农业机械化及其自动化论文精选10篇之第九篇：农业机械化生产加工中大数据技术应用的发展方向
摘要：大数据技术对现代农业机械化生产加工的促进作用体现在多个方面。文章在肯定大数据对农业机械化生产促进价值基础上，对大数据技术的内涵进行了阐述，并从农机零部件加工、农机设备设计和农业机械手辅助生产三方面介绍了大数据技术在现代农业机械化生产加工中的典型应用，展望了农业机械化生产加工中大数据技术应用的发展方向。
关键词：大数据技术； 农业机械化； 生产加工； 发展方向；
1 大数据技术内涵
大数据技术是一种针对海量信息数据的挖掘分析技术，是智能化、网络化和信息化快速发展的产物。2018年12月份，国务院颁布了《关于加快推进农业机械化和农机装备产业转型升级的指导意见》，明确指出[1]:"促进大数据、智能控制等技术在农机装备和作业的应用，推进智能农机与智慧农业的发展".基于此，研究大数据技术在现代农业机械化生产加工中的应用方向和发展策略，将大数据技术广泛的与农机零部件加工、农机设备设计和农业机械辅助生产等领域紧密对接，构建"大数据+农业机械化生产加工"体系具有十分鲜明的时代意义和实践价值。
2 大数据技术应用于农业机械化生产加工的分析
2.1 农机零部件加工中的大数据应用
农机设备包含大量零部件，其中很多核心部件的生产工艺非常繁琐，过程中会产生大量需要计算和比对的工艺数据。以农机设备中的叶轮和发动机弯管等零部件为例，传统加工方式中的大量数据难以精准核算，不仅影响到生产加工效率，还会导致最终的成品质量较差，有时必须通过反复取样、对比、核算和加工才能生产出合格零部件。将大数据技术引入农机零部件加工中，则能够有效地解决上述问题，提升生产加工的效率和产品质量。奚旗文等人（2019）[2]研究了将大数据挖掘分析技术引入农机零部件加工精度计算的方案，该方案以大数据技术为依托，针对农机叶轮的加工采用"大数据+曲线拟合"挖掘计算方式，针对农机弯管的加工采用"大数据+直接成型"的挖掘计算方法，实际应用结果发现：上述方案能够有效提升农机零部件的一次性生产效率和工艺数据提取计算精度，应用前景十分广泛。
2.2 农机设备设计生产中的大数据应用
大数据技术的战略应用价值在于：通过对具有应用意义的海量数据进行挖掘整理后，能够根据用户的需要提炼出针对性最强的数据集合，并对这些数据集合进行专业化处理，生成最具实用价值的参考数据。众所周知，现代化的农机设备设计生产是一个全生命周期的过程，会产生海量的、多元化的、有价值性的农机设备数据，对这些数据的处理提炼效率直接关系到农机设备设计生产周期的长短，并与研发企业的投入成本挂钩。舒娟等人（2017）[3]探究了农机设备设计生产全生命周期中的大数据应用策略：首先，在研发设计阶段。依托大数据技术设计Hadoop分布式系统，采集农机设备研发设计中有关工艺水平、零部件尺寸计算、产品配置管理等大量数据，并通过挖掘分析后生成最佳研发方案，为设计人员提供最优化参照。其次，在生产应用阶段。建立设备应用损耗故障数据挖掘分析模型，快速实时地分析农机运行状态数据，以为改善使用者体验，优化设备设计工艺提供最佳参考。
2.3 农业机械手辅助生产中的大数据应用
现代农业机械化生产加工的自动化和智能化程度越来越高，传统农业机械化生产中的一些工作，如瓜果蔬菜采摘、养殖饲料运输、农产品仓储堆垛等都逐渐依靠专门的农业机械手完成，大大提升了农业机械化生产的效率。但如何实现农业机械手集约化工作，一直以来都是有待改进的问题。高敏（2019）[4]将大数据联网技术引入农业机械手辅助生产中，通过移动互联网和大数据分布式系统设计了农业机械手生产加工网络集约化系统，该系统能够将数十台农业机械手通过无线移动网络联系在一起，构建一个中小型的机械手生产加工系统，技术人员能够通过APP客户端远程操作机械手统一地完成指定的农业机械化生产加工任务，通过实际应用发现：基于该系统进行的瓜果蔬菜采摘、养殖饲料运输、农产品仓储堆垛等农业机械生产任务误差率明显低于传统的人工和单一机械手生产加工模式，具有很强的先进性和推广价值。此外，在农业机械手集约化生产加工中产生的多样化数据也能够通过该系统有效采集，为有效管理系统运行和进行系统优化设计提供精准依据。
3 结语
总而言之，大数据技术对现代农业机械化生产加工效率、质量和精度的提升效益十分显著，已有案例佐证了大数据技术在农业机械化生产中的发展潜力。相信随着大数据技术的飞速发展，它将不仅仅作为独立的技术个体给农业机械化生产带来便利，而且会通过与其他技术，如遥感技术、全球导航技术、智能制造技术、工业机器人技术等的有机融合，形成"大数据+X"农业机械化生产体系，有力地促进农业机械化发展进程，并给我国现代农业的发展提供全方位的数据支持。
参考文献
[1] 孙林平。农业种植技术和现代农业机械化思考[J].南方农机，2019,50（22）：32.
[2] 奚旗文。农机零部件现代加工技术研究[J].农机化研究，2019,41（11）：244-248.
[3] 舒娟，罗细芽，吴爱文。大数据背景下智能农机应用分析[J].南方农机，2017,48（23）：21+25.
[4] 高敏。大数据在农业机械领域中的应用[J].农业工程，2019,9（8）：28-30.
