本发明涉及农业企业集团信息化系统领域，尤其涉及一种基于物联网的农业企业集团信息化管理系统。
背景技术：
现代的农业企业集团普遍附属有繁育基地、加工中心及科研中心等机构，下属机构和管理级次较多，地域分布一般广泛或分散。由于农业企业集团的经营特性，目前国内部分集团内母公司获取各子公司的信息还是通过会议和文件传递的方式，传递信息量少，效率低、成本高。随着农业企业集团层级变多和规模变大，信息传递链条变长，如果不提高信息传递及处理效率，会出现内部沟通和资源利用效率降低，信息不对称，企业决策对市场的反应迟钝等“大企业病”，增大经营风险。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于物联网的农业企业集团信息化管理系统，能够对企业信息数据和各项活动进行梳理和控制，最大限度地实现资源和数据共享，提高管理质量和效率。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于物联网的农业企业集团信息化管理系统，包括信息采集系统、物联网云平台、信息管理平台、应用层及终端，信息采集系统、信息管理平台及终端的输出端均经通信系统与物联网云平台相连，物联网云平台还经通信系统与应用层相连，所述信息采集系统用于采集农作物生长环境信息及企业生产经营信息，并将采集到的信息经通信系统发送至物联网云平台，物联网云平台对信号采集系统采集到的信息进行处理和储存，并根据终端发送的指令进行数据查询和计算，并将结果发送至应用层，信息管理平台用于提供后台管理及数据支持，应用层用于根据物联网云平台发送的结果执行相应的动作。
所述信息采集系统包括用于采集农作物的生长信息、所处环境信息和人工干预信息的土壤养分测试仪、土壤温度传感器、土壤水分传感器、光照度测试仪和农作物反射波谱接收器，用于采集物流信息的气体传感器和GPS，用于采集储存信息的摄像头和二维码打印设备，及用于采集企业管理中的各项财务、人力资源和市场经营信息的互联网。
所述物联网云平台的工作过程如下：
物联网云平台根据终端发送的请求Ri(i＝1,2，……i)，利用算法或模型Mj(j＝1,2，……，j)进行计算，并得出计算结果Vij(i＝1,2，……i；j＝1,2，……，j)，根据终端发送的请求Ri及算法或模型Mj，基于专家经验打分的Delphil法建立权重集合V，并从权重集合V中调取权重Wij，V＝{Wij|Wij＝f(Mj，Ri)}，最后利用∑(Vij×Wij)得出计算结果，其中，∑(Vij×Wij)表示每个计算结果之和的加权值，物联网云平台将计算结果通过通信系统发送至应用层，其中，算法或模型Mj(j＝1,2，……，j)表示物联网云平台的算法，包括模糊控制算法及二维向量空间模型，Vij(i＝1,2，……i；j＝1,2，……，j)表示基于上述算法或模型得出的计算结果。
所述模糊控制算法的计算过程如下：
将信息采集系统采集到的实际信息记为V测，同时将标准信息记为V标准，则实际信息与标准信息的偏差为e，e＝V测-V标准，根据偏差e，计算偏差变化率其中，ec表示偏差变化率，下标c仅为区分作用，并非变量，e1表示本次采样的偏差，e2表示上次采样的误差，T表示采样间隔时间，定义信息管理系统和应用层的输出量为u，偏差值e的模糊子集为Ai，i＝1,2,……，i，偏差变化率ec的模糊子集为Bj，j＝1,2，……，j，输出量u的模糊子集为Cij，根据模糊控制算法建立规则如下：IF e＝Ai AND ec＝Bj，THEN u＝Cij，根据上述规则，建立各个参数之间的模糊关系Rh＝Ai×Bj×Cij，及总模糊关系其中，h表示模糊规则的个数，h＝1,2，……，h，最后利用上述模糊关系和模糊规则，计算输出控制量Vij＝(Ai×Bj)·R，其中，Ai表示偏差值e的模糊子集，i＝1,2,……，i，Bj表示偏差变化率ec的模糊子集，j＝1,2，……，j，R表示总模糊关系。
