如何应用大数据分析开拓农机市场

目前受世界金融危机（美元潮汐）影响，农机制造业面临困境。如何应用大数据分析开拓农机市场，是企业绕不开的话题。本文聊此话题，旨在助企脱困。

一、什么是大数据市场分析

大数据分析是一种先进的技术过程，它涉及在大量原始数据中发现趋势、模式和相关性，以帮助做出基于数据的决策。这一过程不仅使用传统的统计分析技术，如聚类和回归，还借助新工具应用于更广泛的数据集。自21世纪初以来，随着软件和硬件技术的进步，组织处理大量非结构化数据成为可能，大数据成为了一个热门话题。大数据分析的关键步骤包括目标定义、数据收集、数据集成和管理、数据分析和结果共享，这些步骤涉及到从数据的初步理解到深入分析，再到最终将分析结果转化为可操作见解的全过程。

大数据分析市场是指一个涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化等多个环节的领域，它服务于多个行业和领域，通过对大量数据进行分析以获取有价值的信息，帮助企业做出更明智的决策。这个市场起源于20世纪90年代，随着互联网技术的发展而逐渐兴起，并在全球范围内迅速发展，市场规模不断扩大。

1、大数据分析市场特点

一是它处理的数据量巨大。不仅包括大数据，也包括传统信息系统生成的“小数据”。

其次，数据类型多样，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，这对数据分析技术提出了新的挑战。此外，大数据分析能够快速提取数据中的价值，且随着数据量的增长，其处理能力也在不断提升。最后，大数据分析市场的参与者多样，包括数据提供商、分析技术提供商、基础设施提供商和业务应用提供商，它们共同推动了市场的繁荣和发展。

2、大数据分析市场规模和趋势

全球大数据分析市场预计在2025年达到1000亿美元的规模，技术发展如人工智能、机器学习等不断推动市场发展。大数据分析技术广泛应用于金融、医疗、零售、交通、制造业等多个行业，预计在未来几年内保持高速增长，年复合增长率超过20%。中国大数据市场也显示出强劲的发展势头，2017年市场规模达到358亿元，2023达到731亿元，显示出大数据技术的战略意义和市场潜力。

3、大数据分析市场的主要参与者

大数据分析市场的参与者包括各种规模的企业和组织，从国际巨头到本土创新企业。例如，Cloudera作为Hadoop数据管理软件与服务的提供商，为企业搭建和使用分布式平台提供服务。Amazon通过其云基础构架服务支撑其零售业务，提供包括亚马逊弹性计算网云(Amazon EC2)、亚马逊简单储存服务(Amazon S3)等基础设施产品。在中国，阿里巴巴作为数据和数据能力提供商，拥有海量的在线交易数据，并提供多种数据服务产品。

4、大数据分析市场的应用领域

大数据分析技术已广泛应用于金融、医疗保健、政府和企业、教育、制造业和科研等多个领域。在金融行业，大数据分析用于风险管理、反欺诈、市场预测和客户关系管理。在医疗保健行业，它被用于疾病预测、药物研发、患者管理和医疗资源优化。潍柴雷沃、一拖东方红、沃得农机等国内农机制造业巨头，构建了自己的大数据分析平台，指导企业精准投放营销资源，巩固老用户，拓展新用户，取得不菲之营销业绩；中小农机企业则充分利用农机新闻网、360农机网、农机通等网站的大数据分析功能，开拓农机潜在市场，业绩骄人。政府和企业利用大数据分析进行政务数据管理、公共服务优化、市场分析和供应链管理。教育领域利用大数据分析提高教学质量和管理效率，科研领域则利用其分析实验数据，提高研究效率。

除了上述提到的应用领域，大数据分析市场还面临着一些挑战和机遇。例如，数据安全和隐私保护是大数据分析技术面临的主要问题，需要通过技术创新如数据加密和隐私保护技术来解决。同时，数据量的持续增长为分析市场提供了更多的数据资源，但数据质量参差不齐，需要提高数据清洗和整合能力。此外，随着大数据与实体经济的加速融合，大数据分析产品和服务在多个领域的应用前景广阔，为行业带来了新的发展机遇。

