农业生产托管 数字化管理要求 征求意见稿

1FORMTEXTGB/TFORMTEXTXXXXX—FORMTEXTXXXX农业生产托管数字化管理通用要求1范围本文件确定了农业生产托管数字化管理原则，规定了农业生产托管数字化管理中的主要视图、数字化管理支撑要素、数据治理、数字化业务管理、数字化管理平台以及成熟度等级等内容。本文件适用于农业托管服务组织在农业生产托管过程中进行数字化管理，并为参与农业生产托管活动的托管服务组织、管理部门、农户等提供参考，以及对农业生产托管数字化管理进行成熟度评估。2范围性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T34802-2017农业社会化服务土地托管服务规范GB/T23050-2022信息化和工业化融合管理体系数字化管理指南GB/T43439-2023信息技术服务数字化转型成熟度模型与评估3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1农业生产托管agriculturalproductiontrust农户等经营主体在不流转土地经营权的条件下，将农业生产中的耕、种、防、收等部分或全部作业环节，委托给有能力的农业生产性服务组织完成的农业经营方式。3.2数字化业务管理digitalbusinessmanagement现代信息技术和通信技术应用于农业生产托管过程中，这一过程涵盖了农业生产托管中计划、生产、物流、采购、风险预测、绩效监测等各个环节的数字化改造和升级。3.3数字化生产digitalproduction指将现代信息技术和通信技术应用于农业生产托管服务的生产过程，通过数字化手段实现农业生产托管活动的智能化、精细化和高效化管理。这一过程涵盖了种植、浇水、施肥、生长监测、农机管理、仓储等各个环节。2FORMTEXTGB/TFORMTEXTXXXXX—FORMTEXTXXXX4基本原则4.1信息化驱动信息化是农业生产托管数字化管理的基石。通过建立和完善信息系统，实现对农业生产托管全过程的监测、记录和分析。信息共享促进信息在农户、服务组织、管理部门等之间的共享和传递，增强协作效率。4.2数据驱动决策利用大数据、云计算等技术手段，收集农业生产托管过程中的各类数据，并进行深度分析。基于数据分析结果，制定科学合理的农业生产托管决策，减少主观判断带来的不确定性。通过数据分析预测农业生产趋势，评估托管服务效果，为农业生产托管数字化管理提供依据。4.3全员参与鼓励农户、托管服务组织、管理部门等各方人员积极参与数字化管理过程，形成协同合作的良好氛围。明确各方在数字化管理中的角色和责任，确保管理任务的有效落实。4.4创新与变革密切关注数字化技术的发展动态，积极引进和应用新技术、新工具。打破传统管理模式的束缚，鼓励创新思维和变革精神，不断优化管理流程和方法。建立持续改进机制，对数字化管理效果进行定期评估，及时发现并解决问题。4.5安全与隐私保护建立健全的信息安全管理体系，确保农业生产托管过程中的数据安全。合法合规地处理和使用个人信息，保护农户、托管服务组织等各方人员的隐私权益。加强风险识别和防范能力，确保数字化管理过程中的信息安全和稳定运行。3FORMTEXTGB/TFORMTEXTXXXXX—FORMTEXTXXXX5主要视图图1农业生产托管数字化管理的主要视图农业生产数字化管理的五个视图相互配套、密切关联。战略视图指导了角色视图中相关主体执行业务视图中的业务活动；角色视图中相关主体在业务视图中的业务活动是战略视图的具体反映与实现；业务视图为技术视图提供了应用需求，并应用于业务视图中的业务活动；技术视图的关键技术用于支持角色视图中相关主体在业务视图中的业务活动；数据视图与数据视图相互关联，共同支撑角色视图中相关主体在业务视图中的业务活动。