Development of a method and software tool for optimizing seasonal harvest management operations

Abstract

Це дослідження має на меті розробити метод і відповідний програмний засіб для оптимізації сезонних збиральних робіт. Мета полягає в усуненні неефективності в розподілі ресурсів і визначенні термінів, що негативно впливає на прибутковість аграрних підприємств. Запропоноване рішення інтегрує алгоритми оптимізації для керування та планування збиральних операцій з урахуванням зовнішніх змінних, таких як погодні умови, наявність робочої сили та ринковий попит. Наш підхід поєднує методи машинного навчання та моделі прийняття рішень на основі даних для прогнозування оптимальних термінів збирання та максимізації використання ресурсів. Основні результати демонструють підвищену економічну ефективність, збільшення врожайності та мінімізацію операційних затримок порівняно з традиційними методами. Новизна цього дослідження полягає в інтеграції передових алгоритмів оптимізації в спеціалізований програмний засіб, який забезпечує коригування в реальному часі залежно від екологічних та ринкових чинників. Результати підкреслюють потенціал інноваційних аграрних технологій для революційних змін в управлінні збиранням урожаю, сприяючи сталішій і прибутковішій сільськогосподарській практиці. У цій статті також представлено розроблення методу та програмного засобу для оптимізації управління сезонними збиральними роботами. Дослідження розглядає притаманні аграрному плануванню проблеми, особливо для культур із вузькими вікнами збирання, з метою максимізації врожайності та прибутковості. Результати демонструють істотне підвищення ефективності та зниження витрат порівняно з традиційними методами.This research aims to develop a method and a corresponding software tool to optimize seasonal harvesting operations. The goal is to address inefficiencies in resource allocation and timing that negatively impact the profitability of agricultural businesses. The proposed solution integrates optimization algorithms to manage and schedule harvest operations, considering external variables such as weather conditions, labor availability, and market demands. Our approach combines machine learning techniques and data-driven decision-making models to predict optimal harvest times and maximize resource utilization. The main results demonstrate improved cost efficiency, increased yield, and minimized operational delays compared to traditional methods. This study`s novelty lies in integrating advanced optimization algorithms within a tailored software tool, which provides real-time adjustments based on environmental and market factors. The findings highlight the potential of innovative farming technologies to revolutionize harvest management operations, contributing to a more sustainable and profitable agricultural practice. This paper also presents the development of a method and software tool to optimize the management of seasonal harvesting operations. The study addresses the inherent challenges in agricultural scheduling, particularly for crops with narrow harvesting windows, to maximize yield and profitability. The results demonstrate significant efficiency and cost reduction improvements compared to traditional methods.