Концепція створення експертної системи для покращення технології виробництва продукції птахівництва на основі принципів системи HACCP

Метою проекту є підвищення безпечності отримуваної продукції в невеликих і середніх птахівницьких підприємствах шляхом вдосконалення технологічних схем і технологій її виробництва, процедур контролю небезпечних чинників й параметрів в критичних контрольних точках на основі принципів системи HACCP (ХАССП).

Згідно принципів системи HACCP для виробництва безпечної продукції необхідно проаналізувати весь технологічний ланцюг й визначити критичні контрольні точки (ККТ) де є висока ймовірність перевищення рівня безпечності харчової продукції за встановленим чинником. На основі цих досліджень розробляється план заходів HACCP щодо попередження виникнення небезпек та корегувальні дії при їх виникненні.

На практиці існує велика кількість технологій й різноманітних комбінацій процесів що використовуються при виробництві продукції птахівництва. Технології виробництва весь час удосконалюються. З часом змінюються вимоги до безпеки харчових продуктів стосовно окремих показників. Крім того у процесі виробництва можуть виявитись непомічені раніше небезпеки й виникає потреба у введенні нових контрольних точок. Тому, для удосконалення технологій виробництва безпечної продукції, планування й оперативного корегування заходів HACCP доцільно розроблення комп’ютеризованої експертної системи, яка б накопичувала знання й забезпечувала оперативність прийняття рішень при визначенні критичних контрольних точок безпеки продукції, удосконалення технології виробництва та корегування плану заходів HACCP.

В інформатиці експертні системи (ЕС) розглядаються разом з базами знань (БЗ) як моделі поводження експертів у певній області знань із використанням процедур логічного висновку й прийняття рішень, а бази знань – як сукупність фактів і правил логічного висновку в обраній предметній області діяльності.

База знань – це семантична модель, що описує предметну область і дозволяє відповідати на такі питання із цієї предметної області, відповіді на які в явному вигляді не присутні в базі. База знань є основним компонентом інтелектуальних і експертних систем.

База знань складається із правил аналізу інформації від користувача по конкретній проблемі. ЕС аналізує ситуацію й, залежно від її спрямованості дає рекомендації з вирішення проблеми. Головна мета створення будь-якої Бази знань – скоротити час і трудовитрати на рішення типових завдань.

Структура експертної системи для визначення ККТ виробництва продукції птахівництва та покращення технології на основі принципів HACCP представлена на схемі. Модуль I відповідає за накопичення базової інформації про об’єкти, дії, факти й правила. Це семантична модель знань експертів про технології, небезпеки, їх граничні межі, методи визначення небезпек та довідникову інформацію.

Схема – Структура експертної системи для визначення ККТ виробництва продукції птахівництва та покращення технології на основі принципів HACCP.

Експертна система – це комп’ютерна програма, яка побудована по модульному принципу. Кожний модуль відповідає за певні дії й може бути окремо удосконалюватись, але структура вхідних й вихідних даних повинна бути узгодженою з суміжними модулями.

При вирішенні завдання визначення критичних контрольних точок безпечності для конкретного виробництва оператор у діалоговому режимі налаштовує вхідні дані (модуль II) про структуру виробництва, вірогідність виникнення небезпек та ймовірність перевищення їх критичних рівнів. В подальшому ці дані коригуються у процесі накопичення даних контролю й їх статистичної обробки. Модуль III перевіряє введені дані спираючись на семантичну модель БЗ. Якщо небезпека, що виникає на даному етапі виробництва може мати критичний рівень й велику вірогідність, то це є ККТ.

У процесі роботи експертної системи поповнюється БЗ про ККТ для даного виробництва. У відповідності до отриманого списку ККТ, спираючись на БЗ про методи визначення та довідникову інформацію фахівці групи HACCP розробляють інструкцію щодо проведення моніторингу небезпек та корегувальних дій (модуль IV), ведеться документування.

Модуль V відповідає за прийняття остаточного рішення. Експертна система узагальнює отримані знання про ККТ та корегувальні дії й надає інформацію для подальшого удосконалення технологічних процесів та розробки плану HACCP підприємства.

Запропонована структура ЕС матиме найбільшу ефективність, якщо буде розроблена на основі мережевих технологій. У такому випадку реалізується можливість колективної роботи над проектами й зосередження накопичених знань для подальшого використання, економиться час на розроблення плану HACCP. Такий підхід особливо актуальний для дрібних й середніх птахівницьких підприємств, що починають впроваджувати систему безпечності продукції на основі принципів HACCP.

Іщенко Ю.Б., Рябініна О.В., Державна дослідна станція птахівництва НААН

З цим матеріалом читають:

• Поширені помилки при впровадженні системи HACCP
• Продаж домашнього м’яса і молока в Україні — зміна правил після 2020 р.
• Головні положення розробки і впровадження системи HACCP
• Удосконалення технології виробництва продукції птахівництва в невеликих і середніх підприємствах на основі принципів системи HACCP
• Концепція створення експертної системи для покращення технології виробництва продукції птахівництва на основі принципів системи HACCP
• Система HACCP | Терміни та визначення
• Впровадження системи HACCP на підприємстві — 12 кроків
• Документи що підтверджують наявність на виробництві системи HACCP
• Аналіз і оцінка ризиків виробництва за системою HACCP

Інноваційне рішення щодо використання експертної системи в рослинництві

Експертна система AgroMonitor для аграрного сектора України

Прикладом створення експертної системи в Україні є реалізація сервісів, що дозволяють агросектору більш ефективно здійснювати сільськогосподарську діяльність, знизити споживання добрив і поліпшити якість врожаю.

Особливістю розробок є використання відкритих державних даних. Запропонована самонавчальна експертна система, здатна оцінити стан ґрунтів і рослинності за допомогою мультиспектрального аналізу полів. Впровадження цієї технології дозволить фермерам і аграріям збирати необхідну інформацію про стан грунтів, обробляти і аналізувати отримані дані і на підставі зібраного матеріалу розраховувати індекси, що описують стан земельної ділянки.

Також, фермери зможуть максимально точно і швидко приймати рішення, що дозволяють підвищити врожайність земель і скоротити витрати виробництва до 30%. На даний момент склад грунту не вивчався через відсутність відповідних технологій, але завдяки ініціативі IT-шників технологія була запущена в Одеський і Львівській областях і вже є результати оцінки цих районів. Проект отримав підтримку Мінагропроду, а також знаходиться на стадії переговорів з рядом інвесторів.

«Система для точного землеробства AgroMonitor дозволяє оцінити рівень зволоженості грунту і планувати правильний полив рослин і культур. Датчики допомагають відстежити нашестя комах і вчасно використовувати добрива при цьому не нашкодивши рослинам, зберегти врожай. AgroMonitor може аналізувати понад 20 показників, в тому числі вологість і температуру ґрунту, температуру і вологість повітря, швидкість і напрям вітру. За індивідуальним запитом можуть бути створені унікальні датчики і їх комбінації. Можливі варіанти з посиленою батареєю без сонячної панелі і потайний корпус, щоб зменшити ймовірність крадіжки на неохоронюваних полях », – йдеться в повідомленні.

Також наголошується, що програмне забезпечення дозволяє налаштовувати повідомлення (електронна пошта, SMS) в разі досягнення певних показників як на окремих датчиках, так і на групах датчиків з різними залежностями, наприклад, якщо впала вологість і сильний вітер, система відправить про це повідомлення агроному.

Такий підхід дозволяє побудувати інтелектуальну систему моніторингу поля. Датчики вже встановили в Тернопільській і Миколаївській областях.

latifundist.com