необ- ционирования делают построение комплексного ходимо обрабатывать не только текущее состоя- методического аппарата для создания распреде- ние предприятий отрасли, но и изменения, а, в ленных информационных систем актуальной про- ряде случаев, и скорости изменения параметров блемой (Тишковский, 2013). данных предприятия (Цирлин и др., 2002). Отсут- ствие универсального метода прогнозирования, Задачи управления предприятиями хлебобулоч- использование интуитивных методов, экспертных ной промышленности, где ассортимент хлебобу- оценок характерно для ситуации, когда большое лочной продукции состоит из большого числа количество данных не может быть полноценно наименований, требуют проведения анализа боль- обработано. Развитие систем искусственного ин- ших данных (Кузьминов, 2018). Это позволяет теллекта и компьютерной техники обеспечивает управлять логистикой отрасли, оптимизировать возможность обработки потоков данных высокой технологические режимы реализовать алгоритмы интенсивности, увеличение эмпирических дан- поддержки принятия решений (Никитина и др., ных способствует повышению точности и (или) 2018) Методы анализа больших данных включают надежности прогноза (Басовский, 2010). Стати- методы агрегирования (кластерный и индексный стические методы прогнозирования, как прави- анализ) и математической статистики (методы ре- ло, предполагают построение линии регрессии грессионного и факторного анализа, анализа от- как зависимости математического ожидания па- клонений)(Качалов и др., 2017). раметров предприятий отрасли во времени и ее экстраполяцию для определения наиболее веро- Экономические процессы, как правило, пред- ятного значения вектора параметров состояния ставляют собой стохастические нестационарные предприятия x(T) в точке прогноза T. В этом слу- временные ряды. Поэтому оптимальное прогно- чае требуется прежде всего доказать нормаль- зирование невозможно без использования эко- ность закона распределения x(t) в каждой точке номико-математических моделей, на основании t или доказать корректность вычисления линии которых можно не только предсказывать поведе- регрессии при ином типе распределения (Старо- ние временных рядов, но и устанавливать довери- кожева & Ларькина, 2008; Касьяненко & Поло- тельные границы получаемых прогнозов. ско, 2015). Применение регрессионных моделей и факторного анализа позволяет при сравнитель- На основании исследования временных рядов но небольших вычислительных мощностях оце- объема выпуска и цен на ряд видов хлебобулоч- нить финансовое состояние предприятий отрасли, ных изделий, а также цены на муку, как основно- однако в каждом конкретном случае выделение го вида сырья, в работе показано, что выделенные факторных признаков и выбор вида регрессион- тренды не устраняют присутствие циклической ной линии проводятся также методом экспертных составляющей, которая отражает поведение вре- оценок (например, по обучающей выборке), что менных рядов на коротких интервалах време- вносит элемент субъективности и снижает эффек- ни и утверждается, что эффективное управление тивность работы алгоритма. хлебопекарными предприятиями реально лишь с использованием краткосрочных прогнозов (Нови- Само наличие большого выбора методов расчета и ков, 2001) показателей финансовой устойчивости предприя- тий означает, что результат прогноза существенно Ряд задач, прежде всего задачи определения фи- зависит от особенностей рынков отраслевой эко- нансовой устойчивости, прогнозирования хо- номической системы предприятий хлебобулочной ХИ ПС №4 – 2021 173

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ В АПК промышленности, на которых функционируют инноваций отраслевой экономической системы предприятия, неучтенных параметров предпри- предприятий хлебобулочной промышленности, ятий, в частности инноваций и других параметров методов обслуживания потребностей, конкурен- и условий. ции, привлечения ресурсов и формирования мо- делей бизнеса (Филатов, 2017). Задача – найти методологический подход, по- зволяющий для любого предприятия или группы С понятием стратегии тесно связано понятие мо- предприятий (отрасли) сформировать прогноз дели бизнеса (бизнес-модели). Этим термином финансового состояния, обеспечить возможность обозначается способ получения прибыли от де- сравнения и оценки путей развития различных ятельности предприятий. Формально модель предприятий отрасли, что даст дополнительную бизнеса предприятий связана с экономической информацию для регулирования рынка иннова- составляющей стратегии, с соотношением доходы– ций отраслевой экономической системы предпри- издержки–прибыль, с фактическими и планиру- ятий хлебобулочной промышленности. емыми доходами от сбыта товаров предприятий, со стратегией конкуренции, со структурой издер- Несмотря на то, что в последнее время в рабо- жек, уровнем доходов, потоками прибыли и оку- тах ученых и в периодической печати проблемам паемостью инвестиций. риска в деятельности предприятий уделяет- ся достаточно большое внимание, практически На сегодняшний момент совершенствование отсутствует обобщенная методика анализа и ин- бухгалтерского учета на основе моделирования» тегральной оценки социально-экономического учетных процедур — научное направление, при- и технологического рисков с учетом специфики званное совершенствовать информационное обе- предприятий хлебобулочной промышленности, не спечение деятельности предприятия в условиях получены количественные оценки влияния фак- сильнейшей конкуренции в хлебопекарной про- торов производства на риск невостребованности мышленности, требующей моментальной реакции произведенной продукции и конечные экономи- на изменяющиеся ситуации рынка (Голодухина, ческие результаты хозяйственной деятельности 2009). хлебопекарного предприятия (Спивак, 1999) . Ряд принципиальных изменений в экономике и Однако в настоящее время остаётся нерешённым хозяйственном механизме, в т.ч. в учете и каль- вопрос совместного, эффективного использова- кулировании, которые произошли в течение по- ния инвестиционной и инновационной деятель- следних лет, не обобщен должным образом, не ности предприятий, на основе маркетинговых обобщался и передовой практический опыт. Ис- исследований, которые являются важнейшими следование калькуляционного дела нуждается в источниками увеличения прибыли. Необходимо дальнейшей разработке, нет единой формы отчет- разработать модель совместного осуществления ной калькуляции, единообразия в применяемых инновационно- инвестиционных процессов на калькуляционных статьях затрат. Недостаточно предприятиях хлебобулочной промышленности, используются средства автоматизированной об- построенную с учётом маркетинговых исследова- работки учетной информации. ний, не только по критериям социально- эконо- мической, но и технологической целесообразности В настоящее время практически не проработан- (Буранова, 2001). ными остаются вопросы методики и организации управленческого учета в хлебопекарном произ- Решение стратегических вопросов развития ком- водстве. До настоящего времени недостаточно паний является стержнем всей системы управле- полно раскрыто влияние специфики деятельно- ния отраслью, поскольку стратегии компаний – это сти хлебопекарного производства на организацию комплексный план управления, который, с одной учета издержек, нечетко определена взаимос- стороны, позволяет укрепить положение отдель- вязь категорий затрат и расходов с позиции тео- ной компании на рынке и обеспечить привлече- рии бухгалтерского учета, часто термин «затраты» ние и удовлетворение потребностей потребителей, отождествляется с понятием «расходы» (Бареко- а с другой – обеспечить успешную конкуренцию ва, 2007). компаний в достижении глобальных целей отрас- ли в целом. Процесс выработки стратегии основы- Появилась необходимость в проведении всесто- вается на тщательном изучении всех возможных роннего анализа сложившихся методических направлений развития деятельности и заключает- подходов к расчету издержек производства, в ся в выборе общего направления освоения рынков разработке эффективной организационно-ме- ХИ ПС №4 – 2021 174

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ В АПК тодической базы их снижения и в исследовании вопросов, связанных с данной проблемой, оста- влияния издержек производства на конкуренто- ются дискуссионными и требуют дополнительного способность хлебопекарных предприятий. Наз- изучения. Так, значительная часть существующих рела потребность в разработке первоочередных исследований посвящена типовым подходам к организационных мероприятий, направленных описанию моделей бизнес-процессов. Неполно на снижение издержек производства предприя- рассмотрены этапы разработки конкурентной тий хлебобулочной промышленности, таких как: стратегии, оценки возможностей ее реализации, внедрение ресурсосберегающих технологий; ав- ожидаемых результатов и последствий. Для прак- томатизация системы расчета и прогнозиро- тического решения указанных проблем необходи- вания издержек производства; формирование мо системное исследование процесса разработки маркетинговой политики предприятия в части конкурентной стратегии предприятий хлебобу- закупки зерна и реализации готовой продукции лочной промышленности и методического, орга- (Степаненков, 2000). низационного и информационного обеспечения (Хайров, 2015). Разработка конкурентной стратегии хозяйствен- ной деятельности предприятий хлебобулочной Очевидно, что для обеспечения успешного функ- промышленности предполагает наличие объек- ционирования стратегии как отдельного пред- тивной информации о прошлом, настоящем и приятия, так и отрасли в целом необходима будущем состояниях компании, а также об опти- поддерживающая учетно-информационная си- мальном для нее пути перехода из настоящего в стема, которой и является стратегический управ- будущее. При этом: ленческий учет инновационной деятельности. – прошлое предприятий должно рассматривать- Составной частью стратегического управленческо- ся только в контексте влияния на настоящее. го учета является маркетинговый анализ, исследу- Особое значение имеет обладание накоплен- ющий перспективную деятельность организации. ным опытом, который может быть исполь- Использование приемов маркетингового анализа зован в деятельности при изменяющихся необходимо при обосновании любого управленче- внешних условиях в дальнейшем; ского решения, предполагаемого к принятию ру- – текущее состояние предприятий является от- ководством предприятий. правной точкой стратегического развития. Это состояние имеет двойственную природу. С од- В связи с развитием инновационной деятельно- ной стороны, текущее состояние обусловлено сти в экономике России и усложнением деловых самим состоянием компании в рассматривае- связей, приближением к западным стандартам мый момент времени, с другой стороны, – оно управления, постоянно растет важность активных обусловлено состоянием отрасли и рынков. усилий по оптимизации деятельности бизнеса. Все При маркетинговом анализе текущего состо- более актуальной становится необходимость про- яния должна быть проведена ревизия всех ре- гнозирования и анализа последствий управленче- сурсов, которыми обладает компания, а также ских решений с учетом всех факторов (Ландсбаун, анализ состояния и прогноз развития отрасли 2006). Для обоснования и оценки таких решений и рынков. Другими словами, при рассмотре- необходимо применять инструментарий марке- нии текущего состояния предприятий долж- тингового анализа. ны быть проанализированы и выявлены как сильные и слабые стороны предприятий, так Управление институциональными факторами эф- и возможности развития отрасли и рыночной фективной интеграции хлебопродуктового ком- среды, в которых они осуществляют хозяй- плекса в отраслевую экономику региона требует ственную деятельность. глубоких теоретико-методологических исследо- – прогноз состояния предприятий в будущем ваний. Прежде всего, необходимо показать про- должен базироваться на детальном анализе странственную составляющую этого феномена, объективных возможностей предприятий раз- поскольку все процессы рыночной трансфор- виваться в условиях развития рыночной среды, мации происходят на конкретной территории с учетом, разумеется, анализа развития отрас- (Павленко, 2012), социально- экономическая спец- ли и возможных изменений внешней среды. ифика (Филатов & Булавина, 2020) которой с не- обходимостью накладывает отпечаток на любые Несмотря на значительный объем работ, посвя- изменения в деятельности игроков хлебопродук- щенных процессному управлению предприя- тового комплекса как территориальной социаль- тием, целый ряд теоретических и практических но-экономической системы. ХИ ПС №4 – 2021 175

