时间:2024-05-23
唐强+梁永江+宫成江+霍新建
摘要:为了实现大田作物生产的全程质量管理,必须构建作物生产的全程质量监控信息系统。以烤烟生产为例,通过对烟叶全程质量监控体系运作原理和过程的理解,根据现代软件工程思想和面向对象方法,利用UML工具进行分析和建模。采用B/S模式构建了烟叶生产全程质量监控信息系统,实现了指标体系、数据采集、监控系统、统计分析等模块的设计。较好地解决了监控体系动态性、实效性等需求,在实际应用中取得了较好的效果。
关键词:烟叶生产;质量监控;信息系统;分析与设计
中图分类号:TP277.2;S572 文献标识码:A 文章编号:0439-8114(2014)17-4190-05
Analyses and Design of Full Quality Control in Production
Information System of Tobacco Leaves
TANG Qiang1, LIANG Yong-jiang2, GONG Cheng-jiang3, HUO Xin-jian2
(1.Guizhou Tobacco Company, China Tobacco Corporation, Guiyang 550004, China;2. Zunyi Breach Company, Guizhou Tobacco Company, Zunyi 563000, Guizhou, China;3. Beijing Digital Huibo Science and Technology Co., Ltd., Beijing 100098, China)
Abstract: A full information system of quality supervision must be developed to achieve the full process quality management of field crops. Taking the process of tobacco production as an example, based on the modern software engineering, OOP method, UML analysis and modeling, a B/S based tobacco production full process quality supervision and information system of control was developed after fully understanding the theory and process of tobacco full quality supervision and control system including the indicator module, data acquisition module, supervision and control module, statistics and analysis module, et al. The dynamic and timeliness characters were solved very well and good result was achieved during the practice of tobacco production.
Key words: tobacco production; quality control; information system; analysis and design
由于种种原因,难以对大田作物生产的全程质量管理进行监测和调控,并未达到全程质量管理的要求[1,2]。近些年来引进的“良好农业规范(Good Agricultural Practices,简称GAP)”对提高农产品的质量安全收到明显的效果。但是,GAP强调的是事后的追踪溯源[3-6],忽略了对于全程的实时监测和调控[7,8]。