所述二维向量空间模型的计算过程如下：
将信息采集系统采集到的数据映射成数据集合D{d1，d2，……，di}，i＝1,2,……，i，其中，di表示数据集合中的单个词条项，将单个词条分解为专业特征词向量分量dip和普通特征词向量分量dig，即di＝{dip，dig}，每个分量可量化表示为其中，表示第k个特征词Tk在词条di中的所有权重，其中，Tk表示词条中的关键词，其中，TF表示词频，IDF表示反词频，fk表示特征词Tk在词条di中出现的次数，c表示词条的总词数，N表示数据集合为D的总词条数，nk表示数据集合D中含有特征词Tk的词条总数；
根据专业性维度不同进一步调整权重，形成最终词权：
(α和β为常数，通过神经网络模型试验结果确定)
最后将最终词权按大小排序并输出控制量，即为Vij。
所述算法或模型Mj(j＝1,2，……，j)还表示基于专家经验的智能控制模型，所述基于专家经验的智能控制模型的计算过程如下：
根据信息采集系统采集到的多年农作物生长、产品加工、仓储及物流方面的数据信息，在专家经验模型库中建立农作物正常生长信息库、产品加工关键点信息库、仓储及物流关键指标信息库，将农作物的各项参数的标准值记为V标准，并将信息采集系统采集到的数据记为V测，
V测＝a测，b测，……，z测，将信息采集系统采集到的数据V测与标准值V标准比较，若V测处于V标准之外，则云平台发送报警指令，触动云平台上的控制系统动作，其中，V标准表示一个标准区间或多个标准区间，V测处于V标准之外表示数据采集系统采集到的数据小于标准区间的最小值，或者大于标准区间的最大值，或者处于多个标准区间之间。
所述物联网云平台包括主运行机及备用运行机，主运行机经通信系统与备用运行机相连，当主运行机处于工作状态时，备用运行机处于热备状态，主运行系统将工作中的通信数据实时备份到备用运行机，在主运行机出现故障时，处于热备状态的备用运行机立即激活，接替主运行器进入工作状态，同时发回启动信号。
所述信息管理平台包括生产经营管理平台、办公管理平台、财务管理平台、人力资源管理平台及决策支持管理平台。
所述应用层包括生产活动、经营活动、财务控制、投融资活动、人力资源控制、风险控制及决策支持。
本发明具有如下优点：
(1)优化重组企业生产经营流程。利用信息采集系统，可以高效便捷的获取到所需信息，信息采集系统采集到的各种信息输入物联网云平台，物联网云平台充分利用大数据的支持深入分析集团内各项业务特点及规律变化，处理信息量大且快，自动化程度高，使得企业的信息、人力、资源、物资及工序管理得以不断优化整合；
(2)简化企业管理结构，提升效率。利用物联网云平台，能够优化企业内部运行结构，使得原来需多人分工协作的工作经信息技术重组后只需一个人就可以完成，使岗位更加精简，减少管理层级，企业组织结构趋于扁平，提高管理效率和质量。
(3)促进决策科学化。利用终端输入控制指令，并利用物联网云平台的大数据优势构建决策支持系统，将信息采集系统收集到的数据经筛选、处理后输入应用层，实现应用层的智能控制和调度，利用物联网云平台强大的数据存储和计算分析能力，母公司决策层可以直接对物联网云平台中的数据进行查询、统计和分析，避免了基础数据的层层上报，可提高信息获取和处理的效率和精确度，保证了决策层获取数据的高效和真实，减轻企业管理者从事信息处理和分析的负担，使其能专注于最需要决策智慧和经验的工作，提高决策质量、效率和科学性。
附图说明
图1为本发明的原理框图。
具体实施方式