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ В АПК В настоящее время возникает острая потребность ботать универсальный методологический подход в проведении маркетингового анализа инноваци- обработки больших данных, что актуально как для онной деятельности предприятий, включающего в отраслевой экономики, так и для других областей себя решение ряда крупных вопросов, связанных деятельности — применение такого метода позво- с анализом макро- и микросреды бизнеса, анали- лит повысить надежность и точность прогнозов зом и оценкой рыночной конъюнктуры, анали- и, соответственно, уровень экономической безо- зом инновационных позиций в сегменте рынка пасности при различных рисках, характерных для инноваций отраслевой экономической системы конкретных экономических макросистем. Такой предприятий хлебобулочной промышленности, подход не предполагает предварительной обра- анализом потребительского спроса, анализом цен ботки данных, что обеспечивает сравнительно вы- на продукцию и услуги. сокую скорость работы алгоритма. На основании проведенной обработки данных с использованием Кроме того, рассмотрение данных бухгалтерско- байесовских методов прогноза (Шустова & Амель- го учета как информационной базы для принятия кин, 2016) можно сравнивать состояния системы управленческих решений предполагает разработ- в разные моменты времени, что также увеличи- ку методических основ анализа и оценки стра- вает скорость алгоритма за счет использования тегических управленческих инициатив, а также полученных ранее результатов в качестве апри- стратегических управленческих решений в усло- орных оценок. виях определенности, неопределенности и риска, что особенно важно для инновационной дея- Данные массива учета необходимы для проведе- тельности и позволяет использовать кластерный ния анализа деятельности предприятий отрасли, анализ данных, основанный на методах коллабо- такой анализ выполняет важнейшую роль в раз- ративной фильтрации (Amelkina & Amelkin, 2011). работке инновационной стратегии, ее адаптации к специфике компаний и условий реализации. Бизнес-модель предприятий призвана обеспе- Маркетинговый анализ является частью инфор- чить эффективность стратегии с точки зрения мационной системы стратегического учета дея- получения прибыли. Стратегия определяет мето- тельности предприятия. ды конкуренции и ведения бизнеса предприятий (не касаясь конкретных финансовых результа- тов и последствий конкурентной борьбы), а биз- Материалы и методы исследований нес-модель на основании показателей прибыли и издержек, получаемых в результате примене- Материалы ния данной стратегии, обеспечивает жизнеспо- собность предприятий (Бендат & Пирсол, 1989). Статистические данные завода хлебопродуктов по Длительный срок работы в своей сфере бизне- выпуску ассортимента продукции за 18 месяцев са и стабильная удовлетворительная прибыль 2020-2021 года. говорят о наличии у предприятий успешной биз- нес-модели, подтверждающей рентабельность Методы и жизнеспособность ее стратегии. Модели биз- неса убыточных предприятий или новичков на Алгоритм коллаборативной фильтрации (Пони- рынке часто сомнительны: они должны проде- зовкин & Амелькин, 2011) использовался для монстрировать хотя бы минимальные положи- анализа динамических рядов, полученных в базе тельные результаты и таким образом доказать бухгалтерских данных предприятия (группы пред- жизнеспособность предприятий и перспектив- приятий, отрасли). ность их стратегий. Однако, при резких изме- нениях внешних факторов, например, погодных Байесовские методы прогноза на основе фазовых условий, существенных для предприятий пище- траекторий использовался для анализа кластери- вой промышленности, успешность предприятия зованных фазовых траекторий (Шустова & Амель- может оказаться переоцененной. Поэтому нарав- кин, 2016). не с проблемой «холодного старта» необходимо учитывать зоны риска, связанные с неустойчи- Процедура исследования востью условий, в которых работает предприя- тие (Образцова & Зяблов, 2014). Был проведен анализ статистических данных, по- лученных из открытых источников, после чего Цель работы — на основе макросистемного подхо- проведено построение фазовых траекторий вы- да (Tsirlin & Amelkin, 2001; Амелькин, 2005) разра- пуска продукции хлебозавода. ХИ ПС №4 – 2021 176

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ В АПК Для анализа динамических рядов, полученных в расстояние d(yj, x) при ограничении на допусти- базе бухгалтерских данных предприятия (груп- мое отклонение в кластерах: пы предприятий, отрасли), использовали алго- (3) ритм коллаборативной фильтрации (Понизовкин & Амелькин, 2011). Суть его в том, что в качестве исходных данных используются все получаемые При этом величина d0 может быть определена из значения без предварительной обработки – нор- решения двухкритериальной задачи {M  min; мирования, агрегирования и пр. Получаемый мно- d0  min}. гомерный динамический ряд аппроксимируется гладкой кривой x(t) в N-мерном метрическом про- Выбор метрики странстве. Такая аппроксимация корректна при длительном периоде исследования (Бендат & Важным элементом методики кластерного анали- Пирсол, 1989). Кривая x(t) называется траектори- за является выбор метрики в N-мерном простран- ей развития предприятия. Для любых двух кривых стве динамических рядов. При выборе метрики, x1(t), x2(t) в N-мерном метрическом пространстве определяющей расстояние между траекториями можно рассчитать расстояние d(x1, x2) и усреднен- ную кривую y(t, x1, x2) такую, что сумма расстояний x1(t), x2(t) необходимо учитывать не только распо- от этой усредненной кривой до каждой из исход- ложение средних точек траекторий , но и корреляционные зависимости между параметра- ных траекторий минимально. ми траекторий. Исходя из этого, в качестве метри- ки удобно воспользоваться обобщенной метрикой Предлагаемая методика основана на построении в Евклида – Махаланобиса (Земенцкий, 2017): N-мерном фазовом пространстве траекторий раз- вития предприятий, определении метрики, позво- (4) ляющей кластеризовать предприятия со сходными критериями и возможностями развития методами где матрица A является некоторой функцией A = коллаборативной фильтрации, определении мно- Ф(C1, C2) корреляционных матриц параметров тра- жества кластеров, близких по выбранной метрике екторий C1, C2, такой чтобы: и проведения анализа и прогнозирования разви- тия предприятий путем кластерного анализа по- – матрица A должна быть симметрической и по- лучившегося множества. ложительно определенной; – если параметры траекторий не коррелирова- Такая усредненная кривая y(t, X) является резуль- ны друг с другом, что может быть связано как татом коллаборативной фильтрации данных и с независимостью параметров, так и с особен- может быть построена для любого множества тра- ностями траекторий, т. е. если C1 = C2 = 0, то екторий X = { x1(t), x2(t), …, xm(t) }: матрица A должна быть равна единичной ма- трице E, что соответствует Евклидовому рас- (1) стоянию между траекториями. Кластером траекторий называется множество тра- Отметим, что элементами корреляционных матриц являются ковариационные моменты, екторий X, для которых максимальное расстояние связывающие параметры предприятий. Корре- ляционные моменты характеризуют не только dmax от усредненной траектории не превышает за- степень зависимости между переменными, но данного значения d0: и величину наклона регрессионной линии. Та- (2) ким образом, при использовании функции кор- реляционных матриц Ф(C1, C2) для определения Построенные кластеры объединяют предприя- расстояния между траекториями, можно учесть тия, сходные по своему положению на рынках, направление траекторий, и при совпадении на- что обеспечивается большим значением N и ус- правлений при прочих равных условиях рас- ловиями корреляции между показателями (Ба- стояние будет минимальным, а в случае, когда совский, 2010). Задача прогнозирования в этом направления траекторий перпендикулярны – случае аналогична задаче распознавания образов: максимальным. Для этого необходимо, чтобы определение расстояния от траектории x(t) до кла- абсолютные значения элементов матрицы A мо- стера X (Барекова, 2007; Бендат & Пирсол, 1989). нотонно зависели от разности соответствующих При существовании нескольких кластеров Xi Y элементов матриц C1 и C2. Такой функцией мо- (j = 1, …, M) необходимо определить минимальное жет быть ХИ ПС №4 – 2021 177

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ В АПК (5) Аналогично можно выделить оценочные кластеры и для других событий, которые могут быть пред- В этом случае условия, накладываемые на функ- метом финансового или иного социально-эко- цию Ф(C1, C2) выполняются, что означает, что при номического анализа предприятий отраслевой использовании матрицы A = Ф(C1, C2) в (4) вели- экономической системы хлебобулочной промыш- чина dG удовлетворяет всем метрическим свой- ленности. ствам. На примере иерархической системы рынок–от- Параметры развития предприятия имеют раз- расль–предприятие (Амелькин & Логунова, 2018, мерности, причем хотя размерности элемен- Мелехин, 2019) получен универсальный для ана- тов вектора x(t) могут быть различны, но для лиза поведения и выбора стратегии управления разных траекторий x1(t) и x2(t) размерности со- макросистем методологический подход обработки ответствующих элементов одинаковы. В этом больших данных. Методологический подход осно- случае элементы корреляционных матриц так- ван на определении в фазовом пространстве ме- же размерны: [cvµ] = [xv] · [xµ]. Для обеспечения трики, позволяющей кластеризовать предприятия корректности вычислений необходимо, что- отраслевой экономической системы хлебобулоч- бы элементы единичной матрицы также были ной промышленности со сходными критериями и размерны и их размерности совпадали с раз- возможностями развития. мерностями соответствующих элементов кор- реляционной матрицы. Вычисленное значение расстояния dG в этом случае безразмерно, хотя Результаты и их обсуждение на него будут влиять изменения размерности параметров с учетом масштаба. Решение задач Период технологического переоснащения пред- (2) и (3) зависит от выбранного значения d0, ко- приятий хлебобулочной отрасли как период торое может меняться в зависимости от масшта- перевода производства на новую ступень инно- ба измерения. вационного развития, как правило, сопряжен с временной потерей производственных мощно- Байесовские методы прогноза на основе фазовых стей. При этом, чем больше уровень радикаль- траекторий ности технологических инноваций, тем больше потери времени на переоснащение, масштабнее Анализ кластеризованных фазовых траекторий затраты средств на него и значительнее потери позволяет значительно расширить возможности дохода от реализации. С другой стороны, чем бо- экономического анализа в условиях больших дан- лее высокого уровня производственная техноло- ных. При большом объеме данных можно точкам гия будет внедрена, тем больше будет отдача от z 3N-мерного фазового пространства поставить в производства. (Наруков, 2010) Технологическое соответствие вектор плотностей вероятностей ри- переоснащение предприятий хлебобулочной про- сковых событий Rk (k = 1, …, l) p(z) = ( p1(z), p2(z), ..., мышленности, как правило, сопряжено с высокой pl(z) ); таким образом, например, выделяем обла- степенью износа основных фондов (Таблица 1) сти благоприятного и неблагоприятного финан- сового состояния как дополнительные оценочные Сложившаяся ситуация характеризуется высоким кластеры точек z. Множество достижимости уровнем конкуренции на рынке сбыта основной D(z0, T) включает все точки z, в которые предпри- продукции хлебопекарных предприятий - хлеба ятие может перейти за время T из точки z0. Ве- и хлебобулочных изделий. Следует отметить, что роятностная мера P(z|z0) – условная плотность неблагоприятная тенденция в производстве про- вероятности достижения точки z при движении в исходит на фоне проблем в области стратегии и кластере из точки z0 определяет приближение кла- тактики конкурентной борьбы, несовершенстве в стера фазовых траекторий к оценочным класте- механизме управления конкурентоспособностью рам в течение заданного промежутка времени T предприятия, что замедляет темпы экономиче- (горизонта планирования): ского роста хлебопекарных предприятий (Табли- ца 2, Таблица 3). Полная вероятность наступления рисковых собы- тий P(R) может быть использована в качестве кри- В Таблице 3 представлены данные по производ- терия финансового благополучия предприятия: ству основных видов пищевых продуктов. В настоящее время трудно представить себе де- ятельность хлебопекарного предприятия без не- ХИ ПС №4 – 2021 178

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ В АПК Таблица 1 Степень износа основных фондов на конец года по субъектам Российской Федерации, по полному кругу ор- ганизаций, в процентах* ** 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Российская Федерация 45,3 45,3 47,1 47,9 47,7 48,2 49,4 47,7 48,1 47,3 46,6 37,8 39,0 Центральный 39,8 40,0 43,8 44,9 44,4 45,6 46,9 43,7 43,5 41,1 39,4 30,5 31,6 федеральный округ Белгородская область 37,8 38,1 38,2 38,5 40,3 42,5 43,5 44,0 44,4 43,9 44,5 32,5 33,2 Брянская область 49,9 50,3 50,4 49,2 49,3 49,3 49,5 49,9 47,8 48,2 48,6 35,7 37,0 Владимирская область 41,0 42,1 42,3 44,3 44,6 45,4 42,0 43,8 43,8 42,0 45,1 38,2 39,2 Воронежская область 47,3 46,1 47,5 46,2 47,2 47,1 45,4 44,8 44,8 39,1 40,3 31,4 31,3 Ивановская область 48,1 49,7 50,2 67,5 44,6 46,4 50,4 49,9 52,9 52,8 52,6 36,8 37,7 Калужская область 47,2 44,5 42,1 43,0 43,9 42,1 40,9 40,7 42,2 42,8 43,6 33,9 34,7 Костромская область 51,8 53,1 54,8 56,2 57,5 58,5 59,3 58,9 59,2 53,1 54,0 48,9 49,2 Курская область 53,2 53,1 53,8 53,2 53,0 52,5 54,4 52,0 51,4 48,9 50,4 33,9 35,7 Липецкая область 50,5 51,8 52,9 52,6 52,5 49,7 48,4 49,8 50,3 49,3 50,0 46,1 46,8 Московская область 40,5 41,4 42,2 43,8 44,0 45,2 46,4 40,9 42,2 37,8 38,9 24,1 25,9 Орловская область 45,3 46,6 47,0 49,2 46,9 47,5 49,9 50,6 50,2 50,2 48,6 35,7 36,6 Рязанская область 48,5 50,2 52,3 51,1 50,0 49,0 52,5 51,2 52,9 54,1 54,3 40,8 41,7 Смоленская область 50,8 52,4 52,6 52,2 50,2 51,3 52,7 51,0 51,2 51,8 52,2 51,2 47,1 Тамбовская область 48,1 48,7 50,1 50,0 49,4 48,2 49,8 50,1 50,7 49,4 48,6 43,7 44,6 Тверская область 47,2 47,0 47,4 50,9 48,4 49,9 46,3 49,7 47,8 47,8 47,6 44,8 44,6 Тульская область 42,5 41,5 41,6 42,8 41,7 42,3 42,6 41,3 41,3 42,3 41,7 31,0 32,6 Ярославская область 51,8 52,2 53,3 50,8 51,1 50,7 47,4 49,4 49,3 48,6 47,6 45,6 45,7 г. Москва 36,1 35,9 42,0 43,0 43,0 44,6 46,7 42,4 41,9 39,3 36,3 29,1 30,2 * Показатель степени износа основных фондов рассчитан как отношение накопленного на конец года износа основных фондов (разницы полной учетной и остаточной балансовой стоимости) к полной учетной стоимости основных фондов по видам на ту же дату, в процентах. ** Федеральная служба государственной статистики. https://rosstat.gov.ru/ прерывной конкурентной экономической борьбы, При использовании метрики (4), (5) для анализа способность предприятия работать в динамичной временных рядов возникают две проблемы: конкурентной среде, как минимум в неизменном виде, а лучше с положительной динамикой, явля- При dG = 0 вне зависимости от направле- ется фактором грамотно выстроенного организа- ционно- экономического механизма управления ния траекторий. конкурентоспособностью. Несвоевременная ре- акция предприятия на изменения потребностей – Если x1(t) и x2(t) – противоположно направлен- рынка несет реальный финансовый ущерб. ные траектории, то корреляция между ними существенна и не отличается от корреляции Все вышеперечисленное, а также отсутствие ор- между сонаправленными траекториями. Вме- ганизационно экономического механизма управ- сте с тем расстояние между такими траектори- ления конкурентоспособностью хлебопекарных ями должно быть существенно. предприятий, позволяющего разработать и реали- зовать стратегию, направленную на формирова- Для решения этих проблем необходимо учи- ние долговременных конкурентных преимуществ тывать направление изменения параметров и повышение экономической эффективности предприятий, а не ограничиваться изучением предприятий (Гаджибек, 2012). временного ряда, как статистического множества точек. Расширим пространство параметров, до- ХИ ПС №4 – 2021 179

