Сельское хозяйство, в частности свиноводство, является ключевым сегментом продовольственной отрасли, где повышение эффективности производства становится приоритетом. В данной статье рассматриваются существующие методы расчета и хранения технологических параметров в моделях выращивания свиней, а также выявляются преимущества и недостатки при их реализации. Это исследование подчеркивает актуальность и необходимость интеграции передовых технологий и стандартов для создания более эффективных и устойчивых систем управления в свиноводстве, что имеет важное значение для обеспечения продовольственной безопасности и устойчивого развития отрасли.
Ключевые слова: свиноводство, модель выращивания, технологические параметры, метод расчета, производство.
Свиноводство занимает особое место в сельском хозяйстве, поэтому повышение эффективности производства становится неотъемлемой частью стратегии устойчивого развития. Однако существующие методы расчета и хранения технологических параметров в моделях выращивания свиней сталкиваются с рядом существенных проблем, замедляющих достижение высоких результатов.
Цель настоящего исследования заключается в анализе существующих методов расчета и хранения модели выращивания в свиноводстве, их элементов и проблем, с которыми сталкиваются существующие методы. Мы стремимся выявить узкие места в этих методах и предложить решение, направленное на создание метода расчета и хранения технологических параметров модели выращивания в свиноводстве с более высокой эффективностью и устойчивостью. Наша задача — предоставить рекомендации для улучшения систем управления в свиноводстве, обеспечивая тем самым повышение производственных показателей и снижение затрат.
Расчет технологических параметров в свиноводстве представляет собой ключевой этап для оптимизации процессов выращивания свиней. Один из перспективных методов расчета — использование математических моделей и алгоритмов.
Применение математических моделей включает в себя анализ факторов, влияющих на рост и развитие свиней, таких как кормление, условия содержания, заболеваемость и другие — набор факторов может зависеть от потребностей предприятия или метода расчета. Эти модели могут быть основаны на статистических данных, а также использовать методы машинного обучения для более точного предсказания результатов.
Эффективное управление свиноводческим хозяйством также требует надежной системы хранения данных. Существует несколько методов хранения, включая централизованные базы данных, облачные хранилища и локальные системы хранения. Каждый из этих методов имеет свои преимущества и недостатки, и выбор определенной системы зависит от масштаба хозяйства, доступности ресурсов и требований к безопасности данных.
На сегодняшний момент существует не так много методов расчета и хранения технологических параметров модели выращивания свиней. Сравнительный анализ нескольких методов позволит выявить их недостатки и преимущества, чтобы в последующем предложить наилучший метод для расчета и хранения модели.
Одним из методов является математическое моделирование бесстрессового способа содержания свиней, созданный учеными ГНУ СЗНИИМЭСХ и СПбГАУ Калюгой В. В., Базыкиным В. И. и Приваловым М. Н.
Математический метод моделирования бесстрессового способа выращивания свиней представляет собой систематический подход, использующий математические уравнения и модели для количественной оценки влияния различных факторов на уровень стресса и обеспечение оптимальных условий для животных. В модели разрабатываются уравнения, описывающие физиологические параметры свиней, такие как: уровень активности, частота дыхания, пульс и другие показатели. Эти уравнения учитывают влияние стресса на физиологические процессы. Также модель используется для оценки воздействия конфигурации загонов и организации пространства на уровень комфорта и стресса у свиней. Это может включать в себя учет плотности посадки животных, распределение площадей для отдыха и игр. Все эти показатели позволяют рассчитать оптимальные сроки содержания свиней на каждом участке выращивания: на участке поросят-сосунов, на доращивании и на откорме. Оптимизация сроков и перегруппировки свиней с участка на участок позволяет снизить падеж на 2 %, а также увеличить продуктивность животных за счет снижения уровня стресса, который замедляет рост [2, с. 20–21].
Плюсом математического моделирования бесстрессового способа содержания свиней является то, что метод предоставляет возможность провести количественную оценку воздействия различных факторов на уровень стресса у свиней, что способствует более точному пониманию и оптимизации условий выращивания.
Однако при этом у модели есть и два существенных минуса:
- Упрощение реальности — всегда существует риск упрощения реальных условий и потребностей свиней в математических моделях, что может снизить точность прогнозов.
- Требуется качественная информация — для создания точных математических моделей требуется высококачественная информация о физиологии и поведении свиней, что может быть вызовом в практических условиях [5]. Эмоциональные состояния свиней часто сложно количественно измерить, и, следовательно, они могут быть недостаточно учтены в математических моделях.