如图1所示，本发明包括信息采集系统、物联网云平台、信息管理平台、应用层及终端，信息采集系统、信息管理平台及终端的输出端经通信系统与物联网云平台相连，物联网云平台还经通信系统与应用层相连，通信系统采用有线或无线通信方式，信息采集系统用于采集农作物生长环境信息及集团信息，并将采集到的信息经通信系统发送至物联网云平台，信息管理平台用于提供农作物生长、产品加工、仓储、物流、财务及人力资源管理的数据支持，终端用于向物联网云平台发送请求，应用层用于根据物联网云平台的输出结果执行相应的动作，应用层还用于判断信息采集系统采集到的信息是否超过标准值，物联网云平台用于对信号采集系统采集到的信息进行处理和储存，并根据应用层发送的指令进行数据查询和计算，并将结果发送至应用层。信息采集系统采集农作物生长信息、环境信息、人工干预信息、产品信息、储藏及物流信息、财务信息、人力资源信息及市场经营信息并通过通信系统将采集到的信息发送至物联网云平台，用户终端向物联网云平台提交查询、计算及分析请求，物联网云平台根据应用层发送的请求进行检索和计算分析，将结果或指令发送至应用层，实现应用层的智能控制和调度。
信息采集系统用于采集农作物生长信息、所处环境信息、人工干预信息、产品生成、储藏及运输信息，以及在企业管理中采集的各项财务、人力资源、市场经营信息，并将采集到的信息发送至物联网云平台。信息采集系统包括土壤养分测试仪、土壤温度传感器、土壤水分传感器、光照度测试仪、农作物反射波谱接收器、温湿度传感器、气体传感器、摄像头、二维码打印设备、GPS及互联网，土壤养分测试仪、土壤温度传感器及土壤水分传感器均埋设于地下，光照度测试仪及农作物反射波谱接收器均设置于田地里，摄像头设置于仓库中，气体传感器分别设置于仓库中和物流运输车中，GPS设置于物流运输车中。土壤养分测试仪、土壤温度传感器、土壤水分传感器、光照度测试仪及农作物反射波谱接收器均用于采集农作物的生长信息、所处环境信息及人工干预信息，气体传感器及GPS用于采集物流信息，摄像头和二维码打印设备用于采集储存信息，互联网用于采集企业管理中的各项财务、人力资源及市场经营信息。
信息管理平台用于提供农作物生长、产品加工、仓储、物流、财务及人力资源管理的数据支持，包括生产经营管理平台、办公管理平台、财务管理平台、人力资源管理平台及决策支持管理平台，信息管理平台通过收集信息，利用云平台提供的算法或模型分析、计算，输出指令以控制终端执行各项命令，提供农产品生长、产品加工、仓储、物流、财务、人力资源及决策的信息化管理。
应用层用于根据物联网云平台的输出结果执行相应的动作，包括生产活动、经营活动、财务控制、投融资活动、人力资源控制、风险控制及决策支持，应用层从采集农作物的种子选取、生长、施药施肥及采摘各个阶段的信息开始，广泛采集农作物生长、产品加工生成、仓储、物流、财务、人力资源以及经营相关的历史数据和现实数据，实现对农作物施肥施水施药、产品生产加工信息回溯、仓储产品调温除湿换气、发货配送及物流调度、财务分析控制及评价、绩效考核及激励方案优化、供应商及客户信息管理、市场运营趋势分析、企业运营战略分析及企业决策支持的智能控制。
物联网云平台用于对信号采集系统采集到的信息进行进行处理和储存，并根据终端发送的指令进行数据查询和计算，并将结果发送至应用层。
物联网云平台的工作过程如下：
物联网云平台根据终端发送的请求Ri(i＝1,2，……i)，利用算法或模型Mj(j＝1,2，……，j)进行计算，并得出计算结果Vij(i＝1,2，……i；j＝1,2，……，j)，根据终端发送的请求Ri及算法或模型Mj，基于专家经验打分的Delphil法(德尔菲法)建立权重集合V，并从权重集合V中调取权重Wij，V＝{Wij|Wij＝f(Mj，Ri)}，最后利用∑(Vij×Wij)得出计算结果，其中，∑(Vij×Wij)表示每个计算结果之和的加权值，物联网云平台将计算结果通过通信系统发送至应用层。
其中，算法或模型Mj(j＝1,2，……，j)表示物联网云平台的算法，包括模糊控制算法及二维向量空间模型，Vij(i＝1,2，……i；j＝1,2，……，j)表示基于上述算法或模型得出的计算结果；基于专家经验打分的Delphil法建立权重集合V，及从权重集合V中调取权重的过程均为现有技术，不再赘述。
模糊控制算法的计算过程如下：