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ В АПК Таблица 2 Потребление хлебных продуктов (на душу населения в год; килограммов)* 2015 2016 2017 2018 2019 2019, в % к 2018 2020 2020, в % к 2019 116 100,0 Российская Федерация 118 117 117 116 116 100,0 Центральный 117 100,0 федеральный округ (ЦФО) 120 119 119 117 117 100,0 Белгородская область 139 100,0 Брянская область 139 141 141 140 139 99,3 103 96,3 Владимирская область 107 110 109 104 107 102,9 115 97,5 Воронежская область 116 117 119 118 118 100,0 134 100,8 Ивановская область 137 135 135 134 133 99,3 113 100,9 Калужская область 110 107 109 111 112 100,9 109 100,0 Костромская область 110 110 111 109 109 100,0 104 100,0 Курская область 101 102 102 103 104 101,0 142 97,3 Липецкая область 146 146 146 146 146 100,0 145 100,7 Московская область 144 144 145 144 144 100,0 121 101,7 Орловская область 123 122 122 120 119 99,2 117 99,2 Рязанская область 111 113 115 116 118 101,7 120 100,8 Смоленская область 116 116 117 118 119 100,8 125 99,2 Тамбовская область 123 122 125 125 126 100,8 154 100,7 Тверская область 154 155 155 153 153 100,0 124 101,6 Тульская область 130 133 128 126 122 96,8 108 100,9 Ярославская область 105 105 111 111 107 96,4 96 99,0 99 95 96 96 97 101,0 г. Москва 112 110 108 106 106 100,0 106 100,0 *Потреблениеосновных продуктов питания населением РоссийскойФедерации.https://rosstat.gov.ru/compendium/document/13278?print=1 бавив скорости изменения параметров предпри- Равенство средних значений векторов z1(t), z2(t) ятий, а, в случае достаточно большого периода может быть достигнуто только при равных зна- наблюдений – изменения скоростей параметров , что соответ предприятий. При гладкой аппроксимации пара- чениях метров полученный вектор можно записать, как ствует одинаковым направлениям первых двух z(t) = (x(t), x'(t), x''(t)). Размерность пространства производных. Одновременно решается и вторая при этом увеличивается до 3N. задача, так как при противоположно направлен- Таблица 3 Производство отдельных видов пищевых продуктов* 2019 2020 год I квартал I полугодие 9 месяцев год тысяч тонн Мука из зерновых культур, овощных и дру- 9417 2283 4530 6751 9164 гих растительных культур; смеси из них Крупа, мука грубого помола и гранулы из зерно- 1001 256 499 709 984 вых культур, не включенные в другие группировки в процентах к соответствующему периоду предыдущего года Мука из зерновых культур, овощных и других растительных культур; смеси из них 101,2 100,9 101,3 98,8 97,3 Крупа, мука грубого помола и гранулы из зерно- 98,7 99,4 103,5 98,9 98,3 вых культур, не включенные в другие группировки * О производстве круп по виду в России в 2017-2021 гг. https://ab-centre.ru/news/o-proizvodstve-krup-po-vidu-v-rossii-v-2017-2021-gg ХИ ПС №4 – 2021 180

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ В АПК 8 6 4 2 0 -2 -4 -6 100 110 120 130 140 150 160 90 Рисунок 1. Кластеризация хлебобулочной отрасли по среднедушевому потреблению хлебобу- лочных изделий х (кг/год) ных траекториях скорости изменения параметров x''(t)) позволяет использовать данные о предпри- отличаются знаками, что существенно увеличива- ятии без дополнительной обработки, что обеспе- ет расстояние между траекториями. чивает устойчивость по отношению к генерации псевдоцелей. Это особенно важно для предпри- Вектор z(t) формирует фазовую траекторию пред- ятий пищевой промышленности, где плохофор- приятия. При формировании кластеров фазовых мализуемые качественные показатели значимо траекторий можно путем экстраполяции сред- влияют на экономическую эффективность их ра- них фазовых траекторий определить ожидаемые боты. значения параметров при различных горизонтах планирования, выделить точки слияния фазовых В этом же пространстве можно выделить обла- траекторий и, наоборот, точки бифуркаций. сти, соответствующие различным уровням риска на каждой страте иерархической системы. Анализ В условиях больших данных создать нагляд- развития траекторий кластеров и траекторий от- ное представление траекторий предприятий дельных предприятий в рамках включающего их без дополнительного агрегирования показате- кластера обеспечивает высокие показатели на- лей хозяйственно-финансовой деятельности за- дежности и полноты прогноза, рассчитанного на труднительно. По общим результатам работы основе байесовских методов с различными гори- предприятий хлебобулочной промышленности зонтами прогноза. можно сделать некоторые выводы. Фазовый пор- трет предприятий хлебобулочной промышленно- Практическое применение предложенного мето- сти по результатам их деятельности (потреблению да ограничивается проблемой «холодного старта»: хлебобулочных изделий на душу населения в год) для эффективной работы алгоритма необходимо выявляет три кластера развития (Рисунок 1). Пер- наличие данных за продолжительный, статисти- вый кластер характеризуется сравнительно боль- чески значимый период. При этом необходи- шой дисперсией при относительно низком уровне мо учесть внешние изменения: инфляционные потребления, второй — устойчивым потреблени- процессы, изменения условий рынка, изменения ем, третий — наличием циклов. предпочтений потребителя. Второй проблемой, требующей решения, является неоднородность данных для различных предприятий: ряд показа- Выводы телей, различных для разных предприятий, может быть ненаблюдаемым, общего стандарта монито- Построение метрики и использование фазовых ринга предприятий нет. Решение этих проблем портретов как траекторий вектора z(t) = (x(t), x'(t), позволит существенно повысить качество про- ХИ ПС №4 – 2021 181

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ В АПК гноза. Пути решения связаны с использованием сти и эффективности экономических систем в метода коллаборативной фильтрации, но матема- XXI в.: Материалы Международной научно-прак- тическое обеспечение требует дальнейшей разра- тической конференции (с. 72-77). СПб.: Санкт- ботки. Петербургский университет технологий управ- ления и экономики. Касьяненко, Т. Г., & Полоско, А. С. (2015). Литература Применение корреляционно-регрессионного анализа в оценке бизнеса сравнительным подхо- Амелькин, С. А. (2005). Предельные возможно- дом. Российское предпринимательство, 20, 3611- сти процесса ресурсообмена в неоднород- 3622. ной открытой микроэкономической системе. Качалов, Д. Л., Мишустин, А. В., & Фархадов, М. П. Математическое моделирование, 4, 96-104. (2017). Современные методы обработки боль- Амелькин, С. А., & Логунова, Н. Ю. (2018). ших данных в крупномасштабных системах. Иерархические макросистемы как модели тех- В Математические модели современных эко- нологических бизнес-процессов в пищевой про- номических процессов, методы анализа и син- мышленности. Хранение и переработка сельхоз- теза экономических механизмов. Актуальные сырья, 4, 84-91. проблемы и перспективы менеджмента органи- Афанасьева, Ю. И., & Шурпо, А. Н. (2019). заций в России: Труды 11-й Всероссийской науч- Возможности цифровизации пищевых предпри- но-практической конференции (вып. 11, с. 65-70). ятий при обеспечении продовольственной без- Самара: Самарский федеральный исследова- опасности России. Вестник Брянского государ- тельский центр Российской академии наук. ственного технического университета, 6, 77-83. Кузьминов, И. Ф. (2018). Ключевые тренды развития Барекова, Л. А. (2007). Развитие системы учет- агротехнологий и пищевой промышленности: но-информационного обеспечения управления за- Анализ больших данных. Вопросы питания, 87(5), тратами хлебозаводов [Кандидатская диссерта- 222-223. https://doi.org/10.24411/0042-8833-2018- ция, Воронежский государственный аграрный 10332 университет им. К.Д. Глинки]. Воронеж, Россия. Ландсбаум,  М. Маркетинг. 2006. 21 век: Практ. по- Басовский, Л. Е. (2010). Прогнозирование и планиро- собие / М. Ландсбаум – Москва: ТК Велби, вание в условиях рынка. М.: ИНФРА-М. Проспект, 448 с. Бендат, Д. С., & Пирсол, А. Д. (1989). Прикладной Литвак Б. Г.(2004). Экспертные технологии в анализ случайных данных. М.: Мир. управлении: учеб. пособие. - 2-е изд., испр. и Березин, И. С. (2003). Практика исследования рын- доп. - М.: Дело, 2004. - 400 с. ков. М.: Бератор-Пресс. Мартемьянов, Ю. Ф., & Лазарева, Т. Я. (2010). Буранова, Е. А. (2001). Экономическое обоснование Экспертные методы принятия решений. Тамбов: взаимодействия инвестиционных и инновацион- Тамбовский государственный технологический ных процессов на предприятиях хлебопекарной университет. отрасли [Кандидатская диссертация, Рязанская Мелехин, В. Б., & Хачумов, В. М. (2019а). Много- государственная сельскохозяйственная акаде- уровневая модель ситуационного управления мия]. Рязань, Россия. технологическими процессами обработки дета- Гаджибек, В. П. (2012). Организационно-эконо- лей в машиностроении. Проблемы управления, 1, мический механизм управления конкуренто- 73-82. https://doi.org/10.25728/pu.2019.1.8 способностью хлебопекарных предприятий: На Мелехин, В. Б., & Хачумов, В. М. (2019б). Опти- примере предприятий Приморского края [Канди- мальное управление развитием машиностро- датская диссертация, Дальневосточный госу- ительных предприятий. Приборы и системы. дарственный технический рыбохозяйственный Управление, контроль, диагностика, 8, 44-51. университет]. Владивосток, Россия. https://doi.org/10.25791/pribor.08.2019.826 Голодухина, О. Н. (2009). Развитие учетно-инфор- Наруков, В. В. (2010). Управление технологическим мационного обеспечения коммерческих орга- переоснащением производства: Инновационный ни-заций на основе моделирования учетных про- аспект [Кандидатская диссертация, Государст- цедур [Кандидатская диссертация, Рязанская венная академия профессиональной пере- государственный агротехнологический уни- подготовки и повышения квалификации верситет имени профессора П. А. Костычева]. руководящих работников и специалистов инве- Рязань, Россия. стиционной сферы]. М., Россия. Земенцкий, Ю. В. (2017). Проблема экономиче- Никитина, М. А., Пчелкина, В. А., & Кузнецова,  О.  А. ской эффективности кластерных организаций. (2018). Технологические решения интеллектуаль- В Проблемы обеспечения финансовой безопасно- ной обработки данных в пищевой промышленно- ХИ ПС №4 – 2021 182

