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企业简介

某农垦集团是国家级现代农业示范区和重要的商品粮基地,经营区域土地总面积 5.36 万平方公里,现有耕地 4874.4 万亩,粮食生产连续 13 年稳定在 400 亿斤以上,并累计为国家生产粮食超一万亿斤,在中国农业现代化发展中扮演着重要角色。依托科技创新,该集团持续推动智慧农业和数字化转型,致力于成为全球领先的农业企业。

项目背景

该集团土地资源富集,人均占有资源多,耕地集中连片,基础设施完备,农场基本建成防洪、除涝、灌溉和水土保持四大水利工程体系,适宜大型机械化作业,在发展智慧化农业中具有得天独厚的优势。

随着农业技术和信息化的发展,国家政策和市场需求不断推动农业产业链数字化和智能化,以提高种业的竞争力,确保粮食安全。特别在种业育繁领域,企业面临种质资源复杂、环境条件多变和管理成本高等问题,如何有效管理和优化这些流程,成为农业企业亟待解决的挑战。

为此,该集团启动了种业育繁数字化转型项目,旨在通过引入物联网(IoT)技术,实现对种子育种、繁育全流程的数据采集、分析和优化。项目目标是提升种子研发效率、减少育种周期、提高品种优良率,同时推动企业生产流程智能化管理,降低人工成本,确保稳定高效的生产环境。

项目挑战

种业育繁需要采集环境信息并控制育繁过程需要的稳定环境,物联网平台必须能够支持大规模的设备接入和实时数据处理,保证系统的高可用性。在这一过程中,如何构建分布式、容错的架构,并提供水平扩展的能力,以适应未来业务的增长都成为农业企业数字化发展的严峻挑战。具体如下:

  • 数据采集条件复杂

    育种过程中的环境条件、土壤湿度、温度、光照等因素都会影响种子生长,需要在复杂的农业环境中进行高精度的数据采集和监测。物联网设备的部署分散且覆盖面积广,如何稳定、精准地获取这些关键数据是一大技术难题。

  • 数据完整性和实时性差

    在种业育繁过程中,种植、环境监测设备种类繁多,数据采集分散且不一致,物联网设备无法及时汇总和分析数据。

  • 系统集成难度大

    生产设备与系统之间的兼容性问题导致不同设备和平台之间的数据难以交互,与其他生产系统的集成和维护成本也很高。

  • 弱网通讯不稳定

    农业种植区域广泛,网络环境复杂,传统的通讯方式在弱网环境下表现不佳,无法满足种业数据实时传输的需求。

  • 高并发和海量数据处理

    种业育繁需要处理大量设备产生的实时数据,高并发的消息处理能力成为平台稳定运行的重要需求。

解决方案

该集团早先就使用了 EMQX 开源版进行物联网开发,为了应对种业育繁的数据挑战,该集团选择升级至 EMQX 企业版,以支持高可靠、高性能、高并发的实时数据采集、处理等需求。基于 EMQ 工业物联网解决方案,结合边缘计算和云边协同的数据架构,最终顺利构建了种业育繁数据接入平台,实现了种业育繁全过程的数据采集、处理和管理。具体架构如下:

方案架构图

  • 多协议统一接入

    为适应广泛的农业地域和弱信号环境,EMQX 兼容MQTT、HTTP、QUIC、WebSocket 等多种消息传输协议,同时可以接入 NB-IOT 传感器 CoAP 和 LwM2M 协议,帮助该农垦集团通过统一平台接入种业育繁的传感器和设备数据。

  • 高可用集群部署

    EMQX 提供高可用的分布式集群架构,能够处理海量消息和设备数据的高并发需求,不同频率的传感器数据可以统一上报到平台端并支持高吞吐转发后端数据服务。

  • 灵活规则引擎与数据集成

    通过 EMQX 的内置规则引擎,该农垦集团可以定义灵活的数据处理规则和消息流处理机制,将种业数据推送到 Kafka、TimescaleDB、InfluxDB 等系统,实现数据的高效集成与管理。

  • 可靠消息传输提高通讯性能

    针对农业区域弱网环境下的通讯稳定性问题,EMQX 提供了 MQTT over QUIC 下一代车联网消息传输标准协议,显著提高了数据传输效率,减少了网络延迟,保障了在复杂环境中的实时通讯需求。

  • 可视化监控与管理

    EMQX 为企业提供了集成的监控平台,能够实时监控集群状态、连接数、消息数等关键指标,并提供节点级别的系统性能监控,帮助该农垦集团进行设备状态监测和系统的高效管理。

项目成果

  • 提升数采稳定性

    原来传感器和设备数据上报后通过 Webhook 的方式转发到后端的数据库,在设备同时开机和网络波动时数据吞吐较高的情况下,容易出现系统异常的情况,造成数据丢失。新的方案采用数据直接转发 Kafka 的方式,可以稳定支撑设备和大数据平台运行,保证种业育繁数据的完整性。

  • 系统架构优化

    原来的系统架构需要把数据转发到一个庞大的 Web 服务集群,并在集群中实现传感器数据和设备 ID 的整合,基于整合后的数据做环境监控和大数据分析。新的方案通过 EMQX 规则引擎实现低代码的数据整合并转发 Kafka 集群,优化了系统的架构并提升了系统的整体容量。

  • 运维成本降低

    EMQX 支持完备的日志追踪、慢订阅问题发现及热配置热更新功能,结合集群的高可用特性,EMQX 整体提升了物联网接入问题发现的效率及日常系统维护更新的效率,整体降低了运维的成本。

总结

EMQ 云边协同的工业物联网解决方案,帮助该农垦集团在种业育繁领域实现了数字化和智能化转型,有效降低了运维成本并显著提高了生产的可靠性和稳定性。未来,随着种业数据的深入分析和应用,该集团可以不断扩展新的智能生产设备,及时调配种业育繁进程,进一步增强其农业科技竞争力。