大数据技术提升农业机械的效率与可靠性探讨

2024-04-01谢宇

南方农机 2024年5期

谢宇

（山西应用科技学院，山西太原 030062）

国家发展，农业为基。推动农业高质量发展始终是我国的基本方略，而农业机械作为农业发展的重要支撑，推动农机化的快速发展就显得十分重要。随着大数据技术的不断发展，其快速、高效、自动化等特点为农业机械发展注入了新动能，推动了农业机械的快速发展。进一步研究大数据技术在提升农业机械效率和可靠性等方面的应用，能够为农业机械更充分、更深入应用大数据技术提供支撑，有利于农业机械的智慧化发展。

1 大数据技术应用于农业机械中的作用

1.1 显著提升农业生产效率

一是提升农业产量。农业机械的作用在于减少人力投入、提高农业生产效率。高效可靠的农业机械可以在较短的时间内完成更多的农业生产任务，如耕种、播种、施肥、喷洒农药等。生产者可以借助机械完成农业生产过程中的重复性工作，提高生产效率，进而增加农产品产量。这对于满足不断增长的人口对食品的需求、保障国家粮食安全至关重要。二是减轻农民劳动强度[1]。农业劳动力是农业生产的主要组成部分，然而传统农业劳动过程中存在很多繁重、重复且危险的工作，如长时间的手工操作、重物搬运等，给农民带来了很大的劳动强度，加重了身体损耗，而高效可靠的农业机械能够执行冗长且重复的操作，减轻了农民的体力劳动负担，提高了工作效率，同时也降低了工作风险和劳动损害。

1.2 增强农产品的竞争力

一是大幅提高农作物品质。随着科技的不断进步，农业机械的功能和性能不断提高，可以实现更高效的农作物播种、种植、管理和收获等工作。以农业机械化的播种为例，相比传统手工播种，农业机械化可以大幅提高播种的效率，并且可以保证作物的均匀性和一致性，减少了播种过程中的误差，同样的，农业机械化收获也可以大幅提高收获的速度和效率，保证作物品质的同时最小化损失[2]。二是增加农产品的市场竞争力。随着人们生活水平和对食品质量要求的不断提高，市场对于高品质、高效率的农产品的需求也持续增长。通过提升农业机械的效率和可靠性，可以有效提高农产品的生产效率和品质，满足市场对于优质农产品的需求。

1.3 节约资源和保护环境

一是有助于节约能源。随着世界人口的不断增长，农业生产对能源需求也在不断增加。如果农业机械的效率低下，将导致能源浪费和不必要的能源消耗。相反，如果农业机械能够提高效率，合理利用能源，将帮助农民节约能源成本，减少对有限资源的依赖。二是减少化学物质的使用。传统农业生产中，常常使用大量的化学农药和化肥来保护农作物免受病虫害的侵害，但这些化学物质的使用不仅会对环境造成污染，还可能对人类健康产生潜在威胁，而现代农业机械的技术进步，如精确喷洒和施肥等机械化作业的应用，能够准确、精细地控制化学物质的使用，减少使用量并降低环境污染风险[3]。三是降低环境污染。传统农业生产中，农民常常采用传统的人力或畜力耕作方式，这种方式不仅效率低下，还会导致大量土壤侵蚀、水源污染等环境问题。而现代农业机械的应用可以减少土壤侵蚀，保护水源，降低环境污染，比如高效的耕作机械能够使耕作操作更加精细化，减少水土流失；精确喷灌系统可以减少水资源的浪费，防止化学物质因雨水冲刷流入水源，降低水域污染的风险。

2 大数据技术提升农业机械效率的方式

2.1 预测性维护

预测性维护是一种基于大数据技术的方法，可以大大提升农业机械的效率。通过大数据技术的应用，可以实现对农业机械的预测性维护，即在故障发生前，通过对机械运行数据的分析和监测，提前预知潜在故障，采取相应的措施，以避免机械故障和停工。首先，预测性维护需要收集和分析机械的运行数据[4]。现代农业机械普遍配备了传感器和监测设备，可以实时采集到关于温度、压力、振动等方面的数据。这些数据可以通过云计算平台实时上传，形成大数据集。利用大数据技术的分析算法，可以对这些数据进行统计和分析，发现数据中的规律、趋势和异常。其次，通过分析机械运行数据，可以建立起故障预测模型。通过对历史数据的统计分析，可以找出故障发生的时间、频率和原因等特征。基于这些特征，可以采用机器学习算法，训练出一个故障预测模型。这个模型可以根据当前机械的运行数据，预测出潜在的故障发生概率和故障发生的时间点。预测性维护团队可以根据这些预测结果，提前制定维修计划，并采取相应的维修措施。最后，预测性维护还可以结合远程监控和远程维修技术。基于大数据和物联网技术，农业机械可以与维修团队保持实时的连接和通信。一旦故障预测模型发现了潜在的故障，预测性维护团队可以通过远程监控系统实时监测机械的运行状况，并在需要时远程进行调整和维修。