5.1战略视图（1）战略方向：农业生产托管中各个环节实现现代化管理，通过数字化管理指导农业生产托管科学化；（2）战略目标：推动农业现代化，提高农业生产效率，降低运营成本，提升农业生态，构建创新模式等，是农业生产托管数字化管理的出发点和落脚点；（3）绩效指标：包括农产品质量、农业生产效率、农民满意度、库存周转率、资本收益率、运营成本、服务态度等，是农业生产托管数字化管理水平与成效的具体体现。5.2角色视图（1）管理部门：制定政策、提供资金与技术支持，监管服务质量，促进农业托管市场健康发展；4FORMTEXTGB/TFORMTEXTXXXXX—FORMTEXTXXXX（2）托管服务组织：提供土地整理、种植管理、病虫害防治、收割加工等农业生产一站式服务，利用数字化工具优化资源配置；（3）农户：作为托管服务的受益者，通过托管服务实现轻松务农，增加收入，同时参与决策与监督；（4）供应商：提供农业生产托管组织再生产过程中所需物资和服务，包括智能农机、物联网传感器、大数据分析平台、农资等；（5）消费者：最终购买农产品的主体。5.3业务视图（1）计划：通过集成先进的信息技术系统，如大数据分析、云计算和人工智能，实现对市场趋势和客户需求的快速捕捉与精准预测。这些数据成为制定采购、生产、库存及销售计划的坚实基础，支持托管服务组织根据实际情况进行动态调整和优化，确保资源的高效配置和市场响应的敏捷性；（2）生产：在农业生产环节，广泛应用数字化技术，如物联网传感器、无人机、智能农机等，实现精准种植、自动化灌溉、变量施肥、智能病虫害防治以及仓储管理；（3）采购：在采购环节，托管服务租住积极寻找并管理优质供应商，确保获取到高性价比的设备、物资和服务；（4）物流：托管服务组织根据消费者和订单交付需求打造数字化的物流体系，保障物流全过程的安全、透明、高效运行；（5）绩效监测：建立全面的绩效监测体系，对生产过程中的各项关键指标进行持续跟踪和评估。通过数据分析，发现潜在问题并制定相应的改进措施，不断优化生产流程和资源配置；（6）风险预测：农业生产面临着市场波动、自然灾害、病虫害等多种风险。为了有效应对这些风险，农业生产托管组织建立风险动态感知系统，对市场变化、天气情况、作物生长状况等进行实时监测和评估。一旦发现潜在风险，立即启动应急响应机制，进行联动处置和超前预警，减少损失并确保生产的稳定进行。5.4数据视图从数据视图出发，托管服务组织开展数字化管理所涉及的相关数据资源的开发应用过程，包括但不（1）业务理解：托管服务组织需要深入分析农业生产托管数字化管理所涉及的各项业务活动，如种植、灌溉、施肥、病虫害防治、仓储、物流、销售等，根据业务场景明确数据开发应用的具体需求；（2）数据理解：采集、识别、汇聚数字化管理相关原始数据，检验数据的完整性和质量，确保数据的准确性和可靠性，为后续的数据处理和分析奠定基础。；（3）数据准备：开展数字化管理数据清洗、格式化处理，分区存储等，形成可计算、可分析的数据；（4）数据建模：基于业务规则、运筹算法和机理知识等，开发适用于农业生产托管的数据模型。5FORMTEXTGB/TFORMTEXTXXXXX—FORMTEXTXXXX这些模型包括预测类模型、运作管控类模型、计划类模型、绩效评价类模型等；（5）模型评估：从业务适宜性和算法科学性角度对模型的算法进行科学性审核，确保模型的准确性和可靠性，将适宜的模型分类集成至数据模型库；（6）模型部署：根据业务场景的需求，从数据模型库中调用相应的数据模型进行部署，基于部署的模型开展业务分析工作，如市场趋势预测、物流管理、库存管理等，通过模型分析的结果对业务进行描述和优化，提出改进建议或决策支持，利用模型进行未来趋势的预测和潜在风险的预警，为托管服务组织的决策提供科学依据。