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畜牧人

標題: 規模豬場數據收集與分析 [打印本頁]

作者: 畜牧人小李    時間: 2020-5-18 10:06
標題: 規模豬場數據收集與分析

生產
數據收集與分析,在規模化豬場中占有重要地位,它是做好生產計劃、確保生產井然有序的先決條件,也是豬場重大決策的支撐點,體現生產成果的載體,對生產過程進行控制的著手點,分析成本與效率的依據,挖掘生產潛力、發現潛在浪費的有力工具。此外就疾病控制而言,恰當的數據分析還能預警疾病的發生發展,防患于未然,從而極大地減少疾病損失。

那么規模化豬場如何開展此項工作呢?

一、豬場常用的數據

規模化豬場有隔離舍、后備舍、配種懷孕舍、分娩保育舍、生長測定舍、公豬站等環節,分述如下:

(一)隔離舍 / 后備舍

常用的數據有:
后備隔離天數——為疾病控制需要,需要足夠的隔離時間,通常需要 45天以上;
后備豬死淘率——是以批次為單位計算引入的后備豬死亡、淘汰比例;
10月齡利用率——后備豬達到10月齡已懷孕的比例,也是按批次計算,逐頭統計每一頭后備母豬達10月齡以后的狀態來計算;
超期未發情比例——以一定天齡(比如300天)為標準判定母豬是否為超期不發情母豬,統計此類母豬占引入(或者去掉死淘)的后備豬的比例。

(二)配種懷孕舍

常用的數據有:

(, 下載次數: 202)

斷奶7天發情率——同一批次斷奶后7天內發情配種的比例;
配種分娩率——某一時間段內配種的母豬最后分娩的比例;沒有分娩的統稱為失配,可統計失配率;
空懷返情流產率——統計某段時間內配種的母豬出現空懷、返情、流產的比例;
(配種60天以后沒有懷孕的母豬稱空懷,小于60天算返情。看到流產物視為流產;)
妊娠死亡淘汰率——以整個懷孕舍或某批豬為基礎統計懷孕母豬死亡淘汰的比例;
胎齡結構——以懷孕豬或基礎母豬群統計各胎母豬所占的比例(本次配種完成至下次配種前為同一胎次);
斷奶、懷孕期料量——可統計整個配種前、懷孕期的平均料量或不同時間段的平均料量。

(三)分娩/保育舍

常用的數據有:
胎均總仔——某一段時間內所產總仔數 (含死胎、木乃伊胎)/對應窩數;
胎均健仔——某一段時間內所產健仔數(總仔去掉死胎、木乃伊、弱仔、畸形仔)/對應窩數;
胎均無效仔比例——某一段時間內所產死胎、木乃伊、弱小仔、畸形仔總數 /總仔數;
胎均斷奶活仔——某一段時間內斷奶仔豬數量/對應窩數;
胎均轉保正品苗——某一段時間內轉保加上市正品仔豬數量/對應窩數;
豬苗上市正品苗率——同一批次上市正品豬苗/當批次斷奶或轉保總數;
產房仔豬死亡率——某段時間內產房死亡的仔豬數/同期產房仔豬存欄數;
保育仔豬死亡率——某段時間內保育舍死亡的仔豬數/同期保育仔豬存欄數;
哺乳母豬日均采食量——統計產房單元母豬每天平均采食量,統計到每一個單元;
仔豬采食量——統計不同日齡階段仔豬的平均每頭采食量。

母豬年分娩胎次LSI:
①用繁殖周期來計算:繁殖周期 = 母豬平均妊娠期+產房平均哺乳期+母豬斷奶至配種平均天數。年分娩窩數(胎次)=365/繁殖周期。
②用電腦統計:電腦統計本年度總分娩窩數/生產母豬數(凡有配種、分娩記錄的母豬都算) 。
一般說來,用電腦統計的數值會比用繁殖周期計算的更低,因為電腦還包含了補充的后備母豬、提前淘汰的經產母豬,而它們常常只分娩了1次。但對于均衡生產的豬場,用電腦統計計算更有實際意義,可以體現空耗豬的影響。
母豬年上市正品豬苗數P.S.Y——每年上市正品豬苗數量/年基礎母豬數量。

(四)公豬站

常用的數據有 :
后備公豬利用率——引入的后備公豬調教利用的比例。
公豬精液合格率——所采精液合格的比例。可以分月、年度進行統計合格率。

(, 下載次數: 189)

(五)生長測定

常用的數據有:
料肉比FCR——飼料消耗量 /增重;
生長舍成活率——生長舍上市的豬只數 /轉生長舍豬只數;可以統計多棟豬舍,也可只統計一棟豬舍或某一批豬只;
上市正品率——上市正品豬只數/(上市正品豬數+上市 B 級豬數);
上市天齡——上市豬只的平均天齡,可以按豬舍或按批次統計;
上市均重——上市豬只的平均體重,可以按豬舍或按批次統計;
原種、擴繁場關鍵數據還有各階段窩均選留數,原種場還有測定比例、BLUP遺傳指數等。

二、數據收集

(一)數據的收集過程
豬場印制各類報表,交給各級干部、員工填寫,定期上報,由專人負責錄入專門的電腦系統,再由相關人員從系統獲取各類匯總分析報表。

(二)常用的數據表格
以配種懷孕舍為例:有日報表、周報表、月報表等。以全場為例:常用周報表,月報表/季度表/半年表/年度表(格式基本一致) 。

三、數據管理

規模化豬場的數據是十分龐大而復雜的,為了讓數據發揮充分的作用,需要建立強大的數據管理體系,從而確保數據的真實性、及時性,分析方法的正確性。

具體操作簡述如下:

