实时监测功能
通过传感设备实时采集温室(大棚)内的空气温度、空气湿度、二氧化碳、光照、土壤水分、土壤温度、棚外温度与风速等数据;将数据通过移动通讯网络传输给服务管理平台,服务服管理平台对数据进行分析处理。
远程控制功能
针对条件较好的大棚,安装有电动卷帘,排风机,电动灌溉系统等机电设备,可实现远程控制功能。农户可通过手机或电脑登录系统,控制温室内的水阀、排风机、卷帘机的开关;也可设定好控制逻辑,系统会根据内外情况自动开启或关闭卷帘机、水阀、风机等大棚机电设备。
查询功能
农户使用手机或电脑登录系统后,可以实时查询温室(大棚)内的各项环境参数、历史温湿度曲线、历史机电设备 *** 作记录、历史照片等信息; 登录系统后,还可以查询当地的农业政策、市场行情、供求信息、专家通告等,实现有针对性的综合信息服务。
警告功能
警告功能需预先设定适合条件的上限值和下限值,设定值可根据农作物种类、生长周期和季节的变化进行修改。 当某个数据超出限值时,系统立即将警告信息发送给相应的农户,提示农户及时采取措施。
农业物联网区域试验工程工作方案
为贯彻落实党的十八大精神,切实促进工业化、信息化、城镇化和农业现代化同步发展,充分利用现代信息技术改造传统农业,不断提高农业资源利用率和劳动生产率,推动农业发展向集约型、规模化转变,提升农业现代化水平。农业部决定启动农业物联网区域试验工程(下称区试工程),选择有一定工作基础的天津、上海、安徽三省市率先开展试点试验工作。为确保区试工程顺利进行,制定如下方案。一、实施农业物联网区域试验工程具有重要意义 当前,我国农业现代化进程明显加快,但也面临着资源、环境与市场的多重约束,保障粮食安全、食品安全、生态安全的压力依然存在,确保农民稳定增收的任务越来越重。实施区试工程,对于探索农业物联网理论研究、系统集成、重点领域、发展模式及推进路径,提高农业物联网理论及应用水平,促进农业生产方式转变、农民增收有重要意义。(一)实施区试工程,有利于把握物联网等信息技术的特点及在农业领域的应用规律,探索形成农业物联网发展模式。信息技术是新生事物,是多种学科技术的集成,兼具系统性和整体性。农业是个古老产业,兼具地域性、季节性和多样性,这就决定了信息技术改造传统农业的复杂性和艰巨性。实施区试工程,研究物联网技术在不同产品、不同领域的集成、组装模式和技术实现路径,逐步构建农业物联网应用模式,促进农业物联网基础理论研究、适用技术和产品研发,探索构建国家农业物联网标准框架体系及相关公共服务平台,将为推动农业物联网产业大发展奠定坚实基础。(二)实施区试工程,有利于积累农业物联网应用经验,促进农业物联网科学发展。目前,我国农业物联网应用尚处于尝试性起步阶段,整体应用水平和建设规模明显落后于电力、医疗、环保等其它行业。各地农业物联网应用示范基本呈各自为战、散兵游勇式发展,点多面广,严重缺乏顶层设计,为示范而示范的现象较普遍,重复投入问题较突出,可持续发展商业模式较少。实施区试工程,有利于逐步理清发展思路、明确发展方向和重点,为全面、整体、系统推进农业物联网积累经验。(三)实施区试工程,有利于调动地方农业部门积极性,整合各方力量共同推进农业物联网应用。虽然一些地方农业部门发展农业物联网的积极性较高,但由于缺乏稳定投入,系统推动的后劲明显不足,一定程度上影响了农业物联网效果发挥和长远发展。实施区试工程,不仅有利于调动地方农业部门积极性,更重要的是通过政府工程项目的示范、引导和带动,能够促进社会各方资源整合、形成合力,共同推进农业物联网发展。二、目标和重点任务 (一)工程目标。开展农业物联网应用理论研究,探索农业物联网应用主攻方向、重点领域、发展模式及推进路径;开展农业物联网技术研发与系统集成,构建农业物联网应用技术、标准、政策体系;构建农业物联网公共服务平台;建立中央与地方、政府与市场、产学研和多部门协同推进的创新机制和可持续发展的商业模式;适时开展成功经验模式的推广应用。(二)总体思路。按照“统一规划、系统设计、领域侧重、统分结合、整体推进、跨越发展”的总体思路组织实施。遵从“先集中规划后分区试验,先集中建平台后组装集成,先试点试验、积累经验后推广应用”的指导思想分步推进实施。在系统规划设计的同时,支持天津、上海和安徽根据各自经济、社会及农业发展水平和产业特点,分别以设施农业与水产养殖、农产品质量安全全程监控和农业电子商务推进、大田粮食作物生产监测为重点领域开展试验示范,力图探索形成农业物联网可看、可用、可持续的推广应用模式,逐步构建农业物联网理论体系、技术体系、应用体系、标准体系、组织体系、制度体系和政策体系,并在全国范围内分区分阶段推广应用。(三)重点任务一是研究和部署农业物联网公共服务平台。面向农业物联网重大行业应用,重点突破多源信息融合、海量信息分布式管理、智能信息服务等关键技术,构建农业物联网公共服务平台,开展面向农业资源规划与管理、生产过程精准管理、农产品质量安全溯源等领域的共性的服务。二是研究和制定一批农业物联网应用行业标准。