二、大数据市场分析在农机领域的应用

大数据技术在农机领域的应用正逐渐深入，它通过整合和分析海量的农业数据，为农业生产提供了精准的决策支持。

1、中国农机化信息网用大数据分析指导全国农机化生产

中国农机化信息网通过与高等院校、科研单位和科技创新企业的合作，以及政策引导和试点探索等多种方式，积极推动大数据技术在农机化生产中的应用。这些措施不仅提高了农机作业质量和效益，也为农业机械化的可持续发展提供了有力支持。

中国农机化信息网作为农业农村部农业机械化总站主办的信息平台，致力于聚合信息化技术创新资源，促进全国性的农机化大数据平台建设。该平台努力构建一个左右相连、上下贯通的农机化管理服务“一张网”。

2018年12月，国务院印发《关于加快推进农业机械化和农机装备产业转型升级的指导意见》，明确提出要将机械化信息化融合作为推动农业机械化转型升级的主要路径之一，并要求推进智慧农业示范应用，如“互联网+农机作业”，加快推广应用农机作业监测、维修诊断、远程调度等信息化服务平台。2019年4月，农业农村部按照指导意见的精神和要求，印发《关于加快推进农业机械化转型升级的通知》，要求各省在农业农村信息化的有关规划、项目中，重点发展智能农业装备和推进农机作业服务管理的信息化。

“十三五”以来，农业农村部进一步加强信息化技术在农机化领域的应用示范。中央财政累计投入超过1亿元，用于大田种植数字农业建设项目，旨在构建农机精准作业系统、农情监测系统、农业生产精准管理决策系统和农业高效生产公共服务系统。

通过各类示范项目，试验推广了拖拉机自动驾驶、收割机精准测亩测产、机插秧自动驾驶、无人机精量施药、深松作业质量远程监控、农机跨区作业动态监控等智慧农机装备和技术。使农机跨区作业调度、作业信息、机具作业质量等信息实现了随时动态获取，大大提高了相关信息的及时性，提高了农机化生产指导的精准性。

2018年，农业农村部提出了探索开展农机购置补贴机具加施物品识别二维码及加装运行轨迹监测设施的试点方案。2019年，联合财政部印发通知，明确在北京、上海、江西等省市开展农机购置综合补贴试点，并在四川开展农机化发展综合奖补试点，支持以“三合一”信息化技术为支撑的补贴机具核验与补贴资金申领模式。

中国农机化信息网参与指导北京等省市开展农机购置补贴资金使用管理创新试点，并组织评估“三合一”工作推进情况。通过研究技术规范标准、系统互联互通、数据安全管理等问题的解决方案，逐步完善后再行推广。

2、农机新闻网大数据分析成为农机制造业与市场沟通的桥梁

农机新闻网是农业机械杂志社旗下精心打造的一款针对品质农机人的互联网产品，主要提供国内外农机行业新资讯、行业发展深度分析、高端人物访谈等内容，同时定期和不定期开展线上和线下活动，用户可通过电脑端（PC）、手机端浏览器或登录农机一键查浏览内容并参与互动；提供极简的方式让农机人参与线下活动。农机新闻网大数据分析在农机制造业与市场沟通中扮演着桥梁角色。它能够帮助农机制造企业更好地理解市场需求、优化产品设计、提高生产效率，并最终提升企业的市场竞争力。

1）市场需求分析

通过大数据分析，农机制造企业可以获取关于农户需求、作业环境、作物类型等多维度的信息，从而更好地满足市场需求。例如，通过分析不同地区农户的耕作习惯和偏好，企业可以研发出更适合当地条件的农机产品。