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ В АПК сти. Вестник Воронежского государственного уни- ленности региона [Кандидатская диссертация, верситета инженерных технологий, 80(2), 256-263. Кубанский государственный технологический Новиков, В. С. (2001). Совершенствование инфор- университет]. Краснодар, Россия. мационной технологии управления перерабаты- Филатов, В. В. (2017). Развитие промышленного вающими предприятиями агропромышленного комплекса России на основе регулирования от- комплекса: на примере хлебопекарной промыш- раслевого рынка инноваций [Докторская диссер- ленности Ивановской области [Кандидатская тация, Институт проблем рынка Российской диссертация, Ивановская государственная сель- академии наук]. М., Россия. скохозяйственная академия]. Иваново, Россия. Филатов, В. В., & Булавина, Т. А. (2020). Социально- Образцова, А. А., & Зяблов, А. А. (2014). Основные экономические аспекты применения иннова- направления и методы повышения эффектив- ционных технологий в производстве хлебобу- ности производства на предприятиях пищевой лочных, макаронных и кондитерских изделий. промышленности. В Индустриализация совре- Health, Food & Biotechnology, 2(2), 75-91. https:// менного общества: Теория и практика (с. 38-41). doi.org/10.36107/hfb.2020.i2.s317 М.: Московский государственный университет Хайров, Р. Р. (2015). Процессный подход к разработке пищевых производств. конкурентной стратегии предприятий хлебопе- Павленко, Н. В. (2012). Институциональная интегра- карной промышленности [Кандидатская диссер- ция хлебопродуктового территориального ком- тация, Ростовский государственный экономиче- плекса в экономическое пространство региона: На ский университет]. Ростов-на-Дону, Россия. материалах Ставропольского края [Кандидатская Цирлин, А. М., Амелькин, С. А., & Амелькина, М. А. диссертация, Северо-Кавказский государствен- (2002). Модель производственной фирмы ный технический университет]. Майкоп, Россия. в открытой микроэкономической системе. Понизовкин, Д. М., & Амелькин, С. А. (2011). Математическое моделирование, 14(4), 21-34. Математическая модель коллаборативных про- Шелехова, Н. В., Поляков, В. А., Серба, Е. М., & цессов принятия решений. Программные систе- Шелехова, Т. М. (2018). Перспективы примене- мы: Теория и приложения, 4, 147-151. ния IT-технологий на предприятиях пищевой Спивак, А. А. (1999). Оценка рисков производствен- промышленности. Пищевая промышленность, ной деятельности хлебопекарных предприятий 12, 86-89. потребительской кооперации [Кандидатская Шустова М.В., Амелькин С.А. 2016. Прог- диссертация, Белгородский университет потре- нозирование состояния технической системы бительской]. Белгород, Россия. на основе байесовской оценки // Свидетельство Старокожева, Л. Г., & Ларькина, Е. В. (2008). о государственной регистрации программы для Определение финансовой устойчивости отрас- ЭВМ № 2016661083, дата приоритета: 29.07.2016, ли: проблемы построения динамической мо- дата регистрации: 29.09.2016 дели. Таможенная политика России на Дальнем Amelkin, S. A., & Gagarina, L. G. (2021). Extreme Востоке, 2, 106-115. performance of heat engines as macrosystems Степаненков, В. И. (2000). Методические и органи- with hierarchical efficiency criteria. In Proceedings зационные основы снижения издержек производ- of the 2021 IEEE Conference of Russian young ства на предприятиях регионального хлебопе- researchers in electrical and electronic engineering карного комплекса [Кандидатская диссертация, (pp. 1956-1959), ElConRus. Московская государственная технологическая Tsirlin, A., & Amelkin, S. (2001). Dissipation академия]. М., Россия. and conditions of equilibrium for an open Тишковский, Д. В. (2013). Разработка методиче- microeconomic system. Open Systems & ского аппарата для создания информационной Information Dynamics, 8(2), 157-168. https://doi. системы предприятий хлебопекарной промыш- org/10.1023/A:1011958701019 ХИ ПС №4 – 2021 183

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ В АПК Forecasting the Development of the Sectoral Economic System of Bakery Industry Enterprises Based on Clustering Methods of Phase Portraits Nina Yu. Logunova Moscow State University of Food Production 11, Volokolamskoye Shosse, 125080, Moscow, Russian Federation, E-mail: [email protected] This paper addresses the problem of plotting development trajectories of multiple subsystems forming a single macrosystem. One example of such subsystems is manufacturing enterprises whose business activities can be described by a multitude of indicators. Development trajectories can be used to analyze the dynamics of both individual enterprises and their groups (industry sectors) without aggregating information. Input data for analyzing a company’s activities are fed from its accounting records, which serve as a knowledge base for making management decisions. This requires developing a methodological framework for the analysis and evaluation of strategic management initiatives and strategic management decisions under conditions of certainty, uncertainty and risk, which is especially important for innovation and allows the use of cluster analysis. Plotting a development trajectory in the form of a phase portrait, which includes both indicator values and their first and second derivatives, allows forming clusters of the closest trajectories. Such clusters provide additional tools for managing enterprises or entire industries to maximize their efficiency by forecasting enterprise development, refining implicit development criteria, and accounting for poorly formalizable business conditions. Plotting clusters requires introducing a metric in the phase space to account for the properties of development trajectories. For this purpose, a generalized metric was introduced that takes into account the correlation matrices of subsystem indicators as temporal series. When forming phase trajectory clusters, it is possible to determine expected parameter values at different planning horizons by extrapolating average phase trajectories, and to identify the convergence and bifurcation points of individual phase trajectories. This provides a universal big data processing technique for analyzing the behavior of a macrosystem and choosing an appropriate management strategy for it. Keywords: forecasting, macrosystems, management accounting, subsystem development dynamics, Euclid-Mahalanobis distance, efficiency maximization, planning horizons. References icheskikh biznes-protsessov v pishchevoi promysh- lennosti [Hierarchical macrosystems as models of Afanas’eva, Yu. I., & Shurpo, A. N. (2019). technological business processes in the food indus- Vozmozhnosti tsifrovizatsii pishchevykh pred- try]. Khranenie i pererabotka sel’khozsyr’ya [Storage pri-yatii pri obespechenii prodovol’stvennoi bezo- and Processing of Farm Products], 4, 84-91. pasnosti Rossii [Opportunities for digitalization of Amel’kin, S. A., Zakharov, A. V., & Khachumov, V.  M. food enterprises while ensuring food security in (2006). Obobshchennoe rasstoyanie Evklida Russia]. Vestnik Bryanskogo gosudarstvennogo tekh- Makhalanobisa i ego svoistva [Generalized dis- nicheskogo universiteta [Bulletin of the Bryansk State tance of Euclid Mahalanobis and its properties]. Technical University], 6, 77-83. Informatsionnye tekhnologii i vychislitel’nye sis-temy Amel’kin, S. A. (2005). Predel’nye vozmozhnosti pro- [Information Technology and Computing Systems], 4, tsessa resursoobmena v neodnorodnoi otkryt- 40-44. oi mikroekonomicheskoi sisteme [Limiting pos- Barekova, L. A. (2007). Razvitie sistemy uchetno-infor- sibilities of the resource exchange process in a matsionnogo obespecheniya upravleniya zatratami heterogeneous open microeconomic system]. khlebozavodov [Development of a system of account- Matematicheskoe modelirovanie [Mathematical ing and information support for cost management Modeling], 4, 96-104. of bakeries] [Candidate Dissertation, Voronezhskii Amel’kin, S. A., & Logunova, N. Yu. (2018). Ierar- gosudarstvennyi agrarnyi universitet im. K.D. khicheskie makrosistemy kak modeli tekhno-log- Glinki]. Voronezh, Russia. ХИ ПС №4 – 2021 184

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ В АПК Basovskii, L. E. (2010). Prognozirovanie i planirovanie v sovre-mennykh ekonomicheskikh protsessov, meto- usloviyakh rynka [Forecasting and planning in mar- dy analiza i sinteza ekonomicheskikh mekha-nizmov. ket conditions]. Moscow: INFRA-M. Aktual’nye problemy i perspektivy menedzhmenta or- Bendat, D. S., & Pirsol, A. D. (1989). Prikladnoi anal- ganizatsii v Rossii: Trudy 11-i Vserossiiskoi nauch- iz sluchainykh dannykh [Applied random data anal- no-prakticheskoi konferentsii [Mathematical models ysis]. Moscow: Mir. of modern economic processes, methods of analysis Berezin, I. S. (2003). Praktika issledovaniya rynkov and synthesis of economic mechanisms. Actual prob- [Market research practice]. Moscow: Berator-Press. lems and prospects of management of organiza- Buranova, E. A. (2001). Ekonomicheskoe obosnovanie tions in Russia: Proceedings of the 11th All-Russian vzaimodeistviya investitsionnykh i inno-vatsionnykh Scientific and Practical Conference] (vol. 11, pp. 65- protsessov na predpriyatiyakh khlebopekarnoi otras- 70). Samara: Samarskii federal’nyi issledovatel’skii li [Economic justification for the interaction of in- tsentr Rossiiskoi akademii nauk. vestment and innovation processes at the enterpris- Kas‘yanenko, T. G., & Polosko, A. S. (2015). Primenenie es of the baking industry] [Candidate Dissertation, korrelyatsionno-regressionnogo ana-liza v otsenke Ryazanskaya gosudarstvennaya sel’skokhozyaist- biznesa sravnitel’nym podkhodom [Application of vennaya akademiya]. Ryazan’, Russia. correlation and regression analysis in business valu- Filatov, V. V. (2017). Razvitie promyshlennogo komplek- ation by comparative approach]. Rossiiskoe predprin- sa Rossii na osnove regulirovaniya otraslevogo rynka imatel’stvo [Russian Entrepreneurship], 20, 3611-3622. innovatsii [Development of the industrial complex of Khairov, R. R. (2015). Protsessnyi podkhod k razrabotke Russia on the basis of regulation of the sectoral mar- konkurentnoi strategii predpri-yatii khlebopekarnoi ket of innovations] [Doctoral Dissertation, Institut promyshlennosti [Process approach to the develop- problem rynka Rossiiskoi akademii nauk]. Moscow, ment of a competitive strategy for bakery enterprises] Russia. [Candidate Dissertation, Rostovskii gosudarstven- Filatov, V. V., & Bulavina, T. A. (2020). Sotsial’no- nyi ekonomicheskii universitet]. Rostov-na-Donu, ekonomicheskie aspekty primeneniya innovat- Russia. sionnykh tekhnologii v proizvodstve khlebobu- Kuz’minov, I. F. (2018). Klyuchevye trendy razviti- lochnykh, makaronnykh i konditer-skikh izdelii ya agrotekhnologii i pishchevoi promysh-lenno- [Socio-economic aspects of the application of in- sti: Analiz bol’shikh dannykh [Key trends in the novative technologies in the production of bak- development of agricultural technologies and the ery, pasta and confectionery products]. Health, food industry: Big data analysis]. Voprosy Pitaniya Food & Biotechnology, 2(2), 75-91. https://doi. [Nutrition Issues], 87(5), 222-223. https://doi. org/10.36107/hfb.2020.i2.s317 org/10.24411/0042-8833-2018-10332 Gadzhibek, V. P. (2012). Organizatsionno- Martem’yanov, Yu. F., & Lazareva, T. Ya. (2010). ekonomicheskii mekhanizm upravleniya konkuren- Ekspertnye metody prinyatiya reshenii [Expert to-sposobnost’yu khlebopekarnykh predpri- Decision Methods]. Tambov: Tambovskii gosudarst- yatii: Na primere predpriyatii Primorskogo kraya vennyi tekhnologicheskii universitet. [Organizational and economic mechanism for man- Melekhin, V. B., & Khachumov, V. M. (2019a). aging the competitiveness of bakery enterprises: Mnogourovnevaya model’ situatsionnogo upra- On the example of enterprises of Primorsky Krai] vle-niya tekhnologicheskimi protsessami obra- [Candidate Dissertation, Dal’nevostochnyi gosu- botki detalei v mashinostroenii [Multilevel darstvennyi tekhnicheskii rybokhozyaistvennyi model of situational control of technological pro- universitet]. Vladivostok, Russia. cesses of processing parts in mechanical engineer- Golodukhina, O. N. (2009). Razvitie uchetno-informat- ing]. Problemy upravleniya [Management Issues], 1, sionnogo obespecheniya kommercheskikh or-gani- 73-82. https://doi.org/10.25728/pu.2019.1.8 zatsii na osnove modelirovaniya uchetnykh protsedur Melekhin, V. B., & Khachumov, V. M. (2019b). [Development of accounting and information support Optimal’noe upravlenie razvitiem mashino-stroi- for commercial organizations based on the modeling tel’nykh predpriyatii [Optimal management of of accounting procedures] [Candidate Dissertation, the development of machinebuilding enterpris- Ryazanskaya gosudarstvennyi agrotekhnologich- es]. Pribory i sistemy. Upravlenie, kontrol’, diagnos- eskii universitet imeni professora P. A. Kostycheva]. tika [Devices and Systems. Management, Control, Ryazan’, Russia. Diagnostics], 8, 44-51. https://doi.org/10.25791/ Kachalov, D. L., Mishustin, A. V., & Farkhadov, M. P. pribor.08.2019.826 (2017). Sovremennye metody obrabotki bol’shi- Narukov, V. V. (2010). Upravlenie tekhnologicheskim kh dannykh v krupnomasshtabnykh sistemakh pereosnashcheniem proizvodstva: Innovatsionnyi [Modern methods of processing big data in aspekt [Management of technological reequipment large-scale systems]. In Matematicheskie modeli of production: An innovative aspect] [Candidate ХИ ПС №4 – 2021 185

