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利用大数据分析优化养猪生产效率
刘自广，刘?娣，王文涛，吴赛辉，冯艳忠，张海峰，陈赫书，于晓龙，李忠秋，郭镇华，付 博，田 明，亓美玉，何海娟，李 淼，何鑫淼*
（黑龙江省农业科学院畜牧研究所，黑龙江 哈尔滨 150086）
养猪业是中国农业生产的重要组成部分，不仅保障了14亿人的肉类食品供应，也是中国农业经济的重要支柱。据国家统计局数据显示，2023年全国生猪出栏量为72 662万头、猪肉产量为5 794万t，显示出其在中国农业经济中的重要地位。然而，随着消费者对高质量肉类的需求上升，养猪业需要寻找新的技术和方法来提升其生产效率和产品质量。
在养猪生产中，传统生产方式面临多种问题和挑战，这些问题包括生产效率低、疫病防控困难、饲料利用率较低及生产成本高昂等问题。生产效率问题是养猪生产中最为突出的挑战之一，效率低的原因主要包括养殖技术落后、养殖管理不合理以及人工劳动强度较大等问题。例如，传统养猪过程中的数据收集和分析多依赖人工，效率低且易出错，这限制了养猪生产效率提升和成本的有效控制；许多生产过程往往依赖于经验进行操作，缺乏科学的数据支持和精细管理，从而导致PSY低、生长周期长、育肥效率低、死亡率高等问题。疫病防控也是养猪生产的另一个重大挑战。疾病不仅直接影响猪只健康和生长，还可能引发严重的经济损失。常见的疾病包括猪蓝耳病、猪瘟、猪流感等传染性疾病，这些疾病的频繁暴发给养猪户带来巨大损失。由于传统养猪生产缺乏有效的预防和控制措施，一旦疫病暴发，可能导致整个养殖场的生产停止。饲料利用率的问题更是影响养猪成本和效率的重要因素。饲料成本在养猪业总成本中占据相当大的比重，而传统饲养方法往往不能实现饲料的最优化配置，导致饲料浪费严重。此外，不合理的饲料配比也会影响猪只的生长性能和肉品质量。
针对上述问题，通过引入现代养殖技术、提高疾病防控能力、优化饲料配比等措施对传统养猪生产进行改进，虽然能在一定程度上提升生产效率、降低饲养成本，但仍需更多的科技支持和系统化管理以实现养猪生产的根本性改变。
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大数据在农业中的应用
大数据的应用已经开始在农业生产中发挥出其巨大的潜力，尤其是在养猪生产中，通过收集和分析大量的养殖数据，能够优化养猪生产过程、提高生产效率，包括通过传感器收集的实时数据，如猪舍内温度、湿度、氨气浓度等饲养环境数据，以及猪只的生长数据、饲料消耗和疫病发生情况等。通过这些数据的分析，猪场管理者可以更精准地调整养殖环境和管理策略，如调整通风系统、优化饲料配比、及时处理病猪等。大数据还能够提供预测分析，帮助猪场管理者预测市场趋势、疫病风险和生产需求。例如，通过历史数据分析，可以预测特定季节疾病的发生概率，从而提前采取预防措施。同时，市场需求的预测可以帮助猪场管理者合理安排生产计划，避免出现供过于求或供不应求的情况。此外，通过大数据分析还可以优化饲料的使用和配送，减少浪费并提高饲料转化率。依靠大量数据支持的精细化管理，能够使养猪生产更加自动化和智能化，这在传统养猪业中是难以实现的。
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利用大数据分析优化养猪生产效率
在现代农业生产中，大数据的应用正变得越来越普及，特别是在养猪生产中，大数据技术的引入不仅极大地提高了生产效率，还推动了养猪生产技术的革新。
2.1 饲养环境调控和异常行为预警
随着区块链、物联网、5G技术的快速发展，越来越多的传感器和监控设备被应用于养猪场。这些设备可以实时监控养殖环境的温度、湿度和氨气浓度等，并将收集到的数据传输至中央数据库。通过对这些环境数据的实时分析，大数据平台可以自动调整养猪场的环境设置，确保猪只处于最适宜的饲养环境之中。例如，智能通风系统可以根据大数据分析结果，判断猪舍内氨气浓度是否超标，并自动调节风扇速度和开启时间，以保持最佳的空气质量；智能温度、湿度控制系统可以根据大数据分析的结果，自动开、关空调、换气扇、湿帘等以调控猪舍内温度、湿度。此外，视频监控系统的应用使猪场管理者不仅能进行肉眼观察，还能通过数据分析来监控猪只的行为，如行动模式和饮食习惯的变化，及时发现猪只的异常行为，从而提前进行干预和处理，保障养猪生产安全。例如，根据分析结果，如果发现猪只逃栏、出猪回流或有猪只跛行，能及时发出预警，通知管理者进行及时处理。通过对猪只行为的持续监测和分析，大数据可以帮助猪场管理者了解猪只的福利状况。例如，通过分析猪只的活动模式、饮食习惯和社交行为，可以评估其福利水平，并据此调整养殖策略，以提高猪只的整体健康和福利水平。
2.2 优化生产效率
