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          猪场数据管理的问题及展望

          【字体: 】 2019/3/1 阅读: 次 【关 闭】 【打印
          近年来越来越多的养猪人开始认识和重视猪场数据管理aaaa,并使用各种数据管理的工具和软件系统来记录和分析养猪过程中的各类活动aaaaa。然而aaa,从行业发现情况来看aaaa,猪场数据管理仍然存在着认知、普及度、人力等问题aaaaa,使得猪场数据管理仍任重道远aaaa。
            
            猪场数据管理的现状
            
            数据管理水平参差不齐
            
            国内养猪场进行数据管理的发展水平仍然参差不齐aaa。先行者甚至在20年前就在使用软件管理猪群aaaa,各大型养猪集团早已经成立了各自的信息部门aaaa,为本企业的生产信息化开发数据系统aaa,并提供实施的技术支持aaa。与此同时aaaa,通过对市场的走访aaa,我们也发现aaaaa,依然有大量的中小规模猪场仍未跟上养猪信息化的步伐aaaa。
            
            据笔者了解aaaa,养猪强国荷兰aaa,超过90%的猪场都是有数据管理的aaaaa,并且aaaaa,生产数据会上传给行业协会供宏观统计aaa。在1982年aaaaa,荷兰母猪的PSY约为17头aaaa,而到2018年达到了31头aaa,年均PSY增长约0.39aaaaa。而国内从2010年至今aaaaa,平均PSY仍未突破20头(按公布的宏观数据估算)aaa,增长十分缓慢aaaa。
            
            笔者注:2018年微猪数据年报中的PSY数据为18.23aaa。而根据行业内头部养猪公司的公开数据aaaaa,PSY已经在23-25左右aaa。
            
            虽然猪场数据管理并不能直接促进PSY的提升aaaaa,但目前数据管理的参差不齐aaaa,恰恰说明仍然有一大部分的猪场的管理低下aaaaa,仍有大量的眼睛可见的问题等待处理aaa,远未达到需要从数据发现隐秘生产问题的地步aaaaa。
            
            无统一的数据平台
            
            现在养猪软件很多aaaaa,但是仍然没有形成行业数据平台aaaa,国家进行宏观统计时仍依赖于观测点统计aaaa,或者各个猪场电子表格上传aaa。
            
            无统一的数据平台aaa,很难进行行业数据对标分析aaaaa,使得行业的宏观统计只能从全国年出栏量和能繁母猪存栏预计数量来推测aaaa,存在很大的误差aaaaa。
            
            猪场数据管理的问题
            
            上马容易下马更容易
            
            近年来随着互联网技术的发展aaaa,一大批的猪场数据系统被推广aaaa,猪场可选择适合自己猪场的数据系统aaa。然而从实际应用看aaa,大多数猪场容易走进“选择软件-上线-不了了之-再选择软件”的怪圈aaa,上马容易下马也容易aaaa,没有持续坚持aaaaa。
            
            而这其中一部分猪场实施数据软件aaaaa,并非出于本心aaa,而是供应商提供的额外服务aaaa。本猪场没有主动性aaaaa,使得供应商的技术人员很难在本猪场开展数据管理的工作aaa。同时aaa,如果更换了供应商aaaaa,那么数据管理也就会中断aaaa。
            
            人员不稳定
            
            笔者在进行数据管理服务的过程中aaa,发现很多猪场一旦负责数据管理的人员离职aaaaa,那么这个猪场的数据管理就会中断aaaaa。结局要么是软件服务商再派人重新培训aaaa,要么猪场就此停止数据管理工作aaa。
            
            人员流动大是导致很多猪场无法坚持进行数据管理的主要原因aaa。而人员流动大的原因既有猪场固有的问题aaaa,也有数据管理工作未能给相关人员带来成就感的现实问题aaaa。所以aaa,猪场在建立数据管理体系的时候aaaa,需要把数据实施人员的收入也考虑进来aaa。
            
            认知的误区
            
            所有猪场都需要数据管理吗aaa?
            
