У статті розкрито значення випробувань землеробських машин як ключового інструменту підвищення ефективності аграрного виробництва в умовах повоєнного відновлення України. Актуальність дослідження зумовлена потребою в технічному переоснащенні сільського господарства на тлі обмежених ресурсів, зростання вартості експлуатації машин і необхідності адаптації до нових економічних та кліматичних викликів. Метою дослідження є наукове обґрунтування ефективності застосування системи випробувань землеробських машин у посткризовий період шляхом аналізу її історичної еволюції, технічних характеристик, організаційної структури й управлінського потенціалу. Методологічну основу дослідження становлять структурно-функціональний підхід, порівняльний аналіз нормативної бази (ДСТУ, ISO, OECD), історико-логічне дослідження змін у функціях випробувань, а також елементи системного оцінювання технічної ефективності. Встановлено, що в сучасних умовах результати випробувань трансформуються з елементу технічної перевірки у повноцінний інструмент стратегічного планування. Окреслено адаптивні й комбіновані підходи до тестування, що враховують специфіку польової експлуатації, логістики та управлінської потреби. Виокремлено основні бар’єри впровадження протестованої техніки: фінансові обмеження, кадровий дефіцит, відсутність зворотного зв’язку з виробниками та недостатній рівень інформаційної відкритості. Доведено доцільність переходу до гібридної моделі випробувань, яка поєднує точність лабораторних методів із практичною аналітичністю польових досліджень. Практична цінність дослідження полягає у розробці рекомендацій щодо цифровізації випробувальної діяльності, формування регіональних демонстраційних платформ, оновлення професійної підготовки та інтеграції результатів тестування в управлінські стратегії агропідприємств. Перспективним напрямом подальших досліджень визначено створення інтелектуальних систем агроверифікації та перехід до цифрових стандартів в оцінюванні техніки.

1. Деркач О. Становлення теоретичних основ випробувань землеробських машин в Україні (друга половина ХІХ – початок ХХ ст.). Історія науки і біографістика. 2025. Вип. 1. С. 22–38. URL: https://inb.dnsgb.com.ua/2025-1/02.pdf (дата звернення: 06.01.2025).
2. Вісин О. О. Становлення та розвиток системи випробування сільськогосподарської техніки на Галичині (70-ті роки ХІХ – 20-ті роки ХХ ст.). Історія науки і біографістика. 2021. Вип. 3. С. 156–184. URL: http://inb.dnsgb.com.ua/2021-3/09.pdf (дата звернення: 06.01.2025).
3. Artiomov N., Antoshchenkov R., Antoshchenkov V., Ayubov A. Innovative approach to agricultural machinery testing. Engineering for Rural Development. 2021. Vol. 20. P. 692–698.
4. Chen W., Cao G., Yuan D., Ding Y., Zhu J., Chen X. Study on agricultural machinery-load-testing technology and equipment based on six-dimensional force sensor. Agriculture. 2023. Vol. 13, № 9. Article 1649. DOI: https://doi.org/10.3390/agriculture13091649 (date of access: 06.01.2025).
5. Tian H., Yang Y., Wang D., Yu X., Liu Z., Liu Y., Dong W. Computer vision technology in agricultural automation – A review. Information Processing in Agriculture. 2020. Vol. 7, № 1. P. 1–19. DOI: https://doi.org/10.1016/j.inpa.2019.09.006 (date of access: 06.01.2025).
6. Rehman T. U., Mahmud M. S., Chang Y. K., Jin J., Shin J. Current and future applications of statistical machine learning algorithms for agricultural machine vision systems. Computers and Electronics in Agriculture. 2019. Vol. 156. P. 585–605. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.12.006 (date of access: 06.01.2025).
7. Amini M., Rahmani A. Agricultural databases evaluation with machine learning procedure. Australian Journal of Engineering and Applied Science. 2023. Vol. 8. P. 39–50. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4331902 (date of access: 06.01.2025).
8. Meshram V., Patil K., Meshram V., Hanchate D., Ramkteke S. D. Machine learning in agriculture domain: A state-of-art survey. Artificial Intelligence in the Life Sciences. 2021. Vol. 1. Article 100010. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2021.100010 (date of access: 06.01.2025).
9. Zhang M., Ji Y., Li S., Cao R., Xu H., Zhang Z. Research progress of agricultural machinery navigation technology. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery. 2020. Vol. 51, № 4. URL: https://nyjxxb.net/index.php/journal/article/view/974 (date of access: 06.01.2025).
