сотрудник
Россия
Цель исследования – разработка направлений цифровой трансформации бизнес-процессов в молочном скотоводстве ООО Учхоз «Миндерлинское». Для ее достижения были поставлены задачи, включающие анализ бизнес-процессов «Управление» и «Молочное скотоводство», определение основных метрик для анализа (животные, продуктивность, корма, здоровье, экономика), разработку информационной модели дашборда «Животноводство» для анализа производственных данных, а также разработку дашборда «Затраты» – инструмента для визуализации затрат по хозяйству за 5 лет. Информационной основой послужила внутренняя документация и финансовая отчетность предприятия. Результаты исследования выявили низкий уровень цифровизации отрасли и ряд проблем, снижающих ее эффективность: неоднородная продуктивность животных (средний надой 2862 литра в год на корову), падеж телят и перерасход кормов. Ключевой проблемой является фрагментированность данных, несмотря на использование программ 1С, многие операции требуют ручного труда, а отчеты создаются вручную из разрозненных источников. В качестве решения предложены модели дашбордов на базе BI-платформ (Power BI и российского аналога Yandex DataLens). Для дашборда «Животноводство» на основе ручного ввода данных в Excel-шаблоны была построена реляционная модель, объединяющая ключевые категории: «Животные», «Продуктивность», «Кормление», «Здоровье» и «Экономика». Данная система дает возможность автоматизировать мониторинг удоев, контролировать расход кормовой базы и проводить детальный анализ себестоимости молока. Также дополнительно был разработан дашборд «Затраты на основное производство», представляющий наглядную визуализацию и интерактивный анализ затрат предприятия, структурированных по отраслям, элементам, видам работ и статьям. Внедрение предложенных BI-инструментов даже при текущем низком уровне автоматизации позволит ООО Учхоз «Миндерлинское» перейти к управлению на основе данных, снизить операционные затраты, ускорить формирование отчетности и повысить обоснованность управленческих решений.
сельское хозяйство, молочное скотоводство, цифровизация, бизнес-процессы, BI-системы, дашборд, управление затратами
Введение. В рамках развития цифровой экономики, в т. ч. цифровой трансформации сельского хозяйства посредством внедрения цифровых технологий и платформенных решений для обеспечения технологического прорыва в АПК и достижения роста производительности [1, 2], успех любой компании во многом зависит от умения работать с данными, которые становятся новым ресурсом организации. Оперативная работа с аналитикой позволяет бизнесу быстрее ориентироваться в обстановке и принимать соответствующие управленческие решения. Одним из ключевых инструментов для принятия решений, основанных на данных, выступают BI-системы, позволяющие агрегировать информацию из разных отделов компании, визуализирующие ее в интерактивные дашборды с возможностью создавать прогнозные модели.
Интерактивная платформа Power BI позволяет разрозненную информацию из разных источников представить в виде наглядных отчетов и интерактивных панелей, формирующих у руководства организации четкое видение для стратегических шагов и оптимизации бизнес-процессов, отслеживать показатели в реальном времени для гибкого реагирования на происходящие изменения [3]. Внедрение системы не только позволяет принимать быстрые и обоснованные решения за счет наглядной аналитики, но и приводит к оптимизации процессов через выявление скрытых закономерностей, а также экономит время и ресурсы организации на подготовку отчетности. При этом происходит улучшение кросс-функционального взаимодействия отделов предприятия, так как все работают с единой актуальной версией данных [4].
Отечественным аналогом Power BI является YandexDataLens, кроме него существуют и другие российские BI-системы, такие как Visiology, Триафлай, Форсайт, Almaz BI, Биплан24, Business Scanner, Contour BI, AnalyticWorkspace, PIX BI, FineBI, Metabase. YandexDataLens – это онлайн-сервис визуализации и аналитики, преимуществами которого являются бесплатный доступ, удобство в работе, облачный формат и поддержка широкого спектра визуализаций и интеграций.
С помощью данного инструмента пользователь имеет возможность анализа данных, визуализации отчетов и построения дашбордов.
Цель исследования – предложить направления повышения цифровизации бизнес-процессов в молочном скотоводстве в ООО Учхоз «Миндерлинское».
