自动化技术在农业机械制造中的应用探讨

自动化技术在农业机械制造中的应用探讨

邵珠香

临沂市沂水县黄山铺镇人民政府  276400

摘要：随着农业现代化进程加快和劳动力成本攀升，农业机械制造业转型升级的需求日益迫切。当前农机制造企业面临生产效率低下、产品质量波动大、设备管理滞后等问题。本文从生产线自动化升级、智能控制系统集成、物联网技术应用以及大数据分析等方面，系统探讨了自动化技术在农机制造中的应用策略，旨在有效提升生产效率和产品质量，增强市场竞争力，推进农机制造业向智能化、数字化方向发展。

关键词：农业机械制造；自动化技术；应用探讨

引言

自动化技术是现代工业发展的核心驱动力，它融合了机械工程、电子技术、计算机科学等多个领域的先进成果。近年来，我国农机装备制造业快速发展，产业规模不断扩大，但在制造工艺、质量控制、生产效率等方面仍存在明显差距，特别是在新一轮科技革命和产业变革背景下，传统的制造模式已难以满足市场对高质量、个性化农机产品的需求。推进自动化技术应用，实现农机制造向数字化、智能化转型已成为行业发展的必然趋势。

1 生产线自动化升级，提升生产效率

在新一代信息技术的推动下，农机制造企业通过引入柔性制造系统（FMS）、智能装配线和自动化物流系统，正在构建起高效智能的现代化生产体系。以某大型农机制造企业为例，通过引入具有多轴联动功能的数控加工中心和智能化机器人工作站，实现了拖拉机变速箱等核心零部件的高精度加工。同时，工厂还配备了激光导航AGV小车和智能立体仓库，构建起从零部件入库到成品出库的全流程自动化物流体系，显著减少了中间环节的人工干预。值得注意的是，现代农机制造对产品型号和批量的要求呈现出多样化趋势，这就要求生产线具备快速切换和柔性制造能力。生产线的数字化改造也为实现产品全生命周期管理奠定了基础，通过采集和分析生产过程数据，企业可以持续优化工艺参数，提升产品质量稳定性，为农机装备的可靠性提供有力保障。

2 智能控制系统集成，增强设备功能

新一代可编程逻辑控制器（PLC）凭借其强大的数据处理能力和网络通信功能，正在重塑传统制造设备的运行模式。以某智能化车间改造项目为例，通过采用集成了EtherCAT总线技术的新型PLC控制系统，实现了对数控机床、机器人、检测设备等多类型设备的统一管理和协同控制，系统响应时间降至毫秒级，大幅提升了生产线的同步性和稳定性[1]。在精密零部件加工领域，高性能伺服控制系统的应用尤为关键。智能控制系统还整合了设备健康管理功能，通过采集分析电机电流、轴承振动等关键参数，建立起设备状态评估模型。系统能够实时监测设备运行状态，预测潜在故障，并自动生成维护建议，设备平均无故障工作时间显著延长。此外，控制系统的开放性架构为后续功能扩展提供了便利，企业可根据生产需求灵活开发新的控制模块，如质量在线检测、能耗管理等功能，持续提升制造装备的智能化水平。

3 物联网技术应用，实现远程监控与维护

物联网技术作为新一代信息技术革命的重要成果，正在为农机制造业的智能化转型注入强劲动力。通过部署多层次物联网感知系统，企业实现了从设备运行状态到生产环境参数的全方位数据采集。某大型农机制造基地的实践表明，基于工业以太网构建的物联网平台，成功整合了包括RFID电子标签、智能传感器、高清工业相机等多种数据采集终端，形成了设备运行状态实时监测网络。在关键制造装备上安装的智能传感器可实时采集温度、振动、位移等多维数据，并通过边缘计算网关进行初步分析处理，实现了设备异常的快速识别和报警。通过采用5G通信技术，工厂建立起了低延迟、高带宽的数据传输通道，使得高清视频监控和远程设备调试成为可能，大幅提升了技术支持效率。在预测性维护方面，借助机器学习算法对历史运行数据进行深度挖掘，系统能够建立设备健康状态评估模型，预测潜在故障风险。同时，物联网平台的开放性架构也为跨区域协同维护提供了可能，技术专家可以通过远程诊断系统实时了解设备状态，提供在线指导，有效解决了专业技术人员短缺的问题[2]。此外，物联网技术的应用还延伸至供应链管理领域，通过对原材料、半成品、成品等物料流转过程的全程跟踪，建立起了完整的制造履历档案，为产品质量追溯和持续改进提供了数据支撑。随着数字孪生技术的引入，物联网采集的实时数据正在支撑虚拟工厂模型的构建，这不仅有助于生产过程优化，更为智能制造升级探索出新路径。

4 大数据分析与优化，提升生产决策水平

在制造业数字化转型浪潮中，大数据分析技术正成为提升农机制造企业决策水平的重要支撑。通过构建多源数据采集体系，企业实现了从生产制造、设备运维到质量管理等全流程的数据整合与分析[3]。某领先农机企业通过部署基于Hadoop的大数据平台，成功整合了ERP系统、MES系统、质量检测系统等多个数据源，日均处理数据量超过1TB。在产品质量追溯方面，基于机器学习算法开发的质量预测模型，通过分析工艺参数、环境因素、操作记录等多维数据，可提前预测产品质量风险，将不良品率降低了35%。智能排产系统的引入则显著提升了生产计划的科学性，通过对历史订单数据、产能利用率、原材料库存等关键要素的综合分析，系统可自动生成最优生产计划，使得产线综合效率提升20%以上。基于深度学习技术开发的工艺参数优化模型，能够根据历史生产数据自动推荐最优工艺参数组合，这在复杂零部件加工中发挥了重要作用，显著提升了产品一次合格率。同时，大数据分析在能源管理方面也展现出独特价值，通过对设备能耗数据的实时监测和分析，系统可识别能耗异常并提出优化建议，帮助企业实现了节能降耗目标。在客户需求分析方面，通过对市场反馈、维修记录、用户评价等数据的挖掘分析，为产品创新和改进提供了有力的决策支持，推动农机产品向更高质量水平迈进。

结束语

本文系统探讨了自动化技术在农机制造中的应用实践，从生产线升级、智能控制、物联网应用到大数据分析等多个维度，阐述了自动化改造的具体路径。展望未来，随着5G、人工智能等新技术的成熟应用，农机制造业的自动化水平将实现质的飞跃，打造出更多智能工厂样板，引领农机装备制造向更高水平迈进。企业应准确把握技术发展趋势，科学规划自动化改造路径，为农业现代化提供坚实的装备保障。

参考文献：

[1]柴宗旺,王春娟.自动化技术在农业机械中的应用研究[J].南方农机,2024,55(20):196-198.

[2]杜洪彪,任静.自动化技术在农业机械设计与制造中的运用分析[J].棉花科学,2024,46(02):100-102.

[3]丛淼淼,杨静,姚宝珍.自动化技术在农业机械设计制造中的运用[J].中国农机装备,2023,(12):24-26.