(一)確保真實性
1.每類報表逐級層層核對。一些關鍵報表需要多聯制,便于取出復寫表格核對。
2.組內現場核對。定期不定期進行現場盤點,抽查飼養員數據填寫的真實性。
3.組間關聯數據核對,歷史關聯數據核對,場部從另一個側面核對數據的真實性。
4.分公司再次核對。分公司組織人力對一些關鍵數據進行盤點核對。
5.集團公司相關職能部門不定期抽查。
6.電腦數據錄入系統利用邏輯關系對數據真實性進行判定。

(二)及時性確保
1.根據各類報表的及時性需求,對不同報表的錄入時間進行規定,尤其是月底(或財務月末)及時錄入。
2.對數據錄入人員進行規范培訓,確保休假有人頂班。必要時設立專門數據錄入人員

(三)計算方法到位
在數據錄入電腦系統以后,需要簡單加工才能形成各類報表,有的甚至需要很復雜的關聯計算才能得最終結果,這些都需要系統的計算方法科學合理。需要不斷對系統輸出數據進行核對,對計算方法進行優化,甚至建立交叉檢驗方法驗證數據處理結果的有效性。
當養殖公司有多個豬場時,情況可能有多種,技術人員應不斷優化數據的計算與處理方法,做到客觀公平反映各單位的生產情況。好的算法更易于發現隱性問題。

四、數據分析方法

通過電腦的幫助與處理,輸出了各類表格供從業者分析問題。而直接的數據常常只代表了一個時間點,并不能對數據的優劣做出判定,為了便于發現問題,需要建立一套數據分析對比的方法。常用的生產數據分析方法有很多,這里列舉幾個常用的方法如下:

(一)與生產標準比較,為各類生產指標設立標準,將輸出數據與標準比較,從而發現生產的優缺點,這是臨床生產中最常用的方式。比如為胎均總仔、胎均斷奶活仔、產房死淘率、保育死淘率等建立標準警范圍,超出則視為異常。

(二)同比、環比
所謂同比,即與往年同月進行比較;所謂環比,即與本年度往期比較 (常常比較上個月情況)。與往年同月比較,是考慮每年的氣候相對恒定,理論上生產成績受氣候的影響是一致的,從而看出今年的生產水平優劣 ;與前幾個月比較,是考慮生產的延續性,生產成績不可能一下子發生大的變化,通常有一個梯度變化的規律,分析這種規律,可以衡量氣候的影響,也可以大致判斷生產的走勢,從而判定生產的狀況。比如分析本月配種分娩率,可以與去年同期比,也可與上月比較。

(三)橫向對比
即與兄弟單位對比。大家處于同樣的氣候條件下,同樣的生產模式,生產成績是否也一致,如果不同,原因是什么?通過橫向比較,常常容易發現本單位的不足,也能快速找到生產操作中存在的問題,明確未來努力的方向,并學習優秀單位的做法,快速改進本單位的生產成績。

(四)分析數據變化趨勢
比如逐周、逐月分析數據走勢,預測未來生產可能的變化規律。常常可以借用往年同期或前幾個月的數據變化規律,預測當前的生產狀況。比如分析胎均總仔的變化趨勢,根據往年每月的變化規律,大致是6-9月份最低,其中7月為最低谷,然后逐步上升,至3-4月份為最高峰。那么今年的情況是否也如此?高峰和低谷是否不如往年?從這些情況可以判定今年的生產水平,進而分析出工作的主要矛盾。

(五)與年初計劃數對比
年初或月初制定了各類生產計劃,而當前豬場的實際執行情況如何?那些影響了我們的計劃進程,下一步如何改進?通過此類分析可實現生產的正確導向,避免方向偏差。當然,要充分發揮本分析方法的作用,需要生產單位善于制定各類計劃,將計劃做準做細,而不是搞平均主義,甚至根據情況不斷微調生產計劃。比如2月份少2天,計劃應略作更改;比如夏天生產成績下降,相應指標也應調整,為確保出欄數,配種數需要增加,相應引種數要提前準備到位等,有許多技巧需要掌握。

(六)與社會同行對比
一個公司常常代表一個系統,其操作方法與運行模式是固定的,一般說來其生產水平是局限的。如果知道社會同行的生產水平,常常可以提醒“局內人”跳出圈子看問題,及時發現問題,明確努力方向,挖掘生產潛力。當然,最好能學到社會同行的先進管理經驗,從而系統性提高公司的生產水平。一般說來,需要一定的中介才能實現上述目標,因為只是簡單的聽取數據可能不真實,也會丟失許多重要的側面信息或條件,從而容易走錯方向。

五、結語

建立完善的豬場數據庫并進行正確地分析十分重要,它可以及時發現存在的風險,從而化險為夷,也可以引領豬場不斷積極進步,還可以幫助豬場發現無形的浪費⋯⋯可謂好處多多。但目標的實現絕不容易,數據收集、核對與錄入耗時費力,數據的處理繁瑣而重復,而種種數據分析方法各有利弊,一些數據算法專業性較強;諸如此類,常常令人望而卻步。

  總之,良好的數據收集與管理分析是現代規模化豬場生產與疾病控制的重要基石,是不可或缺的戰略利器。而數據的收集、管理與分析是一個有機整體,數據的設置是否恰當、數據的管理是否有效、數據的分析是否深入到位都將直接影響整體功能的發揮。

豬場數據管理未來的發展方向如何呢?豬場應該實現數據輸入簡單化(應用電子終斷現場錄入,減少中間環節與核對環節),數據分析多樣化,分析結果通俗化,數據應用方便化,充分發揮數據的指揮與導向作用,不斷引領從業者走向新的輝煌。

來源:養豬職業經理人




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