2） 产品优化与创新

大数据分析可以帮助农机制造企业发现现有产品的性能瓶颈和改进空间。通过对大量运行数据的分析，企业可以优化产品设计，提高机械的性能和效率。此外，大数据分析还能推动企业的创新，例如，通过数据分析识别出农机操作中的不高效现象，进而研发出新的操作模式或技术。

3）生产效率提升

大数据分析可以优化农机的生产流程和管理。通过对生产数据的监控和分析，企业可以及时发现问题并采取相应的改进措施，从而减少生产中的浪费和延误。同时，大数据分析还可以帮助企业预测市场需求变化，从而更好地规划生产计划，提高资源利用率。

4）服务质量改善

通过大数据分析，农机制造企业能够更好地理解客户的需求和反馈，从而提供更加个性化和高效的售后服务。例如，通过分析农机的运行数据，企业可以提前预测潜在的故障并通知用户进行维护，减少故障发生带来的损失。

5）促进产业链合作

大数据分析还能推动农机制造企业与上下游企业之间的合作。通过共享和分析数据，企业可以更好地理解整个产业链的运作情况，发现合作机会，共同提高农业生产效率和经济效益。便捷的农机一键查让你足不出户而知全国农机产品所有信息，成为了解农机行业信息的重要平台，成为农机用户的参谋和主心骨；一年一度的“农机TOP+”活动举办10多个年头，成为农机企业展示风采的窗口，农机用户获取产品信息的可靠渠道；海纳百川的前沿信息，铸就了其高点击量……，诚如自说，“我们将会呈现更专业的内容，而不是将所有和农机相关的内容都搬上来，让读者自行挑选，这一方面浪费读者时间，另一方面，还容易误导对行业理解不深的农机人”。

农机新闻网大数据分析不仅能够帮助企业提高自身的市场竞争力，还能够在整个农机产业链中发挥桥梁作用，促进企业与市场的沟通和合作。因此，农机制造企业应当重视大数据分析的应用，不断提升自身的数据处理和分析能力，以应对日益激烈的市场竞争。

3、潍柴雷沃受益于大数据市场分析

潍柴雷沃作为农机行业的领军企业，其市场表现一直受到行业内外的广泛关注。根据2024年1月31日的报道，潍柴雷沃在2023年的农机市场销量中稳居榜首，其销售额也远高于其他企业，成为我国最大的农机生产企业。这一成绩的取得，与潍柴雷沃在大数据市场分析方面的深入应用密不可分。通过大数据分析，潍柴雷沃能够更准确地把握市场动态，优化生产计划，提升产品质量，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。

潍柴雷沃在大数据市场分析方面的优势主要体现在以下几个方面：

一是实时监控与快速反应。通过大数据分析平台，潍柴雷沃能够实时监控生产过程，及时发现并处理生产中的异常情况，提高生产效率。例如，在2023年，潍柴雷沃通过大数据分析，成功实现了生产管理的优化和质量控制的提升。在农业生产中，潍柴雷沃推出的智慧农业先进农机增产模式，已经在黄淮海地区得到广泛应用和验证，显著提高了小麦的产量。此外，潍柴雷沃还通过大数据分析，对市场进行细分，为不同区域的用户提供更加精准的产品和服务。

二是生产计划优化。依据市场需求和生产能力，潍柴雷沃利用大数据分析优化生产计划，避免生产过剩或不足的情况发生。潍柴雷沃在大数据市场分析方面的应用不仅限于生产和质量管理，还涉及到后市场业务的支撑。例如，潍柴在越南胡志明市建立的全新产品服务中心，就依托潍柴专用网站和信息化支持平台，为客户提供全天候的售后服务。此外，潍柴还通过大数据应用，实现了后市场服务一体化，通过统一的销售业务平台，管理配件、油品等业务和产品库存，提高服务满意度，降低不规范单据。