Другой метод расчета технологических параметров модели выращивания основан на параметрах оптимизации рационов кормления свиней. Метод является результатом работы множества исследователей и специалистов в различных странах и временных периодах.
Так как в структуре свинины затраты на корма составляют более 65 %, правильная организация технологических процессов кормления с применением сбалансированных кормов, удовлетворяющих потребности всех возрастных групп свиней, является одним из главных резервов снижения издержек свиноводческих комплексов [3].
Метод моделирования оптимизации рационов кормления на всех этапах выращивания свиней — это систематический подход, использующий математические модели для определения наилучших комбинаций кормовых компонентов и их дозировок, обеспечивающих оптимальные условия питания свиней с целью максимизации производительности и здоровья животных.
На первом этапе собираются данные о физиологических характеристиках свиней, их весе, возрасте, уровне активности, состоянии здоровья, а также об анализе состава имеющихся кормов. Далее создается математическая модель, учитывающая питательные потребности свиней в различных фазах их жизни. Эта модель может включать в себя уравнения, описывающие потребность в энергии, белках, витаминах и минералах в зависимости от физиологического состояния животных.
Также для модели задаются целевые параметры оптимизации, такие как максимизация прироста веса, эффективности превращения корма в массу тела, минимизация затрат на кормление, или достижение определенных показателей качества мяса. Последним этапом учитываются ограничения наличия определенных кормовых компонентов и их стоимость — это важно для создания практически реализуемого рациона, соответствующего бюджету свиноводческого предприятия.
После внедрения оптимизированного рациона проводится мониторинг показателей производительности свиней, стоимости кормления и других ключевых факторов для оценки эффективности и коррекции модели при необходимости.
Ключевым преимуществом этой модели является то, что она позволяет достичь максимальной производительности и эффективности использования кормов на всех этапах выращивания, что позволит снизить затраты предприятия [4, с. 223]. Но даже при этом модель может быть недостаточно адаптирована к изменениям в условиях выращивания или изменениям в составе доступных кормов.
Метод расчета технологических параметров модели выращивания на основе метода BLUP был разработан ФГБНУ ВНИИ совместно с ООО «Селиком» (г. Рязань). Метод BLUP (Best Linear Unbiased Prediction) представляет собой статистический метод, используемый в анализе данных для оценки генетических и окружающих эффектов на различные характеристики в животноводстве, включая параметры выращивания.
Сначала проводится сбор данных о различных генетических линиях свиней, их производителях и потомстве. Эти данные могут включать в себя информацию о росте, весе, плодовитости и других ключевых параметрах. На основе собранных данных строится линейная модель, учитывающая влияние генетических и окружающих факторов на технологические параметры. Модель может включать в себя генетические эффекты, эффекты окружающей среды, а также случайные эффекты [6, с. 272].
Применяется метод BLUP для оценки значений генетических эффектов для каждого индивида в выборке. Эти оценки учитывают как сам генотип животного, так и генетические влияния родителей.
Полученные оценки генетических эффектов затем интегрируются в модель выращивания. Они могут использоваться для прогнозирования потенциальных технологических параметров, таких как скорость роста, конверсия корма, уровень заболеваемости и другие.
Метод позволяет учесть генетические факторы, что важно для эффективной оптимизации параметров выращивания, однако применение метода требует определенного уровня статистической экспертизы, что может ограничивать его использование без подготовленных специалистов [7, с. 358].
Последний метод, который мы рассмотрим — это метод расчета технологических параметров модели выращивания свиней, основанный на системах управления и автоматизированных контрольных технологиях. Он представляет собой инновационный подход к оптимизации условий содержания, кормления и управления здоровьем свиней. Методы включает в себя использование систем автоматизированного контроля, таких как системы RFID (радиочастотная идентификация) и IoT (интернет вещей), для сбора данных в реальном времени о состоянии свиней, их окружении и потреблении корма. Это позволяет более точно регулировать условия выращивания.
Использование точных дозаторов и системы распределения кормов позволяет точно рассчитывать и распределять рационы кормления для каждого индивида или группы свиней. Это особенно важно в условиях многогруппового содержания, где разные группы могут иметь разные потребности в питательных веществах.
Датчики здоровья и системы видеонаблюдения следят за состоянием здоровья свиней и их поведением. Датчики температуры, влажности, а также камеры видеонаблюдения помогают оперативно выявлять признаки болезней, стресса или других проблем.