            大中型养猪场需要数据管理这毋庸置疑aaa。毕竟aaaaa,随着猪群头数的几何级增长aaaa,很难通过有限的人工精力去管理aaa。大量的生产提醒、操作效果都需要通过数据分析来完成aaa。随着猪群规模的增长aaaa,数据越有价值aaa。
           
          猪场数据管理的问题及展望
            
            而小猪场、小型家庭农场是否需要数据管理呢aaaaa?这要视情况而定aaaaa,不能跟风或拒绝aaaa。实际上aaaaa,数据记录在任何猪场都存在aaaa。只不过一些猪场是记录在数据系统中aaaa,一些猪场是记录在电子表格、纸上aaaaa,甚至墙上aaaa。
            
            如果经过评估aaaaa,所选的数据记录方式所花费的精力和费用低于自己因为数据记录而获得的益处aaaaa,那自然是按此实施aaa。但如果花了精力记录的数据自己不知道怎么用或者无用aaaaa,那自然是不需要大费周章的aaaa。
            
            什么是养猪核心数据aaaa?
            
            随着一些互联网企业介入养猪产业aaaaa,AI、大数据、物联网等概念也吹入了皇冠现金赌场aaaaa。然而aaa,笔者发现aaaa,这些互联网企业主要切入的是物联网aaa,使得一大批行业人员提到养猪数据的时候以为环控、饲喂、身份识别、视频识别就是养猪大数据了aaaa。
            
            上述列举的数据虽然很重要aaa,但对于养猪生产过程而言aaaa,这些数据只是外围aaaa。养猪生产过程中的核心数据仍然是猪本身的数据aaaa。比如:繁殖相关的数据、商品猪存栏变动相关的数据、物料供应和消耗的数据、养猪的成本数据等等aaaaa。通过对这些数据的采集、分析和利用aaaa,才能发现生产过程中的提高点aaaaa,从而去改善aaa,进而才能提高生产效率aaaaa。而身份识别、视频识别等数据aaa,都是改善措施的手段所需要或产生的数据aaa。万不可本末倒置aaa。
            
            只要有了数据aaaaa,问题就解决了aaaaa?
            
            一些养猪一线的从业人员aaa,对于数据管理的认知也存在偏差aaaa。他们认为aaaa,猪场实施了数据管理以后aaaaa,就可以不去现场巡视了aaaaa,只需要看一下数据就可以了aaaa。而实际上aaa,所有被记录的数据aaa,均是事后记录aaaa,而非事前aaaa。当你看到数据的时候aaaa,这个结果已经在生产环节发生了aaaaa。所以仅仅看数据aaaa,往往会滞后于现场巡视aaaa。
            
            同时aaaa,一些管理者经常会问数据管理的人员:你分析分析数据aaaaa,把某某问题解决一下aaaaa。这个问题让数据分析的人员很难回答aaa。数据分析的重要作用在于aaa,通过数据找到隐秘的生产问题aaaaa,进而根据关联数据以及生产情况aaaa,查找到问题的可能原因aaa。但数据分析的再好aaaa,也不意味着问题的解决aaaaa,数据管理仍有赖于一线的操作和执行aaaa。
            
            另外aaa,如果存在着眼睛可以看得到的问题aaaa,是不需要大费周折地进行数据分析去发现的aaa。如果猪场存在眼睛可见的问题aaaaa,那么就应该先解决这些问题aaaa。只有生产和管理相对规范后aaaaa,数据分析才会更有价值aaa,才能用来挖掘隐秘问题、关联问题aaa。比如aaa,只有规范采精、配种、怀孕舍饲养aaaaa,以及产房护理aaa,之后才会有根据母猪产仔数分析不同公猪的效益aaa。如果生产操作环节仍然存在问题aaaa,那么对公猪效益的数据分析就会存在很大的偏差aaaa,因为某个公猪的配种后总仔数偏低可能是因为公猪的自身原因aaaaa,也可能是配种操作导致的aaa。
            
            猪场数据管理展望
            
            业财一体化
            
            猪场数据实际上涉及到养猪环节的方方面面aaaa,然而当前大多数从业者重视繁殖猪群和商品猪群的生产数据aaa,对于生产的物料和收益、成本涉及较少aaa。
            
            然而aaaa,对于猪场管理者而言aaaa,分析繁殖和生长数据固然重要aaaa,但所有提高生产效率的举措最终都要反应到生产成本和收益上aaa。如果一个生产举措可以解决某个生产问题aaaa,并带来显著的生产成绩提高aaaaa,但这个举措却大大增加了猪场的可变成本或固定投入aaaa,那么这时候就需要从收益的角度去分析和决策了aaaaa,而不能唯生产论aaaaa。
            