联合产学研用单位,研究和编制农业领域条形码(一维码、二维码)、电子标签(RFID)等的使用规范,制修订一批农业物联网传感器及传感节点、数据采集、应用软件接口、服务对象注册以及面向大田、设施农业、农产品质量安全监管应用等方面标准。三是中试和熟化一批农业物联网关键技术和装备。围绕区域主导产业,重点中试和熟化动植物环境(土壤、水、大气)、生命信息(生长、发育、营养、病变、胁迫等)传感器,研制成熟度、营养组分、形态、有害物残留、产品包装标识等传感器,开展农业物联网技术和装备的系统引进和自主研发,加强动植物生长过程数字化监测手段、模型研究,突破农业物联网的核心技术和关键技术。四是形成一批可推广的技术应用模式。针对设施农业与水产养殖、农产品质量安全、农业电子商务、大田粮食作物生产等的监测监控,分别研发系列专用传感、传输、控制等设备,开发相应的软件和管理信息系统,从而构建全程技术体系及可持续发展机制。五是培育农业物联网产业。按照引进消化吸收再创新的思路,围绕农业物联网的感知识别、数据传输、数据处理、智能控制和信息服务等环节,积极引导和推进农业物联网设备制造、软件开发及相关服务,培育一批农业物联网产业化研究基地、中试基地和生产基地,促进农业物联网新兴产业发展。六是强化政策措施研究。总结区试工程经验,研究提出促进农业物联网应用推广的政策建议,积极推动相关政策措施出台,营造农业物联网发展的良好环境。三、试验布局 围绕天津、上海和安徽农业特色产业和重点领域,统筹考虑行业及产业链布局,逐步实现物联网技术在农业全产业链的渗透和试点省市的整体推进。(一)天津设施农业与水产养殖物联网试验区天津毗邻北京,经济和交通条件好,区位优势明显。设施农业发达,目前拥有高标准设施农业面积60万亩,水产养殖面积62万亩,规模化水产养殖小区55个,蔬菜和水产品自给率高。试验重点是在现代农业示范基地、龙头企业、农民专业合作社和水产养殖小区等开展设施农业与水产养殖物联网技术应用示范,探索不同种类农产品、不同类型农业生产经营主体农业物联网应用模式;开展农产品批发市场物流信息化管理,探索利用信息技术构建新型农产品流通格局,有效减少交易环节,提高交易效率。一是设施农业与水产养殖环境信息采集技术产品集成应用。选择现代农业示范基地、龙头企业、农民专业合作社和水产养殖小区,探索不同种类农产品、不同类型农业生产经营主体农业物联网技术应用模式及可持续商业模式。二是设施农业生命信息感知技术引进与创新。积极引进消化吸收国外先进的作物生命信息感知技术和设备,实现农作物径流、叶面温度、蒸腾量等作物关键生理生态信息在线获取,实现即时灌溉决策与在线营养诊断。三是设施蔬菜病虫害和水产病害特征信息提取与预警防控。融合设施环境、视频、动植物生命感知信息,引进创新设施农业病虫害和水产主要病害特征信息提取技术,实现设施农业主要作物的重点病虫害和水产主要病害信息实时提取与预警、事前防治与控制。四是探索设施农业物联网应用平台与服务模式。集成现有农业信息服务系统,构建设施农业物联网集成应用服务平台,面向农业主管部门、生产基地、农民专业合作社、基层农技人员、农户等提供多渠道、内容丰富的设施农业与水产养殖物联网应用服务;总结形成可持续、可推广的设施农业与水产养殖物联网应用服务模式。五是农产品交易流通平台。以天津韩家墅海吉星农产品批发市场为主体,综合利用物联网等现代信息技术,开展农产品质量追溯,实现物流、配送、仓储高效管理,并依托深圳农产品股份有限公司分布在全国的26个农产品批发市场,探索构建“产地装车、销地卸车、网上交易撮合、单品种全国互联互通”的新型农产品流通格局。(二)上海农产品质量安全监管试验区上海是国际化大都市,农产品主要依靠外阜输入,保证农产品质量安全是一项重大民生工程,探索应用物联网技术开展农产品质量安全监管试验,对确保大中城市食品安全具有普遍意义。试验重点是农产品(水稻、绿叶菜、动物及动物产品)生产加工、冷链物流和市场销售等环节的物联网技术应用,借助无线射频识别技术和条码技术,搭建农产品监管公共服务平台,实现对农产品生产、流通等环节全过程智能化监控,有效追溯农产品生产、运输、储存、消费全过程信息。一是建设农产品安全生产管理物联网系统。集成无线传感器网络,研究生产环境信息实时在线采集技术,研究生产履历信息现场快速采集技术,开发农产品安全生产管理物联网系统,实现产前提示、产中预警和产后反馈。二是建设农业投入品监管物联网系统。在农业生产环节,建立水稻、绿叶菜等农产品田间 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作电子化档案,对农业投入品进行规范管理,做到来源清楚,领用清晰,用量明确。三是农产品冷链物流物联网技术引进与创新。引进、消化国外农业物联网先进技术,在消化吸收相关技术基础上,研制集多种传感器、车辆定位、无线传输于一体的冷链物流过程监测设备,力争在稳定性、可靠性、低成本和低能耗方面有进展。开发农产品冷链物流过程监测与预警系统,实现基于物流过程的实时化监测与智能化决策。