引言：随着科技的迅猛发展，智能无人农机在农业生产中的应用日益广泛。它们通过自动化和智能化操作，大大提高了农业生产效率。然而，随着使用的普及，智能无人农机的维修与管理问题也逐渐显现。如何确保这些高科技设备的正常运行，减少故障率，提升农业生产力，成为当前农业发展的重要课题。

　　一、智能无人农机的维修策略

　　(一)预防性维护

　　智能无人农机的预防性维护是保证其高效运行的基础。预防性维护包括定期检查与保养以及关键部件的维护。

　　(1)定期检查与保养

　　定期检查与保养是预防性维护的核心。通过制定详细的检查计划，定期对农机的各个部件进行检查，及时发现和处理潜在问题。例如，定期更换机油、滤清器以及检查各类传感器的工作状态，可以有效延长设备的使用寿命。操作人员应严格按照设备手册的指导，制定包括每日和每月的检查项目清单，保证不遗漏任何一个细节。日常检查主要包括润滑系统的状态、冷却系统的工作情况以及各传感器和执行器的功能测试。通过规范的检查流程，及早发现磨损和其他潜在故障，从而采取相应的维护措施避免小问题演变成大故障^[1]。

　　(2)关键部件的维护

　　智能无人农机的关键部件包括发动机、传动系统、液压系统和导航系统等。这些部件的正常运行对于农机整体性能至关重要，因此需要制定专项维护计划。例如，发动机需要定期进行燃油系统清洗和检查冷却液的浓度和水平，保证燃烧效率和动力输出。而传动系统则需要定期检查齿轮油和轴承的状态，防止磨损和漏油。液压系统的维护则包括液压油的更换和液压管路的检查，防止泄漏和压力不足。导航系统作为智能无人农机的“大脑”，其精准度至关重要，因此需要定期进行软件升级以及天线的调整，保证导航信号的接收和处理能力始终处于最佳状态。

　　(二)故障诊断

　　故障诊断是智能无人农机维修的重要环节，通过故障诊断，可快速定位问题减少停机时间，提高维修效率。

　　(1)故障类型分析

　　智能无人农机的故障类型分析依赖于对机械、电气和软件三大类故障的细致识别与分类。机械故障涵盖了液压系统泄漏、齿轮箱磨损、轴承损坏等现象，常通过听觉和视觉检查来识别，例如检测异常噪音或油液渗漏。而且定期测量磨损部件的尺寸和间隙，帮助预测其失效时间。而电气故障则包括传感器失效、线路短路、电池性能衰减等问题，通常使用多用电表和诊断软件进行问题点的精准定位，可以通过电压和电流的异常读数来判断电路问题。另外软件故障诊断则侧重于系统错误代码的读取分析，以及通过实时数据监控软件系统的运行状态，常见的有操作系统崩溃或程序响应延迟。所以，故障数据库系统在整个分析过程中起着中枢作用，储存了大量历史故障数据和维修记录，为诊断提供了数据支撑。这一系统能自动记录故障发生的时间和机器操作状态，与已知故障模式进行匹配，快速识别可能的故障原因。对于复杂或罕见的故障类型，故障数据库还可以辅助技术人员通过类似案例的分析，推断故障的可能性和采取的维修策略。通过这样一套系统的故障类型分析，智能无人农机的维护和修复效率得到了显著提升，保证了农机在复杂农业环境中的高效和稳定运行^[2]。

　　(2)故障排除流程

　　智能无人农机的故障排除流程开始于详细的系统自检，这一步骤利用农机内置的诊断工具来自动检测并报告系统状态，包括传感器读数、执行器响应以及软件系统的日志信息。系统自检能够快速识别出明显的故障信号，例如，电压异常或温度超标，同时生成故障代码和相关故障描述，便于进一步分析。故障定位阶段随即展开，通过分析自检结果和对应的故障代码，维修技术员可以迅速锁定问题区域。例如，如果诊断工具显示传感器A的输出值持续异常，技术员将检查该传感器的电源供应、信号线连接以及传感器本身的功能性。故障定位还涉及到对相关子系统的手动测试，例如，操作液压臂以验证液压系统的反应速度和准确性。确定了故障点后，进行具体的故障处理。这通常涉及替换损坏的部件、重新焊接断开的电线或更新软件中出现的漏洞。替换部件时，使用预先准备的备件库中的元件，保证快速替换并保持系统的功能完整。软件更新或重新配置通常通过连接农机的控制系统至专用的维修计算机完成，上传新的软件版本或调整参数设置。最后一步是故障验证，这一步确保维修措施恢复了农机的正常功能。验证过程包括进行全面的系统测试，以及实地测试农机的操作，保证所有系统恢复到正常工作状态。测试期间，再次运行系统自检，让所有故障代码已清除，并监控农机在实际工作条件下的表现，验证修复的长效性和可靠性。整个故障排除流程设计为迅速、系统且能精确修复故障，以最小的停机时间恢复农机的运行效率^[3]。