5.5技术视图5.5.1应用技术从技术视图出发，开展农业生产托管数字化管理所涉及的关键技术，包括但不限于：（1）操作执行技术：主要用于农业生产活动的执行和操控，如，传感器、遥感、智能农机、智能仓储、区块链等；（2）感知互联技术：主要用于联通相关业务环节、感知相关产品状态，如，网络标识解析、移动互联网、物联网、无线网络等；（3）分析建模技术：主要用于实现预测性分析，如，大数据、人工智能、大数据、云计算、仿真建模技术等；（4）安全可信技术：主要用于提升信息安全防护与可信水平，如，区块链技术、加密算法技术等。5.5.2技术特征（1）实时监测：通过在农业生产现场部署各种传感器（如温度、湿度、光照、土壤水分传感器等实时采集农业生产环境的数据，并将这些数据通过无线网络传输到云端或数据中心进行分析和处理。利用卫星或无人机等遥感平台，对农田进行大范围、高分辨率的监测，获取农田的植被覆盖、作物长势等信息（2）快速感知：各种传感器能够迅速响应环境变化，并在数据异常时立即发出警报。（3）超前预警：运用机器学习、深度学习等人工智能算法，建立预测模型，对收集到的农业生产数据进行深度挖掘和分析，对农业生产中的气候、病虫害、自然灾害等进行预测和预警发现数据中的规律和趋势，根据作物生长模型预测作物产量。（4）应急管理：基于云计算、大数据和物联网等数字化技术构建的应急指挥系统，能够实现信息的实时收集、处理和传递。该系统可以集成多个来源的数据，包括气象预警、环境监测、农机状态、人员分布等，为决策者提供全面、准确的现场信息。通过应急指挥系统，可以快速启动应急预案，实现跨部门、跨区域的协同作战。系统能够自动分配任务和资源，如调配救援队伍、农机设备、物资储备等，确保应急响应的迅速和高效。同时，系统还支持远程监控和指挥，使决策者能够实时掌握现场情况，及时调整应对策略。（5）系统性评估：系统性评估旨在对整个托管体系的运行效果进行全面、深入、系统的分析和评6FORMTEXTGB/TFORMTEXTXXXXX—FORMTEXTXXXX价。这种评估不仅关注生产效率的提升，还涵盖资源利用效率、经济效益、环境影响、社会效益等多个维度。通过系统性评估，可以清晰地了解农业生产托管在各个环节的表现，发现存在的问题和瓶颈，为后续的改进和优化提供科学依据和决策支持。6数字化管理支撑要素（1）组织：农业生产数字化管理需要建立专门的组织架构，包括决策层、管理层和执行层。决策层负责制定数字化战略和规划，管理层负责协调和监督数字化项目的实施，执行层则负责具体的数字化操作和管理工作。建立岗位数字化评价优化机制，持续优化岗位数字化评价模型，根据评价结果适时优化调整组织结构与岗位职能（2）人员：引进和培养具备农业技术、信息技术和管理能力的专业人才。这些人才应熟悉农业生产数字化流程，掌握数字化技术和管理方法，能够推动农业生产数字化管理的深入实施。（3）场所：建立数字化管理中心或控制中心，作为农业生产托管数字化管理的核心场所。中心配备先进的计算机系统和网络设备，支持数据的实时传输和处理。（4）配套设施：配备各类物联网传感设备，用于收集农业生产过程中的环境数据。配备智能农机具，实现农业生产的自动化和智能化。建立统一的信息化平台，整合各类数据和资源，实现农业生产全过程的数字化管理和智能化控制。（5）质量体系：建立农业生产数字化标准体系，制定统一的生产标准和操作规程。通过标准化生产，确保农产品和土壤的质量和安全符合国家和行业标准要求。建立农产品质量追溯系统，对农产品的生产、加工、运输和销售等环节进行全程监控和记录。7数据治理宜构建有效的大数据治理能力体系，高效地汇聚业务相关数据，提供一致、可视、智能、安全的数据治理服务：（1）为了确保数据的全面性和深度，需要从多个维度和源头收集数据，包括但不限于来自供应商、技术服务商、农户等供应大数据，来自市场、农户需求大数据，物联网、智能设备、仓储物流大数据以及来自气候、自然灾害等外部大数据。