Задачи: провести анализ бизнес-процессов верхнего уровня сельскохозяйственной организации, в частности бизнес-процессов «Управление» и «Функционирование отрасли молочного скотоводства»; определить основные категории для агрегации аналитических данных по молочному скотоводству, выступающие ключевыми показателями для анализа в Power BI или YandexDataLens; разработать информационную модель дашборда «Животноводство» для анализа в Power BI с учетом уровня автоматизации бизнес-процессов в хозяйстве; разработать для бизнес-процесса «Управление» дашборд «Затраты по отраслям за 2020–2024 годы» для наглядного представления и интерактивного анализа затрат предприятия, структурированных по элементам, видам работ и статьям.
Материалы и методы. Основными методами исследования являются расчетно-конструктивный метод, метод сравнительного анализа, экономико-статистический и графический методы обработки и представления данных. Исходными материалами послужили: организационно-экономическая информация и данные по текущему состоянию бизнес-процессов управления и животноводства ООО «Учхоз «Миндерлинское», методологические материалы по построению функциональных моделей, бухгалтерская (финансовая) отчетность организации, научные труды, нормативно-правовые документы.
Результаты и их обсуждение. Для исследования текущего состояния деятельности организации были построены модели бизнес-процессов верхнего уровня, отражающие реальные потоки информации, ресурсов и управленческих воздействий, а также позволившие выявить ключевые проблемы и точки роста для оптимизации деятельности. Наиболее значимыми для повышения эффективности и цифровизации деятельности предприятия являются процессы управления и животноводства, которые были рассмотрены в исследовании детально.
ООО «Учхоз «Миндерлинское»» имеет в настоящее время поголовье дойных коров 380 голов. Средний надой на одну корову составляет 2862 л/год. Себестоимость 1 л молока – 30,66 руб. Годовые затраты на корма 14 534 руб. [5]. Основными проблемами в животноводстве являются разброс продуктивности по фермам, высокий падеж телят и перерасход кормов сверх нормы. Анализ бизнес-процесса «Функционирование отрасли молочного скотоводства» в ООО «Учхоз «Миндерлинское»» показал, что ключевые функции реализуются последовательно и охватывают основные направления деятельности. Существующая структура обеспечивает базовый уровень планирования, контроля и документооборота. Однако в процессе функционирования были выявлены отдельные недостатки, которые снижают эффективность управления отраслью и организацией в целом и ограничивают возможности для оперативного принятия решений. Несмотря на наличие таких программ, как 1С «Бухгалтерия 8.3», 1С «Зарплата и управление персоналом» и Excel, значительная часть процессов остается несвязанной и требует ручного вмешательства. Информация передается между подразделениями в виде отдельных таблиц и документов, не синхронизированных между собой. Электронный документооборот не охватывает все этапы согласования, а контроль исполнения задач ведется локально, без централизованной системы отслеживания. Отчеты часто подготавливаются вручную, на основе разрозненных источников, что замедляет анализ и снижает прозрачность управления. В результате управление в отрасли носит фрагментарный характер и требует более глубокой цифровой интеграции.
Для отрасли животноводства первостепенную важность имеет анализ надоев молока и состояния здоровья поголовья сельскохозяйственных животных. Power BI позволяет агрегировать данные из разрозненных источников, работая с большими массивами информации из Excel, CRM- и ERP-систем. В результате руководство организации получает необходимую управленческую информацию для анализа надоев молока и состояния здоровья поголовья сельскохозяйственных животных.
В качестве основных категорий, выступающих ключевыми показателями для реализации данной задачи в Power BI или в YandexDataLens, целесообразно предложить следующие: животные, продуктивность, кормление, здоровье. Также необходима категория «Экономика», поскольку экономические характеристики позволяют оценить эффективность отрасли, для данной категории в рамках решаемой задачи и во взаимосвязи с уже представленными категориями необходимы сведения о сумме затрат на корма (руб/мес.), стоимости используемых на лечение ветпрепаратов, а также цене реализации молока (руб/л), зависящей от нутрицевтических характеристик.