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ В АПК Dissertation, Gosudarstvennaya akademiya pro- tel’skoi kooperatsii [Assessing the risks of production fessio-nal’noi perepodgotovki i povysheniya kval- activities of bakery enterprises of consumer coopera- ifikatsii rukovodyashchikh rabotnikov i spetsialis- tion] [Candidate Dissertation, Belgorodskii univer- tov investitsionnoi sfery]. Moscow, Russia. sitet potrebitel’skoi]. Belgorod, Russia. Nikitina, M. A., Pchelkina, V. A., & Kuznetsova, O. A. Starokozheva, L. G., & Lar’kina, E. V. (2008). Opre- (2018). Tekhnologicheskie resheniya in-tellek- delenie finansovoi ustoichivosti otras-li: prob- tual’noi obrabotki dannykh v pishchevoi pro- lemy postroeniya dinamicheskoi modeli [Deter- myshlennosti [Technological solutions for in- mining the Financial Sustainability of an telligent data processing in the food industry]. Industry: Problems of Building a Dynamic Model]. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universite- Tamozhennaya politika Rossii na Dal’nem Vostoke ta inzhenernykh tekhnologii [Bulletin of the Voronezh [Customs policy of Russia in the Far East], 2, 106-115. State University of Engineering Technologies], 80(2), Stepanenkov, V. I. (2000). Metodicheskie i organizat- 256-263. sionnye osnovy snizheniya izderzhek proizvodstva Novikov, V. S. (2001). Sovershenstvovanie informatsion- na predpriyatiyakh regional’nogo khlebopekarnogo noi tekhnologii upravleniya perera-batyvayushchimi kompleksa [Methodical and organizational bases for predpriyatiyami agropromyshlennogo kompleksa: Na reducing production costs at the enterprises of the primere khlebope-karnoi promyshlennosti Ivanovskoi regional bakery complex] [Candidate Dissertation, oblasti [Improvement of information technology for Moskovskaya gosudarstvennaya tekhnologich- managing processing enterprises of the agro-indus- eskaya akademiya]. Moscow, Russia. trial complex: On the example of the baking indus- Tishkovskii, D. V. (2013). Razrabotka metodichesko- try of the Ivanovo region] [Candidate Dissertation, go apparata dlya sozdaniya informatsion-noi siste- Ivanovskaya gosudarstvennaya sel’skokhozyaist- my predpriyatii khlebopekarnoi promyshlennosti re- vennaya akademiya]. Ivanovo, Russia. giona [Development of a methodological apparatus Obraztsova, A. A., & Zyablov, A. A. (2014). Osnovnye for creating an information system for enterpris- napravleniya i metody povysheniya ef-fektivno- es of the baking industry in the region] [Candidate sti proizvodstva na predpriyatiyakh pishchevoi Dissertation, Kubanskii gosudarstvennyi tekhno- promyshlennosti [The main directions and meth- logicheskii universitet]. Krasnodar, Russia. ods of increasing the efficiency of production at Tsirlin, A. M., Amel’kin, S. A., & Amel’kina, M. A. food industry enterprises]. In Industrializatsiya (2002). Model’ proizvodstvennoi fir-my v otkrytoi sovremennogo obshchestva: Teoriya i praktika mikroekonomicheskoi sisteme [Model of a manu- [Industrialization of Modern Society: Theory and facturing firm in an open microeconomic system]. Practice] (pp. 38-41). Moscow: Moskovskii gosu- Matematicheskoe Modelirovanie [Mathematical darstvennyi universitet pishchevykh proizvodstv. Modeling], 14(4), 21-34. Pavlenko, N. V. (2012). Institutsional’naya integratsi- Zementskii, Yu. V. (2017). Problema ekonomicheskoi ya khleboproduktovogo territorial’-nogo kompleksa effektivnosti klasternykh orga-nizatsii [The prob- v ekonomicheskoe prostranstvo regiona: na materi- lem of economic efficiency of cluster organiza- alakh Stavropol’-skogo kraya [Institutional integra- tions]. In Problemy obespecheniya finansovoi bezo- tion of the bakery territorial complex into the eco- pasnosti i effektivnosti ekonomicheskikh sistem v nomic space of the region: On the materials of XXI  v.: Materialy Mezhdunarodnoi nauchno-prak- the Stavropol Territory] [Candidate Dissertation, ticheskoi konferentsii [Problems of Ensuring Severo-Kavkazskii gosudarstvennyi tekhniche-skii Financial Security and Efficiency of Economic universitet]. Maikop, Russia. Systems in the 21st Century: Proceedings of the Ponizovkin, D. M., & Amel’kin, S. A. (2011). Mate- International Scientific and Practical Conference] maticheskaya model’ kollaborativnykh protsessov (pp. 72-77). S-Petersburg: Sankt-Peterburgskii prinyatiya reshenii [Mathematical model of collab- universitet tekhnologii uprav-leniya i ekonomiki. orative decision-making processes]. Programmnye Amelkin, S. A., & Gagarina, L. G. (2021). Extreme per- sistemy: Teoriya i prilozheniya [Software Systems: formance of heat engines as macrosystems with Theory and Applications], 4, 147-151. hierarchical efficiency criteria. In Proceedings Shelekhova, N. V., Polyakov, V. A., Serba, E. M., & of the 2021 IEEE Conference of Russian young re- Shelekhova, T. M. (2018). Perspektivy pri-meneni- searchers in electrical and electronic engineering ya IT-tekhnologii na predpriyatiyakh pishchevoi (pp. 1956-1959), ElConRus. promyshlennosti [Prospects for the use of IT tech- Tsirlin, A., & Amelkin, S. (2001). Dissipation and nologies in food industry enterprises]. Pishchevaya conditions of equilibrium for an open micro- pro-myshlennost’ [Food Industry], 12, 86-89. economic system. Open Systems & Infor- Spivak, A. A. (1999). Otsenka riskov proizvodstvennoi mation Dynamics, 8(2), 157-168. https://doi. deyatel’nosti khlebopekarnykh pred-priyatii potrebi- org/10.1023/A:1011958701019 ХИ ПС №4 – 2021 186

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ ПРОДУКЦИИ АПК УДК 664-405:62-529 https://doi.org/10.36107/spfp.2021.265 Оценка возможности использования системы технического зрения для контроля маркировки готовой молочной продукции Музыка Максим Юрьевич Московский государственный университет пищевых производств Адрес: 125080, Москва, Волоколамское шоссе, д. 11 E-mail: [email protected] Благовещенская Маргарита Михайловна Московский государственный университет пищевых производств Адрес: 125080, Москва, Волоколамское шоссе, д. 11 E-mail: [email protected] Благовещенский Иван Германович Московский государственный университет пищевых производств Адрес: 125080, Москва, Волоколамское шоссе, д. 11 E-mail: [email protected] Аднодворцев Александр Михайлович Московский государственный университет пищевых производств Адрес: 125080, Москва, Волоколамское шоссе, д. 11 E-mail: [email protected] Благовещенский Владислав Германович Московский государственный университет пищевых производств Адрес: 125080, Москва, Волоколамское шоссе, д. 11 E-mail: [email protected] Бунеев Алексей Владимирович ООО «Омрон Электроникс» Адрес: 125040, Москва, ул. Правды, д. 26 E-mail: [email protected] В современных производственных процессах трудоемкость маркировочных операций составляет значительную долю. Практически, весь ассортимент пищевой продукции подлежит маркировке. В статье подчеркивается постоянно растущая сложность контроля качества выпускаемых пищевых продуктов и множественная их фальсификация. Рассмотрены и проанализированы существующие методы и средства маркировки. Показаны достоинства и недостатки существующих систем. В статье проанализирована возможность использования систем технического зрения для автоматизации контроля качества маркировки молочной продукции. Дана общая схема проведения исследований. Рассматривалось решение системой технического зрения следующих задач: получение и классификация изображений, детектирование объектов (бутылок кефира); обработка полученного изображения и семантическая сегментация; сегментация экземпляров этикетов по полученным данным. Проведенные исследования позволили сделать вывод о перспективности использования для этих целей системы технического зрения. Представлен состав системы технического зрения. Выбран наиболее эффективный для решения поставленных задач алгоритм обработки полученного изображения. Предложен оптимальный тип камеры, дана характеристика разработанной системы автоматического контроля качества маркировки с указанием времени выдержки и времени проверки после трансформирования изображения. Представлены различные уровни изображения и рассмотрено их влияние на качество получаемого результата. ХИ ПС №4 – 2021 187

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ ПРОДУКЦИИ АПК Используя выбранный алгоритм, были проведены экспериментальные исследования по сканированию объекта системой технического зрения. осуществлен выбор оптимального расположения видеодатчиков. Разработан блок обработки входного изображения и сканирования пограничных установок для обеих сторон объекта сканирования. В результате проведенных исследований в статье делается вывод о перспективности внедрения цифровой системы автоматического контроля качества маркировки молочной продукции на базе использования системы технического зрения. Ключевые слова: маркировка, готовая молочная продукция, автоматизация контроля качества, система технического зрения Введение лочной промышленности в цехах готовой молочной продукции трудоемкость маркировочных операций Магистральным направлением повышения эф- превышает 13%. Производитель или импортер на- фективности современного пищевого произ- носит уникальный код на каждую потребительскую водства является цифровизация и комплексная упаковку и передает перечень нанесенных кодов автоматизация всех его сфер и стадий, обеспе- в систему маркировки. Далее все участники цепоч- чение унификации и маркировки выпускаемой ки сканируют коды и подтверждают их получение промышленной продукции (Балыхин и др., 2017a; от поставщика. Таким образом государство может Балыхин и др., 2017б; Благовещенский, 2017; Пе- отследить этапы передвижения, вид товара, его ха- тряков, 2019). Одним из неотъемлемых элементов рактеристики и момент выхода из оборота. современного производства является маркиров- ка выпускаемой продукции (Крылова и др., 2017). Молочная промышленность – одна из важнейших Маркировка детали, узла или конечного изделия отраслей народного хозяйства. Она поставляет на позволяет производителю контролировать объ- потребительский рынок основные продукты пи- ем выпускаемой продукции и её качество, про- тания: молоко, сливки, творог, творожную массу, двигать свою торговую марку (Благовещенская кисломолочные продукты, простоквашу, смета- & Злобин, 2005). Пользователь получает на мар- ну, йогурты, творожные сырки. Без этих продук- кированном изделии информацию о типе и па- тов жизнь людей будет неполноценной, так как раметрах продукции и гарантию качества от основные белки, жиры, ферменты и другие состав- производителя (Провоторов, 2014). ляющие содержатся в молочных и кисломолочных продуктах. Молокоперерабатывающие предпри- Особое место в этом направлении по наукоем- ятия обеспечивают около 12% суммарного объе- кости, сложности и трудоемкости процессов, за- ма продукции отрасли. Общее число компаний, нимает автоматизация процессов маркировки вырабатывающих молочные продукты, превыша- готовой пищевой продукции, которую государство ет 1600, из них 72 предприятия имеют мощность ввело для борьбы с поддельной и некачественной по переработке более 55 тыс. тонн молока в год продукцией, поскольку постоянно растет слож- (Pasco et al., 2018). ность контроля качества выпускаемых пищевых продуктов и множественная их фальсификация. Кисломолочные напитки обладают разносторон- Очень часто состав и функциональные аспекты ними биологическими и лечебными свойствами. пищевых изделий непонятны для потребителей В результате биохимических процессов, протека- с первого взгляда (Благовещенская, 2009). Марки- ющих при сквашивании молока, кисломолочные ровка изделий пищевой промышленности, нане- продукты приобретают диетические и лечебные сенная на упаковку продукта, позволяет в сжатой свойства. Кисломолочные продукты широко при- форме, но в то же время достаточно полно пере- меняют для профилактики и лечения многих забо- дать потребителю важную информацию о про- леваний, особенно желудочно-кишечного тракта дукте: дата изготовления пищевой продукции, ее (Nikolskaya et al., 2019). производитель, сведения о качественной харак- теристике, количественном составе пищевой про- Одним из самых востребованных кисломолочных дукции, ее пищевой ценности и так далее. продуктов является кефир. Кефир полезен при ма- локровии, истощении организма, хронических ко- По специальному коду на каждой упаковке можно литах. В процессе производства кисломолочные отследить перемещение продукции от производите- продукты обогащаются витаминами, С и В12, что ля до потребителя. В современных производствен- объясняется способностью некоторых молочно- ных процессах трудоемкость маркировочных кислых бактерий синтезировать эти витамины операций составляет значительную долю. Так, в мо- (Поднебесных, 2020). ХИ ПС №4 – 2021 188