　　(三)备件管理

　　备件管理是智能无人农机维修中不可或缺的一部分。良好的备件管理能够确保在设备出现故障时，及时提供所需备件，减少停机时间。

　　(1)备件库存管理

　　备件库存管理是智能无人农机维护系统中不可忽视的一环。通过建立科学的备件库存管理系统，能有效保证农机的连续运行和减少意外停机时间。实施此策略时，关键在于根据农机的实际使用情况和维护历史数据，合理预测并制定备件库存计划。例如，对于高频磨损的部件如轮胎需保持较高的库存水平;而对于耐用性较高的部件，如传感器，则可以适当降低库存量。另外，采用先进的库存管理软件能够实时监控备件的存储状况和使用频率，从而优化库存结构。该软件提供自动化的库存更新功能，当备件数量低于预设阈值时，自动提示采购需求。而且这种系统可分析备件使用趋势，帮助进一步细化库存策略，让备件供应与需求之间达到最佳平衡，避免资源浪费和备件积压。

　　(2)供应链优化

　　供应链优化是备件管理的另一重要方面，它直接影响到备件的获取速度。选择稳定可靠的供应商并与之建立长期合作关系，是保障备件供应质量和及时性的关键。通过签订备件供应合同，可确保备件的及时供应还可以在一定程度上控制采购成本。最后，采用技术手段改善备件的物流配送效率，例如，通过集成供应链管理系统实时追踪备件从供应商到仓库的运输状态，及时调整运输路线或方式，以减少运输时间，这种系统的整合能够极大地提升备件管理的自动化和智能化水平，为农机的稳定运行提供坚实的后勤支持。例如，一家大型农业设备制造商面对备件供应链的效率问题，决定对其整个供应链系统进行优化。公司通过与多个信誉良好的部件生产商签订了长期的供应合同，并采用区块链技术确保交易的透明度和供应链的追踪性。这项技术允许公司实时监控所有备件从生产线到仓库的移动轨迹，包括运输时间和停留时间，从而有效预测并处理潜在的供应瓶颈。在实施了新的供应链管理系统后，公司能够准确地预测每个区域的备件需求，并据此调整库存水平，避免了过度库存和资源浪费。而且该系统还支持动态调整物流方案，例如在遇到不可预见的延误或天气问题时，能够快速重新规划运输路线，保证备件按时到达维修点。这种灵活性大大减少了因备件不足导致的机器停工时间，保障了农业生产的高效率。这个案例展示了通过技术整合和策略合作优化供应链，提高了备件管理的效率，还增强了企业应对供应链中断的能力，保证了农业机械的连续运作，支持了农业生产的可持续发展。

　　二、智能无人农机的管理策略

　　(一)人员培训与管理

　　智能无人农机的高效运行离不开专业的操作人员和技术支持团队。通过人员培训与管理，可提高操作人员的技能水平，让其农机的正常运行。

　　(1)操作人员培训

　　操作人员培训计划应涵盖智能无人农机的所有操作过程，从基本的设备启动停止到复杂的故障诊断与处理。培训内容包括理论知识，还应包括大量的实际操作演练。通过模拟真实农业生产环境中可能遇到的各种情景，操作人员可以在安全的环境中学习如何应对各种紧急情况，如设备故障、软件系统错误等。另外，定期组织的培训班和技术交流会为操作人员提供了不断更新技能的机会。在这些活动中，操作人员可以从专业讲师那里学习最新的农业技术和设备维护知识，还可以与同行交流经验共同探讨遇到的问题和解决方案。，通过实操演练，操作人员能够直观地理解操作流程，加深对设备工作原理的理解提高操作效率^[4]。

　　(2)技术支持团队的建设

　　建立一个专业的技术支持团队是保证智能无人农机高效运行的另一个关键环节。这个团队通常由多个领域的专家组成，比如说，机械工程师负责机械部分的维护与修理，电气工程师处理电路问题，软件工程师负责程序更新和故障排除等。技术支持团队的存在，保证了在农机出现任何技术问题时，都能迅速响应，及时解决问题减少生产中断的时间。还有一点，技术支持团队还承担着研发和优化的任务，他们根据农机在实际运行中的表现，不断调整和优化设备配置和软件算法，使设备更加稳定可靠。通过与操作人员的紧密合作，技术支持团队可以更好地了解设备在实际操作中的表现和操作人员的使用习惯，进一步让设备能在各种农业生产环境中发挥最大效能。