将信息采集系统采集到的实际信息记为V测，同时将标准信息记为V标准，则实际信息与标准信息的偏差为e，e＝V测-V标准，根据偏差e，计算偏差变化率其中，ec表示偏差变化率，下标c仅为区分作用，并非变量，e1表示本次采样的偏差，e2表示上次采样的误差，T表示采样间隔时间，定义信息管理系统和应用层的输出量为u，偏差值e的模糊子集为Ai，i＝1,2,……，i，偏差变化率ec的模糊子集为Bj，j＝1,2，……，j，输出量u的模糊子集为Cij，根据上述参数建立规则如下：IF e＝Ai AND ec＝Bj THEN u＝Cij，根据上述规则，建立各个参数之间的模糊关系Rh＝Ai×Bj×Cij，及总模糊关系为其中，h表示模糊规则的个数，h＝1,2，……，h，最后利用上述模糊关系和模糊规则，计算输出控制量Vij＝(Ai×Bj)·R，其中，Ai表示偏差值e的模糊子集，i＝1,2,……，i，Bj表示偏差变化率ec的模糊子集，j＝1,2，……，j，R表示总模糊关系。模糊关系Rh、总模糊关系为R及出控制量Vij的计算方法均为现有技术，不再赘述
二维向量空间模型的计算过程如下：
将信息采集系统采集到的数据映射成数据集合D{d1，d2，……，di}，i＝1,2,……，i，其中，di表示数据集合中的单个词条项，将单个词条分解为专业特征词向量分量dip和普通特征词向量分量dig，即di＝{dip，dig}，每个分量可量化表示为其中，表示第k个特征词Tk在词条di中的所有权重，其中，Tk表示词条中的关键词，其中，TF表示词频，IDF表示反词频，fk表示特征词Tk在词条di中出现的次数，c表示词条的总词数，N表示数据集合为D的总词条数，nk表示数据集合D中含有特征词Tk的词条总数，对单个词条进行分解及将每个分量量化的过程均为现有技术，不再赘述；
根据专业性维度不同进一步调整权重，形成最终词权：
(α和β为常数，通过神经网络模型试验结果确定)
将最终词权按大小排序并输出控制量，即为Vij。
算法或模型Mj(j＝1,2，……，j)还表示基于专家经验的智能控制模型，基于专家经验的智能模型用于判断信息采集系统采集到的数据是否超过阈值，基于专家经验的智能控制模型的计算过程如下：
根据信息采集系统采集到的多年农作物生长、产品加工、仓储及物流方面的数据信息，在专家经验模型库中建立农作物正常生长信息库、产品加工关键点信息库、仓储及物流关键指标信息库，将农作物的各项参数的标准值记为V标准，将信息采集系统采集到的数据记为V测，
V测＝a测，b测，……，z测，将信息采集系统采集到的数据V测与标准值V标准比较，若V测处于V标准之外，则云平台发送报警指令，触动云平台上的控制系统动作。其中，V标准为一个标准区间或多个标准区间，V测处于V标准之外表示数据采集系统采集到的数据小于标准区间的最小值，或者大于标准区间的最大值，或者处于多个标准区间之间。
在本实施例中，物联网云平台采用双机主备冗余系统，即物联网云平台包括主运行机及备用运行机，主运行机经通信系统与备用运行机相连，当主运行机处于工作状态时，备用运行机处于热备状态，主运行系统将工作中的通信数据实时备份到备用运行机，在主运行机出现故障时，处于热备状态的备用运行机立即激活，接替主运行器进入工作状态，同时发回启动信号，保证核心系统的正常运行。
本发明在工作时，利用信息采集设备收集农作物的生长信息、环境信息、人工干预信息、产品信息、储藏及物流信息、财务信息、人力资源信息、市场经营信息，并通过有线或无线方式传送给物联网云平台，用户通过终端向物联网云平台提交查询、计算及分析请求，物联网云平台利用模糊控制算法、二维向量空间模型、基于专家经验的智能模型库进行检索和计算分析，将结果或指令发送至应用层，实现应用层的智能控制和调度。
以下结合具体实施例对本发明的工作过程进行详细的描述。
实施例一