烟叶生产全程质量监控体系[9],通过对生产全程的烟株(烟叶)、技术、环境的检测检验和评价,利用生产环节间的相互制约、有机链接,实施有针对性的调控措施,实现烟叶生产每道工序目标的控制,最终达到确定的烟叶质量目标,满足卷烟工业需要。为了实现对生产全程的烟株(烟叶)、技术、环境的检测检验和评价与调控,必须利用现代信息技术,才能保证监控的时效性与准确性。由于现代烟草农业的推进,信息技术在烟叶生产上已经得到较广泛的应用,但主要是用在烟叶生产综合管理[10,11]、种植区划[12]、技术咨询[13]等方面,在烟叶生产全程质量监控方面的应用尚未见报道。贵州省遵义市烟叶生产全程质量监控体系研究项目,根据烟叶生产全程实时检测检验、评价分析与调控的需要,开发了烟叶生产全程质量监控信息系统。
1 需求分析
1.1 体系结构分析
烟叶全程质量监控体系以《遵义优质烤烟综合标准体系》为基础,围绕生产资源、生产对象和生产技术三大监控对象,建立覆盖烤烟生产全过程的指标体系(包括监测项目和监测指标)、检测体系、评价体系和调控体系,通过监测、评价、调控等过程的循环,促进烟叶产品质量向着预定目标不断接近。其体系结构如图1所示。
1.1.1 指标体系 指标体系是烟叶生产全程质量监控体系的核心,根据烟叶生产不同阶段(备耕、育苗、移栽、田管、采烤、分级等6个阶段)的外部环境、生产技术和生产对象等特点,建立了包括34个监控项目共134个监控指标的指标体系。
指标体系以每一生产年度为周期进行建立,一旦建立并确定后,则在生产年度内不得改变。下一年度的指标体系可以继承上一年度指标体系,也可根据上一年度的监控结果,按规定进行修订。endprint
1.1.2 检测体系 检测体系的运转基础是指标体系。根据项目指标具体要求,凡是有国家标准、行业标准、地方标准的,均按这些标准执行。无标准的按本项目制订的方法执行。要确保指标体系中所要求的各项指标检测数据准确、客观、及时。
1.1.3 评价体系 根据《遵义优质烤烟综合标准体系》对每项指标建立评价标准,对每项指标检测的结果进行评价,每项指标划分成1~4个档次,分别赋予4、3、2、1 分。采集的数据进行评价后,按照分清主次、突出重点的原则,采用单项评价和综合评价相结合的方法,客观全面地评价出各个阶段的生产、环境、烟株烟叶的质量等级。
单项评价:一般只对重点类和核心类项目指标的第四、第三档指标作出专门描述评价,为调控提供依据。
综合评价:将生态环境、生产技术、烟株(烟叶)状态各单项指标的评价档次得分乘以按指标分类的权重为单项指标得分,积加全部单项指标得各自的综合得分。综合得分分为四个等级:优良、合格(正常)、基本合格(基本正常)、不合格(不正常),得出各个阶段的总体质量等级。
1.1.4 调控体系 调控体系是针对环境状态、生产作业、烟株(烟叶)出现的偏离目标的情况,提出有效措施,及时进行调整,使得烟株(烟叶)的生长符合目标质量要求。调控体系的运行前提是根据数据统计结果找出问题关键点,分析形成原因,并对影响范围和大小进行评估,然后制定调控方案,下发到相应的区域组织实施,最后还要对实施情况和效果进行督查和检验。
1.2 UML建模
UML(统一建模语言-Unified Modeling Language)是一种建模语言,是用来为面向对象开发系统的产品进行说明、可视化和编制文档的方法[14]。UML统一了面向对象建模的基本概念、术语及其图形符号,为人们建立了便于交流的共同语言。
1.2.1 主要用例 根据全程质量监控体系运作原理,通过对参与者的工作职责和各环节的具体业务分析,可得到主要用例和系统用例图(图2)。
1)主要用例。系统管理:由管理员进行操作,完成组织结构、指标体系年度、系统角色、用户账号和权限等基本运行数据的增加、删除和修改等操作;指标体系管理:由技术中心人员进行操作,建立各指标项及其时间顺序、层次关系、指标值类型等。
2)系统用例图。所有系统用户都要使用登录功能进入系统,管理员使用系统维护功能完成组织机构建立,用户、角色创建和权限配置;技术中心人员使用指标系统管理完成指标(因素)项、评分标准、监控对象建立和配置;县级管理者使用资料下载获取各类生产作业指导信息。监控员使用数据采集和处理功能完成数据录入工作。
1.2.2 关键类 类是具有相同属性、操作、关系的对象集合的总称[15]。通过对全程质量监控运作中的各参与者、实体的特性、行为进行分析,可得到以下的关键类及其之间的关系。
