当信息技术在一领域应用到一定程度之后，网络数据资源将出现多元化的发展，大数据应用也就成为该行业的必然选择。信息化建设是农机化发展的必由之路，农机、农艺、农信深入融合，大数据呈现在农机农信融合发展的过程之中，拓展农机行业中大数据的应用水平，实现农机装备应用能力的提升。笔者亲身经历安徽省农机信息化几次重大建设，农机作业质量管理系统就是大数据在安徽农机管理中的有效应用，该项工作依托农业部土地深松项目的实施，对农机作业深松质量进行大数据环境下的远程监控管理，项目实施两年时间，大数据在深松作业质量上的应用优势进一步显现，然而基于该系统，挖掘大数据对农机作业质量管理的深层次应用，也逐步摆在农机管理、技术推广部门人员的面前。
一、大数据在安徽农机作业质量管理的应用优势
安徽实施多项农机信息化建设，为政府科学决策、农机技术深度推广、农机企业转型升级提供了有效的数据支持。目前，省内的农机信息化建设主要涉及到农机作业质量监控、农机生产作业调度、农机社会化化服务平台三个方面。以2015年开始实施的农机作业质量监控平台建设最为突出，是安徽农机信息化建设的重大突破，该项工作以国家实施的深松整地项目为依托，提高深松作业质量，运用现代化的信息化手段，不断提升大数据对农机深松作业质量上的应用。项目实施一年多的时间，全省主要深松项目县在农机深松作业质量方面取得了很大的成绩，农户满意度较高。
（一）大数据实现作业监管的客观性
该省农机深松项目中的大数据主要基于卫星定位、视频采集、无线通讯、传感器检测技术为依托，实现对农机作业位置、深松作业状态、作业过程与质量，面积的准确检测，为作业量核算提供量化依据，强化了农机作业监督，可有效防范虚报作业面积，降低作业标准，套取补贴资金等现象的发展。
案例一：某县2016年承担15万亩农机深松作业任务，该县农机局开展农机深松作业监控系统调试对比试验。试验内容之一就是全方位实地查验农机深松作业监测系统精准度。在不通知厂方监测系统技术人员的情况下，该农机局技术人员在拖拉机上进行来回四次近400米的深松跟踪试验，去时200米深松深度全在25cm以下（符合深松作业质量要求），回来时200米故意把深松深度调整在25cm以上（不符合深松作业质量要求），结束后我们让厂方监测系统技术人员查看后台记录深松深度合格率50%，试验结果是符合作业实际情况，体现出该数据监控系统对农机深松质量的误差率几乎为零。
（二）大数据提升农机手认可率
由于农机手在作业责任心、作业技能、作业土壤实时情况等都是存在差异，这些将直接或者间接影响土地深松质量，使得土地深松质量出现差异性。这种差异性在大数据的“法眼”下将难以遁形。在我省北方市县实施的深松项目中，农机手需要根据自己的深松作业量，深松效果等进行有效考核，合格率达到95%以上的农机手可以拿到全部补贴，合格率在90%-95%的农机手的补贴金额将被打折，90%以下的农机手需要重新实施深松作业，才能拿到相应补贴。在这样一个政策下，有的农机手将拿到全部的深松作业补贴，有的农机手只能拿到打折后的深松作业补贴，还有的农机手需要重新进行深松作业。由于以前的深松作业质量考核都是目测加估计，没有较为严格的量化标准，此次省农机局实施的深松项目对深松平均深度有着25公分的要求，同时加上这种去除人为因素的监控系统监督，很多作业质量不合格的情况就显现出来。当农机手出现异议的时候，县农机局可以进行人工再补充测量，根据目前掌握的数据来看，农机作业质量监控系统几乎没有出现过大的误差。农机手对其认可度也在逐渐增加。
案例二：某县农机局在实施农机深松作业质量监控的过程中发现了：当地一个深松机具在作业的过程中出现了深松的平均深度不够，但是农机具还在进行作业。这就说明农机手还没有意识到自己的深松作业质量不符合要求，最后将难以兑现补贴。当时该县农机局负责监控的技术人员就电话通知了机手，提醒他，深松作业质量没有达标。这一机手认为还是质量监控系统出问题，自己深松作业质量没有问题，于是当地农机局组织技术人员到现场给予人工测量，最终还是因为农机手没有理解平均深松深度的概念，造成他们的深松作业深度出现的大幅度波动，最终造成这一指标的不合格。这一事件在当地农机手中传播开来之后，他们对深松作业监控系统的准确性有着更为深刻的认识。在当地，农机作业监控系统的认可度大大提升。这样的案例在实施深松项目的很多地方都出现，进一步提升了农机手对监控系统的认可度。
（三）大数据降低监控人工成本