三是设备健康管理。通过对设备运行数据的分析，潍柴雷沃能够提前发现设备故障隐患，实施预防性维护，提高设备的利用率。

四是质量控制提升。大数据分析帮助潍柴雷沃建立全程质量监控和追溯体系，确保产品质量的可追溯性，并预测产品质量问题。潍柴雷沃的大数据市场分析还体现在对行业发展趋势的把握上。潍柴动力董秘在回答投资者提问时表示，智能化、高端化、大型化是农业装备的发展趋势，潍柴雷沃相关产品需求饱满，公司正加快与潍柴雷沃的深度合作和高效协同，配套比率逐步提升。这表明潍柴雷沃正通过大数据分析，积极布局未来市场，以满足不断变化的市场需求。

潍柴雷沃在大数据市场分析方面的深入应用，对整个农机行业产生了积极的影响。首先，潍柴雷沃的成功实践为其他农机企业提供了借鉴，推动了整个行业在大数据应用方面的发展。其次，潍柴雷沃通过大数据分析优化生产和提高产品质量，提升了整个行业的竞争力。最后，潍柴雷沃在智慧农业领域的探索，为行业提供了新的发展思路，推动了农业现代化的进程。

4、大数据市场分析助力沃得农机快速发展

沃得农机作为中国领先的农业机械制造商之一，充分利用大数据技术推动了其业务的发展与创新。

2020年11月9日，沃得农机通过跨区服务积累了大量的大数据资源。信息部部长王丽颖提到，沃得拥有一万多台跨区作业收割机，这些设备每年平均作业时间高达近800小时。沃得通过跨区跟踪服务、物联网监控以及大数据分析等手段，精确掌握了每台机器的使用状态，包括零部件的使用情况和寿命。这些数据不仅帮助沃得提前预防故障，还能够让企业在零部件生产和配给方面做出更有效的计划，从而提高效率、降低成本。

此外，沃得农机还利用大数据分析的结果来加强易损零部件的强度，进一步减少故障率并降低维修成本。

沃得农机积极布局智能制造，不仅用于生产智能化的农机设备，还致力于实现农机使用、维护和维修过程的智能化。为了满足全程机械化的需求，沃得农机正在研发和制造更多现代农业装备，以服务于未来的农业发展需要。公司计划提供整个农业机械化生产的解决方案，而不仅仅是单一的农业生产工具。

沃得农机的目标是形成全领域的产品布局，通过这种集约化的方式降低渠道成本和售后成本，同时保证员工的稳定性。目前，沃得农机已经在主要农作物的拖拉机、收割机、插秧机、无人打药机等领域完成了产业布局，并在行业内处于领先地位。

2023年10月30日，沃得农机不断推进技术创新，特别是在核心零部件的结构设计和自主化生产方面取得了显著进展。公司实现了定制化农机零配件的规模化生产，联合收割机零部件自制率超过90%，有效打破了关键技术受制于人的局面，并提升了产品的核心竞争力。

沃得农机的产品线涵盖了种植机械、田间管理机械、收获机械等多个类别，满足了农业生产各个环节的需求。公司将继续秉持“开拓进取，科技创新”的精神，专注于农业机械的研发、生产和销售，以满足用户对农业机械综合性能的更高要求。

随着农业生产进入以机械化为主导的新阶段，沃得农机通过大数据技术和智能制造的融合，不仅提高了自身的竞争力，也为农业现代化进程做出了重要贡献。未来，沃得农机将继续深化技术创新，扩大国内外市场份额，致力于成为全球范围内具有竞争力的农业机械制造企业。

三、积极构筑大数据市场分析平台，支撑农机制造业和农机化更好发展

大数据市场分析平台对农机制造业具有显著的促进作用。随着工业4.0和物联网的发展，制造商可以利用大数据分析来控制和管理海量数据，提高生产率和决策能力。大数据分析软件能够处理来自社交网络、视频、数字图像、物联网设备和企业应用程序的大量结构化和非结构化数据，发现模式和趋势，为业务提供可操作的洞察力。

