謝 宇

（山西應(yīng)用科技學院，山西 太原 030062）

國家發(fā)展，農(nóng)業(yè)為基。推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展始終是我國的基本方略，而農(nóng)業(yè)機械作為農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要支撐，推動農(nóng)機化的快速發(fā)展就顯得十分重要。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，其快速、高效、自動化等特點為農(nóng)業(yè)機械發(fā)展注入了新動能，推動了農(nóng)業(yè)機械的快速發(fā)展。進一步研究大數(shù)據(jù)技術(shù)在提升農(nóng)業(yè)機械效率和可靠性等方面的應(yīng)用，能夠為農(nóng)業(yè)機械更充分、更深入應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)提供支撐，有利于農(nóng)業(yè)機械的智慧化發(fā)展。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)機械中的作用

1.1 顯著提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率

一是提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)量。農(nóng)業(yè)機械的作用在于減少人力投入、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。高效可靠的農(nóng)業(yè)機械可以在較短的時間內(nèi)完成更多的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)任務(wù)，如耕種、播種、施肥、噴灑農(nóng)藥等。生產(chǎn)者可以借助機械完成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的重復性工作，提高生產(chǎn)效率，進而增加農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量。這對于滿足不斷增長的人口對食品的需求、保障國家糧食安全至關(guān)重要。二是減輕農(nóng)民勞動強度[1]。農(nóng)業(yè)勞動力是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要組成部分，然而傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)勞動過程中存在很多繁重、重復且危險的工作，如長時間的手工操作、重物搬運等，給農(nóng)民帶來了很大的勞動強度，加重了身體損耗，而高效可靠的農(nóng)業(yè)機械能夠執(zhí)行冗長且重復的操作，減輕了農(nóng)民的體力勞動負擔，提高了工作效率，同時也降低了工作風險和勞動損害。

1.2 增強農(nóng)產(chǎn)品的競爭力

一是大幅提高農(nóng)作物品質(zhì)。隨著科技的不斷進步，農(nóng)業(yè)機械的功能和性能不斷提高，可以實現(xiàn)更高效的農(nóng)作物播種、種植、管理和收獲等工作。以農(nóng)業(yè)機械化的播種為例，相比傳統(tǒng)手工播種，農(nóng)業(yè)機械化可以大幅提高播種的效率，并且可以保證作物的均勻性和一致性，減少了播種過程中的誤差，同樣的，農(nóng)業(yè)機械化收獲也可以大幅提高收獲的速度和效率，保證作物品質(zhì)的同時最小化損失[2]。二是增加農(nóng)產(chǎn)品的市場競爭力。隨著人們生活水平和對食品質(zhì)量要求的不斷提高，市場對于高品質(zhì)、高效率的農(nóng)產(chǎn)品的需求也持續(xù)增長。通過提升農(nóng)業(yè)機械的效率和可靠性，可以有效提高農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)效率和品質(zhì)，滿足市場對于優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品的需求。

1.3 節(jié)約資源和保護環(huán)境

一是有助于節(jié)約能源。隨著世界人口的不斷增長，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對能源需求也在不斷增加。如果農(nóng)業(yè)機械的效率低下，將導致能源浪費和不必要的能源消耗。相反，如果農(nóng)業(yè)機械能夠提高效率，合理利用能源，將幫助農(nóng)民節(jié)約能源成本，減少對有限資源的依賴。二是減少化學物質(zhì)的使用。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，常常使用大量的化學農(nóng)藥和化肥來保護農(nóng)作物免受病蟲害的侵害，但這些化學物質(zhì)的使用不僅會對環(huán)境造成污染，還可能對人類健康產(chǎn)生潛在威脅，而現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機械的技術(shù)進步，如精確噴灑和施肥等機械化作業(yè)的應(yīng)用，能夠準確、精細地控制化學物質(zhì)的使用，減少使用量并降低環(huán)境污染風險[3]。三是降低環(huán)境污染。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)民常常采用傳統(tǒng)的人力或畜力耕作方式，這種方式不僅效率低下，還會導致大量土壤侵蝕、水源污染等環(huán)境問題。而現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機械的應(yīng)用可以減少土壤侵蝕，保護水源，降低環(huán)境污染，比如高效的耕作機械能夠使耕作操作更加精細化，減少水土流失；精確噴灌系統(tǒng)可以減少水資源的浪費，防止化學物質(zhì)因雨水沖刷流入水源，降低水域污染的風險。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)提升農(nóng)業(yè)機械效率的方式