在数据汇聚过程中，需要进行数据整合，将来自不同源的数据格式统一化，并进行数据清洗，去除重复、错误或无效的数据，确保数据的准确性和一致性；（2）利用大数据处理平台实现数据的自动采集、存储、处理和分析。通过构建一体化的大数据管理平台，将数据采集、处理、分析、应用等各个环节紧密连接，实现数据的无缝流转和高效利用；7FORMTEXTGB/TFORMTEXTXXXXX—FORMTEXTXXXX（3）在数据开放共享过程中，必须确保数据的准确性、一致性、完整性、时效性、可访问性和可追溯性。这需要通过制定严格的数据质量标准、建立数据质量监控体系、实施数据质量评估与改进机制来实现，在数据共享过程中，必须采取有效措施保护数据的安全和隐私；（4）利用区块链的去中心化、不可篡改和透明性等特点，为数据治理提供新的解决方案。通过身份认证机制才能访问数据；采用数字加密技术保护数据传输和存储过程中的安全性，防止数据被非法窃取或篡改。8数字化业务管理8.1数字化计划（1）利用移动互联网、物联网等技术，对环境变化、市场趋势、历史销售和用户售后服务等数据进行采集与和处理，积累形成可用于市场需求预测的数据池；（2）通过人工智能算法、模型对市场需求进行精准预测，在与市场、销售等相关部门进行充分沟通和决策的基础上形成不同产品、不同时段、不同区域等、多层次、科学的市场需求计划；（3）根据市场需求计划，结合对自身供应和执行能力的科学评估，应用信息技术或平台自动形成科学的生产、采购、库存等计划；（4）构建对重点市场和客户需求计划的实时跟踪监测能力，开展对需求变化的及时获取、可视化呈现与绩效统计分析，实现计划的动态调整与优化。8.2数字化采购8.2.1寻源农业生产托管服务组织应以采购计划为输入，根据不同采购需求和寻源类型，充分运用信息技术或平台开展供应商寻源管理，建立与企业需求匹配的业务流程，实现供应商高效、科学寻源：（1）农业生产托管服务组织需结合备选供应商名录、供应重要程度、供应历史记录等情况，并依据供应商的供应能力、产品质量、价格竞争力、信誉度等因素进行分类分级，设立明确的准入标准，如财务稳定性、过往合作记录、行业资质等，确保只有符合标准的供应商才能进入评估流程；（2）农业生产托管服务组织与供应商之间应通过信息系统实现采购需求的快速传递、采购合同的电子化签署以及采购验收的自动化处理。同时，确保这些信息系统能够与企业内部的生产经营系统无缝对接，实现数据的实时同步和共享，提高整体运营效率。8.2.2供应商管理托管服务组织应加强改进与供应商的合作关系，充分应用信息技术对供应商绩效进行科学管理，持续提升供应商管理绩效水平。供应商绩效管理活动包括但不限于以下内容：（1）运用信息技术持续收集供应商绩效指标（如交货时间、产品质量、服务响应速度等这些8FORMTEXTGB/TFORMTEXTXXXXX—FORMTEXTXXXX数据将成为后续绩效评价的重要依据；（2）结合组织的实际情况和需求，设计科学合理的供应商绩效评价方法和模型；（3）基于供应商绩效评价模型和统计分析结果按照一定周期开展供应商绩效评价；（4）对供应商绩效统计分析结果进行可视化、移动化呈现，为供应商优胜劣汰提供决策支撑；（5）建立供应商数据监测平台，对供应商的持续供给能力和关键农资的生产保障需求进行实时监测。8.3数字化生产（1）利用物联网技术通过传感器、摄像头等设备，实时采集土壤湿度、温度、光照强度等环境参数以及作物的生长状况，根据土壤湿度和作物需水量，结合气象数据，利用智能算法自动调节灌溉时间和水量，实现节水灌溉和作物健康生长。（2）利用机器学习、深度学习等人工智能算法，对作物的生长过程进行智能预测和调控，如病虫害预警、精准施肥等，利用图像识别和机器学习算法对作物病虫害进行早期预警和精准防治，根据土壤养分状况和作物需求，制定个性化的施肥方案，实现精准施肥。