在进行农产品生长控制时，首先通过信号采集系统采集农作物的种子选取、生长、施药施肥及采摘各个阶段的信息，通过通信系统发送至物联网云平台进行储存，用户可根据需要通过获取农作物的各种信息，用户在获取农作物的信息时，首先通过终端向物联网云平台发出指令，物联网云平台根据指令进行计算，从而输出结果至应用层，供用户读取，物联网云平台还可根据用户的指令控制应用层对农作物进行控制。农作物生长信息包括土壤养分、土壤温湿度、环境温湿度、光照强度、农作物波谱信息等生长条件信息，还包括化肥种类及施用量、农药种类及施用量信息。
实施例二
在进行产品加工控制时，在产品生成阶段，利用数字信息技术在产品上生成二维码或电子标签，并把产品的关键行为信息添加到二维码或电子标签内，并将二维码信息和电子标签输入物联网云平台，用户通过终端将物联网云平台发送请求后，可从物联网平台获取该产品的全程生产、干预及移动状况，实现回溯，做到产品质量可控。
实施例三
在进行仓储控制时，采用二维码技术，收集农产品的数量、品质及出入库信息，实时更新库存，及时自动实现存量警报。在仓库中安装温湿度传感器及气体传感器，监测收集温湿度、二氧化碳及氮气的浓度，并通过通信系统传输至物联网云平台，物联网云平台内设有各监测指标的阈值，当信号采集设备检测到仓库内的检测指标超出阈值时，物联网云平台通过云平台自动报警，并向应用层的相应设备发出指令，实现自动调节温度、抽湿及换气操作，智能控制库存产品的存量和质量。
实施例四
在进行物流控制时，在运输车辆上安装传感器及GPS，监测运输车辆位置、运输车辆的温湿度及气体浓度信息，并将车辆位置信息与电子地图平台实时链接，实时获取交通及路况信息，并上传至物联网云平台，物联网云平台结合终端发送的客户及订货信息，控制应用层进行物流调度，最后通过终端扫码等确认收货信息，实现产品快速开单、发货、配送、最优路径规划等高效精确控制。
实施例五
在进行财务控制及评价时，利用互联网环境，将各终端收集的财务数据集中至物联网云平台，由物联网云平台对财务数据进行合并、分析和处理，实现集团财务统一核算、报表合并、统一管理，利用不同的算法和模型，获得集团或各子公司的财务报告、各种产品成本报告、区域销售状况报告及客户信誉报告，实现有效财务控制。同时，集成集团内分散的子公司财务数据和报表，通过定量的对比、分析，获得分析偿债能力、获利能力、营运能力、成长能力等指标对生产经营业绩做出客观判断，实现财务评价。
实施例六
在进行人力资源管理时，利用互联网环境，将信息采集系统采集的员工基本信息、考勤、培训、薪资、福利、劳动合同及客户信息集中至物联网云平台，经物联网云平台处理后，利用终端进行数据的查询、分析、统计，消除手工作业分散、隔离的现象，保证人力资源信息在集团企业内能客观真实地共享。
实施利七
在对人力资源数据进行分析时，将员工的工作技术含量、劳动强度、对产品质量的影响、对客户满意度的影响及创造的经济效益作为因子Fi(i＝1,2，……，i)，对因子Fi赋予权重并计算各员工Ej(j＝1,2，……，j)的贡献度，即通过调查及考核后确定员工Ej的各因子分值Vji后，其贡献度Cj为Cj＝∑Vji×Wi(i＝1,2，……，i；j＝1,2，……，j)，其中，Vji表示影响员工考核的各个因素，根据员工贡献度大小，可以为企业薪资体系制定、绩效考核及奖金发放、激励方案优化、供应商及客户信息管理等提供支持，根据工作表现的大数据支持，迅速科学有效，准确性高。
实施例八
在进行公司决策支持管理时，物联网云平台对汇集的信息流进行汇总、筛选和计算分析，综合利用集团内各子公司的成本、市场、经营环境等的历史数据和现势数据建立包含生产、销售分析模型，客户、市场分析模型，财务分析模型，战略分析模型的模型库，依托云平台强大的数据存储和计算分析能力，生成企业生产经营走势、产业链支持变化分析、财务分析、客户购物习惯及趋势分析、市场运营趋势分析及企业运营战略分析，形成决策支持数据或报告，辅助科学决策。
本发明能够对企业信息数据和各项活动进行梳理和控制，最大限度地实现资源和数据共享，提高管理质量和效率。