
北京"农场云"智能系统:大数据升级"菜篮子"_数据分析师考试
北京市信息进村入户工程实施以来,以北京市农业局的优势技术资源为依托,利用“农场云”智能系统,在京郊打造了一批优质安全农产品供应基地。近日,记者在北京北菜园农产品产销专业合作社(以下简称“北菜园”),就亲身体验了这一数字化全景展示、智能化生产管理、通过数据实现科学决策的“农场云”智能管理系统。
“品质不高+产销脱节”,农场云让蔬菜生产转型
北菜园位于延庆县,主要从事有机蔬菜和无公害蔬菜的种植、加工、销售、配送等业务,拥有有机种植基地470亩,并在海南建有有机供货基地。
每年的6、7、8月份是蔬菜生产的旺季,但是在2013年以前,这几个月并不意味着北菜园能赚个盆满钵满,而是要想方设法应对蔬菜积压卖不出去的棘手难题。
“每天合作社产出1.8万斤蔬菜,能卖掉五六千斤品相好点的,剩下的就廉价处理。即便这样,每天还是卖不完。像西红柿很容易烂。”北菜园理事长赵玉忠向记者描述了当时的蔬菜积压情形,而后果是“不仅损失很惨重,而且周边村民对合作社的印象很不好”。
是什么原因导致农产品出现了积压?“一方面,是种植户们在观念上总是认为产量越高越好,却不太注重品质。”赵玉忠认为另一个重要的因素是,“合作社各部门沟通环节不畅,种植与销售不匹配”。
具体讲就是,因生产部门和销售部门一直缺乏有效的信息交流工具,导致销售部门不能精确了解合作社的排产计划和每种作物的采摘期、预采量信息,无法根据地里的农产品生产情况提前制订精细的销售计划;而生产部门也不清楚销售部门的合同订单量,不能按需排产。结果是,北菜园走入了“以产定销”的尴尬境遇。
品质跟上不去,赢利步履维艰,北菜园的经营困境倒逼着管理者痛下决心:不仅要从质量上下功夫,做优质农产品,更要扭转过去种植与销售环节相脱节的态势,变“以产定销”为“以销定产”,实现优价。
解决农产品的优质和优价问题,是农场云系统的终极目的。2013年下半年,北菜园合作社开始应用农场云系统。两年来,踩着“云”经营的合作社有了明显的起色,赵玉忠进行了数据对比:“2013年合作社农产品销售额为480多万元,2014年实现了翻番,销售额达到了1180万元,今年预计会达到2400多万元。”
“环境监控+农事宝”,农场云让蔬菜健康生长
在北菜园的蔬菜种植基地里,一个个设施大棚都“穿戴”上了各种环境传感器,“秒杀”了过去由人钻进大棚查看和记录数据的土办法。
一根黑色的线,一头埋进大棚的土壤里,另一头通过连接一个黑色方形的传感装置后,又继续与大棚墙上一个带有电子显示屏,称作农业智能采集器的仪器相连。而仪器的正上方,一个雷达样式的天线仿佛正在接受四周传来的信号。在大棚内,记者还看到了摄像头,正在“监视”着棚里的一举一动。
“通过这些环境参数传感器可实时监测大棚内的空气温度、湿度及土壤干燥度等并设置预警,实时把作物生长、温湿度、病虫害等视频及图片信息上传到农场云系统。”北京市农业局信息中心芦天罡告诉记者。
而正在棚内拿着手机拍照的刘大妈引起了记者的注意,“我可不是在玩手机拍照,我是在拍下今天这个棚里的圣女果生长状况,然后通过农事宝软件把照片上传到电脑。”她解释说。
刘大妈所说的农事宝是一款操作简单的手机App,技术员可通过它向农户下发每天的农事计划,农户按照计划进行农事操作,而后通过它把当天的农事记录用手机网络传到电脑上,由技术员核查。“过去都是拿笔记,再输到电脑上去,很费劲。现在只要拿手机点一下,方便多了。”刘大妈说。
农事宝虽然操作简单,但作用不可小觑,芦天罡告诉记者:“比如哪个棚里的作物有了病虫害,或者到了成熟期,农户都可以在农事宝上拍照并注明,生产部门在电脑或手机上打开农场云看到后能及时作出判断和处理。”
让作物生长在一个健康、稳定的设施环境里,是产出好品质农产品的重要前提,农场云的作用就体现于此。“它在作物的生产环节将人和物进行数字化管理,同时使用大数据分析技术得出对作物生产环境状况的评价,生产部门通过农场云随时掌握种植信息,及时采取措施,让大棚生产始终处于健康状态,省时省力且高效科学。”芦天罡说。
“以销定产+绿色履历”,农场云让蔬菜卖上好价
优质的蔬菜要卖出优价,必须打通生产与市场之间的阻隔,农场云的应用为北菜园合作社解决这个问题发挥了重要作用。
在电脑的农场云系统演示界面,记者看到了合作社排产计划的缺口分析统计图表,它直观地展示了每种蔬菜在每个月的市场需求量和合作社的排产供给量,以及两者相差的缺口量。据了解,市场需求量的数据来源于生鲜电商、生活超市和蔬菜专卖店等渠道商提供的合同订单,而排产供给量是通过农场云的智能排产和采收预测的软件模块获得。
“销售部门和生产部门有了这些数据,能够制定精准的生产和营销计划。如果某个月有剩余,多出来的量,要做好促销的准备,让菜品提前销售出去,降低菜品的损耗。当某个月菜品供应量小于需求量,这时需要生产部门提前几个月做调整,比如冬季通过调运海南基地的蔬菜来满足市场需求。”北菜园生产总监宋学军告诉记者,通过农场云,北菜园基本实现了按照订单来制定生产计划,而后直供销售商,达到以销定产。
在北菜园所有通过订单销售的蔬菜,其外包装上都贴有一个二维码,记者用手机扫了一根茄子上的二维码,手机上便显示出这根茄子从育苗、施肥、采摘等生产数据,并记录了合作社的环境、管理规范等信息。
“这些信息就是农产品的‘绿色履历’,是由农场云系统将农产品生产中的农事数据自动生成的。”宋学军介绍,以前北菜园不知道如何宣传自己的农产品,“现在有了‘绿色履历’就能证明我们的蔬菜是有机的,是好品质的。”
“‘绿色履历’让消费者‘体验’到了农产品的生命历程,建立对产品的信任和对品牌的忠诚度,而北菜园的品牌价值也得到了极大的提升,以前卖三元钱的菜,现在可以卖到十元以上。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09