2.1 預(yù)測性維護

預(yù)測性維護是一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的方法，可以大大提升農(nóng)業(yè)機械的效率。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，可以實現(xiàn)對農(nóng)業(yè)機械的預(yù)測性維護，即在故障發(fā)生前，通過對機械運行數(shù)據(jù)的分析和監(jiān)測，提前預(yù)知潛在故障，采取相應(yīng)的措施，以避免機械故障和停工。首先，預(yù)測性維護需要收集和分析機械的運行數(shù)據(jù)[4]?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)機械普遍配備了傳感器和監(jiān)測設(shè)備，可以實時采集到關(guān)于溫度、壓力、振動等方面的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以通過云計算平臺實時上傳，形成大數(shù)據(jù)集。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析算法，可以對這些數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律、趨勢和異常。其次，通過分析機械運行數(shù)據(jù)，可以建立起故障預(yù)測模型。通過對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，可以找出故障發(fā)生的時間、頻率和原因等特征?；谶@些特征，可以采用機器學習算法，訓練出一個故障預(yù)測模型。這個模型可以根據(jù)當前機械的運行數(shù)據(jù)，預(yù)測出潛在的故障發(fā)生概率和故障發(fā)生的時間點。預(yù)測性維護團隊可以根據(jù)這些預(yù)測結(jié)果，提前制定維修計劃，并采取相應(yīng)的維修措施。最后，預(yù)測性維護還可以結(jié)合遠程監(jiān)控和遠程維修技術(shù)?；诖髷?shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，農(nóng)業(yè)機械可以與維修團隊保持實時的連接和通信。一旦故障預(yù)測模型發(fā)現(xiàn)了潛在的故障，預(yù)測性維護團隊可以通過遠程監(jiān)控系統(tǒng)實時監(jiān)測機械的運行狀況，并在需要時遠程進行調(diào)整和維修。

2.2 自動化操作

隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的應(yīng)用逐漸為農(nóng)業(yè)機械實現(xiàn)自動化操作創(chuàng)造了條件。首先，數(shù)據(jù)收集與分析是實現(xiàn)自動化操作的基礎(chǔ)，通過傳感器獲取農(nóng)作物的生長數(shù)據(jù)、土壤濕度、氣候數(shù)據(jù)等，將這些數(shù)據(jù)實時上傳到云端進行分析，從而提供決策依據(jù)。大數(shù)據(jù)分析可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，預(yù)測作物的生長趨勢，判斷病蟲害的發(fā)生概率，為農(nóng)民提供科學的決策建議。其次，決策支持是大數(shù)據(jù)技術(shù)提升農(nóng)業(yè)機械效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[5]。通過對大量數(shù)據(jù)進行建模和分析，可以幫助農(nóng)民在作物種植、肥料施用、病蟲害防治等方面作出決策，比如根據(jù)土壤養(yǎng)分含量和作物需求量，智能化的決策支持系統(tǒng)可以給出最佳的施肥量和施肥時間，實現(xiàn)精準施肥，提高肥料利用率。最后，大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以應(yīng)用于農(nóng)業(yè)機械的機器人化。機器人可以根據(jù)農(nóng)作物的生長需求，自動完成播種、澆水、收割等作業(yè)。通過與傳感器和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的連接，機器人能夠?qū)崟r獲取信息和反饋，實現(xiàn)高效、準確的作業(yè)。機器人的應(yīng)用可以大大減輕人工勞動強度，提高作業(yè)效率。

2.3 智能化調(diào)度

首先，智能調(diào)度可以通過分析大數(shù)據(jù)來預(yù)測農(nóng)作物生長和生產(chǎn)的需求情況。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以收集和分析農(nóng)作物的生長情況、環(huán)境因素、天氣數(shù)據(jù)等信息，從而預(yù)測出不同農(nóng)作物在不同時間和地點的需求量?；谶@些數(shù)據(jù)，農(nóng)業(yè)機械的使用可以靈活調(diào)度，以適應(yīng)不同地區(qū)和不同時間段的需求變化，提高生產(chǎn)效率。其次，智能調(diào)度可以根據(jù)農(nóng)田的特點和農(nóng)機的使用狀態(tài)進行優(yōu)化調(diào)度。通過分析農(nóng)田的土壤類型、水分狀況、肥料使用情況等信息，可以制定出最佳的農(nóng)機作業(yè)路徑和作業(yè)時間，以最大限度地減少資源浪費和成本消耗。同時，通過監(jiān)測農(nóng)機的使用狀態(tài)，及時進行維護和保養(yǎng)，避免機器故障和損壞，提高農(nóng)業(yè)機械的使用壽命和效率[6]。最后，智能調(diào)度還可以通過分析農(nóng)機和農(nóng)戶之間的運輸路徑和安排，提高物流效率并減少成本。通過收集和分析農(nóng)機運輸路徑、交通狀況并農(nóng)戶的需求等數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)農(nóng)機的快速配送和合理調(diào)度，提高運輸效率并減少運輸成本。

