В работе представлены результаты анализа современных направлений применения информационных технологий для автоматизации животноводческих предприятий. В аналитической части рассмотрены актуальные на сегодняшний день разработки и исследования зарубежных и отечественных ученых. Особое внимание уделяется анализу работ, направленных на применение методов математической статистики при разработке алгоритмов прогнозирования непредвиденных производственных ситуаций. Анализ показал, что методы математической статистики повсеместно используются для обработки данных в автоматизированных информационных системах управления животноводческими хозяйствами и индивидуальное прогнозирование различных характеристик является важной задачей в условиях данного вида производства. Для решения задачи прогнозирования в работе выдвинута гипотеза о подчинении отклонений от среднего значения надоев животных предприятия нормальному закону распределения. Гипотеза доказана с помощью критерия согласия Пирсона при уровне значимости α = 0.05. Доказательство гипотезы позволило разработать метод отслеживания всплесков внеплановых значений для системы мониторинга производственного процесса на животноводческом комплексе.

The results of the current trends analysis of information technology to automate the livestock enterprises are represented in the work. Current research and development of foreign and Russian scholars are considered in the analytical part. Works are directed at application of methods of mathematical statistics in the development of algorithms for predicting unforeseen production situations analyzed more thoroughly. The analysis showed that the statistical methods are commonly used for data processing in automated information systems control animal farms and individual forecasting of various characteristics is an important task for the production. To solve the problem of forecasting the been hypothesized of submission of data deviations daily from the average milk yield of animals enterprise to normal distribution. The hypothesis was proved by means of Pearson´s agreement criterion with the significance level α = 0.05. Proof of the conjecture allowed the development of monitoring method of values unplanned bursts for the monitoring of the production process for the livestock sector.