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ ПРОДУКЦИИ АПК В настоящее время кефир – это один из наибо- – разработать систему автоматического контро- лее популярных в нашей стране отечественных ля качества маркировки молочной продукции кисломолочных напитков, который пользуется с использованием технического зрения. повышенным спросом у населения1. Этому спо- собствует развитие интереса к диетическому и Научная новизна данного исследования заключа- здоровому питанию. Растут объемы производства ется в следующем: кефира. В 2020 году производство кефира вырос- ло на 1,3% до 231,4 тыс. тонн по сравнению с ана- – доказана возможность обеспечения контроля логичным периодом 2019 года1. качества нанесенной маркировки за счет при- менения интеллектуальных технологий; Высокая биологическая и пищевая ценность, со- держание значительного количества витаминов, – разработан алгоритм процесса контроля каче- солей кальция и фосфора позволяют использо- ства нанесенной маркировки; вать кефир в профилактике многих заболева- ний. Поэтому все более возрастают требования – разработан блок автоматической инспекции к повышению качества и конкурентоспособности качества маркировки молочной продукции и этого полезного отечественного продукта пита- система управления этим блоком. ния. В связи с увеличением спроса населения на него, производство кефира на предприятиях на- Целью данной работы является повышение досто- шей страны систематически расширяется и вле- верности информационного обеспечения произ- чет за собой необходимость внедрения средств водства, развитие и совершенствование методов непрерывного автоматического контроля, регу- и алгоритмов управления процессом контроля лирования и управления с использованием ин- маркировки за счет использования системы тех- теллектуальных технологий (Карелина и др., 2019). нического зрения для повышения качества про- мышленного производства кефира Поскольку с 1 января 2022 года постановлением правительства производители обязаны маркиро- В научной литературе известны работы, авто- вать все выпускаемые кисломолочные продукты1, ры которых ставили задачи совершенствования остро встает вопрос об автоматизации контроля и автоматизации маркировки изделий: П.О. Ар- нанесения маркировки, которая позволит авто- хипов (Архипов, 2003); В.И. Безруков (Безру- матически прямо на линии производства кефира ков, 2003); М.Г. Балыхин, М.М. Благовещенская, провести инспекцию качества нанесения марки- И.Г. Благовещенский, З.В. Макаровская, Е.А. На- ровки и механическую отбраковку продукции с зойкин (Балыхин и др., 2019), М.М. Благовещен- нечитаемой этикеткой. ская, Л.А. Злобин (Благовещенская & Злобин, 2005); И.Г. Благовещенский (Благовещенский и Тема настоящей статьи позволяет решить про- др., 2016; Благовещенский и др., 2016), Э.М.Т. Ха- блему автоматизации контроля маркировки с мед, И.Г. Благовещенский, В.Г. Благовещенский, использованием системы технического зрения. В Д.В. Зубов (Хамед и др., 2020), которыми реша- качестве основных задач исследования выделены лись задачи разработки автоматизированных си- следующие задачи: стем маркировки и учета готовой продукции на основе программно-аппаратных комплексов. – провести анализ существующих решений в об- ласти достоверности информационного обе- Проведенный обзор и анализ работ посвященных спечения; этой проблеме выявил, что к настоящему време- ни большой вклад в создание и совершенствование – проанализировать процесс маркировки кефира методов и средств маркировки, работающих на ли- как объекта управления и существующих мето- ниях производства пищевых продуктов, внесли: Д. дов и способов маркировки этой продукции; Апанович, Ю. Ковердяев, А. Крылов, В. Токарев, за- нимавшиеся разработкой методов контроля каче- – исследовать возможность использования си- ства маркировки изделий; М. Золотухин (Золотухин, стемы технического зрения для контроля ка- 1998); Е. Мартиросова (Мартиросова, 1998); Ю.Д. Ка- чества нанесенной маркировки; рякин (Карякин, 2000), занимавшиеся разработкой способов нанесения маркировки. Правовым регули- – разработать алгоритмы контроля качества на- рованием маркировки товаров средствами иденти- несенной на бутылки кефира маркировки; фикации в электронной форме активно занималась Андреева Л.В. (Андреева, 2019). – разработать блок автоматической инспекции качества маркировки; 1 Новости и аналитика молочного рынка. https://milknews.ru/ ХИ ПС №4 – 2021 189

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ ПРОДУКЦИИ АПК Предложенная статья базируется на результатах В настоящее наблюдается растущий интерес к тех- работ следующих научных школ и направлений: нологиям и системам автоматической иденти- фикации на основе технического зрения. Вклад – разработка интеллектуальных экспертных в разработку методов и систем идентификации систем контроля качества пищевых продук- на основе технического зрения внесли Х.Д. Ха- тов – М.М. Благовещенская (Благовещенская, уштайн, М.С. Хлытчиев, С.С. Садыков, В.С. Титов, 2009), И.Г. Благовещенский, М.Г. Балыхин, А.Б. S. Draghici, О. Martinsky (Астафьев, 2015); И. Сер- Борзов, И.Г. Благовещенский (Балыхин и др., геев (Сергеев, 2020); А.И. Рябов, В.А. Штерензон 2017); С.Д. Савостин, М.М. Благовещенская, (Рябов & Штерензон 2021); О.Ю. Тихонова, Т.В. Ко- И.Г. Благовещенский (Савостин и др., 2016); това, (Тихонова & Котова, 2020) – использование систем технического зрения Большой вклад в развитие методов обработки и для автоматизации конроля органолепти- локализации изображений внесли Соифер В.А., ческих показателей качества пищевых из- Прэтт У.К., Ярославский Л.П., Садыков С.С., делий – А.Ю. Петров, М.М. Благовещенская, Визильтер Ю.В., Васин Ю.Г., Утробин В.А., В.Г. Благовещенский, А.В. Ионов, И.Г. Благове- Приоров А.Л., Фурман Я.А. (Чернов, 2018); Двор- щенский (Петров и др., 2019); И.Г. Благовещен- кович В.П., Дворкович A.B., Ересько Ю.Н., Мот- ский, З.В. Макаровская, М.М. Благовещенская, тль В.В., Гонсалес Р., Sloan А., Crownover R., С.В. Чувахин, В.В. Митин (Благовещенский и Vrscay Е., Peng F., Davis G., Freeman G., Lin П., др., 2019), И.Г. Благовещенский, С.М. Носенко Kaplan M., Keller M., Varma M., Bamsley M., (Благовещенский & Носенко, 2015), К.В. Гарев, Ghazel M., Zmeäkal О., Sarkar N., Suzuki Y. и дру- И.Г. Благовещенский, Е.А. Назойкин, В.Г. Бла- гие (Птицын, 2006). говещенский, З.В. Макаровская (Гарев и др., 2019), К.А. Гончаров, И.Г. Благовещенский, Автоматизированной идентификации марки- Е.А. Назойкин, В.Г. Благовещенский, З.В. Ма- ровки продукции с использованием специально- каровская (Гончаров и др., 2019); го программного обеспечения посвящены работы Дьяконова В., Абраменковой И.2. В работах Чер- – автоматизация маркировки продукции – ненького В. М., Птицына Н. В. (Черненький & С.Б. Одиноков (Одиноков, 2011), М.О. Жмакин Птицын, 2005) исследуются известные на сегод- (Жмакин, 2011); ня методы маркировки, решающие частные за- дачи и не позволяющие в требуемом объеме и на – алгоритмизация распознавания знаков – применяемом производственном оборудовании C.N. Anagnostopoulos, V.C. Loumos, E.A. Kayafas, создавать средства для контроля подлинности и (Anagnostopoulos, Loumos, & Kayafas, 2009); обеспечения достоверности сведений выпускае- мой продукции. – система машинного зрения для визуализа- ции дефектов, их обнаружения на поверхности Большинство исследователей занимаются моде- трехмерного объекта - D. Aluze, F. Merienne, лированием и автоматизацией управления мар- C. Dumont, P. Gorria (Aluze, Merienne, Dumont кировкой продукции, не связанной с отраслями & Gorria, 2002), Z. Bien, S.R. Oh, J. Won (Bien, пищевой промышленности. Многие актуальные Oh, Won, 2009); вопросы совершенствования и автоматизации маркировки изделий пищевых производств до – системы визуального наблюдения с использо- настоящего времени не решены. В частности, не ванием передовых технологий для оптималь- было исследований по важному пищевому продук- ного размещения цифровых камер - F.Angella, ту - кефиру. Поэтому ключевые задачи связанные с L. Reithler, F. Gallesio (Angella, Reithler & оценкой возможности использования системы тех- Gallesio, 2007; I.H. Chen, S.J. Wang, (Chen, Wang, нического зрения для автоматического контроля 2006).; маркировки готовой молочной продукции остают- ся нерешенными. Также, до настоящего времени – автоматизация контроля качества пищевых не предложено никакой теоретически обоснован- продуктов – Л.А. Крылова, В.Г. Благовещенский, ной методики автоматизации управления режима- А.В. Татаринов ( Крылова и др., 2017), В.Г. Бла- ми процесса маркировки молочной продукцией с говещенский, И.Г. Благовещенский, Е.А. Назой- целью оптимизации молочной продукцией с це- кин, А.С. Носенко (Благовещенский и др., 2016), лью оптимизации этого процесса. В.Г. Благовещенский, И.Г. Благовещенский, Е.А. Назойкин, В.О. Савельев (Благовещенский и др., 2016), В.Г. Благовещенский, М.Ю. Никитуш- кина (Благовещенский & Никитушкина, 2017), В.Г. Благовещенский, Л.А. Крылова, А.С. Макси- мов ( Благовещенский и др., 2017). 2 Дьяконов, В., & Абраменкова, И. (2002). Matlab. Обработка сигналов и изображений: Специальный справочник. СПб: Питер. ХИ ПС №4 – 2021 190

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ ПРОДУКЦИИ АПК Целью данной работы явилось апробация системы одновременно несколько задач контроля с высо- технического зрения для автоматизации контроля кой скоростью, точностью и надежностью. качества маркировки готовой молочной продук- ции, что позволит решить практические задачи по На первом этапе исследований в соответствии с повышению эффективности производства молоч- поставленной целью, была исследована возмож- ной продукции за счет использования интеллек- ность использования технического зрения для туальных технологий. распознавания положения и определения про- странственного местоположения маркировки на Материалы и методы исследования бутылках кефира и передача информации о по- ложении и ориентации маркировки в систему Объект исследования управления или программируемый логический контроллер. На втором этапе работ были прове- Объектом исследования являлась типовая поточ- дены исследования по использованию системы ная линия производства кефира с использованием технического зрения для инспекции правильно- оборудования для маркировки ООО «Глобал Прин- сти расположения маркировки, ее наличия или от- тинг Системс» (Россия) и процессы технического сутствие на бутылке. контроля и управления качеством на всех этапах производства этого продукта. Исследования велись по схеме, представленной на Рисунке 1. Методы исследования С использованием системы технического зрения рассматривалось решение следующих задач мар- В работе использованы основные понятия тео- кировки: рии алгоритмов, системного анализа, основные положения теории автоматического управления, Получение и классификация изображений. Отнесе- общие принципы математического моделирова- ние входного изображения к одному из классов. ния, элементы теории искусственного интеллекта, Помимо классификации изображения, сюда же до- теория принятия решений, теория вероятностей бавлялась возможность локализировать классифи- и математической статистики, теория распоз- цируемый объект. навания образов, методы цифровой обработки изображения, методы системного анализа и ма- Детектирование объектов (бутылок кефира). тематической статистики. Выделение на входном изображении объектов разных классов. Под выделением понимается раз- Анализ данных мещение объекта на изображении в прямоуголь- ную область. Вычисления в процессе исследований, численная и графическая обработка результатов производи- Обработка полученного изображения и семанти- лись с применением математического аппарата ческая сегментация. Помимо детектирования прикладных программ. Численная и графическая объектов разных классов, появляетс необходи- обработка результатов исследований производи- мость их сегментирования, т.е. нужно выделить лась с применением MatLab, Labview, EDEM. каждый из объектов разного класса полигоном, закрасив каждый пиксель класса определенным Процедура исследования цветом. Техническое зрение подразумевает распознавание Сегментация экземпляров этикетов по полученным реальных объектов на изображении и определе- данным. Проводится сегментация каждого из эк- ние свойств этих объектов, что позволяет решать земпляров классов. Рисунок 1. Общая схема проведения исследований ХИ ПС №4 – 2021 191

