ІНТЕГРАЦІЯ ЦИФРОВИХ РІШЕНЬ ТА ІННОВАЦІЙ У РОЗВИТОК ГАЛУЗІ ТВАРИННИЦТВА
DOI:
https://doi.org/10.32782/inclusive_economics.10-13Ключові слова:
цифровізація, тваринництво, Інтернет речей, ЦНАП, інновації, точне тваринництво, цифрова платформа, стале виробництво, інституційна трансформаціяАнотація
У статті всебічно досліджено процес інтеграції цифрових технологій у розвиток галузі тваринництва України в контексті воєнних викликів і необхідності модернізації аграрного сектору. Особливу увагу приділено застосуванню сенсорних систем, Інтернету речей (IoT), штучного інтелекту (AI) та роботизованих рішень, які забезпечують моніторинг стану тварин, автоматизацію виробничих процесів і підвищення продуктивності при одночасному зниженні впливу на довкілля. Показано, що впровадження таких технологій створює умови для розвитку точного тваринництва, оптимізації витрат і зміцнення екологічної стійкості виробництва. Така модель дозволить сформувати єдину національну цифрову екосистему тваринництва, орієнтовану на сталий розвиток, прозорість управління, інтеграцію інновацій та посилення конкурентоспроможності аграрного сектору України.
Посилання
Menendez H.M., Brennan J.R., Gaillard C., Ehlert K., Quintana J., Neethirajan S., Remus, A., Jacobs M., Teixeira I.A.M.A., Turner B.L. ASAS–NANP Symposium: Mathematical Modeling in Animal Nutrition: Opportunities and challenges of confined and extensive precision livestock production. J. Anim. Sci. 2022. Vol. 100. №6. skac160. https://research.wur.nl/en/publications/asas-nanp-symposium-mathematical-modeling-in-animal-nutrition-opp/ (дата звернення: 25.10.2025)
FAO. Greenhouse Gas Emissions from Agrifood Systems. Global, Regional and Country Trends, 2000–2020 FAOSTAT Analytical Brief Series No. 50; FAO: Rome, Italy, 2022.
Mishra S., Sharma S.K. Advanced contribution of IoT in agricultural production for the development of smart livestock environments. Internet Things. 2023. № 22(4). 100724. DOI: https://doi.org/10.1016/j.iot.2023.100724 (дата звернення: 25.10.2025)
Mollo M.N., Vendrametto O., Okano M.T. Precision livestock tools to improve products and processes in broiler production: A review. Braz. J. Poult. Sci. 2009. № 11. Р. 211–218.
Kashiha M., Pluk A., Bahr C., Vranken E., Berckmans D. Development of an early warning system for a broiler house using computer vision. Biosystems Engineering. 2013. Volume 116. Issue 1. P. 36-45.
John A.J., Clark C.E.F., Freeman M.J., Kerrisk K.L., Garcia S.C., Halachmi I. Milking robot utilization, a successful precision livestock farming evolution. Animal. 2016. № 10. P. 1484–1492.
Jacobs J.A., Siegford J.M. Invited review: The impact of automatic milking systems on dairy cow management, behaviour, health, and welfare. Journal of dairy science. 2012. № 95. P. 2227–2247.
Zuidhof M.J., Fedorak M.V., Ouellette C.A., Wenger, I.I. Precision feeding: Innovative management of broiler breeder feed intake and flock uniformity. Journal of Applied Poultry Research. 2019. № 28(2). P. 231–241.
Міністерство цифрової трансформації. URL: https://thedigital.gov.ua/ (дата звернення: 20.10.2025).
Dibbern T., Romani L. A. S., Massruhá S. M. F. S. Main drivers and barriers to the adoption of Digital Agriculture technologies. Smart Agricultural Technology. 2024. №8. 100459. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772375524000649 (дата звернення: 25.10.2025)
Menendez H.M., Brennan J.R., Gaillard C., Ehlert K., Quintana J., Neethirajan S., Remus, A., Jacobs M., Teixeira I.A.M.A., Turner B.L. (2022) ASAS–NANP Symposium: Mathematical Modeling in Animal Nutrition: Opportunities and challenges of confined and extensive precision livestock production. J. Anim. Sci. Available at: https://research.wur.nl/en/publications/asas-nanp-symposium-mathematical-modeling-in-animal-nutrition-opp/ (accessed October 25, 2025)
FAO. (2022) Greenhouse Gas Emissions from Agrifood Systems. Global, Regional and Country Trends, 2000–2020 FAOSTAT Analytical Brief Series №. 50; FAO: Rome, Italy,
Mishra S., Sharma S.K. (2023) Advanced contribution of IoT in agricultural production for the development of smart livestock environments. Internet Things. № 22(4). 100724. DOI: https://doi.org/10.1016/j.iot.2023.100724 (accessed October 25, 2025)
Mollo M.N., Vendrametto O., Okano M.T. (2009) Precision livestock tools to improve products and processes in broiler production: A review. Braz. J. Poult. Sci. № 11. Р. 211–218.
Kashiha M., Pluk A., Bahr C., Vranken E., Berckmans D. (2013) Development of an early warning system for a broiler house using computer vision. Biosystems Engineering. Volume 116. Issue 1. P. 36-45.
John A.J., Clark C.E.F., Freeman M.J., Kerrisk K.L., Garcia S.C., Halachmi I. (2016) Milking robot utilization, a successful precision livestock farming evolution. Animal. № 10. P. 1484–1492.
Jacobs J.A., Siegford J.M. (2012) Invited review: The impact of automatic milking systems on dairy cow management, behaviour, health, and welfare. Journal of dairy science. № 95. P. 2227–2247.
Zuidhof M.J., Fedorak M.V., Ouellette C.A., Wenger, I.I. (2019) Precision feeding: Innovative management of broiler breeder feed intake and flock uniformity. Journal of Applied Poultry Research. № 28(2). P. 231-241.
Ministerstvo tsyfrovoi transformatsii [Ministry of Digital Transformation] (2025). Available at: https://thedigital.gov.ua/ (accessed October 25, 2025)
Dibbern T., Romani L. A. S., Massruhá S. M. F. S. (2024) Main drivers and barriers to the adoption of Digital Agriculture technologies. Smart Agricultural Technology. № 8. 100459. Available at: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772375524000649 (accessed October 25, 2025)
