背景

上一篇文章智慧农业如何"智慧"? - 掘金 (juejin.cn)我们梳理了目前智慧农业如何以信息化做为基础生产力，解决过程中问题的思路。

自动化的反馈生产系统以及智能的调度控制系统构成信息化生产主体，以环境控制作为信息化生产的目的。在运输环节实现点对点的运输，省去中间长距离、多周转的运输环节。在直接面向销售的过程中，即可让生产端直接采集用户消费数据，并再次反馈给信息化生产主体。形成以客户消费习惯为目标的正向反馈闭环。

而信息化生产过程中，重要的是如何智能的调度控制系统？简单来说就是如何智能管理。

管理了什么？

对整个自动化系统的输入/输出源进行管理。

输入源主要分为：控制器、传感器、供应源、需求源、人工运维

输出源主要分为：产品参数、库存数据、销售订单、物流订单

设备管理

设备管理主要是用系统感知和调度能力，对输入源中控制器、传感器的管理

感知数据采集

传感器数据采集：光照度、温度、湿度、水流量。

周期化的采集，得到各传感器数据报表。

同时通过设置，管理采集周期、噪音数据过滤策略、采集告警策略。

采集周期可以统一设定，或根据各个传感器单独设定。

噪音数据在各个传感器下单独设定数据范围和过滤策略，主要策略为周期内出现频率、噪音峰值，配合基础的滤噪算法进行过滤。

采集告警在噪音数据管理下单独设定告警策略，当噪音频率达到设定阈值即告警，同时设定告警方式和频率。

控制调度设备

控制器设备控制：通风扇、加热棒、加湿片、电磁水阀、抽水泵

通过控制器的调度来动态的改变环境的参数，自动化调度则需要环境监控的策略来辅助实施。

通过周期的数据采集，可以得到一个环境实时参数，与产品生长的理想参数进行比较。对比环境变量的差异，通过远程调度控制实际的环境参数变化，使之更匹配理想环境参数。

同时，控制设备的多样化可以丰富环境控制的能力。

产品管理

产品管理主要是对该系统生产产品的过程进行管理：产品参数、人工运维

生长模型匹配

不同种类的产品对应各自的基础生长模型，同时该基础生长模型，会不断的演进和完善，甚至迭代分支模型。

基础生长模型应当是存放在云端，作为商业化数据资产管理。各个种植终端系统，根据选择的种类供应源，在系统内自动对应基础生长模型。

与传统的DSSAT模型不同的是，该模型方案中没有对土壤和气候条件那么高的要求标准，但非常强调生长过程需要在标准化的生长终端设备和环境框架内。

基础生长模型包含的数据有：环境参数、肥料用量、生长周期、生长标准

环境参数包括该种类产品在生长所需环境的：气压、气温、水温、湿度、光照等参数

肥料用量包含该种类产品在生长周期中，不同阶段所需要的肥料种类和用量。同时在确定的生长设备终端中，注水量确定的情况下，肥料的加注次数与加注量可直接标记在该生长模型中。

生长周期包含该种类产品的各生长阶段时间节点、关键生长阶段的时间节点。

生长标准包含该种类产品在生长过程中关键节点的产出标准、最终产出的产品标准，其标准通过图像识别其外在参数确定：高度、颜色、开花/结果大小等参数

通过上述的基础生长模型确定的该种类产品的数字化产物，拟定其为生长目标。

动态调整参数

在基础生长模型下，当前的阶段产物无法满足预期结果、定制结果时，则需要动态的通过机器、人工修改阶段生长参数。

修改后的参数，则成为该模型的演进模型或子分支模型，新的参数即成为下一阶段的目标预期。

数据管理

数据管理主要是对该系统内的数据资产进行管理：供应源、需求源、库存数据、销售订单、物流订单。

供应商平台

供应源头与后续产品管理中生长模型有着非常深的关系，供应的种源、肥料、设备等，直接影响了产品生长过程中的模型发展。

所以在一个标准的信息化生产中，除了有标准化的生长终端和环境框架，还须有符合整个生产流程标准的供应商源头。

标准化生长终端的一体性，可以大大降低供应商建立生产标准的门槛，直接确定采购标准，推动整个生态的标准化。

需求参数与定制模型

需求源头来自于客户的信息反馈，并将客户反馈内容转换为生产指标描述，形成的生产指标即成为需求参数。

该需求参数的确定后，即成为当前该种类产品基础生长模型下的分支模型。在首次生长过程中可通过人工主导调控，不断的修改和完善定制模型。

生产对应销售

生产过程结束后（产品成熟）即成为库存，用销售订单决定是否采摘，销售订单直接对应物流批次。

该方案下决定了绝大部分销售订单必须为常态化、批量化，所以对于客户群体挑选以政府、企业、学校、餐饮店等来源为主。

零散产品则直接交由平台面向普通大众销售。