安徽省2015年已经完成了750万亩土地深松任务，按照农业部“十三五”的部署，在2016-2020年深松作业中需要面积达到3570万亩，这一数据分解到每一年是714万亩，然后将这一指标进一步分解到各个县，每一个县每年需要完成的土地深松面积都是在基本稳定在十万亩以上，就以2016年实施的深松面积分解表来看，我省深松任务最多的一个县需要在一年完成60万亩的指标，据笔者了解，该县农机局所有工作人员不到20人。换算下来，2016年该县农机局每一个工作人员需要核查3万亩的土地深松作业质量，如果人工核查，这几乎是不可能做到的。然而基于大数据概念下的农机作业监控系统大大提升了作业质量监控效果，给每一个参与到深松作业的机具上加装监控系统的传感器，视频系统和信号发生装置之后，这台作业机具的一举一动受到农机局监控系统后台人员的监督。监控人员可以随机打开该县实施深松作业农机的视频系统，对他们作业现场进行实时监测，系统第二天还会将没有达到深松作业要求的农机具信息显示在县农机局的监控后台，监控人员可以根据相关信息，通过短信、电话等方式通知机手，前一天的作业存在不合格的情况，或是需要重新作业，或是需要注意。这样一来，农机局在深松作业质量监控中的工作量大大减低。
案例三：某县农机局深松项目负责人告诉笔者，省农机局这一深松项目，提出了相信设备，但不完全依靠设备的管理理念，将基于大数据理念下的作业质量监控系统定为主要深松核查方式，人工检查为辅助核查方式，当农机手对自己的监控系统的数据有异议的时候，当地县农机局将需要实施人工检查，进一步核实深松作业质量。在该县2015年刚刚实施这一深松补贴的时候，人工检查的情况经常出现，一天最多接受过5起要求重新人工核查的案例，当时该项目负责人对该项目工作量的认识产生疑虑，但是在人工核查的过程中，发现大多数是农机手没有很好地理解深松作业相关指标，出现了错误理解的情况，最终造成自己作业指标没有达标，并非是监控系统出现问题。2016年该县依然有土地深松任务，由于机手对深松作业指标有了深刻的认识，人工核查的案例尚未出现，今年他们的工作量大大降低。
二、挖掘大数据在农机作业管理中的深层次应用
监控系统的建立只是大数据概念应用在农机作业质量管理的第一步，当监控系统的人工复查率大大降低之后，农机手对监控系统有了进一步认可度，我们就可以将这一监控系统中的数据资源进行有效利用。
（一）大数据提供贴心的农机信息服务
安徽省在农机大数据方面投入了大量资金，也构建了多个信息化平台，分别为农机作业质量监控系统，农机化生产调度平台，农机社会化服务平台。上述的农机作业质量监控系统是针对该省农机具深松质量研制开发的，可以实现有效深松作业质量的有效监控和管理，另外还有农机化生产调度和农机社会化服务平台就是针对农机作业，提供更为贴心的农机大数据服务。例如，基于农机化生产调度平台的大数据资源，设计了基于这一数据资源的APP（农机通）。这一平台给需要作业的农机手、寻找农机具的农户提供互通平台，将周边需要找农活的农机手、找机手的农户位置、手机号等信息展示在安装了农机通的手机上，周边的加油站、维修点等信息也可以有效找到，这样就可以进一步运用农机大数据资源，给农机手、农户提供了更为贴心的服务。这是省农机局在深挖农机大数据平台，给农机手提供更为方便具体措施。
（二）大数据奠定农机技术推广科学性
现在的农机化技术推广有着更为严格的法律要求，对所推广的农机化技术的先进性、适应性、安全性进行科学研判，这样就需要进一步拓展技术推广部门对全省农机种类、数量等各种信息进行有效掌握，这些数据是我们进行新技术推广的依据。例如：我省已经将马铃薯作为主要粮食作物，马铃薯的生产成为当前农业产业调整的主要方向之一。因此马铃薯的全程机械化生产已经成为我省需要进一步破解的农机技术推广问题，这一技术推广之前，我们需要对全省马铃薯种植面积、农机装备情况等进行有效掌握，由于我省目前尚未建立对所有农机具的信息采集，这一数据分别散落在农机监理、农机购置补贴、深松作业质量的项目之中，没有进一步实现数据的有效兼容、统一。如果进一步将农机具进入农户手中开始就进行数据的统一化采集，就实现了农机大数据的有效扩充，给我们农机技术推广奠定更为坚实的基础。
（三）大数据服务农机具改进升级
企业在一项新产品投入市场之前，都是需要进一步实现产品性能的有效测试。农机具也是如此。可以进一步拓展大数据应用在农机企业市场调研之中，在产品升级的过程中，需要进一步掌握该农机具在作业过程中的相关性能数据，这样可以帮助他们更为准确的改进设计问题。目前，很多农机企业都开展大量的机具性能试验，实现性能数据的获取，从而实现机具的改进。设想企业可以借助政府提供的农机作业大数据平台，提供该企业农机具在使用过程中的性能参数，从而实现企业机具性能数据样本翻倍增长，这样的性能数据相比传统对比实验性能数据来说，更加具有普遍性，可以更为准确的提供农机具的性能参数，为农机具的改进升级提供更为广阔的样本空间。
三、结语
信息化是实现农机现代化的必由之路，随着信息化在安徽农机作业过程中的有效应用，农机大数据系统已经初见规模，尤其是在农机作业质量管理系统之中可以实现更为突出的优势和意义，信息化与农机化有效融合目前急需解决的问题就是开展农机信息化平台之间的有效兼容，构建更为广泛的农机大数据平台，整合之后的农机大数据资源不仅可以指导我们在农机作业质量水平上的有效控制，同时也可以进一步提升在农机信息服务，农机技术推广科学性、农机具改进升级等方面提高更为准确、快捷的数据资源。（摘选之《农机科技推广》2016年第10期，作者：任珺）