1)类名和主要属性。行政单位:行政编号、名称、父行政编号;系统用户:编号、姓名、账号、密码、角色、行政编号;指标项:指标编号、名称、时序、父指标编号、数据类型、计量单位;指标值:值编号、名称、指标编号;打分标准:打分编号、标准编号、指标编号、值编号、分值;监控对象:对象编号、名称、父对象编号、行政编号;监控记录:记录编号、行政编号、年度、日期、监控员、对象编号、指标编号、指标值。
2)类图(图3)。系统用户与技术中心人员、系统管理员之间,监控对象与烟农、监控点、监控区之间,行政单位与地市公司、县级分公司之间为泛化关系;监控记录与监控对象、指标项之间,打分标准与监控对象之间为依赖关系;而监控区与监控点、监控点与烟农之间为组合关系。
2 系统设计与实现
2.1 总体构架
系统在架构上采用B/S多层架构模式,能简化系统整体维护难度,有效降低运维成本。在开发技术上采用JAVA技术,在Eclipse环境中开发,遵循J2EE技术架构、XML数据交换标准,可以方便地部署在不同的操作系统、数据库等底层平台之上而只做很少的改动。
2.2 数据库
为达到指标动态可变的目的,满足任意类型数据处理需要,对不同精度要求的各类定量数据都采用变量字符型(varchar)字段进行存储,对于各类离散数据采用数字型(number)字段进行存储,对于日期时间数据则采用日期型(date)字段进行存储,这样利用三种类型的字段就可实现对未知数据类型的指标存储和处理,并能简化数据库表结构。根据系统监控指标、监控对象、用户等得数据属性和数据处理要求,设计数据库表(表1)。
2.3 主要功能模块设计
根据烟叶生产全程质量监控体系需求分析的结果,为满足其各业务环节的运行和管理要求,主要的功能模块包括系统管理、指标体系管理、监控对象管理、数据采集、统计分析等,在这些模块中又包含了相关不同功能的子模块,用以满足在同一业务环节中不同岗位用户(角色)的操作需求。
2.3.1 系统配置管理 系统配置管理主要完成系统运行的基本应用数据配置,包括组织机构、账号、权限等全局的基础数据。
1)组织机构。系统基本信息,采用树形结构视图组件进行数据录入,定义了不同单位之间的层级关系,为统计分析提供基本数据。
2)角色管理。根据不同岗位建立系统用户角色,并针对用户角色的工作内容进行系统操作功能分配,防止不同角色之间误操作行为的发生。同时,通过建立角色,可以方便地为用户分配系统权限。角色管理包括新增角色、删除角色、配置角色权限。
3)用户管理。对系统用户进行增加、删除和基本信息的修改,并将不同的角色赋予用户,使用户获得相应的操作功能和数据访问权限。
4)工作年度设置。定义系统的一个运行年度,使每一个年度的指标、监控对象、采集的数据等形成统一的体系,可简化系统操作,避免在统计分析中口径不一致的问题出现。endprint
2.3.2 指标体系管理 指标体系管理是整个系统的核心模块之一,主要完成系统运行的基础体系数据建立。由于烟叶全程质量监控体系的运行是一个不断自我完善和提升的过程,要求系统应能根据实际情况对各指标项和因素进行年度周期的修正。因此,指标体系中的各指标项之间的关系可动态调整,同时指标项与监控对象之间也可动态关联。
1)因素项和指标项管理。因素项和指标项是按照生产过程、环节、步骤的时序,以树形方式建立各项之间的层次关系,通过按钮或右键菜单等方式进行各级子项的增减、删除和修改,使系统操作便捷,满足烟叶生产过程管理习惯。
2)打分标准。为客观评价不同区域内监控对象的质量等级,系统可以设置不同类型的打分标准,并对监控区制定打分标准,满足烟叶生产实际需求。按照综合得分的四个等级,对每个因素的分值可设定为1~4分。
3)监控对象类型管理。对监控对象进行分类,对每一类对象定义其名称、监控指标项和因素等,为创建监控对象提供类型选择。对列表中对象可通过按钮或右键菜单进行增加、删除、修改操作。
4)监控对象管理。系统在运行过程中所采集和处理的数据就是监控对象的数据,主要包括监控区、监控点、农户、地块等。可在树形视图中进行增加、删除、修改操作,建立对象之间的层级关系。
2.3.3 数据采集 数据采集是对监控对象状态信息的采集过程,多种形式的采集方式有利于满足不同环境下的采集需求,能起到降低数据采集难度或成本的作用。
1)手工采集。监控员使用纸质表格到生产现场记录数据,回来后登录到系统中,将数据逐条输入到系统中,点击“提交”按钮就可将数据保存到数据库中,完成数据采集。
