规模养猪场数据的收集与分析

(三)计算方法到位

在数据录入电脑系统以后，需要简单加工才能形成各类报表，有的甚至需要很复杂的关联计算才能得最终结果，这些都需要系统的计算方法科学合理。需要不断对系统输出数据进行核对，对计算方法进行优化，甚至建立交叉检验方法验证数据处理结果的有效性。

当养殖公司有多个猪场时，情况可能有多种，技术人员应不断优化数据的计算与处理方法，做到客观公平反映各单位的生产情况。好的算法更易于发现隐性问题。

四、数据分析方法

通过电脑的帮助与处理，输出了各类表格供从业者分析问题。而直接的数据常常只代表了一个时间点，并不能对数据的优劣做出判定，为了便于发现问题，需要建立一套数据分析对比的方法。常用的生产数据分析方法有很多，这里列举几个常用的方法如下：

(一)与生产标准比较，为各类生产指标设立标准，将输出数据与标准比较，从而发现生产的优缺点，这是临床生产中最常用的方式。比如为胎均总仔、胎均断奶活仔、产房死淘率、保育死淘率等建立标准警范围，超出则视为异常。

(二)同比、环比

所谓同比，即与往年同月进行比较；所谓环比，即与本年度往期比较 (常常比较上个月情况)。与往年同月比较，是考虑每年的气候相对恒定，理论上生产成绩受气候的影响是一致的，从而看出今年的生产水平优劣 ;与前几个月比较，是考虑生产的延续性，生产成绩不可能一下子发生大的变化，通常有一个梯度变化的规律，分析这种规律，可以衡量气候的影响，也可以大致判断生产的走势，从而判定生产的状况。比如分析本月配种分娩率，可以与去年同期比，也可与上月比较。

(三)横向对比

即与兄弟单位对比。大家处于同样的气候条件下，同样的生产模式，生产成绩是否也一致，如果不同，原因是什么?通过横向比较，常常容易发现本单位的不足，也能快速找到生产操作中存在的问题，明确未来努力的方向，并学习优秀单位的做法，快速改进本单位的生产成绩。

(四)分析数据变化趋势

比如逐周、逐月分析数据走势，预测未来生产可能的变化规律。常常可以借用往年同期或前几个月的数据变化规律，预测当前的生产状况。比如分析胎均总仔的变化趋势，根据往年每月的变化规律，大致是6-9月份最低，其中7月为最低谷，然后逐步上升，至3-4月份为最高峰。那么今年的情况是否也如此?高峰和低谷是否不如往年?从这些情况可以判定今年的生产水平，进而分析出工作的主要矛盾。

(五)与年初计划数对比

年初或月初制定了各类生产计划，而当前猪场的实际执行情况如何?那些影响了我们的计划进程，下一步如何改进?通过此类分析可实现生产的正确导向，避免方向偏差。当然，要充分发挥本分析方法的作用，需要生产单位善于制定各类计划，将计划做准做细，而不是搞平均主义，甚至根据情况不断微调生产计划。比如2月份少2天，计划应略作更改;比如夏天生产成绩下降，相应指标也应调整，为确保出栏数，配种数需要增加，相应引种数要提前准备到位等，有许多技巧需要掌握。

(六)与社会同行对比

一个公司常常代表一个系统，其操作方法与运行模式是固定的，一般说来其生产水平是局限的。如果知道社会同行的生产水平，常常可以提醒“局内人”跳出圈子看问题，及时发现问题，明确努力方向，挖掘生产潜力。当然，最好能学到社会同行的先进管理经验，从而系统性提高公司的生产水平。一般说来，需要一定的中介才能实现上述目标，因为只是简单的听取数据可能不真实，也会丢失许多重要的侧面信息或条件，从而容易走错方向。

五、结语

建立完善的猪场数据库并进行正确地分析十分重要，它可以及时发现存在的风险，从而化险为夷，也可以引领猪场不断积极进步，还可以帮助猪场发现无形的浪费⋯⋯可谓好处多多。但目标的实现绝不容易，数据收集、核对与录入耗时费力，数据的处理繁琐而重复，而种种数据分析方法各有利弊，一些数据算法专业性较强;诸如此类，常常令人望而却步。

总之，良好的数据收集与管理分析是现代规模化猪场生产与疾病控制的重要基石，是不可或缺的战略利器。而数据的收集、管理与分析是一个有机整体，数据的设置是否恰当、数据的管理是否有效、数据的分析是否深入到位都将直接影响整体功能的发挥。

猪场数据管理未来的发展方向如何呢?猪场应该实现数据输入简单化(应用电子终断现场录入，减少中间环节与核对环节)，数据分析多样化，分析结果通俗化，数据应用方便化，充分发挥数据的指挥与导向作用，不断引领从业者走向新的辉煌。