四是农产品全程质量安全监管物联网应用平台构建与服务模式创新。构建农产品质量安全监管综合数据库,开发农产品质量安全监管物联网应用平台,提供从农田到餐桌为主线的物联网综合应用服务,实现以追溯为核心的多方式溯源服务。培育农业物联网应用示范基地、示范企业与工程技术研究中心。积极探索商业化服务模式。五是农产品电子商务平台应用示范。以农产品电子商务平台建设为突破口,重点支持农产品电子商务与农产品追溯系统的深度融合,加快建设和推广从农产品生产至终端销售全程追溯的应用系统,搭建农产品产销服务信息平台。(三)安徽大田生产物联网试验区安徽是典型的农业大省,对保障国家粮食安全具有重要意义。试验以大田作物“四情”(苗情、墒情、病虫情、灾情)监测服务为重点,通过远程视频监控与先进感知相结合的农情数据信息实时采集、高效低成本信息传输和计算机智能决策技术的集成应用,实现大田作物全生育期动态监测预警和生产调度。一是建设大田作物农情监测系统。基于传感网数据采集,集成开发大田作物农情监测系统,实现对农田生态环境和作物苗情、墒情、病虫情以及灾情的动态高精度监测。二是建立基于感知数据的大田生产智能决策系统。基于信息采集点感知数据,集成农业生产管理知识模型,开发大田生产智能决策系统,实现科学施肥、节水灌溉、病虫害预警防治等生产措施的智能化管理。三是建立基于物联网的农机作业质量监控与调度指挥系统。在粮食主产区,基于无线传感、定位导航与地理信息技术,开发农机作业质量监控终端与调度指挥系统,实现农机资源管理、田间作业质量监控和跨区调度指挥。四是构建集成于12316平台的大田生产信息综合服务平台。以12316平台为基础,集成现有信息资源和各类专业服务系统,构建大田生产信息综合服务平台,为农情监测、生产决策、农产品质量安全管理、农机调度、市场监测预警等农业生产经营活动提供全方位的信息服务。五是大田生产物联网技术应用示范区建设。在小麦、水稻等主产县(市、区)建设大田生产物联网技术应用示范区,开展“四情”监测预警、农业生产管理、农机作业调度等物联网技术应用示范,探索物联网在大田作物生产上的技术应用模式和机制。六是探索农业物联网应用模式。在设施蔬菜、畜牧、渔业、茶叶、水果等产业,依托国家级、省级现代农业示范区、龙头企业,省级农民专业合作社示范社和规模种养殖场开展农业物联网应用试点,探索适合不同种类农产品、不同类型农业生产经营主体的农业物联网应用模式。四、条件保障(一)加强组织领导。为有序、高效推进区试工程任务,必须建立强有力的组织保障。区试工作由农业部农业信息化领导小组统一领导,组建区试工程技术专家组,由国家有关科研、教育系统的专家参与,负责研究制定区试工程总体技术解决方案,指导区试工程建设,研究和突破关键技术,制定农业物联网相关标准等。试点省市要成立以分管省市领导为组长、农业部门主要负责同志为副组长、涉农部门为成员的领导小组及技术专家组,负责推进本省区试工程。(二)明确工作分工。农业部负责组织制定区试工程总体实施方案,统筹推进区试工程,组织专家开展农业物联网应用理论、标准规范、共性技术和设备研究与熟化工作,构建农业物联网公共服务平台,开展应用模式及经验推广;试点省市领导小组及农业主管部门负责制定本地区实施方案、落实配套经费、推进区试工程及技术成果的示范与推广、加强资金监管及提高补助资金使用效益等工作。(三)确保稳定投入。要按区试总体方案安排,建立稳定的投入机制,以确保区试工程整体、稳步推进。农业部负责监督中央补助资金使用。试点省市要按不少于1:1的比例落实配套资金,并制定相应资金管理办法;注重积极引导有关IT企业和有实力的农业生产经营主体投资参与区试工程,逐步形成多元化投资格局。注重商业模式的培育,探索可持续发展机制。
所有物联网都是为了实现万物互联,特别是物与物的互联,但是工业物联网又有其专有属性,原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高,而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。
思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程,工业物联网也不能例外,我认为对工业物联网进行深度思考,需要从以下五个维度进行分析,否则将会要么带来一叶障目,要么带来好高骛远。
首先需要我们思考的问题是,工业物联网的价值、意义和目的是什么;第二个是工业物联网需要连什么的问题,这是一个范围的概念;第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题,也就是深度的问题;第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析;第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接,或者说实现了人与人的连接,这个连接带来了人的交互的便利,在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式,例如,电子商务、即时通讯,社交媒体等等;而物联网将实现人与物、物与物的连接,同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式,甚至更进一步,期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。