ООО «Учхоз «Миндерлинское»» имеет низкий уровень автоматизации бизнес-процессов в животноводстве, но даже при минимальной цифровизации можно собрать критически важные данные. Для получения ключевых показателей возможно использование в качестве источников данных ручной ввод необходимой информации в Excel или Google-Таблицы, использовать сведения из бумажных документов, таких как журнал учета надоя, журнал зоотехника, данные лабораторного анализа молока, ведомость учета кормов, акт о взвешивании животных, акт о списании ветмедикаментов, отражающих требуемую информацию о состоянии животного и характеристики надоев молока в нужном разрезе. Предложенные категории с учетом необходимых показателей и источники их данных представлены в таблице 1.
Таблица 1
Категории, показатели и источники данных модели проекта для анализа в Power BI*
|
Категория |
Показатель |
Источник данных |
Частота |
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Животные |
Номер коровы (бирка) |
Ручной ввод |
Ежедневно |
|
Дата рождения |
Архив бумажных карточек |
Однократно |
|
|
Порода |
|||
|
Дата последнего отела |
Записи зоотехника |
Еженедельно |
|
|
Продуктивность |
Суточный надой, л |
Ручной ввод данных |
После каждой дойки |
|
Жирность/белок |
Лабораторные анализы (раз в месяц) |
Ежемесячно |
Окончание табл. 1
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Кормление |
Тип корма (силос, комбикорм и т. д.) |
Тетрадь зоотехника |
Ежедневно |
|
Количество корма (кг/день) |
Взвешивание |
||
|
Здоровье |
Дата заболевания |
Веткарта (бумажная) |
По факту |
|
Диагноз (мастит, |
|||
|
Лечение (препарат, |
|||
|
Экономика |
Затраты на корма (руб/мес.) |
Бухгалтерские |
Ежемесячно |
|
Стоимость |
|||
|
Цена реализации |
Договоры с покупателями |
Рассмотрим возможности применения Power BI на примере разработки дашборда «Животноводство», который позволит проанализировать данные о надоях в ООО «Учхоз «Миндерлинское»» в удобной и наглядной форме, с возможностью визуализации ключевых метрик и отслеживания динамики показателей. Даже без сложных IT-систем для проведения анализа в Power BI можно организовать данные в 5 связанных Excel-таблицах (табл. 2).
Таблица 2
Структура связанных Excel-таблиц
|
Поле |
Тип данных |
Пример значения |
|
|
1 |
2 |
3 |
|
|
Коровы |
|||
|
CowID (уникальный ID) |
Число |
1001 |
|
|
BirthDate (дата рождения) |
Дата |
2020-05-15 |
|
|
Breed (порода) |
Текст |
Голштинская |
|
|
LastCalving (последний отел) |
Дата |
2023-11-20 |
|
|
Livestockfarm (животноводческая ферма) |
Число |
1 |
|
|
Надои |
|||
|
MilkingID (доение) |
Число |
1 |
|
|
CowID (уникальный ID) |
Число |
1001 |
|
|
Date (дата) |
Дата |
2024-02-10 |
|
|
MilkVolume (объем молока) |
Число |
28.5 |
|
|
Milkmaid (доярка) |
Текст |
Иванова |
|
|
Кормление |
|||
|
FeedingID (кормление) |
Число |
1 |
|
|
CowID (уникальный ID) |
Число |
1001 |
|
|
FeedType (тип подачи) |
Текст |
Силос |
|
|
Amount (количество) |
Число |
15 |
|
|
Date (дата) |
Дата |
2024-02-10 |
|
|
Здоровье |
|||
|
HealthID (здоровье) |
Число |
1 |
|
|
CowID (уникальный ID) |
Число |
1001 |
|
Окончание табл. 2
|
1 |
2 |
3 |
|
|
Diagnosis (диагноз) |
Текст |
Мастит |
|
|
Treatment (уход) |
Текст |
Амоксициллин 10 мл |
|
|
Date (дата) |
Дата |
2024-02-05 |
|
|
Экономика |
|||
|
CowID (уникальный ID) |
Число |
1001 |
|
|
FinanceID (финансы) |
Число |
1 |
|
|
Month (месяц) |
Дата |
2024-01-01 |
|
|
FeedCost (стоимость корма) |
Число |
150000 |
|
|
VetCost (стоимость ветуслуг) |
Число |
30000 |
|
|
MilkPrice (цена на молоко) |
Число |
35 |
|
* Разработано автором.