10. Zhou J., He H. Research progress on navigation path planning of agricultural machinery. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery. 2021. Vol. 52, № 9. URL: https://nyjxxb.net/index.php/journal/article/view/1229 (date of access: 06.01.2025).
11. Nifatova O., Ladyka V., Hryshyna Y., Danko Y. Agricultural education in times of war: Strategic visions, leadership practices and post-war reconstruction. Problems and Perspectives in Management. 2023. Vol. 21, № 2. P. 87. DOI: https://doi:10.21511/ppm.21(2-si).2023.11 (date of access: 06.01.2025).
12. Gorjian S., Ebadi H., Trommsdorff M., Sharon H., Demant M., Schindele S. The advent of modern solar-powered electric agricultural machinery: A solution for sustainable farm operations. Journal of Cleaner Production. 2021. Vol. 292. Article 126030. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126030 (date of access: 06.01.2025).
13. Zhai Z., Martínez J. F., Beltran V., Martínez N. L. Decision support systems for agriculture 4.0: Survey and challenges. Computers and Electronics in Agriculture. 2020. Vol. 170. Article 105256. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105256 (date of access: 06.01.2025).
14. Shaikh T. A., Rasool T., Lone F. R. Towards leveraging the role of machine learning and artificial intelligence in precision agriculture and smart farming. Computers and Electronics in Agriculture. 2022. Vol. 198. Article 107119. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107119 (date of access: 06.01.2025).
15. An agri group of superlatives – Kernel, UA. HORSCH: website. 2025. URL: https://terra.horsch.com/en/issue-21-2020/around-the-world/an-agri-group-of-superlatives-kernel-ua (date of access: 07.03.2025).
16. Машини сільськогосподарські. Методи випробувань. ДСТУ 4397:2005. Budstandart: website. 2021. URL: https://online.budstandart.com/ua/catalog/doc-page.html?id_doc=91480 (date of access: 07.03.2025).
17. Трактори сільськогосподарські. Випробування продуктивності. Частина 1: Стаціонарні випробування. ДСТУ ISO 789-1:2005. Budstandart: website. 2005. URL: https://online.budstandart.com/ru/catalog/doc-page.html?id_doc=53825 (date of access: 07.03.2025).
18. Tracteurs agricoles – Méthodes d’essai – Partie 1: Essais de puissance à la prise de force (PDF). ISO 789-1:1990. ISO: website. 1990. URL: https://www.iso.org/ru/standard/42303.html (date of access: 07.03.2025).
19. OECD Standard Code for the Official Testing of Agricultural and Forestry Tractors (OECD Code 2). OECD: website. 2024. URL: https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/topics/policy-sub-issues/tractors/02-Code2-February-2024-preparation-clean.pdf (date of access: 07.03.2025).
20. Tractors and machinery for agriculture and forestry – Test procedures – Part 13: Power take-off (PTO) test code – Dynamic test method. ISO 789-13:2018. ISO: website. 2018. URL: https://cdn.standards.iteh.ai/samples/66437/bf32f533dde242d7859b8a8d1a60563e/ISO-789-13-2018.pdf (date of access: 07.03.2025).

1. Derkach, O. (2025). Stanovlennia teoretychnykh osnov vyprobuvan zemlerobskykh mashyn v Ukraini (druha polovyna XIX – pochatok XX st.) [Formation of theoretical foundations for testing agricultural machinery in Ukraine (second half of the 19th – early 20th century)]. Istoriia nauky i biohrafistyka, 1, 22–38. Retrieved from https://inb.dnsgb.com.ua/2025-1/02.pdf [In Ukrainian].
2. Visyn, O. O. (2021). Stanovlennia ta rozvytok systemy vyprobuvannia silskohospodarskoi tekhniky na Halychyni (70-ti roky XIX – 20-ti roky XX st.) [Formation and development of the system of agricultural machinery testing in Galicia (1870s–1920s)]. Istoriia nauky i biohrafistyka, 3, 156–184. Retrieved from http://inb.dnsgb.com.ua/2021-3/09.pdf [In Ukrainian].
3. Artiomov, N., Antoshchenkov, R., Antoshchenkov, V., & Ayubov, A. (2021). Innovative approach to agricultural machinery testing. Engineering for Rural Development, 20, 692–698.
