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豬隻大型資料和豬隻的情況互聯網:在產業的一個新範例(上)

戈定軍譯

影 響

⊙在農場收集的大數據,可以轉化為有用的資訊,以改進決策,並最大限度地提高生產力。由工具(軟體和設備)組成的豬管理系統,具有協定和標準操作過程,可以為決策過程生成必要的資訊。

⊙電子給飼器和人工智慧系統等,捕獲大數據的新技術,將使人們能更好地瞭解動物的要求和行為,提高效率和其之持續性。

⊙可以利用農場工作人員的追蹤裝置,提高生物安保,即時記錄運動,以減少疾病風險,從而提高健康和生產業績。

 

介 紹

目前的工作,涉及數據,在改善決策和農業生產力方面的使用,這是近年來對豬隻生產,產生更多興趣的一個方向。在目前的回顧中,數據管理的局限性,和該部門最近制定的策略,已經修訂,同時還需要新技術,及其在精準的畜牧業概念發展中的應用。強調了傳統的面向動物之數據,與環境導向數據的重要性。

當前豬隻生產數據管理的局限性

在過去三十年中,農民使用的數據有限。大多數活動都是基本的,主要側重於農場任務的管理,分析能力有限。他們專注於母豬繁殖數據,包括收集:交配,分娩和離乳的數據,以製成工作清單(母豬離乳,分娩或配種;懷孕檢查;和疫苗接種)或基本生產摘要。在最好的情況下,這些包括某些解釋變量的影響,如產次,離乳到發情間隔,或重複配種百分比等。在離乳後(保育–生長–肥育),最常用的報告是體重,採食量,飼料效率和批次死亡率。來自不同來源(屠宰場、實驗室、繁殖、健康或藥物使用)的數據的整合,是困難和罕見的(MAPAMA,2019),因此對於為策略、決策之制定、知識等幾乎所產生之價值有限。另一個可以改進的方向,是將有限或缺乏數據支持的服務,而這些服務,作數據化轉型,則可以產生價值,並促進養豬業。

近年來,農作物中的數據使用,呈指數型增長。但是,它在牲畜中的使用仍然有限。對養豬,數據的收集多年來沒有變化,分析仍然集中在主要的生殖關鍵績效指標,如分娩率、重複配種數量、總出生仔豬、活產、死產、木乃伊、離乳至首次配種之間隔,和離乳前的死亡率。其他類型的數據,例如環境或屠宰場,或來自給飼站的數據,在實際中尚未使用,除了創建簡單的警報,例如檢測溫度超出範圍,或母豬沒有吃料。這種進展緩慢的原因之一是生產者感受到的附加價值低,多年來的良好利潤率,阻礙了基於數據分析的改進需求,擁有紮實的農場數據管理,綜合教育的專業人員又稀缺,或缺乏工具適應該部門,以促進提取價值,基準和監測的過程。除了這些問題,製造農場設備和生成數據的軟件的公司,也不利於其提取和使用。

大多數生產者使用某種管理軟件,進行基本管理任務,但不充分利用數據。該軟件應該只是綜合信息系統的一部分。大多數軟件程序,都能夠運行農場管理的基本任務,包括母豬卡、工作清單和一般生產摘要。然而,當需要更複雜的報告時,這些程序就失效,包括與妊娠失敗之類型、重複配種者、離乳前死亡率模式、非生產日數計算、相關的特定分析。大多數現有軟件,所包括的一個主要限制,是無法創建新變量,這是新概念,或問題出現時的一個特殊限制,必須正確分析,並集成到生產系統中。大多數的軟件程序,也是為單個農場使用而設計的,不允許合併來自不同農場的數據。此外,農民和獸醫沒有接受過如何使用,和最大化數據管理系統的充分培訓。

新型豬管理系統的五個步驟

一般而言,能夠滿足生產者和顧問的,所有需求的豬數據管理系統,在該行業中並不常見。擁有一種主要用於生殖母豬的特定軟件的想法,已經在該領域被廣泛接受多年。從20世紀90年代早期開始,該領域提供了一些服務,決策中的不確定性。“該系統有五個步驟”,與使用它的公司的規模和特徵無關。

第1步:數據收集

數據是系統的原材料,可以來自人工輸入或是傳感器機器輸入。到目前為止,數據僅包括數字,但該部門正在接近圖像的使用(基於改變的運動模式、器官和組織病變的疾病檢測,用於推定疾病診斷,smaRt (Suite Ro-main,Inc.,Quèbec,加拿大)和聲音(聲音會談檢測到呼吸窘迫)。 

第2步:數據處理

數據處理與數據操作有關,包括驗證、排序或聚合、異常值管理和缺失數據等幾項任務。目標是正確設置數據庫,以便生成適當的信息,克服交互操作性的問題(跨系統的數據共享)。

第3步:產生報告

在每個級別農場或公司,所需的報告生成之類型,是一項重要任務。從母豬卡或工作清單(例如,母豬交配或接種疫苗)到多元迴歸分析,以確定某個關鍵績效指標的最佳數值(例如,首次交配時的日齡所考慮到的幾個變量),每個農場或公司必須做出決定,每個工作級別(農場工作人員、農場經理、獸醫、技術經理、董事會或首席執行官)所需的信息,不要忘記這可能是技術、經濟或兩者的結合。 

(詳細內容請參閱2019年7月號現代養豬第39頁)