2)离线采集。监控员首先将事先制定好的Excel电子表格下载到PAD、笔记本电脑等移动设备中,在现场将数据填写到Excel表格中。回来后登录系统,将Excel数据文件导入到数据库中,完成一次数据采集。
2.3.4 统计分析 统计分析是将监控对象的原始状态信息转换为符合系统计算模型要求的格式和标准,计算出可供用户进行查询分析的数据的过程,主要包含打分、统计等功能。
1)打分。在采集阶段存储的数据是原始数据,这些数据反映的是被监控对象所处的环境和其本身的状态,为了进行综合质量等级评定,必须要统一量纲。系统根据预先设定的打分标准对原始数据进行分值转换,由操作员点击相应的菜单项即可完成,操作十分简单。在修改了原始数据后,需要重新进行一次操作,才能得到相一致的评定分值。
2)统计。用户可选择不同的年度、生产阶段等形成组合查询条件,进行指标评定分值统计查询,可得到不同监控区域、不同类型烟农的评定分值对比,查询结果可导出形成电子表格文档,为分析评估提供数据。
2.3.5 信息发布 通过对各类指标的分析和评估,针对各监控区域形成对生产作业具有指导性的文档——“调控措施”,这些文档作为工作通知发布到对应监控区域,负责该区域生产管理部门和人员可以下载。
3 实施效果
该系统2008-2011年在遵义市的10个产烟县(市)的32个监控区、156个监控户连续4年定点的监测运行,受到相关人员的好评,收到了明显的效果。
监控的及时性有了明显提高,使监控所提出的技术措施的作用得到充分发挥。在系统运行前,第一个监控阶段从数据采集结束到县级信息发布,一般需要10~15 d,系统运行后,3~4 d就可以发布信息。这就为实施监控所提出的调控措施准备了较充裕的时间,使调控措施得以充分发挥作用。
数据的差错率明显降低,为制定政策措施提供了更充分的依据。该系统的运行大大减少了人工作业过程,使监控数据差错率明显降低。例如烟叶产量预测,由于监测数据准确度的提高,在2007年的基础上,2008-2011年烟叶产量预测误差从5%降到1%,为生产营销决策提供了更充分的依据。
每年根据全程质量监控体系监测和调控结果,年末全体监测人员对《遵义优质烤烟综合标准体系》进行了集中修订,使《遵义优质烤烟综合标准体系》更加完善,更加符合生产实际情况。
通过烟叶生产全程质量监控体系的实施,监控区的烤烟单产和产值均有较大增长,取得了明显的经济效益。2008-2011年遵义全市利用该系统实施全程质量监测和调控,共发布监控信息150余期[9],对指导烤烟生产,制定调控措施,提高产量质量起到了明显作用。定点监测统计表明,监控区3年平均单产较非监控区增加12%,监控区3年平均产值增加11.9%,每公顷增加1 850.40元。
4 小结
通过对烟叶生产全程质量监控体系的分析和理解,利用软件工程的建设思想和面向对象的编程方法构建相应计算机信息系统,在系统中将监控对象和监控指标进行动态关联,充分满足了全程质量监控体系的动态特性,适用于不同指标体系要求,在实际应用中取得了较好的效果。
但系统在设计中着重考虑了指标体系动态性的需求,在外围数据接口上还存在不足,主要表现在数据采集的方法上还不够优化,手工数据采集中有两次人工录入(纸质表格填写和计算机录入),在一定程度上降低了数据采集效率,同时导致数据可能存在一定的差错率,将是下一步需要改进的地方。
参考文献:
[1] 吴崇海,孔繁丽,周 强,等.小麦种子生产基地全程质量监控管理体系的建成[J].种子科技,2011(8):14-16.
[2] 白建明.常规水稻种子生产中的质量全程控制[J].云南农业科技,2012(1):63-64.
[3] 王 昕,徐 捷,张 韵,等.良好农业规范(GAP)及其对中国农业的启示[J].江苏农业科学,2009(3):427-429.
[4] 曾纪荣,马 超. 浅谈中药材GAP的进展[J].中国现代药物应用, 2011(24):128-129.
[5] 刘 芳,李永忠,文国松,等.烤烟GAP技术现状与展望[J].中国农学通报,2005,21(4):322-325.
[6] 孔劲松.烟草GAP管理探讨[J].现代农业科技,2011(21):109-112.
[7] 李 笑,徐志福.有机蔬菜质量安全追溯管理系统的研究与设计[J]. 浙江农业科学,2009(3):616-618.