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ ПРОДУКЦИИ АПК Результаты и их обсуждение зрения с распознаванием реальных цветов, с вы- сокой разрешающей способностью, с поддержкой Для решения поставленных задач, первое, с чего трехмерных и двумерных измерений одновремен- были начаты исследования - это выбор и подго- но, с интуитивно-понятным интерфейсом. товка системы технического зрения для прове- дения намеченных работ. Был изучен комплекс В модельный ряд Xpectia входят контроллеры со устройств, входящих в состав системы техниче- встроенным сенсорным экраном или без него, ского зрения, и выбран наиболее эффективный поддерживающие подключение до четырех ка- для данных исследований набор технических мер. Имеются монохромные и цветные цифро- средств. вые камеры с разрешением светочувствительной матрицы от 0,3 Мп (640×480) до 2 Mп (1600×1200), Основными из них являются: камера, осущест- камеры с автозумом (переменным фокусным вляющая захват изображения, и блок обработки расстоянием), со встроенным объективом с авто- изображения или контроллер. Дополнительными фокусировкой и интеллектуальной подсветкой, устройствами, но не менее важными, являются камеры для трехмерного измерения. В данной оптика, определяющая границы обзора каме- работе был использован набор сменных объекти- ры, подсветка, освещающая объект наблюдения, вов с фокусными расстояниями 5…100 мм и диа- и дисплей, необходимый для отображения ин- фрагмами F1,4…F2,8, которые позволяют работать формации в реальном времени и для настройки с любой произвольной зоной обзора, а также име- системы. Эти компоненты могут совмещаться. ется возможность работать с внешним освещени- Например, камера может иметь встроенный объ- ем. Подобно человеческому глазу, Xpectia может ектив с автофокусировкой и интеллектуальную распознавать более 16 миллионов цветов и иден- подсветку. А контроллер или блок обработки мо- тифицировать любой объект независимо от его жет иметь встроенный дисплей. Таким образом, цветовой гаммы, размера или расстояния. обеспечивается компактность системы. Были проведены исследования по оптимиза- В зависимости от функционала и сложности ции производства кефира на поточной линии устройства делятся на датчики изображения и си- с помощью одного из решений фирмы Omron стемы технического зрения. Первые отличаются Xpectia-Labeling. Суть оптимизации заключается простотой в настройке и использовании, а также в проверке правильности наклеенной этикетки и небольшим набором функций. Вторые предостав- считывание штрих кодов с неё для последующего ляют широкий выбор инструментов для решения внесения полученных данных в базу. На большин- большого круга задач и содержат сложное про- стве пищевых предприятий этой инспекционной граммное обеспечение. Настройка сложных си- работой занимается специальный человек - ин- стем может потребовать подключения внешнего спектор, а на некоторых предприятиях такой про- компьютера. верки вообще не существует. Поэтому процент брака по этим параметрам непозволительно ве- В качестве инструментов для проведения иссле- лик. С помощью создания блока инспекции на ос- дований в данной работе была использована ли- нове использования системы технического зрения нейка датчиков технического зрения Xpectia от в линии производства кефира этот недостаток бу- фирмы Omron, так как она является единствен- дет устранен. ной крупной фирмой занимающийся ими на тер- ритории России. Самой высокотехнологичной Для проведения исследования был разработан системой в линейке Omron является Xpectia. Это блок инспекции качества маркировки, представ- представитель нового класса систем технического ленный на Рисунке 2, который объединяет в себе Рисунок 2. Блок инспекции качества маркировки ХИ ПС №4 – 2021 192

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ ПРОДУКЦИИ АПК четыре датчика Omron FZ-SC2M, подключаемых маркировкой видеокамера анализирует это изо- по интерфейсу EtherCAT, и контроллер FZ3-H7хх, бражение, далее проводит его преобразование и который обрабатывает поступающие изображе- оцифрование. Второй видеодатчик Omron FZ- ния. Сами датчики обеспечены светодиодной SC2M служит для обнаружения объекта и про- подсветкой, распознаванием более 16 миллионов верки присутствия или отсутствия маркировки цветов и возможностью считывания кодов. на бутылке. Третий видеодатчик Omron FZ-SC2M служит для распознавания положения бутыл- Настройка данной системы происходит с по- ки кефира и поворотной ориентации, контроля мощью программного обеспечения Sysmac размеров наклеенной маркировки и распознава- Studio Automation (Рисунок 3), которое являет- ние текста (включая даты истечения срока дей- ся собственной разработкой фирмы как STEP7 у ствия, коды заказа и т.д.). В корпус видеокамеры Siemens. Отвечая всем общепризнанным параме- встроен блок управления и программное обе- трам, эта система поддерживает общие стандар- спечение. ты, такие как: Блок инспекции качества маркировки включает в 1. Стандартные средства программирования себя такие элементы обработки изображения, как: МЭК 61131-3. а) исправление - фильтр, который преобразует 2. Стандарт ОРС для связи с физическими изогнутую поверхность в плоскую; устройствами. б) выправление цилиндра - только для асимме- 3. Стандартные сетевые протоколы Ethernet, тричных объектов; Modbus, Profibus, CAN и др. в) учет плеч бутылки; 4. Стандартный интерфейс ODBC для доступа к г) поддержка высокого разрешения; базам данных c языком запросов SQL. д) вращение, масштабирование; е) стежка нескольких изображений в одно; 5. Наиболее распространенные операционные ж) компенсирование угла поворота бутылки; системы (Windows XP/CE, Linux). з) OCR/OCV - распознавание символов и текста 6. Веб-технологию. маркировки; 7. Обмен данными с Microsoft Office. и) OCR_PRO+ - улучшенное распознавание сим- Благодаря данному программному обеспечению волов; мы получаем полную синхронизацию программ- к) вращение предмета исследования. ных продуктов с оборудованием линии производ- ства кефира. Изучение объекта исследования (линии произ- водства бутылок кефира с маркировкой) с после- После получения с видеодатчика для считы- дующим объединением изображений на линии вания Omron FZ-SC2M изображения бутылки с Рисунок 3. Настройка блока инспекции качества маркировки с помощью программного обеспечения Sysmac Studio Automation ХИ ПС №4 – 2021 193

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ ПРОДУКЦИИ АПК Рисунок 4. Алгоритм изучения объекта с последующим объединением изображений производства ведется по следующему алгоритму ства маркировки. Датчик технического зрения (Рисунок 4): анализирует наличие и правильность расположе- ния маркировки или этикетки и печатных над- Видеокамера анализирует изображение и переда- писей. Датчик технического зрения очень быстро ет информацию в систему управления, которая ее проверяет эти критерии. Если какой-либо из них распознает и делает вывод о качестве маркиров- не соб-люден, бутылка отбраковывается. ки, правильности ее положения, формы, цвета. Если на конвейере производства кефира находит- Для оптимизации получаемого изображения, ся бутылка с неправильной маркировкой или ка- сглаживания неровностей и его постепенного чество ее кода не соответствует должному уровню, преобразования в цифровой вид необходимо на то это изделие сразу же отбраковывается. исследуемое изображение наложить пиксельную сетку (Рисунок 6). На Рисунке 5 показана линия производства ке- фира с установленной системой контроля каче- При этом в первую очередь был осуществлен вы- бор размера пикселя и область накладывания сет- ки с установлением всех необходимых параметров (Таблица 1). Таблица 1 Параметр Установленное Содержание значение Размер одного (заводское) блока Размер сетки 0 - 99999 Если установка сетки прошла успешно, то выво- дится развернутое выходное изображение (Рису- нок 7). Следующим пунктом является перевод цилиндри- Рисунок 5. Линия производства кефира с установ- ческой формы бутылки в плоскую (Рисунок 8). До- ленной системой контроля качества маркировки стигается это с помощью оценки пограничными ХИ ПС №4 – 2021 194

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ ПРОДУКЦИИ АПК Рисунок 6. Оптимизация исследуемого изображения Рисунок 7. Развернутое выходное изображение сетки камерами высоты и угла исходного изображения. При данном преобразовании мы получаем 2D изо- Эти координаты могут быть получены по следую- бражение, идеально подходящее для исследования щим параметрам: наличия погрешностей и дефектов на поверхно- сти бутылки. Далее мы наносим распределитель- – положение оси вращения входного изображе- ную сетку и регулируем изображение (Рисунок 9). ния; С помощью этого мы можем избежать ошибок из- за цилиндрической формы объекта, а также при- – положение камеры (расстояние, начальная вы- вести изображение к общему масштабу. сота). ХИ ПС №4 – 2021 195

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ ПРОДУКЦИИ АПК Рисунок 8. Перевод цилиндрической формы бутылки в плоскую Рисунок 9. Исследование наличия погрешностей и дефектов на поверхности бутылки Рисунок 10. Пример расположения видеодатчиков в линии производства кефира ХИ ПС №4 – 2021 196

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ ПРОДУКЦИИ АПК Изображение с камеры При этом важное значение имеет расположение Установка пограничных позиций датчиков. При сканировании объекта нашей си- стемой необходимо расположить датчики так что- Обработка объекта бы фон был однородным. Выбор изображения Очерчивания контура Один из примеров расположения видеодатчиков в линии производства кефира представлена Ри- сунке 10: Для каждой камеры нужно установить левый и правый край сканирования, а также выбрать блок обработки для обеих сторон. Таким образом про- исходит первичная обработка изображения. На Рисунке 11 представлена блок схема алгоритма обработка изображения. Были проведены опыты для установления опти- мального расстояния от видеокамеры до исследу- емого объекта (Рисунок 12). После установки данных параметров полученные данные были использованы для оценки результа- та использования системы технического зрения при контроле качества маркировки готовой мо- лочной продукции. Позиционирование камеры Результаты и их обсуждение Рисунок 11. Блок схема алгоритма обработка изо- Обязательная маркировка молочной продукции бражения началась только в 2021 году. Эта новая область, позволяющая сократить нелегальный оборот то- варов в России и ЕАЭС. Обзор изученности про- блемы показал, что в настоящее время пищевые предприятия только университета начали вне- дрять оборудование для маркировки. И связи с пищевыми предприятиями позволили нам выя- вить возникающие при этом проблемы. В данной статье показано, каким образом авторы предлага- ют решать возникающие при маркировке молоч- ной продукции проблемы. В результате проведенных исследований разрабо- тана система автоматизации контроля нанесения маркировки на изделия молочной промышленно- сти, которая позволяет автоматически прямо на линии производства кефира провести инспекцию качества маркировки и механическую отбраковку продукции с нечитаемой этикеткой. Представлена общая схема проведения иссле- дований. Разработан блок инспекции качества маркировки, представлен его состав и показаны Рисунок 12. Исследования по установлению опти- функциональные возможности блока. Разработа- мального расстояния от видеокамеры до исследу- но необходимое программное обеспечение дан- емого объекта ного блока. ХИ ПС №4 – 2021 197

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ ПРОДУКЦИИ АПК Проведен анализ возможности использования си- Разработан блок обработки входного изображения стемы технического зрения для автоматической и сканирования пограничных установок для обеих инспекции качества маркировки на бутылках ке- сторон объекта сканирования. В результате про- фира в процессе производства. Разработаны ва- веденных исследований в статье делается вывод рианты оптимизации получаемого изображения о перспективности внедрения цифровой системы объектов исследования, сглаживания их неровно- автоматического контроля качества маркировки стей и постепенное преобразование сигналов от молочной продукции на базе использования си- видеокамер в цифровой вид. стемы технического зрения. Приведен пример расположения видеодатчиков Литература в линии производства кефира. Разработана блок схема алгоритма обработки получаемых изобра- Андреева, Л. В. (2019). Правовое регулирование жений. маркировки товаров средствами идентифи- кации в электронной форме. Юрист, 3, 20-27. Разработан алгоритм работы системы контроля https://doi.org/10.18572/1812-3929-2019-3-20-27 качества маркировки, который дает возможность использовать данную разработку для других ли- Архипов, П. О. (2003). Исследование методов и ний производства напитков. средств автоматизации процесса маркиров- ки информации в производственном доку- Выводы ментообороте [Кандидатская диссертация, Орловский государственный университет име- Таким образом, в статье рассмотрены и проана- ни И. С. Тургенева]. Орел, Россия. лизированы существующие методы и средства маркировки. Показаны достоинства и недостатки Астафьев, А. В. (2015). Методы и алгоритмы ло- существующих систем контроля. Проведенные ис- кализации изображений маркировки промыш- следования позволили проанализировать возмож- ленных изделий на основе рекуррентного поиска ность использования систем технического зрения усредненного максимума [Кандидатская диссер- для автоматизации контроля качества маркиров- тация, Новосибирский государственный техни- ки молочной продукции. Представлена общая схе- ческий университет]. Новосибирск, Россия. ма проведенных исследований. Были рассмотрены способы решения системой технического зрения Балыхин, М. Г., Благовещенская, М. М., Благо- следующих важных для автоматизации контроля вещенский, И. Г., Макаровская, З. В., & Назой- качества маркировки задач: получение и класси- кин, Е. А. (2019). Автоматизация вакуумной фикация изображений, детектирование объектов сублимационной сушки продукции с использо- (бутылок кефира); обработка полученного изобра- ванием метода комбинированного управления. жения и семантическая сегментация; сегментация Известия высших учебных заведений. Технология экземпляров этикетов по полученным данным. текстильной промышленности, 2, 133-137. Проведенные исследования позволили сделать вывод о перспективности использования для этих Балыхин, М. Г., Борзов, А. Б., & Благо- целей системы технического зрения. Предложен вещенский,И. Г. (2017). Архитектура и основная состав системы технического зрения. Выбран наи- концепция создания интеллектуальной экс- более эффективный для решения поставленных пертной системы контроля качества пищевой задач алгоритм обработки полученного изобра- продукции. Пищевая промышленность, 11, 60- жения. Представлен оптимальный тип камеры для 63. решения поставленных задач. Дана характеристи- ка разработанной системы автоматического кон- Балыхин, М. Г., Борзов, А. Б., & Благовещен- троля качества маркировки с указанием времени ский, И. Г. (2017). Методологические основы соз- выдержки и времени проверки после трансформи- дания экспертных систем контроля и про- рования изображения. Представлены различные гнозирования качества пищевой продукции с уровни изображения и рассмотрено их влияние на использованием интеллектуальных технологий. качество получаемого результата. Используя вы- М.: Франтера. бранный алгоритм, были проведены эксперимен- тальные исследования по сканированию объекта Безруков, В. И. (2003). Научно-технические осно- системой технического зрения. Осуществлен вы- вы и аппаратное обеспечение автоматизи- бор оптимального расположения видеодатчиков. рованной электрокаплеструйной маркировки изделий [Кандидатская диссертация, Санкт- Петербургский государственный политехниче- ский университет]. СПб., Россия. Благовещенская, М. М. (2009). Основы стабилиза- ции процессов приготовления многокомпонент- ных пищевых масс. М.: Франтера. ХИ ПС №4 – 2021 198