            而如果要关注收益aaaaa,就必然得记录猪群销售的金额数据、所有物料和猪群的采购金额aaaaa,以及生产过程中的可变成本(人工、租金、其他制造费用等)、固定资产折旧分摊等数据aaaa。而这些数据一般都是记录在猪场的财务系统中aaaa。这时候aaaaa,生产管理系统和财务系统的数据协同就显得非常有必要了aaaa。
            
            然而aaaa,受限于财务和生产在数据管理上的不同要求(月清月结和回溯修改)aaaaa,使得很难用同一个系统满足这两个矛盾的需求aaaaa。无论是通过中间数据池aaaaa,还是手工报表输入aaaaa,现在有越来越多的养猪企业开始重视业财一体化的建设和应用aaaaa,未来必然会形成比较成熟的业财一体化模式aaaaa。
            
            生产效率的提升很重要aaaa,但最重要的是生产效益的提升aaaa。
            
            智能化养殖
            
            现在涉足养猪业的互联网公司大多数都从物联网的角度切入aaaa,解决生产的某个环节的效率问题aaaaa。比如aaa,猪群咳嗽监测aaaa,判断猪群是否即将爆发呼吸道疾病aaa,以便于提前做改善aaaaa,避免疾病的发生aaaaa。再比如aaa,通过智能摄像头aaaaa,结合AI技术aaa,使自动化点猪、估重成为可能aaaaa。这些措施都会显著提高生产管理过程中的某个或多个环节的操作效率aaaa,但并不会改变养猪模式aaaa。
            
            但这些措施会产生大量的数据aaa,包括环境、猪群流动、饲喂、健康监测等等数据aaaa。目前受限于各类设施设备各不相同aaa,数据也是各自记录aaaa,并未形成关联aaaa。而对于生产经营管理来说aaa,猪场数据应该涵盖到猪、物、人、财各个方面aaaa。获得的数据越全面aaaa,数据分析就会越精准越细致aaa,才能发现更隐秘的生产经营问题aaaa。
            
            因而aaaaa,随着养猪产业的更进一步发展aaaaa,随着互联网技术和智能工业的发展aaaa,未来必将形成一个猪场统一的信息平台aaaaa,记录和处理猪场生产经营过程中的所有数据aaaaa。
            
            产业链联动
            
            如果猪场生产稳定aaaa,那么每个月的物料消耗和下个月的物料需求是稳定的aaaa,因而是可以预测的aaaaa。这对于上游的饲料、动保供应商来说aaaaa,如果能提前获知猪场的需求aaaaa,那么可以提前安排原料采购、生产和成品配送aaaa,提高整个供应链的流转效率aaaa。而现在受限于市场氛围、商业模式aaa,这一模式在国内推广困难重重aaaa。但从长远看aaaa,养猪数据的产业链联动aaa,将越来越有可能aaa。
            
            同样的aaaa,民以食为天aaaaa,食唯安与鲜aaaa。消费者越来越关注猪肉的安全问题aaaa,所以aaaa,猪肉生产的全产业链追溯将是接下来养猪企业进行差异化竞争的有效手段aaaa。猪肉生产的追溯aaaaa,必然需要养猪数据平台对养猪上游、养猪过程、屠宰与运输都进行跟踪和数据记录aaa。追溯的并不是具体某头猪aaaaa,而是这块猪肉所在的猪群从出生到商超的全过程中的数据记录aaaaa。
            
            因而aaaa,随着消费者的越来越成熟aaa,安全性作为对猪肉的基本要求aaa,追溯将是必然aaaa。
            
            总结
            
            综上aaaa,虽然现在还有非常多的猪场仍未实施数据管理aaaa,但随着生产管理水平的逐步提升aaa,猪场必将需要把生产过程中管理数据化aaaa。
            
            同时aaaaa,着眼于生产、财务、上下游产业联动aaa,猪场数据的综合管理将是必然要求aaa。因此aaaaa,对于猪场而言aaaa,根据自身的需要和发展规划aaa,立足当下aaa,着眼未来aaa,适时建立或引进综合数据管理体系aaaaa,将是提升生产经营效益的非常重要的举措aaaa。

           

           

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