農機行業大數據分析

『壹』 什麼是新農業創業項目

中國是農業大國，去年全國糧食總產逾1.3萬億公斤。近年來，農業大戶、合作社紛紛用上了各種機械設備，包括無人機等「黑科技」，農業生產技術、設備不斷升級，為農業轉型發展提供了先決條件。隨著土地流轉進程加快、農村大力推行規模化生產，機械化生產水平不斷提升，但是由於農機大規模使用，由其引發的問題也越來越多。

農機市場存在的問題現狀

1農機銷售市場存在的問題

（1）國補農機產品的價格普遍高於同時期、同地點、同類產品的市場正常銷售價格。

（2）銷售單位無序、盲目引進。一是引進地域不適應產品。二是兩頭產品，即剛投放市場，不太成熟的產品及已過淘汰期庫存產品或即將進入淘汰期的農機產品。三是假冒偽劣產品。以上產品部分廠方不予退換，導致坑農、害農的事件時有發生。

（3）重產品銷售，輕三包服務。一是三包零配件的品種不全。二是三包零配件的數量不多。不能滿足農忙季節農機三包服務的需要，貽誤農時，降低用戶收入。三是三包期一過，要麼服務不熱情，要麼漫天要價，使用戶增加不合理的負擔。

（4）注重經濟效益，輕視技術傳播。銷售方往往只注重經濟效益。對農機產品特別是保護性耕作機具作業技術要求、保護性耕作的優點及必要性、作業過程中的注意事項等，宣傳、講解、培訓不夠。

2農機維修市場存在的主要問題

（1）農機維修人員業務技術水平低。一方面，農機維修人員理論水平低，沒有接受過系統的專業知識技術培訓，大多是師傅帶徒弟教學方式；不懂規范，不懂作業技術標准；缺乏維修大中型、先進的農機具的經驗及技術。另一方面，農機維修季節集中，平時業務很少或無業務，收入極低；維修服務時，勞動強度大，作業環境惡劣，導致大部分年輕人不願從事該行業，從業人員逐步萎縮。

（2）修理范圍狹小，條件簡陋，設備老化、缺失。維修范圍仍停留在簡單的小型農機具內，大部分只能開展焊接、鑽孔、簡單的換件等服務。無法開展車、銑等維修。更沒有先進的檢測設備，故障診斷完全憑經驗。

（3）農機零配件及維修服務質量難以保證，農機監管部門無監管經費、無行政執法權、無檢測設備，對農機零配件質量的打假，農機維修服務質量的監管難度很大。

3農機作業市場存在的問題

（1）農機具作業效率低，經營成本高。我市農機作業市場的主體，農機合作社擁有的都是大中型農業機械，然而目前土地流轉規模較小，家庭聯產承包制的土地，種植單元小，地塊零散；適宜作業服務區農機服務能力相差無幾，跨區作業服務半徑越來越小。造成農機具利用率較低，經營成本較高。

（2）缺乏技術人才及管理人才。我市的農機專業合作社大都是由原來的農機大戶發展而來，其成員以農民為主，文化素質及管理水平RTA待提高，已大大地阻礙了農機作業市場的順利發展。

（3）組織鬆散，管理不到位，臟亂差現象嚴重。農機作業服務，整體作業少，單機服務多。勞務糾紛缺乏仲裁，各種規章制度形同虛設；對先進的農機技術輻射能力差；合作社區機具擺放凌亂，日常維護保養不到位。

農村創業者終於等來了風口

據了解，1990年起，我國開始研究和推廣農用機械，進行產業化探索。近年來，隨著農機設備功能、技術、系統升級，農業機械化逐漸普及，到今年2020年，全年綜合機械化率將達到七成 。有數據顯示，對比發達國家農業機械化水平來看，目前我國農業機械增長仍具有較大潛力，農機行業仍有無限潛力。

農事幫作為農機行業大數據整合系統，依託互聯網和5G，數據服務將會更加成熟高效，切實做到了讓信息多跑路，農民少跑路，實現了農戶與農機的直接對接，推進了「互聯網+」農機管理進程。