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ ПРОДУКЦИИ АПК Благовещенская, М. М., & Злобин, Л. А. (2005). с использованием системы технического зре- Информационные технологии систем управления ния. Пищевая промышленность, 6, 32-36. технологическими процессами. М.: Высшая школа. Гарев, К. В., Благовещенский, И. Г., Назойкин, Е. А., Благовещенский, В. Г., & Макаровская, З. В. (2019). Благовещенский, В. Г., Благовещенский, И. Г., На- Использование технического зрения в каче- зойкин, Е. А., & Носенко, А. С. (2016). Автома- стве инновационного решения в системах «ум- тизация процесса очистки семян подсолнечни- ного дома». В Интеллектуальные системы и тех- ка при производстве халвы. В Автоматизация и нологии в отраслях пищевой промышленности: управление технологическими и бизнес-процесса- Сборник материалов конференции (с. 47-52). М.: ми в пищевой промышленности: Сборник научных Московский государственный университет пи- докладов II Международной научно-практической щевых производств. конференции (с. 58-62). М.: Московский государ- Гончаров, К. А., Благовещенский И.Г., Назойкин Е. А., ственный университет пищевых производств. Благовещенский В.Г., Макаровская З. В. (2019.). Использование библиотеки OPENCV для работы Благовещенский, В. Г., Благовещенский, И. Г., Наз- с техническим зрением. В Интеллектуальные си- ойкин, Е. А., & Савельев, В. О. (2016). Разработка стемы и технологии в отраслях пищевой промыш- структурно-параметрической модели процесса ленности: Сборник материалов конференции (с. приготовления помадного сиропа при произ- 53-60). М.: Московский государственный универ- водстве халвы. В Автоматизация и управление ситет пищевых производств. технологическими и бизнес-процессами в пище- Жмакин, М. О. (2011). Математическое моделирова- вой промышленности: Сборник научных докладов ние средств маркировки и идентификации поли- II Международной научно-практической конфе- графической продукции с использованием стегано- ренции (с. 86-91). М.: Московский государствен- графии [Кандидатская диссертация, Московский ный университет пищевых производств. инженерно-физический институт]. М., Россия. Золотухин, М. (1998). Защита от подделки - старая Благовещенский, В. Г., & Никитушкина, М. Ю. проблема, новые решения. КомпьютерПресс, 6, (2017). Автоматизация процесса приготовления 294-296. помадного сиропа. В Развитие пищевой и пере- Карелина, Е. Б., Благовещенская, М. М., Благове- рабатывающей промышленности России: Кадры щенский, В. Г., Клехо, Д. Ю., & Благовещен- и наука: Научная конференция с международным ский, И. Г. (2019). Интеграция адаптивного участием (с. 202-205). М.: Московский государ- управления в технологические процессы пи- ственный университет пищевых производств. щевой отрасли. В Интеллектуальные системы и технологии в отраслях пищевой промышленно- Благовещенский, В. Г., Крылова, Л. А., & Мак- сти: Сборник материалов конференции (с. 81-89). симов А. С. (2017). Разработка программно- М.: Московский государственный университет аппаратного комплекса мониторинга произ- пищевых производств. водства халвы. В Развитие пищевой и перера- Карякин, Ю. Д. (2000). Компьютерные технологии батывающей промышленности России: Кадры и защиты материальных объектов от подделки. наука: Научная конференция с международным Компьютерная и информационная безопасность. участием (с. 196-199). М.: Московский государ- Минск: АРИЛ. ственный университет пищевых производств. Крылова, Л. А., Благовещенский, В. Г., & Татари- нов, А. В. (2017). Разработка интеллектуальных Благовещенский, И. Г. (2017). Автоматизированная аппаратно-программных комплексов монито- экспертная система контроля в потоке показа- ринга процессов сепарирования дисперсных телей качества помадных конфет с использова- пищевых масс на основе интеллектуальных нием нейросетевых технологий и систем ком- технологий. В Развитие пищевой и перерабаты- пьютерного зрения. М.: Франтера. вающей промышленности России: Кадры и наука: Научная конференция с международным участи- Благовещенский, И. Г., Макаровская, З. В., Благо- ем (с. 199-201). М.: Московский государствен- вещенская, М. М., Чувахин, С. В., & Митин, В. В. ный университет пищевых производств. (2019). Использование цифровой видеокаме- Мартиросова, Е. (1998). Уникальные технологии и ры в качестве интеллектуального датчика си- оборудование для защиты документов от под- стемы автоматического регулирования про- делок. Полиграфия, 5, 64-66. цесса формования гранулированных пищевых Одиноков, С. Б. (2011). Разработка методов и оп- масс. В Интеллектуальные системы и техно- тико-электронных приборов автоматического логии в отраслях пищевой промышленности: контроля подлинности защитных голограмм со Сборник материалов конференции (с. 71-75). М.: Московский государственный университет пи- щевых производств. Благовещенский, И. Г., & Носенко, С. М. (2015). Экспертная интеллектуальная система монито- ринга процесса формования помадных конфет ХИ ПС №4 – 2021 199

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ ПРОДУКЦИИ АПК скрытыми изображениями [Докторская диссер- чества маркировки пищевых продуктов с исполь- тация, Московский государственный техниче- зованием интеллектуальных технологий. Health, ский университет им. Н. Э. Баумана]. М., Россия. Food & Biotechnology, 2(1), 112-127. https://doi. Петров, А. Ю., Благовещенская, М. М., Благове- org/10.36107/hfb.2020.i1.s295 щенский, В. Г., Ионов, А. В., & Благовещенс- Черненький, В. М., & Птицын, Н. В. (2005). Гибридной кий, И. Г. (2019). Главные принципы при по- метод непараметрической нечёткой классифика- строении системы компьютерного зрения в ции в распознавании образов. Вестник МГТУ им. хлебопекарной промышленности. В Интел- Н. Э. Баумана. Приборостроение, 3, 49-58. лектуальные системы и технологии в отраслях Чернов, Т. С. (2018). Математические модели и ал- пищевой промышленности: Сборник материалов горитмы оценки качества изображений в систе- конференции (с. 121-126). М.: Московский госу- мах оптического распознавания [Кандидатская дарственный университет пищевых производств. диссертация, Московский инженерно-физиче- Петряков, А. Н., Благовещенская, М. М., Благо- ский институт]. М., Россия. вещенский, В. Г., Митин, В. В., & Благовещенский, Anagnostopoulos, С. N., Loumos, V., & Kayafas, E. A. И. Г. (2019). Повышение качества идентификации (2009). License plate recognition algorithm for и позиционирования объекта на цифровых сте- Intelligent Transport applications. Institute of рео изображениях при помощи алгоритмов по- Electrical and Electronics Engineers Transaction строения карты глубины. В Интеллектуальные on Intelligent Transport Systems, 7(3), 377-392. системы и технологии в отраслях пищевой про- https://doi.org/10.1109/TITS.2006.880641 мышленности: Сборник материалов конферен- Aluze, D., Merienne, F., Dumont, C., & Gorria, P. (2002). ции (с. 133-138). М.: Московский государственный Vision system for defect imaging, detection, and университет пищевых производств. characterization on a specular surface of a 3D object. Поднебесных, В. А., & Мамонова, Н. В. (2020). Кефир - Image Vision Comput, 20(8), 569-580. https://doi. эликсир здоровья. Юный ученый, 1, 25-29. org/10.1016/S0262-8856(02)00046-X Провоторов, А. В. (2014). Алгоритмы двухуровнево- Angella, F., Reithler, L., & Gallesio, F. (2007). Optimal го управления видеодатчиками системы авто- Deployment of Cameras for Video Surveillance матической идентификации маркировки слябов Systems / F. Angella, L. Reithler, F. Gallesio. In [Кандидатская диссертация, Орловский госу- Institute of Electrical and Electronics Engineers: дарственный университет]. Орел, Россия. Conference on Advanced Video and Signal Based Птицын, Н. В. (2006). Алгоритмический метод за- Surveillance (Article 9824583). London, UK. щиты и идентификации маркированных печат- Bien, Z., Oh, S.-R., & Won, J. (2009). Development ных документов [Кандидатская диссертация, of a well structured industrial vision system. In Московский инженерно-физический институт]. Proceedings of 16th annual Institute of Electrical and М., Россия. Electronics Engineers conference of the industrial Рябов, А. И., & Штерензон, В. А. (2021). Автома- electronics society (pp. 501-506). London, UK. тизированная система учета готовой мар- https://doi.org/10.1109/IECON.1990.149191 кированной продукции. Инновации. Наука. Chen, I.-H., & Wang, S. J. (2006). Efficient vision- Образование, 38, 605-617. based calibration for visual surveillance systems Савостин, С. Д., Благовещенская, М. М., & Благо- with multiple PTZ cameras. In Institute of Electrical вещенский, И. Г. (2016). Автоматизация кон- and Electronics Engineers Intel conference on троля показателей качества муки в процес- computer vision systems. https://doi.org/10.1109/ се размола с использованием интеллектуальных ICVS.2006.22 технологий. М.: Франтера. Nikolskaya, E. Yu., Pasko, O. V., Anikina, E. N., Сергеев, И. В. (2020). Возрастание роли цифровой Dekhtyar, G. M., & Lebedev, K. A. (2019). The hotel маркировки для обеспечения прослеживаемо- sector as an important component of regional сти цепей поставок. Логистика, 4, 24-30. economic infrastructure. Journal of Environmental Тихонова, О. Ю., & Котова, Т. В.(2020). Марки- Management and Tourism, 9(6), 1178-1182. https:// ровка пищевой продукции, как фактор обосно- doi.org/10.14505//jemt.v9.6(30).06 ванного выбора. В Актуальные проблемы нау- Pasco, O., Suvorova, I. N., Suvorov, O. A., & Krylo- ки и техники: Сборник трудов по материалам II va, L. A. (2018). Key options of ecological hospitality Международного конкурса научно-исследователь- development. In 5th International Multidisciplinary ских работ (с. 20-29). Уфа: Уфимский государ- Scientific Conference on Social Sciences and Arts ственный нефтяной технический университет. SGEM 2018 (pp. 473-478). Moscow: Moscow Хамед, Э. М. Т., Благовещенский, И. Г., Благове- State University of Food Production. https://doi. щенский, В. Г., & Зубов, Д. В. (2020). Контроль ка- org/10.5593/sgemsocial2018/1.4/S04.061 ХИ ПС №4 – 2021 200

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ ПРОДУКЦИИ АПК Assessment of the Possibility of Using the System Technical Vision for Marking Control Finished Dairy Products Maxim Yu. Music Moscow State University of Food Production 11 Volokolamskoe highway, Moscow, 125080, Russian Federation E-mail: [email protected] Margarita M. Blagoveshchenskaya Moscow State University of Food Production 11 Volokolamskoe highway, Moscow, 125080, Russian Federation E-mail: [email protected] Ivan G. Blagoveshchensky Moscow State University of Food Production 11 Volokolamskoe highway, Moscow, 125080, Russian Federation E-mail: [email protected] Alexander M. Adnodvortsev Moscow State University of Food Production 11 Volokolamskoe highway, Moscow, 125080, Russian Federation E-mail: [email protected] Vladislav G. Blagoveshchensky Moscow State University of Food Production 11 Volokolamskoe highway, Moscow, 125080, Russian Federation E-mail: [email protected] Alexey V. Buneev Omron Electronics LLC Address: 125040, Moscow, st. Truth, 26 E-mail: [email protected] In modern production processes, the labor intensity of marking operations is a significant share. Practically, the entire range of food products is subject to labeling. The article emphasizes the ever-growing complexity of quality control of manufactured food products and their multiple falsification. Existing methods and means of marking are considered and analyzed. The advantages and disadvantages of existing systems are shown. The article analyzes the possibility of using vision systems to automate the quality control of dairy products labeling. The general scheme of research is given. The solution of the following tasks by the technical vision system was considered: obtaining and classifying images, detecting objects (bottles of kefir); processing of the received image and semantic segmentation; segmentation of etiquette instances according to the received data.The conducted studies allowed us to conclude that it is promising to use a vision system for these purposes. The composition of the technical vision system is presented. The most effective algorithm for processing the resulting image for solving the tasks was chosen. The optimal type of camera is proposed, the characteristics of the developed system for automatic quality control of marking are given, indicating the exposure time and the verification time after image transformation. Various image levels are presented and their influence on the quality of the result obtained is considered. Using the selected algorithm, experimental studies were carried out on scanning an object with a vision system. the choice of the optimal location of the video sensors was made. A block for processing the input image and scanning boundary settings for both sides of the scanned object has ХИ ПС №4 – 2021 201