[8] 严志雁,钟家有,苏小波,等.江西绿茶生产质量信息管理系统设计与实现[J].中国茶叶,2011(9):25-26.
[9] 郭 娟,霍沁建,陈 杰,等.烟叶生产全程质量监控体系设计与应用研究[J].中国烟草科学,2012,33(4):46-50.
[10] 于振梅.基于C/S模式的烟叶管理信息系统设计与实现[J].电脑开发与应用,2005(2):14-15.
[11] 王洪云,张久权,杨德海.基于Google Maps的大理烟叶原料基地管理系统设计与实现[J].中国烟草科学,2012,33(1):85-90.
[12] 云南省烟草农业科学研究院.基于GIS的云南烤烟种植区划研究[M].北京:科学出版社, 2009.
[13] 李一山,洪丽芳,付利波,等.基于ASP.NET的优质烤烟生产技术咨询系统[J].中国烟草科学,2011,32(4):56-60.
[14] 刘志成.UML建模实例教程[M].北京:电子工业出版社,2009.
[15] 施一萍.软件工程及软件开发应用[M].北京:清华大学出版社,2009.endprint
2.3.2 指标体系管理 指标体系管理是整个系统的核心模块之一,主要完成系统运行的基础体系数据建立。由于烟叶全程质量监控体系的运行是一个不断自我完善和提升的过程,要求系统应能根据实际情况对各指标项和因素进行年度周期的修正。因此,指标体系中的各指标项之间的关系可动态调整,同时指标项与监控对象之间也可动态关联。
1)因素项和指标项管理。因素项和指标项是按照生产过程、环节、步骤的时序,以树形方式建立各项之间的层次关系,通过按钮或右键菜单等方式进行各级子项的增减、删除和修改,使系统操作便捷,满足烟叶生产过程管理习惯。
2)打分标准。为客观评价不同区域内监控对象的质量等级,系统可以设置不同类型的打分标准,并对监控区制定打分标准,满足烟叶生产实际需求。按照综合得分的四个等级,对每个因素的分值可设定为1~4分。
3)监控对象类型管理。对监控对象进行分类,对每一类对象定义其名称、监控指标项和因素等,为创建监控对象提供类型选择。对列表中对象可通过按钮或右键菜单进行增加、删除、修改操作。
4)监控对象管理。系统在运行过程中所采集和处理的数据就是监控对象的数据,主要包括监控区、监控点、农户、地块等。可在树形视图中进行增加、删除、修改操作,建立对象之间的层级关系。
2.3.3 数据采集 数据采集是对监控对象状态信息的采集过程,多种形式的采集方式有利于满足不同环境下的采集需求,能起到降低数据采集难度或成本的作用。
1)手工采集。监控员使用纸质表格到生产现场记录数据,回来后登录到系统中,将数据逐条输入到系统中,点击“提交”按钮就可将数据保存到数据库中,完成数据采集。
2)离线采集。监控员首先将事先制定好的Excel电子表格下载到PAD、笔记本电脑等移动设备中,在现场将数据填写到Excel表格中。回来后登录系统,将Excel数据文件导入到数据库中,完成一次数据采集。
2.3.4 统计分析 统计分析是将监控对象的原始状态信息转换为符合系统计算模型要求的格式和标准,计算出可供用户进行查询分析的数据的过程,主要包含打分、统计等功能。
1)打分。在采集阶段存储的数据是原始数据,这些数据反映的是被监控对象所处的环境和其本身的状态,为了进行综合质量等级评定,必须要统一量纲。系统根据预先设定的打分标准对原始数据进行分值转换,由操作员点击相应的菜单项即可完成,操作十分简单。在修改了原始数据后,需要重新进行一次操作,才能得到相一致的评定分值。
2)统计。用户可选择不同的年度、生产阶段等形成组合查询条件,进行指标评定分值统计查询,可得到不同监控区域、不同类型烟农的评定分值对比,查询结果可导出形成电子表格文档,为分析评估提供数据。