4. Chen, W., Cao, G., Yuan, D., Ding, Y., Zhu, J., & Chen, X. (2023). Study on agricultural machinery-load-testing technology and equipment based on six-dimensional force sensor. Agriculture, 13(9), Article 1649. https://doi.org/10.3390/agriculture13091649
5. Tian, H., Yang, Y., Wang, D., Yu, X., Liu, Z., Liu, Y., & Dong, W. (2020). Computer vision technology in agricultural automation – A review. Information Processing in Agriculture, 7(1), 1–19. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2019.09.006
6. Rehman, T. U., Mahmud, M. S., Chang, Y. K., Jin, J., & Shin, J. (2019). Current and future applications of statistical machine learning algorithms for agricultural machine vision systems. Computers and Electronics in Agriculture, 156, 585–605. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.12.006
7. Amini, M., & Rahmani, A. (2023). Agricultural databases evaluation with machine learning procedure. Australian Journal of Engineering and Applied Science, 8, 39–50. Retrieved from https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4331902
8. Meshram, V., Patil, K., Meshram, V., Hanchate, D., & Ramkteke, S. D. (2021). Machine learning in agriculture domain: A state-of-art survey. Artificial Intelligence in the Life Sciences, 1, Article 100010. https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2021.100010
9. Zhang, M., Ji, Y., Li, S., Cao, R., Xu, H., & Zhang, Z. (2020). Research progress of agricultural machinery navigation technology. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery, 51(4). Retrieved from https://nyjxxb.net/index.php/journal/article/view/974
10. Zhou, J., & He, H. (2021). Research progress on navigation path planning of agricultural machinery. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery, 52(9). Retrieved from https://nyjxxb.net/index.php/journal/article/view/1229
11. Nifatova, O., Ladyka, V., Hryshyna, Y., & Danko, Y. (2023). Agricultural education in times of war: Strategic visions, leadership practices and post-war reconstruction. Problems and Perspectives in Management, 21(2), 87. https://doi:10.21511/ppm.21(2-si).2023.11
12. Gorjian, S., Ebadi, H., Trommsdorff, M., Sharon, H., Demant, M., & Schindele, S. (2021). The advent of modern solar-powered electric agricultural machinery: A solution for sustainable farm operations. Journal of Cleaner Production, 292, Article 126030. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126030
13. Zhai, Z., Martínez, J. F., Beltran, V., & Martínez, N. L. (2020). Decision support systems for agriculture 4.0: Survey and challenges. Computers and Electronics in Agriculture, 170, Article 105256. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105256
14. Shaikh, T. A., Rasool, T., & Lone, F. R. (2022). Towards leveraging the role of machine learning and artificial intelligence in precision agriculture and smart farming. Computers and Electronics in Agriculture, 198, Article 107119. https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107119
15. HORSCH. (2025). An agri group of superlatives – Kernel, UA. HORSCH: website. Retrieved from https://terra.horsch.com/en/issue-21-2020/around-the-world/an-agri-group-of-superlatives-kernel-ua [In English].
16. Budstandart. (2021). Mashyny silskohospodarski. Metody vyprobuvan. DSTU 4397:2005 [Agricultural machines. Test methods. DSTU 4397:2005]. Budstandart: website. Retrieved from https://online.budstandart.com/ua/catalog/doc-page.html?id_doc=91480 [In Ukrainian].
17. Budstandart. (2005). Traktory silskohospodarski. Vyprobuvannia produktyvnosti. Chastyna 1: Statsionarni vyprobuvannia. DSTU ISO 789-1:2005 [Agricultural tractors. Performance testing. Part 1: Static tests]. Budstandart: website. Retrieved from https://online.budstandart.com/ru/catalog/doc-page.html?id_doc=53825 [In Ukrainian].
18. ISO. (1990). Tracteurs agricoles – Méthodes d’essai – Partie 1: Essais de puissance à la prise de force. ISO: website. Retrieved from https://www.iso.org/ru/standard/42303.html [In French].
19. OECD. (2024). OECD Standard Code for the Official Testing of Agricultural and Forestry Tractors (OECD Code 2). OECD: website. Retrieved from https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/topics/policy-sub-issues/tractors/02-Code2-February-2024-preparation-clean.pdf [In English].
20. ISO. (2018). Tractors and machinery for agriculture and forestry – Test procedures – Part 13: Power take-off (PTO) test code – Dynamic test method. ISO: website. Retrieved from https://cdn.standards.iteh.ai/samples/66437/bf32f533dde242d7859b8a8d1a60563e/ISO-789-13-2018.pdf [In English].