　　(二)数据管理与决策支持

　　智能无人农机在运行过程中会产生大量数据，如何有效管理和利用这些数据，是提升管理水平的重要手段。

　　(1)数据采集与处理

　　在智能无人农机的管理策略中，数据管理与决策支持扮演着至关重要的角色。实现这一策略的核心是通过先进的数据采集设备，精准监控农机在整个运作过程中的多种参数，能够实时捕捉和记录农机的位置、速度、燃油消耗量以及具体的作业情况等关键数据。例如，通过GPS和地理信息系统(GIS)技术，农机的运行轨迹和作业区域被实时监控和记录;同时，燃油传感器和效率算法可以评估机器的能源效率，为进一步的优化提供依据。对这些采集到的数据进行有效的处理和分析是提取有用信息、优化农机管理的前提。使用大数据分析技术和机器学习算法，从海量的数据中识别出效率低下的作业模式，发现潜在的机械故障迹象，或者评估特定作业条件下的最佳设备配置。而且数据分析结果还可以用于监测环境变化对农作操作的影响，从而调整策略以适应不断变化的作业环境。

　　(2)数据驱动的管理决策

　　基于这些深入的数据分析，管理决策可以更为科学和精确。例如，如果数据显示某个特定区域的土壤湿度常常导致设备效率下降，管理者可以决定调整该区域的作业计划或更换更适合湿地作业的设备配置。再如，通过对燃油消耗数据的分析，发现某些作业模式或路线配置不够经济，管理者可以优化路线规划或调整作业策略，以减少燃油消耗，降低运营成本。另外，实时数据监控还可以即时发现机械问题，例如，传感器反馈的异常温度升高可能预示着发动机过热，及时的干预和处理可以避免严重的机械损坏，保证农机的正常运行。

　　(三)经济效益评估

　　智能无人农机的应用，最终目的是提高农业生产效率和经济效益。通过经济效益评估全面了解农机的投入产出情况，为决策提供参考。

　　(1)成本分析

　　成本分析是评估智能无人农机经济效益的基础工作，常见的有购置成本、运行成本和维护成本。购置成本主要涉及农机的直接购买费用和为使设备投入使用所需的安装调试费用。这一阶段的成本通常较高，因为涉及到先进技术设备的初期投入，包括购买价格和技术人员的调试费用。运行成本则包括智能无人农机在日常操作中的燃油消耗和人工费用，尽管后者在无人机械中可能较低，但仍需计算监控和远程操作所需的人工支出。还有维护成本包括定期更换的备件费用和必需的维修工作费用，这些都是保证农机长期有效运行的必要开支。通过系统的成本分析，可以明确智能无人农机的总体经济负担，并为后续的财务计划和投资决策提供依据^[5]。

　　(2)效益评估模型

　　在成本分析的基础上，建立一个全面的效益评估模型，可更准确地量化智能无人农机的经济效益。这种模型要考虑机器的直接运营成本收益，例如，模型会评估智能无人农机在实际作业中相比传统农机节省的时间和资源，如燃料和人工，以及通过精确作业减少化肥和农药使用量所带来的成本降低。而且该模型还会分析数据驱动的决策支持如何优化作业流程和提升作物产量，进而影响到长期的经济收益，帮助管理者和农场主理解采用高科技农业设备的长期经济价值。

结语：提升农业生产力，智能无人农机的维修与管理策略至关重要。通过科学的维修策略，确保设备的正常运行;通过有效的管理策略，提高设备的利用效率和经济效益，为农业生产力的提升提供强有力的支持。未来，随着科技的不断进步，智能无人农机的维修与管理策略将进一步优化，为现代农业的发展注入新的活力。

参考文献：

[1]张晓瑛. 我国智能农机装备发展思考[J]. 农业工程, 2022, 12 (11): 10-13.

[2]张艳杰. 加强农机智能化水平 加快智慧农业应用发展[J]. 农机使用与维修, 2022, (11): 41-43.

[3]唐明, 黎鑫溢, 梁鼎. 人工智能赋能农业机械的应用研究分析[J]. 南方农机, 2022, 53 (19): 8-11.

[4]欧阳安, 崔涛, 林立. 智能农机装备产业现状及发展建议[J]. 科技导报, 2022, 40 (11): 55-66.

[5]贾文革, 于金玲. 智能植保无人机的关键技术及作业优势分析[J]. 农机使用与维修, 2022, (04): 50-52.