2.3.5 信息发布 通过对各类指标的分析和评估,针对各监控区域形成对生产作业具有指导性的文档——“调控措施”,这些文档作为工作通知发布到对应监控区域,负责该区域生产管理部门和人员可以下载。
3 实施效果
该系统2008-2011年在遵义市的10个产烟县(市)的32个监控区、156个监控户连续4年定点的监测运行,受到相关人员的好评,收到了明显的效果。
监控的及时性有了明显提高,使监控所提出的技术措施的作用得到充分发挥。在系统运行前,第一个监控阶段从数据采集结束到县级信息发布,一般需要10~15 d,系统运行后,3~4 d就可以发布信息。这就为实施监控所提出的调控措施准备了较充裕的时间,使调控措施得以充分发挥作用。
数据的差错率明显降低,为制定政策措施提供了更充分的依据。该系统的运行大大减少了人工作业过程,使监控数据差错率明显降低。例如烟叶产量预测,由于监测数据准确度的提高,在2007年的基础上,2008-2011年烟叶产量预测误差从5%降到1%,为生产营销决策提供了更充分的依据。
每年根据全程质量监控体系监测和调控结果,年末全体监测人员对《遵义优质烤烟综合标准体系》进行了集中修订,使《遵义优质烤烟综合标准体系》更加完善,更加符合生产实际情况。
通过烟叶生产全程质量监控体系的实施,监控区的烤烟单产和产值均有较大增长,取得了明显的经济效益。2008-2011年遵义全市利用该系统实施全程质量监测和调控,共发布监控信息150余期[9],对指导烤烟生产,制定调控措施,提高产量质量起到了明显作用。定点监测统计表明,监控区3年平均单产较非监控区增加12%,监控区3年平均产值增加11.9%,每公顷增加1 850.40元。
4 小结
通过对烟叶生产全程质量监控体系的分析和理解,利用软件工程的建设思想和面向对象的编程方法构建相应计算机信息系统,在系统中将监控对象和监控指标进行动态关联,充分满足了全程质量监控体系的动态特性,适用于不同指标体系要求,在实际应用中取得了较好的效果。
但系统在设计中着重考虑了指标体系动态性的需求,在外围数据接口上还存在不足,主要表现在数据采集的方法上还不够优化,手工数据采集中有两次人工录入(纸质表格填写和计算机录入),在一定程度上降低了数据采集效率,同时导致数据可能存在一定的差错率,将是下一步需要改进的地方。
参考文献:
[1] 吴崇海,孔繁丽,周 强,等.小麦种子生产基地全程质量监控管理体系的建成[J].种子科技,2011(8):14-16.
[2] 白建明.常规水稻种子生产中的质量全程控制[J].云南农业科技,2012(1):63-64.
[3] 王 昕,徐 捷,张 韵,等.良好农业规范(GAP)及其对中国农业的启示[J].江苏农业科学,2009(3):427-429.
[4] 曾纪荣,马 超. 浅谈中药材GAP的进展[J].中国现代药物应用, 2011(24):128-129.
[5] 刘 芳,李永忠,文国松,等.烤烟GAP技术现状与展望[J].中国农学通报,2005,21(4):322-325.
[6] 孔劲松.烟草GAP管理探讨[J].现代农业科技,2011(21):109-112.
[7] 李 笑,徐志福.有机蔬菜质量安全追溯管理系统的研究与设计[J]. 浙江农业科学,2009(3):616-618.
[8] 严志雁,钟家有,苏小波,等.江西绿茶生产质量信息管理系统设计与实现[J].中国茶叶,2011(9):25-26.
[9] 郭 娟,霍沁建,陈 杰,等.烟叶生产全程质量监控体系设计与应用研究[J].中国烟草科学,2012,33(4):46-50.
[10] 于振梅.基于C/S模式的烟叶管理信息系统设计与实现[J].电脑开发与应用,2005(2):14-15.
[11] 王洪云,张久权,杨德海.基于Google Maps的大理烟叶原料基地管理系统设计与实现[J].中国烟草科学,2012,33(1):85-90.