Система учета и аналитики позволяют автоматизировано собирать и обрабатывать данные о производственной деятельности. Это включает в себя учет расхода кормов, медицинских мероприятий, роста и веса свиней. В итоге данные со всех устройств на каждом участке выращивания стекаются в одно хранилище. Аналитические инструменты помогают выявлять тренды и оптимизировать производственные процессы.
Плюс метода заключатся в том, что, благодаря использованию автоматизированных контрольных технологий можно анализировать параметры свиней на каждом участке доращивания и оперативно реагировать на изменение показателей. Но пока данный метод в силу своей новизны не отработан должным образом — нет определенного списка показателей модели выращивания, на которых можно сделать акцент, а также внедрение этого метода на предприятии может требовать больших инвестиций при низком уровне гарантий получения желаемого результата [1, с. 416].
Обобщив результаты анализа и выявив основные тенденции, можно заключить, что эффективное управление свиноводческим хозяйством требует гибкости и интеграции различных методов. Разработка индивидуального подхода к выбору методов, основанного на конкретных потребностях, является ключевым фактором для повышения эффективности производства.
Основываясь на вышеприведённом анализе методов можно сказать, что для создания адекватной и эффективной модели выращивания в свиноводстве необходимо учесть все выявленные положительные моменты методов и исключить все недостатки.
Эффективный метод должен давать возможность автоматического расчета и хранения технологических параметров при заданных производственных показателях по многоплодию, эффективности осеменения, плотности посадки, сохранности, санитарным разрывам (на участках выращивания) и другим входным параметрам, которые необходимы предприятию для контроля.
Для корректной работы модели на первом этапе реализации необходимо собрать источники данных для всех показателей, участвующих в модели выращивания. Все показатели модели можно разделить на входные параметры, выходные параметры и ограничения.
Входные параметры — параметры, которая модель будет принимать на вход для расчета оптимальных параметров на выход. Параметрами на вход могут быть: факт приплода, дни содержания на участке, среднесуточный привес, отход на участках, доля поросят в ремонтное стадо и другие показатели, которые необходимы конкретному предприятию для корректного расчета.
Ограничения — параметры, которые буду отграничивать модель для более точного ее построения. Это могут быть: максимальное количество животных, содержащихся на участке опороса, количество станков и других мест содержания поросят и минимальный и максимальный возраст на участках.
Параметры на выход — параметры, которые будут рассчитываться моделью для производства оптимального количества мяса при наименьших затратах. Параметрами на выход могут быть: валовое производство привеса, количество животных, поступивших с предыдущего участка выращивания, потребление кормов по видам и т. п.
Следующий этап реализации модели — подготовка детальных данных модели («витрина») — т. е. данные должны собираться в заданном хранилище для дальнейшего их использования.
Конечная реализация модели расчета и хранения может быть основана в любой учетной системе, которая используется предприятием. Все описанные этапы позволят использовать сценарное моделирование для процесса выращивания в свиноводстве.
Система, основанная на комбинации элементов рассмотренных методов расчета и хранения технологических параметров в свиноводстве, позволит:
— автоматизировать расчет технологии для бюджетного планирования на предприятии;
— обеспечивать сценарное моделирование технологии выращивания;
— исключить ошибки и ручной труд, делать своевременную корректировку бюджета, исключать непредвиденные затраты;
— дать вариативность выбора технологии для формирования оптимального сценария выращивания поголовья (минимизация издержек).
Проведенный анализ различных методов расчета и хранения технологических параметров в свиноводстве позволяет сделать выводы о их эффективности в различных условиях. Важно подчеркнуть, что нет универсального решения, и выбор метода должен быть адаптирован к конкретным потребностям и ресурсам свиноводческого хозяйства.
Литература:
- Бекенев В. А. Технология разведения и содержания свиней. — СПб.: Лань, 2012.
- Вагин Б. И., Калюга В. В. Обоснование нового способа содержания свиней // Юбилейный сборник трудов СПбГАУ — СПб., 2012.
- Гауптман Я. Этология сельскохозяйственных животных. — М.: Колос, 1997.
- Калашников А. П. Нормы и рационы кормления сельскохозяйственных животных: справочное пособие. — М., 2003.
- Калюга В. В. Повышение эффективности производства свинины в условиях Нечерноземной зоны России за счет совершенствования существующих и разработки новых технологий и технических средств./ Диссертация в виде научного доклада на соискание степени доктора техн. наук. — СПб, 1998.
- Кильчевский А.В, Смиряев А. В. Генетика популяций и количественных признаков. — М.: Колос, 2007.
- Кузнецов В. М. Методы племенной оценки животных с введением в теорию BLUP. — Киров: Зональный НИИСХ Северо-Востока, 2003.