2.2 自动化操作

随着信息技术的迅速发展，传感器、物联网、人工智能等技术的应用逐渐为农业机械实现自动化操作创造了条件。首先，数据收集与分析是实现自动化操作的基础，通过传感器获取农作物的生长数据、土壤湿度、气候数据等，将这些数据实时上传到云端进行分析，从而提供决策依据。大数据分析可以根据历史数据和实时数据，预测作物的生长趋势，判断病虫害的发生概率，为农民提供科学的决策建议。其次，决策支持是大数据技术提升农业机械效率的关键环节[5]。通过对大量数据进行建模和分析，可以帮助农民在作物种植、肥料施用、病虫害防治等方面作出决策，比如根据土壤养分含量和作物需求量，智能化的决策支持系统可以给出最佳的施肥量和施肥时间，实现精准施肥，提高肥料利用率。最后，大数据技术还可以应用于农业机械的机器人化。机器人可以根据农作物的生长需求，自动完成播种、浇水、收割等作业。通过与传感器和数据分析系统的连接，机器人能够实时获取信息和反馈，实现高效、准确的作业。机器人的应用可以大大减轻人工劳动强度，提高作业效率。

2.3 智能化调度

首先，智能调度可以通过分析大数据来预测农作物生长和生产的需求情况。利用大数据技术可以收集和分析农作物的生长情况、环境因素、天气数据等信息，从而预测出不同农作物在不同时间和地点的需求量。基于这些数据，农业机械的使用可以灵活调度，以适应不同地区和不同时间段的需求变化，提高生产效率。其次，智能调度可以根据农田的特点和农机的使用状态进行优化调度。通过分析农田的土壤类型、水分状况、肥料使用情况等信息，可以制定出最佳的农机作业路径和作业时间，以最大限度地减少资源浪费和成本消耗。同时，通过监测农机的使用状态，及时进行维护和保养，避免机器故障和损坏，提高农业机械的使用寿命和效率[6]。最后，智能调度还可以通过分析农机和农户之间的运输路径和安排，提高物流效率并减少成本。通过收集和分析农机运输路径、交通状况并农户的需求等数据，可以实现农机的快速配送和合理调度，提高运输效率并减少运输成本。

3 大数据技术提升农业机械可靠性的方式

3.1 故障诊断与预警

首先，大数据技术可以通过监测和收集农业机械运行数据，分析其运行状态，通过判断是否存在异常，实现故障的早期预警。通过将大量的农业机械运行数据进行整合和分析，可以发现机械运行中的规律和趋势，从而提前预防潜在的故障，保障机械的正常运行。其次，大数据技术在农业机械故障诊断上的应用也是十分重要的。通过分析农业机械运行所产生的大数据，可以识别出不同故障的特征模式，构建故障诊断模型。这样一来，当农业机械出现故障时，通过与模型的比对，可以快速准确地定位故障原因，为维修提供准确可靠的依据，缩短维修时间，提高维修效率[7]。最后，大数据技术还可以通过建立农业机械故障数据库，将农业机械的故障信息进行归纳分类，形成故障知识库，为维修人员提供查询和参考，提高维修人员解决故障的能力和效率。在归纳和分析故障信息的过程中，也可以发现机械设计和制造方面的问题，进而改进和优化农业机械的可靠性。

3.2 基于故障原因升级系统

首先，大数据技术能够通过收集、存储和处理大量的农业机械运行数据，帮助农民和技术人员更精确地分析故障原因。通过对农业机械的工作状态、运行参数以及环境条件等多方面数据进行分析，可以发现潜在的故障风险，提前进行预判，比如通过分析传感器数据，可以监测机械零部件的工作状况，识别早期磨损或故障迹象，也可以结合其他机械性能数据和操作历史记录，找出故障发生的规律和原因。其次，通过大数据技术的应用，农业机械可以进行改造升级，以提升其可靠性和效率[8]。数据分析可以提供有关机械运行状况和故障情况的深入了解，有助于农民和技术人员判断哪些部件或系统存在潜在问题。基于这些分析结果，可以对农业机械进行改造升级，替换老化部件、加强结构强度、改善工作流程等，比如通过大数据分析，可以发现某种场景下机械故障率较高，针对这一情况可以进行改进，以提高机械的可靠性。

3.3 风险评估与管理

首先，风险评估是通过收集农业机械运行过程中的大量数据，并进行分析和处理，找出潜在的风险点和故障模式，通过监控传感器收集到的数据，可以对机械的工作状态、振动情况、温度变化等进行实时监测。通过对这些数据进行分析，可以发现机械运行过程中的异常情况和潜在问题，并及时采取措施进行修复或预防性维护，从而减少机械故障的发生，提高可靠性。其次，风险管理是指对已经发生的风险进行分析和应对，确保机械的可靠性和稳定性。通过大数据技术，将机械运行时产生的各种数据进行汇总和分析，形成风险管理数据库[9]。根据机械故障的类型、频率、原因，可以建立起相应的风险管理模型，得出各种风险的概率和严重程度。最后，大数据技术还可以与人工智能相结合，进行风险评估与管理[10]。通过建立模型和算法，自动识别和分析机械运行时的各种异常情况和故障类型，提供快速、精准的故障诊断和处理方案。同时在风险管理过程中，可以利用机器学习算法，通过对历史故障数据的分析，进行预测性维护，提前预警机械故障的发生，从而避免机械故障带来的损失和影响。