3 大數(shù)據(jù)技術(shù)提升農(nóng)業(yè)機械可靠性的方式

3.1 故障診斷與預(yù)警

首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以通過監(jiān)測和收集農(nóng)業(yè)機械運行數(shù)據(jù)，分析其運行狀態(tài)，通過判斷是否存在異常，實現(xiàn)故障的早期預(yù)警。通過將大量的農(nóng)業(yè)機械運行數(shù)據(jù)進行整合和分析，可以發(fā)現(xiàn)機械運行中的規(guī)律和趨勢，從而提前預(yù)防潛在的故障，保障機械的正常運行。其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械故障診斷上的應(yīng)用也是十分重要的。通過分析農(nóng)業(yè)機械運行所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)，可以識別出不同故障的特征模式，構(gòu)建故障診斷模型。這樣一來，當農(nóng)業(yè)機械出現(xiàn)故障時，通過與模型的比對，可以快速準確地定位故障原因，為維修提供準確可靠的依據(jù)，縮短維修時間，提高維修效率[7]。最后，大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以通過建立農(nóng)業(yè)機械故障數(shù)據(jù)庫，將農(nóng)業(yè)機械的故障信息進行歸納分類，形成故障知識庫，為維修人員提供查詢和參考，提高維修人員解決故障的能力和效率。在歸納和分析故障信息的過程中，也可以發(fā)現(xiàn)機械設(shè)計和制造方面的問題，進而改進和優(yōu)化農(nóng)業(yè)機械的可靠性。

3.2 基于故障原因升級系統(tǒng)

首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠通過收集、存儲和處理大量的農(nóng)業(yè)機械運行數(shù)據(jù)，幫助農(nóng)民和技術(shù)人員更精確地分析故障原因。通過對農(nóng)業(yè)機械的工作狀態(tài)、運行參數(shù)以及環(huán)境條件等多方面數(shù)據(jù)進行分析，可以發(fā)現(xiàn)潛在的故障風險，提前進行預(yù)判，比如通過分析傳感器數(shù)據(jù)，可以監(jiān)測機械零部件的工作狀況，識別早期磨損或故障跡象，也可以結(jié)合其他機械性能數(shù)據(jù)和操作歷史記錄，找出故障發(fā)生的規(guī)律和原因。其次，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，農(nóng)業(yè)機械可以進行改造升級，以提升其可靠性和效率[8]。數(shù)據(jù)分析可以提供有關(guān)機械運行狀況和故障情況的深入了解，有助于農(nóng)民和技術(shù)人員判斷哪些部件或系統(tǒng)存在潛在問題?；谶@些分析結(jié)果，可以對農(nóng)業(yè)機械進行改造升級，替換老化部件、加強結(jié)構(gòu)強度、改善工作流程等，比如通過大數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)某種場景下機械故障率較高，針對這一情況可以進行改進，以提高機械的可靠性。

3.3 風險評估與管理

首先，風險評估是通過收集農(nóng)業(yè)機械運行過程中的大量數(shù)據(jù)，并進行分析和處理，找出潛在的風險點和故障模式，通過監(jiān)控傳感器收集到的數(shù)據(jù)，可以對機械的工作狀態(tài)、振動情況、溫度變化等進行實時監(jiān)測。通過對這些數(shù)據(jù)進行分析，可以發(fā)現(xiàn)機械運行過程中的異常情況和潛在問題，并及時采取措施進行修復或預(yù)防性維護，從而減少機械故障的發(fā)生，提高可靠性。其次，風險管理是指對已經(jīng)發(fā)生的風險進行分析和應(yīng)對，確保機械的可靠性和穩(wěn)定性。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，將機械運行時產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)進行匯總和分析，形成風險管理數(shù)據(jù)庫[9]。根據(jù)機械故障的類型、頻率、原因，可以建立起相應(yīng)的風險管理模型，得出各種風險的概率和嚴重程度。最后，大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以與人工智能相結(jié)合，進行風險評估與管理[10]。通過建立模型和算法，自動識別和分析機械運行時的各種異常情況和故障類型，提供快速、精準的故障診斷和處理方案。同時在風險管理過程中，可以利用機器學習算法，通過對歷史故障數(shù)據(jù)的分析，進行預(yù)測性維護，提前預(yù)警機械故障的發(fā)生，從而避免機械故障帶來的損失和影響。

4 結(jié)語

綜上所述，大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械發(fā)展與革新中發(fā)揮了重要作用，但也存在諸多問題和挑戰(zhàn)，這需要研究人員繼續(xù)深入探討和實踐，盡可能解決問題并應(yīng)對挑戰(zhàn)，使得農(nóng)業(yè)機械達到更好的運轉(zhuǎn)狀態(tài)，為農(nóng)業(yè)發(fā)展作出更大貢獻。