作为物联网主战场的工业物联网,人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革,为传统工业注入新的活力,提供新的势能,驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升,特别是大数据、人工智能的发展,任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征,第一是高效性;第二是准确性;第三是实时性;第四是经济型;在当前技术能力下,能够同时满足这四个特征的就是工业物联网,首先,芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下,RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级,使得工业物联网有了物质基础,同时满足了经济性要求;近三十年的通讯技术的发展,从模拟到数字,从简单调制到复杂调制技术的商用化,使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围,满足了数据获取的密集部署要求,同时由于工业物联网的永久在线的特征,使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求;微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展,不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破,满足了数据获取的准确性。
总而言之,工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势:
1、快速变化的市场需要数据支撑,产生了市场对数据获取的急切要求;
2、MCU的发展使得计算能力快速提升;
3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础;
4、传感技术,特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证;
工业物联网不是规划出来的,是各种技术与需求发展进化的产物,是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的,是在需求的驱动下,众多行业创新带了的自然产物。
通过工业物联网,可以把传统经济中不可数字化之物数字化,可以把传统不可数字化之行为数字化,可以把传统不可能变为可能,甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续,如果不考虑经济性,那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物,但是,当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性,那么工业物联网连什么呢?我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题,我们通过上面对价值、意义和目的分析可知,我们应该从目的反推,一切从目的出发,时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节,例如,如果对量化OEE有需求,那么我们就要连接设备状态;如果要减少在制品,那么我们就要对在制品进行追踪;如果能源消耗对企业是重中之重,那么我们就要把能效物联化,等等。世界上不存在同样的两片树叶,同样地,世界上也不存在同样的两个企业,我们只能对企业本身进行深入分析,紧紧聚焦于企业价值,在保证经济性的基础上,确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性,也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度,决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后,我们得到了连入物的内容,接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性,这里遇到工业物联网特有的一个障碍,需要连入工业物联网的物的可连通性问题, 特别是在设备互联时,可连通性表现的特别突出,例如,有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口,有的设备不开放协议等等,那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验,我们的经验是有四种方案可供选择:
