Статья посвящена комплексному анализу эффективности цифровых решений в агропромышленном комплексе (АПК) с акцентом на системы учета (ERP, MES), планирования (EPM, ИИ) и диспетчеризации (SCADA, цифровые двойники). В исследовании разработана оригинальная матрица эффективности, учитывающая климатические риски, сезонность и биологические циклы, а также индекс цифровой зрелости (далее — ИЦЗ), который интегрирует инфраструктурные, кадровые и управленческие критерии. Матрица позволяет количественно оценить влияние технологий на ключевые показатели: рост производительности (15–30 %), сокращение затрат (10–25 %) и период окупаемости (1,5–4 года). Научная новизна работы заключается в адаптации методологии ROI через введение климатических коэффициентов (Kклим = 0,8–1,2Kклим = 0,8–1,2) и создании ИЦЗ, учитывающего региональную специфику, такую как дефицит интернет-инфраструктуры в сельской местности и кадровый дисбаланс. Практическая апробация проведена на 15 предприятиях АПК, включая регионы Приволжского федерального округа (ПФО). Результаты подтвердили, что внедрение ERP/MES-систем снижает операционные издержки на 12–20 %, а использование EPM-планирования увеличивает рентабельность на 18–25 %. Внедрение цифровых двойников в тепличных комплексах сократило энергопотребление на 15–20 %, а IoT-датчики в животноводстве минимизировали потери корма на 8–10 %. Региональный анализ выявил значительные различия в цифровой зрелости: Нижегородская область и Татарстан демонстрируют ИЦЗ 7,9 и 7,6 соответственно, тогда как Удмуртская Республика (ИЦЗ = 4,2) отстает из-за недостатка IT-инфраструктуры и образовательных программ. Исследование предлагает практические рекомендации для стейкхолдеров: малые предприятия могут использовать облачные ERP (1C:ERP) и мобильные IoT-датчики, крупные холдинги — интегрировать блокчейн для прозрачности цепочек поставок, а государству — субсидировать интернет в сельской местности и разработать образовательные курсы. Перспективы работы включают разработку low-cost решений на базе open-source платформ и анализ экологических эффектов цифровизации. Результаты могут быть использованы для формирования государственных программ (например, «Цифровое село»), оптимизации корпоративных стратегий и академических исследований в области агротехнологий.
The article presents a comprehensive analysis of the effectiveness of digital solutions in the agro-industrial complex (AIC), focusing on accounting (ERP, MES), planning (EPM, AI), and dispatching (SCADA, digital twins) systems. The study develops an original efficiency matrix incorporating climatic risks, seasonality, and biological cycles, as well as a Digital Maturity Index (DMI) that integrates infrastructure, workforce, and management criteria. The matrix quantifies the impact of technologies on key indicators: productivity growth (15–30 %), cost reduction (10–25 %), and payback period (1,5–4 years). The scientific novelty lies in adapting ROI methodology through climate coefficients (Kclim = 0,8–1,2Kclim = 0,8–1,2) and creating a DMI that accounts for regional specifics, such as rural internet infrastructure deficits and workforce imbalances. Practical testing was conducted across 15 AIC enterprises, including regions of the Volga Federal District (VFD). The results confirmed that implementing ERP/MES systems reduces operational costs by 12–20 %, while EPM planning increases profitability by 18–25 %. Digital twins in greenhouse complexes cut energy consumption by 15–20 %, and IoT sensors in livestock farming minimized feed losses by 8–10 %. Regional analysis revealed significant disparities in digital maturity: Nizhny Novgorod Oblast and the Republic of Tatarstan scored DMI 7.9 and 7,6, respectively, whereas the Udmurt Republic (DMI = 4,2) lagged due to IT infrastructure and education gaps. The study provides practical recommendations: small enterprises can adopt cloud ERP (1C: ERP) and mobile IoT sensors; large holdings should integrate blockchain for supply chain transparency; and the government should subsidize rural internet and develop training programs. Future work includes low-cost open-source solutions and analysis of digitalization’s environmental impacts. The results can inform state programs (e.g., «Digital Village»), corporate strategies, and academic research in agrotech.