饲料是养猪生产的关键所在，又是生产成本的重要组成部分。饲料原料的营养水平数据对于饲料配方、饲喂量都有较大影响。不同区域生产的饲料原料营养水平不同，一成不变的饲料配方与饲喂量将严重影响猪场的生产成绩，所以饲料原料的营养水平数据对于养猪生产至关重要。饲料原料大数据不但能为饲养方案提供重要信息，还可以为猪场管理者提供每日、每周、每月、每年的猪场饲料需求量、库存量、缺口量等信息，提醒管理者进行饲料调配与购买，以保障养猪生产的正常进行。
通过大数据分析，猪场管理者可以得到每头猪的采食量、日增重、生长曲线、健康状态等具体饲养信息。基于这些数据，可以制定猪只不同生长阶段的个性化饲料配方、饲喂次数、饲喂量，减少吃不净而造成的饲料浪费，或饲料不够吃影响猪只生长。精准的饲料营养水平和饲喂数据，能够提高饲料的转化率、降低饲养成本，并促进猪只的健康成长，提高猪场生产效率。
2.3 疫病预防和控制
疫病是造成猪场生产成绩下降的重要原因之一，特别是猪蓝耳病、猪伪狂犬病、非洲猪瘟等疫病能给猪场造成巨大的经济损失。大数据能够有效地用于疫病防控的早期预警和预防，通过大数据分析可以明确了解猪只疫苗注射情况，提醒管理者按计划进行群体免疫注射预防疫病发生。并且可以及早发现疾病的迹象，甚至在疾病暴发前就采取预防措施。例如，通过猪只体温、心率、呼吸频率等，可以及时发现异常变化，预测疾病发生的风险；还可以通过分析历史疾病数据和当前疫情信息，帮助管理者制定更有效的疫病防控措施；还能通过分析猪群中个体的活动量、食欲和饮水次数，初步判断猪只是否患病，并及时通知管理者进行处理。
2.4 基因选择和育种优化
利用基因测序和遗传标记，猪场管理者可以掌握影响猪只生长性能、疾病抵抗力和肉质等特质的关键基因。这些信息使得猪场管理者能够更有针对性地选择优良品种，提高猪只的整体质量和生产效率。通过猪只个体档案的大数据分析，可以清楚了解猪只的遗传背景、生长性能、繁殖性能、抗病能力、肉质等重要数据，对管理者判断该猪只是否留种或者育肥具有重要作用，特别是能反映出该猪的父母代或祖父母代的遗传背景是否优秀，给管理者判断该猪的父母代或祖父母代是否还有留种价值时提供重要参考，对猪场实施精准的遗传选择和育种计划，缩短育种进程、提高育种效率具有重要作用。
2.5 构建预测模型进行决策支持
大数据平台可以构建复杂的预测模型，这些模型基于大量数据和算法，能够预测猪只的生长趋势、疾病发生概率及最佳销售时机等。例如，通过分析历史生长数据，模型可以预测猪只在不同生长阶段的饲料营养需求量、日增重等，帮助猪场管理者科学调整饲喂策略和生产计划，保障猪只能按计划出栏。还可以根据饲养人员数量、工作强度，合理雇佣猪场工作人员，并为工作人员提供高效的工作方案，提高管理水平、降低人工成本。
决策支持系统则根据历史数据、实时数据和市场情况，为管理者提供经营决策的建议，如何调整饲养密度、何时出售猪只以获取最大经济效益等。能极大地减少决策过程中的不确定性和风险。此外，还可以帮助优化饲料的采购和存储策略，能以较低的价格购买优质的饲料或饲料原料，从而降低饲料成本、促进猪场盈利。
2.6 资源循环利用与环境保护
大数据还可以用于优化养猪场的资源循环利用，减少环境污染。例如，通过分析养猪场的废物产出和处理过程中的数据，可以开发更高效的废物处理和资源回收技术，如将粪污干湿分离并进行净化后，用于猪舍冲洗；或在粪污发酵腐熟时，及时通知管理者进行还田利用，减少资源浪费并降低农田肥料和水的成本。也可以利用猪粪生产沼气或高效肥料，监督和记录沼气或肥料的生产数据，通知管理者进行使用或贩卖，减轻猪粪对环境的影响，同时为猪场带来额外的经济效益。
2.7 质量控制和安全追溯
利用大数据可以构建全面的猪肉质量控制和安全追溯系统。通过整合供应链中的各个环节数据，从猪只养殖、屠宰加工到最终销售的每一个步骤都能被监控和记录下来。这使得一旦发现产品质量问题，可以迅速追溯到问题的源头，及时采取措施以防问题扩大，保证猪场生产安全和消费者的食品安全。
2.8 客户行为分析与市场预测
大数据不仅可以优化养猪生产中的各个内部环节，还能分析消费者行为和市场趋势。通过收集和分析消费者购买猪肉的数据，养殖企业可以洞察市场需求变化，预测未来的消费趋势，从而调整生产计划和市场营销策略，更好地满足市场需求，提高企业的竞争力。
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结论
大数据的应用极大地推动了养猪业的技术革新和生产效率的提升。猪场管理者不仅能通过大数据优化生产过程，提高生产效率，还能够在市场和商业决策上更具前瞻性，有效地降本增效和应对市场变化与挑战，最终提升养猪企业的盈利能力。
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