[12] 云南省烟草农业科学研究院.基于GIS的云南烤烟种植区划研究[M].北京:科学出版社, 2009.
[13] 李一山,洪丽芳,付利波,等.基于ASP.NET的优质烤烟生产技术咨询系统[J].中国烟草科学,2011,32(4):56-60.
[14] 刘志成.UML建模实例教程[M].北京:电子工业出版社,2009.
[15] 施一萍.软件工程及软件开发应用[M].北京:清华大学出版社,2009.endprint
2.3.2 指标体系管理 指标体系管理是整个系统的核心模块之一,主要完成系统运行的基础体系数据建立。由于烟叶全程质量监控体系的运行是一个不断自我完善和提升的过程,要求系统应能根据实际情况对各指标项和因素进行年度周期的修正。因此,指标体系中的各指标项之间的关系可动态调整,同时指标项与监控对象之间也可动态关联。
1)因素项和指标项管理。因素项和指标项是按照生产过程、环节、步骤的时序,以树形方式建立各项之间的层次关系,通过按钮或右键菜单等方式进行各级子项的增减、删除和修改,使系统操作便捷,满足烟叶生产过程管理习惯。
2)打分标准。为客观评价不同区域内监控对象的质量等级,系统可以设置不同类型的打分标准,并对监控区制定打分标准,满足烟叶生产实际需求。按照综合得分的四个等级,对每个因素的分值可设定为1~4分。
3)监控对象类型管理。对监控对象进行分类,对每一类对象定义其名称、监控指标项和因素等,为创建监控对象提供类型选择。对列表中对象可通过按钮或右键菜单进行增加、删除、修改操作。
4)监控对象管理。系统在运行过程中所采集和处理的数据就是监控对象的数据,主要包括监控区、监控点、农户、地块等。可在树形视图中进行增加、删除、修改操作,建立对象之间的层级关系。
2.3.3 数据采集 数据采集是对监控对象状态信息的采集过程,多种形式的采集方式有利于满足不同环境下的采集需求,能起到降低数据采集难度或成本的作用。
1)手工采集。监控员使用纸质表格到生产现场记录数据,回来后登录到系统中,将数据逐条输入到系统中,点击“提交”按钮就可将数据保存到数据库中,完成数据采集。
2)离线采集。监控员首先将事先制定好的Excel电子表格下载到PAD、笔记本电脑等移动设备中,在现场将数据填写到Excel表格中。回来后登录系统,将Excel数据文件导入到数据库中,完成一次数据采集。
2.3.4 统计分析 统计分析是将监控对象的原始状态信息转换为符合系统计算模型要求的格式和标准,计算出可供用户进行查询分析的数据的过程,主要包含打分、统计等功能。
1)打分。在采集阶段存储的数据是原始数据,这些数据反映的是被监控对象所处的环境和其本身的状态,为了进行综合质量等级评定,必须要统一量纲。系统根据预先设定的打分标准对原始数据进行分值转换,由操作员点击相应的菜单项即可完成,操作十分简单。在修改了原始数据后,需要重新进行一次操作,才能得到相一致的评定分值。
2)统计。用户可选择不同的年度、生产阶段等形成组合查询条件,进行指标评定分值统计查询,可得到不同监控区域、不同类型烟农的评定分值对比,查询结果可导出形成电子表格文档,为分析评估提供数据。
2.3.5 信息发布 通过对各类指标的分析和评估,针对各监控区域形成对生产作业具有指导性的文档——“调控措施”,这些文档作为工作通知发布到对应监控区域,负责该区域生产管理部门和人员可以下载。
3 实施效果
该系统2008-2011年在遵义市的10个产烟县(市)的32个监控区、156个监控户连续4年定点的监测运行,受到相关人员的好评,收到了明显的效果。
监控的及时性有了明显提高,使监控所提出的技术措施的作用得到充分发挥。在系统运行前,第一个监控阶段从数据采集结束到县级信息发布,一般需要10~15 d,系统运行后,3~4 d就可以发布信息。这就为实施监控所提出的调控措施准备了较充裕的时间,使调控措施得以充分发挥作用。
