Andrzej Kusz
Precyzyjne rolnictwo - implikacje technologiczne i organizacyjne.
Autorzy przedstawili zwięźle ideę precyzyjnego rolnictwa i wynikające z niej wymagania odnośnie konstrukcji, użytkowania i utrzymania maszyn rolniczych. Ważną cechą precyzyjnego rolnictwa, dyskutowaną w artykule, jest wzrost znaczenia wiedzy i informacji w rolniczym procesie produkcyjnym i jego konsekwencje edukacyjne i organizacyjne.
The precise agriculture -technological and gassums implications.
The paper concisely presents the idea ofprecision agriculture and the resulting requirements on agricultural machinery con-struction, operation and maintenance. Important feature ofprecision agriculture discussed m the paper is an increased role of knowledge and information in agricultural production process and its educational and organizational consequences.
Implementacja procedury obliczeniowej w sieci bayesowskiej na przykładzie wyznaczania jednostkowych kosztów eksploatacji
W systemach technicznych rozumianych w kategoriach Agile Systems istotnym elementem są przepływy informacyjne pomiędzy wszystkimi fazami istnienia obiektu. Pośród tych strumieni informacyjnych istotną rolę odgrywają procesy obliczeniowe, które mogą być realizowane automatycznie a ponadto w naturalny sposób powinny umożliwiać uwzględnienie niepewności. W artykule przedstawiono przykład takiego procesu realizowanego w technologii sieci bayesowskiej. Model umożliwia predykcję jednostkowych kosztów eksploatacji kombajnu zbożowego na podstawie monitorowania wielkości zmiennych od których one zależą. Wartości zmiennych decyzyjnych reprezentujących parametry pracy maszyny oraz intensywność i warunki jej eksploatacji są znane z dokładnością do rozkładu prawdopodobieństwa. W pracy pokazano w jaki sposób wykorzystując mechanizmy wnioskowania wbudowane w sieci można prowadzić symulacyjne badania kosztów w różnych wariantach sytuacyjnych.
Implementation of computation process in a bayesian network on the example of unit operating costs determination
In technical systems understood in terms of Agile Systems, the important elements are information flows between all phases of an object existence. Among these information streams computation processes play an important role and can be done automatically and also in a natural way should include consideration of uncertainty. This article presents a model of such a process implemented in a Bayesian network technology. The model allows the prediction of the unit costs of operation of a combine harvester based on the monitoring of dependent variables. The values of the decision variables representing the parameters of the machine’s operation and the intensity and the conditions for its operation, are known to an accuracy, which is defined by a probability distribution. The study shows, using inference mechanisms built into the network, how cost simulation studies of various situational options can be carried out.