在农机制造业中，大数据分析可以用于预测产品需求和生产，理解工厂绩效的多个指标，以及快速为客户提供服务和支持。此外，大数据分析还可以应用于资产优化、产品设计、产品质量提升、需求预测、客户体验改善和供应链优化等多个方面，帮助企业实现创新运营方式，识别新的创收机会，并从大规模生产转向大规模定制，满足市场对个性化产品的需求。

构建这样一个平台，首先需要明确业务需求和用户需求，了解通过平台希望获取哪些有价值的信息，以及需要接入哪些数据。这涉及到数据层的构建，数据采集与存储的设计，以及数据分析和展示的实现。通过大数据分析，企业还可以实现对农业机械的远程监控和故障预测，降低维护成本并提高客户满意度。此外，大数据还可以用于精准农业方案的制定，如基于大数据分析的精准施肥和智能灌溉系统，帮助农户降低成本的同时提高产量和质量。

数据层是平台的基础，需要整合各种结构化和非结构化数据，为分析提供支撑。这包括对不同系统进行分析，制定数据采集范围与目标，收集业务系统产生的数据。数据采集与存储部分则需要研制适配接口，与其他系统对接，并提供数据的适配、转换、存储等基本管理功能。数据分析和展示层是平台的核心业务层，通过数据报表工具，根据需求制定多样的、针对性的数据报表，并通过可视化方式展现这些报表文件。

平台的建设应遵循安全、可扩展、灵活性的原则，将有业务联系的单元组织成一个数据可视化的模块，反映业务各方面的数据情况。从多种数据源获取数据，实现支持多维度筛选的交互式界面，从而为企业提供大数据分析与决策支持。

农村地区的基础设施建设相对滞后，影响了农机的使用和维护。政策法规的不完善也制约了农机制造业的发展，需要进一步优化相关政策环境。未来，农业机械制造业有望朝着智能化、数字化、绿色化的方向发展，智能农机将更好地适应不同农作物的生长环境，提供精准的农业生产解决方案，同时注重环保和可持续发展，推动绿色农机设备的研发和应用。

平台采用先进的数据处理技术，如大数据分析、云计算和人工智能算法，对数据进行清洗、整合和分析，提取出有价值的信息，形成可供决策参考的数据报告和预测模型。数据可视化技术将抽象的数据转化为直观的信息，帮助管理者做出科学决策。

大数据平台的建设不仅需要关注技术层面的实现，还需要关注数据的标准化和规范，构建农业基准数据，促进数据的综合利用。此外，平台的建设还需要考虑如何整合来自不同来源的数据，包括遥感技术、气象技术、探测技术和定位技术等，以及如何利用智能农机等设备来获取更全面的数据信息。

随着人口增长和城市化进程的加速，以及科技的不断发展，农业机械制造行业需要不断创新和改进，以满足现代农业生产的需求。这包括提高机械设备的智能化水平，加强数据分析处理能力，以及优化供应链管理等。同时，企业还需要关注政策变化和市场需求，以实现可持续发展。

大数据分析平台建设，建议由农业部门牵头，相关部门配合，专业权威落实，将数据汇总到大数据平台供各界人士挖掘使用，以实现信息对位和数据应用沟通的高效性。实力型头部企业，亦可根据自身发展需要，参与或独立建设大数据分析平台，作为企业的总参谋部、战略执行部、智能决策部，使企业步入高效发展快车道。

农业机械化大数据平台的建设是实现农业现代化的重要途径。随着互联网、物联网等信息技术的发展，农业生产活动逐渐向机械化、智能化方向发展。农业机械化大数据平台的构建需求分析指出，大数据是无法利用常规软件在特定时间范围内进行采集、管理与控制的数据集合，需要运用新型处理模式以提升决策能力、流程与优化能力、洞察发现能力。农业大数据平台的构建，将有助于实现农业生产制造业与互联网行业的完美结合，推动农业向机械一体化的方向发展。