В модель также необходимо добавить дополнительные связывающие справочники для корректной фильтрации внутри модели:
- таблица «Фермы» – содержит столбец с названием «CowID (уникальный ID)» из справочника «Коровы», позволит отслеживать эффективность отрасли в разрезе центров ответственности – животноводческих ферм хозяйства;
- таблица «Доярка» – содержит столбец с названием «Milkmaid (доярка)» из справочника «Надои» и позволит формировать выборку данных по закрепленной за дояркой группе животных.
В созданной модели данных были добавлены недостающие связи и выставлены таблицы (рис. 1). На основании построенной модели был создан дашборд «Животноводство», который также может быть реализован в YandexDataLens. Поскольку ООО «Учхоз «Миндерлинское»» имеет низкий уровень автоматизации, то в качестве примеров отчетов можно предложить формирование:
1. Дашборд «Продуктивность»
Визуализация:
- линейный график «Среднесуточный надой по фермам»;
- таблица «Топ-10 коров по удоям».
Источник данных: Ручной ввод в Excel.
Рис. 1. Модель проекта для анализа в Power BI
Метрики:
- средний расход силоса на корову/день;
- сравнение плановых и фактических затрат.
Источник: Сведения из тетради зоотехника в Excel.
3. Дашборд «Экономика».
Расчет:
,
где 
– прибыль, руб.;
– количество проданной продукции i-го вида, ед.;
– цена за единицу продукции -го вида, руб.;
– затраты 
го вида, руб.;
– количество видов проданной продукции;
– количество статей затрат.
Для внедрения в деятельность ООО «Учхоз «Миндерлинское»» также можно предусмотреть мобильные формы для сотрудников, например в Google Forms, которые позволят оперативно получать необходимые для анализа данные посредством автоматического экспорта в Excel. Поскольку в хозяйстве низкий уровень автоматизации и цифровизации, были разработаны простые и понятные формы шаблонов для ручного ввода, содержащие ключевые показатели, которые важны для анализа продуктивности и кормления. При этом для каждой записи необходимо предусмотреть уникальные идентификаторы. Связь между таблицами будет осуществляться через CowID (уникальный ID) коровы, что поможет в дальнейшем при анализе данных в Power BI.
Для таблицы «Надои» основными данными будут выступать идентификатор коровы, дата дойки, объем молока, возможно, качественные показатели (жирность, белок). Если в хозяйстве лабораторные анализы проводятся редко, то жирность и белок могут быть не ежедневными. В шаблон «данные показатели» стоит включить их, но сделать необязательными полями (табл. 3).
Таблица 3
Шаблон Excel для ручного ввода данных «Надои»*
|
Поле |
Тип данных |
Обязательное |
Пример значения |
Пояснение |
|
ID коровы |
Число |
Да |
1001 |
Уникальный номер бирки или клички |
|
Дата дойки |
Дата |
Да |
10.05.2025 |
Дата в формате ДД.ММ.ГГГГ |
|
Утренняя дойка, л |
Число |
Да |
12,5 |
Объем молока за утреннюю дойку |
|
Вечерняя дойка, л |
Число |
Да |
14,0 |
Объем молока за вечернюю дойку |
|
Жирность, % |
Число |
Нет |
3,8 |
Лабораторный показатель (если есть данные) |
|
Белок, % |
Число |
Нет |
3,2 |
Лабораторный показатель (если есть данные) |
|
Примечания |
Текст |
Нет |
«Корова в охоте» |
Комментарии (болезнь, стресс, особенности) |
* Разработано автором.
Ответственным за формирование лицом должен быть назначен зоотехник либо доярка. Ввод информации осуществляется на основании данных журнала надоев молока.
Для таблицы «Кормление» определены следующие основные данные: идентификатор коровы, дата кормления, тип корма, количество. Возможно также указать стоимость корма, но если данные о стоимости хранятся отдельно в бухгалтерии, то можно их не включать в ежедневный ввод. При этом типы кормов в хозяйстве должны быть стандартизированы (силос, комбикорм, сено и т. д.), чтобы избежать разночтений при вводе информации (табл. 4).