1、使用设备开放的协议;
2、使用设备自带的传感器;
3、添加新的传感器;
4、改变观察侧面及维度,使用全新的采集模式;
其中第四条,改变观察的侧面和维度,使用全新的连接方式是使用第一性原理,避开设备不开放协议或接口的阻碍,避开被设备供应商牵着鼻子走的方向,从本质上获取数据。例如:通过能效检测获得设备的使用状态,通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等,只要通过第一性原理从你需要的信息入手,而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标,观察除了直接连接设备外,我们还能够如何获得需要的信息,因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如,我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器,从传感器获得的数据中,我们即得到了设备是否开机,又得到了是否启动工作,同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理,而是硬要跟设备互联,那至少要采集三个数据,并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例,边缘计算的计算规则一定要具有定制能力,可以说边缘计算一定是一个知识容器,可以方便地把客户、厂家,甚至是第三方的知识融入的容器,我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能,我们需要在这个方面继续加大支持力度。
所以,通过分析企业价值和物的可连通性,我们就可以明确定义需要连入物层级,也就明确了连入物的连接深度;
在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度,对于制造业来说,连入物的管理粒度大概分为如下几个层级:
1、传感级;
2、设备级;
3、产线级;
4、车间级;
5、企业级;
也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲,细粒度一定比粗粒度更好,更有价值,但是当加入成本分析后,可能并不一定粒度越细越好,需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票,通过前三项分析,我们仅剩下最后一个问题没有解决,这也是关乎价值成本的关键:管理粒度问题,我们到底需要在多细的粒度下进行管理?这带来了一个哲学问题:世界是不是需要黑盒子。什么意思呢?当我们确定一个管理粒度后,比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中,这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点,从而明确黑盒子的大小,并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观,其他一起都是方法论。首先,我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩,又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩,设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标,而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小,也就是选择合适的管理粒度,从而保证投入收益的平衡,甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些,用以验证工业物联网的可行性,最大可能地降低工业物联网实施的风险。
总之,我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则:
1、期望获得什么结果?
2、期望用什么方式获得想要的结果?
3、需要信息基础提供什么?
4、工业物联网是否能够获得这些信息?
5、工业物联网如何获得这些信息?
6、获得这些信息的性价比如何?
7、回归分析,评估预期结果是否符合经济利益?
8、落地实施。
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