（3）通过无人机对作物生长过程进行实时监测，结合无人机采集的数据和地面监测数据，进行综合分析，评估作物生长状况，为后续管理决策提供科学依据。（4）通过GPS、自动驾驶、智能传感器等技术，实现农机的精准作业和高效调度，如精准播种、精准喷药、精准收割。同时，对农机设备的维护、保养和故障预警进行数字化管理，通过物联网技术实现对农机装备的远程监控和智能调度。（5）采用智能仓储管理系统，对仓储环境进行实时监测和控制，通过物联网技术，实现仓储设备的远程监控和自动化控制，利用大数据分析技术，对农产品以及生产物资（如农药、种子、肥料、农具等）库存进行精准管理，实时掌握库存动态，减少库存积压和浪费。8.4数字化物流（1）基于物流业务需求，适配自动化装备技术，应用机器装备替代或辅助人工作业，实现装卸搬运、库存运输配送等作业自动化，降低人工强度，提升作业效率；（2）采用射频识别技术、二维码、网络标识解析等信息技术开展物资数字化编码，实现物流信息高效、安全的数字化采集、存储、传输以及追溯；（3）基于历史销售数据、市场趋势分析以及客户订单信息，利用信息技术进行需求预测，科学制定安全库存水平；（4）构建对物流资源（如仓储场地、设备、人力、运力等）的需求感知与前瞻规划能力，通过数据分析与预测，动态调整资源配置，确保物流资源的有效利用。同时，合理规划物流网络、节点与路由，优化物流路径，降低物流成本，提高物流效率；（5）应用信息技术构建物流算法、模型，有序规划、编排、调度物流作业活动，实现收、存、拣、理、发、运、配等作业环节的高效集成调度与数字化运作协同。9FORMTEXTGB/TFORMTEXTXXXXX—FORMTEXTXXXX8.5数字化绩效监测与优化（1）依据关键绩效指标，结合托管组织实际需求构建绩效指标体系，在线采集并测算绩效指标数据，并对绩效指标进行实时监测和可视化展示，监测的绩效指标需覆盖农业生产托管组织内部管理相关部门和人员、合作伙伴以及整体运营状况；（2）依据运行情况、投入产出、服务水平等构建绩效分析模型，基于模型对综合绩效进行量化评价和对比分析；（3）依据绩效监测和评价结果，对农业生产托管管理相关部门和人员，外部供应商、农户、消费者等合作伙伴，以及整体运营状况等进行量化考核；（4）依据绩效监测、评价和考核结果，制定绩效改进优化措施，持续优化业务活动、协同机制和生态体系。8.6数字化风险预测与处置（1）利用现代信息技术，如物联网、大数据、云计算等，实时跟踪和收集与农业生产托管组织相关的外部环境信息和内部业务运营数据。这些信息包括但不限于市场环境波动、政策法规变化、天气条件、供应链状况、生产质量指标、物流动态等，通过对收集到的数据进行深入分析，识别出可能对组织运营造成影响的潜在风险因素，如供应能力不足、生产质量下降、物流线路中断等；（2）基于风险管理的理论和方法，构建风险评估体系，明确风险的种类、特征、影响范围等。同时，利用风险识别模型对潜在风险进行精准预测，确保不漏掉任何重要风险点；（3）依据评估诊断结果智能化生成风险处置方案，合理调用农业生产托管组织及合作伙伴资源开展风险的应急防控和高效处置，根据风险防控情况按需调整优化任务计划，确保安全、连续、稳定运行；（4）基于历史数据和当前环境信息，开发部署风险预测分析模型。该模型应能够准确预测风险的发生概率、时间和潜在影响，为组织提供前瞻性的风险管理支持。9数字化管理平台建设并应用数字化管理平台，采集数字化管理相关数据，提供数据基础管理和建模分析服务，开发并部署数据模型库，并与农业生产托管组织内外部业务系统互联互通，有效计划、执行、控制和优化农业生产托管相关活动。