Таблица 4
Шаблон Excel для ручного ввода данных «Кормление»*
|
Поле |
Тип данных |
Обязательное |
Пример значения |
Пояснение |
|
ID коровы |
Число |
Да |
1001 |
Уникальный номер бирки или клички |
|
Дата |
Дата |
Да |
10.05.2025 |
Дата в формате ДД.ММ.ГГГГ |
|
Тип корма |
Текст |
Да |
Силос |
Стандартные варианты: «Силос», «Комбикорм», «Сено», «Премикс» и т. д. |
|
Количество, кг |
Число |
Да |
15 |
Объем корма на голову в сутки |
|
Стоимость, руб. |
Число |
Нет |
8.5 |
Цена за 1 кг (если известна) |
|
Примечания |
Текст |
Нет |
«Партия №45» |
Номер партии корма, поставщик, качество |
* Разработано автором.
Ответственным за формирование лицом должен быть назначен зоотехник либо заведующий фермой. Ввод информации осуществляется на основании данных ведомости выдачи кормов.
Предложенные шаблоны необходимо создавать в виде отдельных файлов для каждого месяца: Надои_05_ 2025.xlsx, Кормление_05_2025.xlsx.
При обучении сотрудников ферм необходимо закрепить их ответственность за качественное и точное заполнение данных и соблюдение правил заполнения: заполнять все обязательные поля (помечены «Да»), не объединять ячейки и не менять структуру таблицы, использовать единые названия кормов (например, «Силос кукурузный», а не «Кукуруза»).
Также предложено внедрение в бизнес-процесс «Управление» дашборда «Затраты по отраслям за 2020–2024 гг.», разработанного с использованием инструментов Microsoft Power BI и Yandex DataLens на основании бухгалтерской и финансовой отчетности предприятия за период с 2020 по 2024 г. Основная цель разработки заключается в наглядном представлении и интерактивном анализе затрат предприятия, структурированных по элементам, видам работ и статьям. Основной источник данных для построения дашборда – таблица «Общее», содержащая детальную информацию о затратах предприятия в разрезе статей.
Дополнительные таблицы, обеспечивающие качественные связи и удобную фильтрацию:
- таблица «Год» – для возможности удобного и быстрого отбора данных по годам;
- таблица «Отрасль» – предназначена для фильтрации данных в разрезе отраслей производственных направлений, таких как растениеводство и животноводство.
Архитектура модели данных на обеих платформах реализована на принципе «один-ко-многим», что обеспечивает корректное соединение вспомогательных таблиц с основной таблицей и позволяет эффективно управлять отображением данных при помощи фильтрации и интерактивных элементов дашборда (рис. 2).
Рис. 2. Модель проекта для анализа в Power BI
Дашборд состоит из нескольких основных интерактивных визуализаций.
- Диаграмма «Элементы затрат» – позволяет увидеть динамику и структуру общих затрат по ключевым элементам за каждый год.
- Диаграмма «Статьи материальных затрат» – обеспечивает детализированный обзор расходов на конкретные виды материалов, такие как корма, семена, нефтепродукты, покупная энергия всех видов, прочие материальные затраты, средства защиты растений и животных, топливо.
- Диаграмма «Работы и услуги» – раскрывает затраты на работы и услуги с детализацией по видам услуг: транспортные, борьба с вредителями, ремонт техники, мелиорация, технологические работы и прочее.
- Диаграмма «Материальные затраты по годам» – демонстрирует распределение по отраслям (животноводство, растениеводство и все производство) с временной динамикой по годам (рис. 3).
Особое внимание при создании дашборда уделялось его интерактивности. Пользователи могут использовать фильтры по годам и отраслям, что позволяет оперативно и эффективно исследовать данные в различных разрезах и сценариях. Такая интерактивность значительно повышает удобство и эффективность аналитической работы, обеспечивая качественную информационную поддержку принятия управленческих решений на предприятии. При выборе фильтров «Год – 2024» и «Отрасль – Животноводство и растениеводство» получен сводный анализ затрат обоих направлений.