經濟新常態下，農業搭上「互聯網+」列車是產業現代化轉型升級的必備法寶。中國經濟正處於增速放緩、結構調整的重要節點，消費需求正在變化升級，農業亟需告別以往粗放、低效的生產方式，搭上與現代技術集合的高速列車。「農事幫作為互聯網+農機的項目模式或將成為我國互聯網產業的下一個風口」。總體來看，農機行業的智慧數據整合在國內展現出較好的發展潛力。未來，需要進一步利用雲計算、物聯網、人工智慧等領域的新技術新成果，從多個方面向機生產經營的各環節延伸，最終促進智慧農機更好地發展。

『貳』 如何建設一個落地的農業大數據體系

從最初的出發點，農業大數據是可以利用衛星遙感、氣象和土地等數據集成天氣、病蟲害、成長監測等到種植管理計劃中，並能夠進行作物產量和生長趨勢預測；
從標准化農場的規模化和自動化產業運營的角度，農業大數據是可以結合自動化農機、IoT的智慧農業等進行輔助決策分析；
通過大數據分析和預測，可以進行農產業的產品創新和垂直市場的深入開發；
通過大數據來支撐農產品的品質控制和種植生產等數據與農產品零售和食品零售的數據交換和追溯；
基於大數據來進行農業的一二三產的價值鏈整合，誰先掌握更多的大數據誰更容易建立產業鏈的首發優勢；
通過豐富和全面的大數據來支撐農產品品牌的打造和IP化；
但是，如果只是為了農業的大數據而大數據是沒有用的，一定要結合農業的實際應用場景來採集、利用和演算法分析，也就是要讓「量」大的大數據變成「厚實」應用場景的大數據。
現在的農業大數據大多是從數據源入手，比如天上的衛星遙感、地下的土地設備等，但缺少實際的農業應用場景，導致數據很難直接進行價值轉化落地，農業的大數據不只是天上的、地下的能夠解決，更關鍵是地面部隊，地面推進。農機，也沒有實現標准化和規模化的農場或者基地，而農場和農產品的交易平台也沒有完全實現，這就意味著農業大數據的道路還很漫長。

『叄』 農業大數據到底怎麼玩

（1） 從領域來看，以農業領域為核心（涵蓋種植業、林業、畜牧業等子行業），逐回步拓展到相關上下答游產業（飼料生產，化肥生產，農機生產，屠宰業，肉類加工業等），並整合宏觀經濟背景的數據，包括統計數據、進出口數據、價格數據、生產數據、乃至氣象數據等。（2）從地域來看，以國內區域數據為核心，借鑒國際農業數據作為有效參考；不僅包括全國層面數據，還應涵蓋省市數據，甚至地市級數據，為精準區域研究提供基礎；（3）從粒度來看，不僅應包括統計數據，還包括涉農經濟主體的基本信息、投資信息、股東信息、專利信息、進出口信息、招聘信息、媒體信息、GIS坐標信息等。
（4）從專業性來看，應分步實施，首先是構建農業領域的專業數據資源，其次應逐步有序規劃專業的子領域數據資源，例如針對畜品種的生豬、肉雞、蛋雞、肉牛、奶牛、肉羊等專業監測數據。

『肆』 農業大數據類型有哪些農業大數據主要包含了哪些內容

根據農業的產業鏈條劃分，目前農業大數據主要集中在農業環境與資源、農業內生產、農業市場和農容業管理等領域。
（1）農業自然資源與環境數據。主要包括土地資源數據、水資源數據、氣象資源數據、生物資源數據和災害數據。
（2）農業生產數據包括種植業生產數據和養殖業生產數據。其中，種植業生產數據包括良種信息、地塊耕種歷史信息、育苗信息、播種信息、農葯信息、化肥信息、農膜信息、灌溉信息、農機信息和農情信息；養殖業生產數據主要包括個體系譜信息、個體特徵信息、飼料結構信息、圈舍環境信息、疫情情況等。目前，廣西慧雲信息所做的農業大數據就是主要是在種植方面，其智慧農業雲平台可以自動採集農田數據以及實時視頻，通過雲端發送到用戶手機上，用戶可以直觀快速准確了解農田情況，為農業生產帶來了便利與高效。
（3）農業市場數據包括市場供求信息、價格行情、生產資料市場信息、價格及利潤、流通市場和國際市場信息等。
（4）農業管理數據主要包括國民經濟基本信息、國內生產信息、貿易信息、國際農產品動態信息和突發事件信息等。