Анализ данных в племенном животноводстве

На вопросы отвечает Иван Ростовский, системный аналитик  ООО «РЦ«ПЛИНОР», которая специализируется на разработке, внедрении программного обеспечения в области племенного животноводства, в том числе ИАС «СЕЛЭКС».

- Как вы определяете важность анализа данных в животноводстве?

- Анализ данных в животноводстве играет ключевую роль в улучшении эффективности производства и качества продукции. Он позволяет отслеживать состояние здоровья животных, оптимизировать рационы кормления, управлять производственными процессами и контролировать условия содержания скота. Это способствует повышению производительности стада, снижению затрат на ветеринарное обслуживание и сокращению потерь продукции. Кроме того, анализ данных помогает в разработке новых технологий и методов управления, что в конечном итоге ведет к увеличению прибыльности отрасли.

-  Какие основные типы данных о племенных животных вы собираете и анализируете?

-  Анализ данных в животноводстве охватывает различные аспекты, включая генетическую информацию о родителях, предках и потомках животных, ветеринарные записи о здоровье, показатели продуктивности, наблюдения за поведением, условия среды обитания, а также финансовые данные о расходах и доходах. Эти данные помогают животноводам оптимизировать селекционные программы, предсказывать риски заболеваний, улучшать условия содержания и управлять экономикой фермы.

- Какие методы сбора данных вы используете для получения информации о племенных животных?

-  Для анализа данных о племенных животных применяются разнообразные методы. Традиционно информация записывалась вручную, но сейчас широко используются современные технологии. Автоматизированные системы с датчиками и камерами собирают данные о здоровье, местоположении и поведении животных. Также применяется GPS-отслеживание для контроля передвижений животных. Чипирование и радиочастотные метки помогают идентифицировать каждого животного. Интеграция датчиков и устройств связи в систему управления фермой позволяет автоматически передавать данные в реальном времени. Обработка данных с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта помогает выявить скрытые закономерности и делать прогнозы. Комбинируя эти методы, можно достичь полной картины состояния стада и принимать эффективные решения.

- Какие источники данных (внутренние и внешние) вы считаете наиболее надежными и актуальными?

- Надежными источниками данных для анализа в животноводстве являются внутренние и внешние ресурсы. Внутренние источники включают ветеринарные документацию, данные о кормлении, биометрические данные, журналы посещений и отчеты о производстве. Внешние источники – это метеорологические данные, маркетинговые исследования, научные публикации, государственная статистика и информационные порталы. Использование разнообразных источников вместе с современными методами анализа позволяет получать точные и объективные результаты.

- Используете ли вы специальные программные инструменты?

- Мобильное приложение «Блокнот. Молоко» работает с облачной базой ИАС «СЕЛЭКС. Молочный скот», что позволяет создать замкнутый цикл обработки информации по крупному рогатому скоту молочной продуктивности в хозяйстве. Накопление данных первичного учета позволяет получать из программы полную информацию по каждому животному и управлять стадом.
В мясном направлении – информационно-аналитическая система «СЕЛЭКС — Мясной скот и мобильное приложение «Блокнот.Мясо».

-  Какие ключевые показатели вы отслеживаете для оценки продуктивности племенных животных?

Продуктивность племенных животных оценивается по нескольким показателям. Важным является соотношение произведенной продукции (молока, мяса, шерсти) к затратам на корм. Эффективное использование питательных веществ улучшает продуктивность. Также учитываются затраты на корм для производства единицы продукции. Беременность, рождение, выживаемость молодняка и продолжительность продуктивного периода у самок важны для способности животных к размножению. Качество продукции, включая жирность молока, плотность шерсти и мясную прослойку, влияет на ее рыночную стоимость. Здоровье животных, отсутствие болезней и хорошая выживаемость влияют на продуктивность. Наконец, важно учитывать общие затраты на содержание и доходы от продажи продукции для определения общей рентабельности хозяйства.

- Как собранные данные помогают вам в принятии более обоснованных решений в управлении стадом?

- Собранные данные помогают принимать более обоснованные решения в управлении стадом различными способами. Во-первых, анализ родословных и ветеринарных данных позволяет выбирать лучших особей для разведения, что повышает шансы на рождение здоровых и продуктивных животных. Во-вторых, оптимизация рационов на основе данных о потреблении кормов и продуктивности способствует более эффективному использованию ресурсов. В-третьих, мониторинг состояния здоровья и исторические данные помогают прогнозировать риски заболеваний и принимать превентивные меры. В-четвертых, создание оптимальных условий для жизни животных на основе экологических данных и биометрии улучшает их здоровье и продуктивность. В-пятых, сравнение финансовых показателей и продуктивности позволяет оптимизировать затраты и максимизировать прибыль. В-шестых, обработка больших данных и аналитика помогают выявлять новые тенденции и возможности для улучшения практик. Наконец, ведение точного учета и соблюдение нормативных требований поддерживает высокий уровень безопасности и качества продукции.

- Можете ли вы привести пример, когда данные о племенных животных помогли улучшить продуктивность или здоровье стада?

- Конечно, приведу пример, когда данные о племенных животных помогли улучшить продуктивность и здоровье стада.

Недавно одна из наших ферм столкнулась с проблемой высокой заболеваемости крупного рогатого скота (КРС) и снижением надоев молока. Мы начали анализировать ветеринарных данные животных, результаты лабораторных исследований и условия содержания. Было обнаружено, что некоторые коровы имели повышенный уровень антител к определенному патогену, который ранее не был замечен в этой местности.

Мы провели геномный анализ этих коров и их родителей, чтобы понять, есть ли какие-то генетические особенности, которые могли бы объяснить устойчивость к этому патогену. Результаты показали, что определенные гены действительно были связаны с иммунитетом к данному патогену.

На основе этого исследования мы изменили программу селекционного отбора, начав уделять больше внимания животным с высокими показателями этих генов. Также мы внесли коррективы в условия содержания и ввели дополнительные меры профилактики, чтобы снизить риск заражения.

В результате заболеваемость среди КРС значительно снизилась, а средний уровень надоев увеличился на 10%. Это позволило ферме не только улучшить общее состояние стада, но и увеличить свою прибыль.

- Как вы используете данные для прогнозирования будущих показателей продуктивности?

- Прогнозирование будущих показателей продуктивности осуществляется несколькими способами. Во-первых, изучение прошлых тенденций и показателей помогает строить прогнозы на будущее. Во-вторых, современные методы машинного обучения и искусственного интеллекта позволяют обучать модели на исторических данных и делать прогнозы с учетом множества переменных. В-третьих, специальные инструменты и методики, такие как модели временных рядов или нейронные сети, создают прогнозные модели, учитывающие исторические данные и текущую ситуацию. В-четвертых, исследование рыночных тенденций, цен на ресурсы и продукты, а также финансовые показатели предприятия помогают строить реалистичные прогнозы. В-пятых, учет отзывов и предпочтений потребителей позволяет лучше понять, какие продукты будут востребованы в будущем. И наконец, следование новым технологиям и разработкам в агрономии, биотехнологии и смежных областях позволяет внедрять инновации и улучшать прогнозы. Комбинируя эти методы, можно получить более точные и достоверные прогнозы, что способствует эффективному планированию работы предприятия и принятию стратегических решений.

Источник: AgroXXI.ru.