农业生产托管数字化管理平台的参考功能架构如图2所示：FORMTEXTGB/TFORMTEXTXXXXX—FORMTEXTXXXX图2数字化管理平台的参考功能架构9.1数据层农业生产托管数字化管理平台的数据层主要采集、汇聚、传输数字化管理的相关数据资源，相关数据包括但不限于：（1）农田数据：如，农田的位置、边界、面积等基本信息，以及农田的位置、边界、面积等基本信息；（2）气象数据：如，气温、湿度、降水量、风速、风向、日照时数、光照强度等信息；（3）档案数据：农业生产托管合同、农业机械档案、服务档案、农业生产托管委托方投诉及处理档案等；（4）需求数据：如，市场需求、消费者特征、农业生产托管需求、农产品销售情况、农产品价格、农产品质量规格要求等信息；（5）计划数据：如，采购计划，生产计划、仓储计划、物流计划等信息；（6）采购数据：如，供应商的企业资质、信用等级、质量评价等基础信息，以及采购品类、采购价格、库存数量等数据；（7）生产数据：如、农事操作、生产进度、亩产量、土壤属性等信息；（8）订单交付数据：如，消费者订单数量、交付状态、库存水平、物流服务商的企业资质、信用等级、物流能力等信息；（9）绩效数据：如，农产品质量、土壤质量、农户满意度、消费者满意度、农业生产效率、运营成本等绩效指标数据。9.2平台层FORMTEXTGB/TFORMTEXTXXXXX—FORMTEXTXXXX平台层主要提供数据基础管理和建模分析服务，并部署供应数据模型库和系统间交互接口，主要功能包括但不限于：（1）数据基础管理：提供数据清洗、标准化处理、分区存储、分类检索等服务；（2）建模分析服务：提供大数据建模分析、业务规则建模分析、机理建模分析、数据可视化等服务；（3）数据模型库：建成生产计划、运作管控、预测和绩效评价类数据模型，主要包括：生产计划模型、采购计划模型、物流计划模型等计划类模型，智能排产模型、物流路线优化模型、仓储分析模型等运作管控类模型，自然灾害预测分析模型、农作物市场需求模型、农作物生长模型等预测类模型，运营成本测算模型、土壤质量模型、市场满意度模型、农产品质量模型、供应商服务等评价类模型。9.3应用层数字化管理平台的应用层主要提供体系设计、业务管理、风险管控、绩效管理等功能，主要功能包括但不限于：（1）计划与预测：提供需求预测、资源分析和计划编制等功能，支持采购计划、生产计划、物流计划等的自动生成、协同执行和智能调优；（2）寻源与采购管理：提供供应商资质认证、供应商信息管理、供应商评价、采购执行跟踪、采购合同管理等功能，支持供应商寻源、供应商分级分类管理以及采购全过程执行监控；（3）生产管理：提供自动排产、生产运行调度、生产过程监控等功能，支持产能的监测、管控和平衡调度，可集成智能排产模型算法，并支持产能规划的自动制定、精准执行和智能优化；（4）订单交付管理：提供订单管理、仓储管理、物流路线规划以及第三方物流服务商管理等功能，支持订单交付全过程跟踪，以及物流资源在线查询、动态调度和预测优化：客户服务管理：提供客户关系管理、售后服务管理、退换货管理等功能，支持产品全生命周期信息追溯、产品运行状态监控、服务需求快速响应和售后服务资源动态调度；（5）风险管理：提供风险因素识别、影响评估、根源分析和处置方案生成等功能，支持风险感知监测、评估诊断、应急防控和预测预警；（6）绩效管理：提供关键绩效指标统计分析和可视化展示等功能，支持绩效实时监测、评价考核和优化改进。9.4系统集成交互数字化管理平台需实现与企业内外部相关业务系统的交互集成，包括但不限于：经营管理相关系统：可对接企业资源计划、财务管理、绩效管理、人力资源管理、销售管理等信息系统，实现数字化管理与决策管理、财务管理、员工绩效管理、农资管理、销售管理等业务集成；生产执行相关系统：可对接制造执行系统等系统，实现数字化管理与农田信息管理、农事信息管理、需求管理、物流管理、质量管理等业务集成；企业外部相关业务系统：可对接农业生产托管过程中上下游合作伙伴的管理、企业资源计划、制造执行系统等系统。F