数据的差错率明显降低,为制定政策措施提供了更充分的依据。该系统的运行大大减少了人工作业过程,使监控数据差错率明显降低。例如烟叶产量预测,由于监测数据准确度的提高,在2007年的基础上,2008-2011年烟叶产量预测误差从5%降到1%,为生产营销决策提供了更充分的依据。
每年根据全程质量监控体系监测和调控结果,年末全体监测人员对《遵义优质烤烟综合标准体系》进行了集中修订,使《遵义优质烤烟综合标准体系》更加完善,更加符合生产实际情况。
通过烟叶生产全程质量监控体系的实施,监控区的烤烟单产和产值均有较大增长,取得了明显的经济效益。2008-2011年遵义全市利用该系统实施全程质量监测和调控,共发布监控信息150余期[9],对指导烤烟生产,制定调控措施,提高产量质量起到了明显作用。定点监测统计表明,监控区3年平均单产较非监控区增加12%,监控区3年平均产值增加11.9%,每公顷增加1 850.40元。
4 小结
通过对烟叶生产全程质量监控体系的分析和理解,利用软件工程的建设思想和面向对象的编程方法构建相应计算机信息系统,在系统中将监控对象和监控指标进行动态关联,充分满足了全程质量监控体系的动态特性,适用于不同指标体系要求,在实际应用中取得了较好的效果。
但系统在设计中着重考虑了指标体系动态性的需求,在外围数据接口上还存在不足,主要表现在数据采集的方法上还不够优化,手工数据采集中有两次人工录入(纸质表格填写和计算机录入),在一定程度上降低了数据采集效率,同时导致数据可能存在一定的差错率,将是下一步需要改进的地方。
参考文献:
[1] 吴崇海,孔繁丽,周 强,等.小麦种子生产基地全程质量监控管理体系的建成[J].种子科技,2011(8):14-16.
[2] 白建明.常规水稻种子生产中的质量全程控制[J].云南农业科技,2012(1):63-64.
[3] 王 昕,徐 捷,张 韵,等.良好农业规范(GAP)及其对中国农业的启示[J].江苏农业科学,2009(3):427-429.
[4] 曾纪荣,马 超. 浅谈中药材GAP的进展[J].中国现代药物应用, 2011(24):128-129.
[5] 刘 芳,李永忠,文国松,等.烤烟GAP技术现状与展望[J].中国农学通报,2005,21(4):322-325.
[6] 孔劲松.烟草GAP管理探讨[J].现代农业科技,2011(21):109-112.
[7] 李 笑,徐志福.有机蔬菜质量安全追溯管理系统的研究与设计[J]. 浙江农业科学,2009(3):616-618.
[8] 严志雁,钟家有,苏小波,等.江西绿茶生产质量信息管理系统设计与实现[J].中国茶叶,2011(9):25-26.
[9] 郭 娟,霍沁建,陈 杰,等.烟叶生产全程质量监控体系设计与应用研究[J].中国烟草科学,2012,33(4):46-50.
[10] 于振梅.基于C/S模式的烟叶管理信息系统设计与实现[J].电脑开发与应用,2005(2):14-15.
[11] 王洪云,张久权,杨德海.基于Google Maps的大理烟叶原料基地管理系统设计与实现[J].中国烟草科学,2012,33(1):85-90.
[12] 云南省烟草农业科学研究院.基于GIS的云南烤烟种植区划研究[M].北京:科学出版社, 2009.
[13] 李一山,洪丽芳,付利波,等.基于ASP.NET的优质烤烟生产技术咨询系统[J].中国烟草科学,2011,32(4):56-60.
[14] 刘志成.UML建模实例教程[M].北京:电子工业出版社,2009.
[15] 施一萍.软件工程及软件开发应用[M].北京:清华大学出版社,2009.endprint
我们致力于保护作者版权,注重分享,被刊用文章因无法核实真实出处,未能及时与作者取得联系,或有版权异议的,请联系管理员,我们会立即处理! 部分文章是来自各大过期杂志,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理!