Рис. 3. Дашборд «Затраты на основное производство» в Power BI
Общие материальные затраты составили 40 тыс. руб., затраты на работы и услуги – 14 тыс. руб., расходы на оплату труда – 25 тыс. руб., отчисления на социальные нужды – 6 тыс. руб. Среди материальных расходов наиболее значительными являются затраты на корма
(15 тыс. руб.), нефтепродукты (10 тыс. руб.) и покупные материалы (3 тыс. руб.). Из общей суммы материальных расходов на животноводство приходится 18,5 тыс. руб., на растениеводство – 21,2 тыс. руб. Что касается затрат на работы и услуги, значительная их часть связана с оплатой прочих услуг сторонних организаций, не включенных в другие группировки: в животноводстве – 9,2 тыс. руб., в растениеводстве – 5 тыс. руб. (рис. 4). При установке фильтра только на отрасль «Животноводство» за 2024 г. структура затрат изменяется и становится более детализированной. Материальные затраты в этом случае снижаются до 18 тыс. руб., а работы и услуги – до 9 тыс. руб. В разрезе статей материальных затрат по животноводству по-прежнему доминируют корма (15 тыс. руб.), однако существенно меняются пропорции затрат на нефтепродукты, семена и прочие материальные затраты (рис. 5).
Рис. 4. Дашборд «Затраты на основное производство» по отраслям
«Растениеводство» и «Животноводство» (2024 г.)
Рис. 5. Дашборд «Затраты на основное производство»
по отрасли «животноводство» (2024 г.)
Заключение. Даже при ручном вводе информации применение предложенного проекта дашборда «Животноводство» позволит хозяйству получить ряд преимуществ: выявление «слабых звеньев», например коровы с надоем менее 15 литров молока в день; контроль перерасхода кормов – возможность сравнения фактических показателей с нормами, отслеживание перерасхода или недостатка какого-то типа кормов в рационе животного; прогноз отелов – возможность прогнозирования на основе даты последнего осеменения. Внедрение проекта в деятельность ООО «Учхоз «Миндерлинское»» позволит автоматизировать расчет показателей KPI, важных для отрасли и финансовых результатов деятельности организации в целом: среднесуточный надой (л), общие затраты на кормление (руб.). У руководства появится возможность осуществлять мониторинг продуктивности, анализировать рационы кормления, осуществлять ветеринарную аналитику. Применение дашбордов дает возможность визуализации карты здоровья молочного стада (маститы, метриты), прогноза потребления кормов и анализа стоимости молока при разных рационах кормления. Дашборд «Затраты на основное производство» позволяет пользователям эффективно отслеживать изменения структуры расходов предприятия и оперативно принимать обоснованные управленческие решения. Интерактивные элементы и фильтры упрощают задачу анализа, предоставляя возможность быстро реагировать на изменения затрат и адаптировать бюджетные стратегии в соответствии с текущей финансовой ситуацией предприятия.
Таким образом, использование аналитических инструментов для бизнес-анализа с помощью Power BI или YandexDataLens в ООО «Учхоз «Миндерлинское»» даже с ручным вводом данных позволит снизить операционные затраты, ускорить формирование отчетности и оперативность принимаемых управленческих решений, повысит прозрачность деятельности подразделений для руководства организации и учредителя.
1. Ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство». М.: Росинформагротех, 2019. 48 с.
2. Добровлянин В.Д., Антинескул Е.А. Цифровизация сельского хозяйства: текущий уровень цифровизации в Российской Федерации и перспективы дальнейшего развития // Цифровые модели и решения. 2022. № 2. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49491693 (дата обращения: 12.04.2025).
3. Дашборды в Power BI: этапы создания и разработки. URL: https://alexkolokolov.com/ru/blog/dashbordy-v-power-bi (дата обращения: 12.04. 2025).
4. Силакова Л.В., Магеррамов П.А., Семкина М.А. Разработка методики автоматизации комплексного бизнес-анализа для организаций МСБ на базе MS Power Bi // Экономика и экологический менеджмент. 2019. № 3. C. 101–108.
5. Бухгалтерская отчетность ООО «Учхоз «Миндерлинское». URL: https://www.audit-it.ru/buh_otchet/2435006322_ooo-uchkhoz-minderlinskoe (дата обращения: 12.04. 2025).
