彭健教授 华中农业大学
一、提出问题
1、养猪企业不仅仅生产猪，还生产大数据。
2、养猪企业大数据的作用，在基础层面为掌控猪群状况、监控性能指标、绩效考核和财务报告；更高级的作用为实施工作计划、查找问题根源、预测生产成绩、预测成本和利润，从而为调整生产模式、准备评估改进方案、合理制定目标成绩、营销及财务管理层面提供决策。
3、养猪企业对数据的利用不足，数据价值未充分发挥。
（1）数据采集能力有提高，但分析利用仍不足。
（2）数据分析以描述性统计为主，缺少思维、方法和工具来挖掘数据的信息和价值。
（3）养殖生产企业迫切需要，要深刻思考分析影响生产的关键因素，深入研究建立统计模型，有效运用于决策和行动中去。
二、如何通过大数据分析揭示影响种猪性能的关键指标
1、如何确定猪场大数据分析的关键指标？通过herdsman软件显示，数据录入非常多但免疫逻辑相关。数据导出非常分散，必须具备猪场生产管理和数据分析两方面的专业技能，运用专业的数据分析手段来挖掘数据的信息和实现数据的价值。
2、影响PSY的关键因素分析
（1）繁殖性能表现和预测
（2）影响产仔数的关键因素
通过德康绵远猪场分析得出：
母猪、胎次、生产线、公猪、配种和分娩时背膘
母猪（L/Y/LY）、公猪（D/L/Y）、胎次（1、2、3、4≥5）、2条生产线、母猪背膘评分。
建立影响产仔性能的适宜统计模型
（3）重视公猪对母猪繁殖性能的影响，淘汰产仔数差的公猪。
三、数据驱动的母猪精准饲养管理方案的建立
1、分娩背膘对母猪繁殖和泌乳性能具有关键的影响作用。
分娩前背膘过厚显著增加了弱仔的发生率。
母猪妊娠期背膘过厚引起胎盘脂质异味沉淀，导致胎盘血管生成障碍。
2、利用大数据分析方法制定母猪妊娠期精细化背膘管理目标
3、实现背膘精准管理的饲养新技术
（1）根据阶段制定精准饲喂模式：妊娠0-30天2.5-3kg/天，30-90天2.0-2.5kg/天，90-120天3.0kg/天。
（2）根据体况精准调整饲喂量
体况瘦弱的母猪，3.2kg/天至体况恢复，然后饲喂1.8kg/天。
大部分瘦小的母猪可以在妊娠后30天恢复到正常体重，需要再次检查体况。
体况较肥的母猪，饲喂1.8kg/天。
体况肥的母猪，1.6公斤/天直至体况恢复，然后饲喂1.8kg/天。
4、建立全繁殖周期的采食量调控方法，实现低妊娠-高泌乳。
四、母猪精准饲喂饲养技术实践：效果和效益
1、精准饲养内涵：从不同品种、不同来源、不同组合、不同阶段到不同季节、不同环境、不同阶段、不同体况实现不同的生产性能，在这个过程中，从精准背膘管理到精准饲喂模式，最后到精准营养供给。
2、实验内容、目的和意义。
运用大规模田间试验方式和大数据分析方法，研究优化的妊娠母猪日粮和饲喂模式对母猪繁殖性能的影响，为建立母猪精准饲养模式，显著解决饲料和成本，显著提高母猪繁殖性能提供依据。实验设计两条线：老配方=新模式和新配方+新模式。
（1）培训技术人员准确测定母猪背膘
（2）根据大样本测定的背膘和法制性能数据，确定德母猪群的背膘管理目标。
（3）确定饲喂模式和调整方案
（4）应用效果
PSY：新配方新模式与老配方老模式相比增加3.16头，与老配方新模式相比增加1.61头。
5万头母猪如果采用新技术，可以增加效益1056万元，综合效益1746万元。
五、总结
1、养猪企业的大数据具有大价值：大数据分析方法的有效应用，可以揭示影响养猪性能的关键指标，是建立数据驱动的有效决策依据。
2、母猪妊娠期背膘是影响繁殖性能的关键指标：利用大数据分析方法建立数据驱动的母猪背膘精准管理目标，是提高母猪繁殖性能的关键管理控制点。
3、通过精准饲喂模式、精准测膘调料和功能性日常纤维为核心的精准饲喂技术，通过实现全繁殖周期的采食量调控和背膘精准管理，显著提高母猪的生产性能和效益。
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