Redian新闻
>
如何在楼房里,玩转数字化养猪?|数字深圳 特别企话

如何在楼房里,玩转数字化养猪?|数字深圳 特别企话

公众号新闻
当养猪步入新赛道。


广东,山地多,平地少,因此养殖土地资源稀缺。放在中国大地上来看,向来都不是养猪的最佳选择地点。
京基智农却选择在广东徐闻、高州等县市扎根,还让小猪住上了楼房。
4层楼房里,所有小猪一出生,21天断奶,每4周转入、转出、销售一次,规律且集中地进行着配种、分娩、断奶等养殖流程。
自繁自养的模式下,每批猪只全进全出,断奶仔猪批次分明,不仅显著降本增效,还能减少外来病原对猪群健康的影响。

楼房养猪,到底怎么养?


生猪价格波动,怎么打赢「成本战」?
2019年才正式进军生猪养殖行业的京基智农,到今年实现生猪出栏量超100万头仅用了3年时间。
并且,生产成本不断降低,甚至低于行业里不少大规模养殖企业。数据显示,位于高州的猪场项目(45 万头)2022年10月的生产成本约为14.9元/公斤,贺州项目(60 万头)9月出栏首批生猪,后续成本预计将更低于高州。
生猪价格持续波动,养殖企业的竞争唯有在成本端发力。京基智农是如何打这场「成本战」的?

与传统生猪养殖不同,京基智农是楼房养殖工艺的先行者,采用「6750模式」,自繁自养,聚落化养殖。即一条生产线母猪6750头,育肥猪72000头,母猪与相应的育肥商品猪在一个区域内。对于猪只来说,楼房模式的环境应激减少,更凉快,猪也可以住得更舒服。

楼房养殖,对比传统平层养殖,可以有效提高土地利用率,提高人效。各生产区段距离间隔更短,能更有效做到生物防疫,在降本增效方面优势更加明显。
楼房养殖的核心,就是把猪的生产潜力最大化,配套设施利用最大化,做到「满产满负」。因此,在这个模式下,什么时间进行配种、分娩、断奶、育肥都需要非常精准,每一批猪只在对应的时间周期没有完成,都会影响下一批的养殖节律,最终影响成本。
过去,品种识别、数据统计、健康监护等,无一不需要精细化管理,这不仅是困扰养殖户多年的苦活累活,对于动辄有上千头畜禽且依赖人工的养殖场来说,这是一笔很高的管理成本。
而京基智农通过数字化技术辅助养殖场中的批次化管理,保障各个养殖阶段的切换,并对异常状态,如空栏、转栏数据进行预警,提高了猪场的养殖效率,成功降低了各环节成本。
饲料是养殖成本中占比最大的一部分。
而通过系统设置的育肥标准饲喂套餐,包括大概在猪只的什么日龄换饲料,每种饲料喂多久,多少量都有标准值。各个批次结批了,通过饲料用量情况,一眼就能看出饲料的规划跟执行情况,有没有匹配标准的饲养模型,超量的也可以看出饲料的成本,在结批的时候会不会超标。
土地和运行成本同样关键。
楼房养殖采用多层立体猪舍,实现了土地集约,节约养殖用地。同时,中转、洗消、生物安全等环节也大幅减少人流和物流,采用自动喂料、自动环控系统等自动化设备设施,配套远程监控设备,极大降低了饲养员工作量,提高人效。据公司公告,一条生产线育肥猪存栏72000头,母猪存栏6750头,仅需工作人员 105 人,大幅提高了全流程人效。
虽然楼房养殖的单位面积投资高一点,但京基智农告诉36氪,总体的效率分摊算下来,成本仍然是降低的。

实现规模化、标准化楼房养殖,并真正降本的秘密,是数字化。

数字化养殖场是什么样的?
要做数字化,前提是有一个互联互通的网络环境。
传统老式养殖场在搭建网络环境上就要花不少力气。
便捷、成本最低的方式就是先部署边缘计算设备,而猪场无法为网络或服务器设备提供稳定的环境。在偏远地区,常有修路的时候将光纤挖断的情况,特别在非瘟管控情况下,设备的坏损、维修导致的远程运维不仅影响正常生产,更是一笔不小的成本。
一开始就决定要踏上标准化、数字化的养殖道路,京基智农免去了绕这条弯路。
智农选择与华为合作,搭建起各猪场与集团总部数据互联互通的网络环境。
要在养殖场所在的偏僻地段开通网络,如果等待运营商来施工布件,往往需要几个月到半年的周期,无法满足快速发展的业务需求。养殖场内潮湿、暴晒、污染的环境也是对硬件设备的一个极大考验。
华为网络工程师告诉36氪,智农养殖场内部署的是华为的室外AP(无线接入点),能克服养殖场中各种复杂环境,做到防尘防水、耐受低温高温、防腐蚀污染,可大大降低维护成本。此外,由于养殖场厂房空间较高,安装相关设备后还会进行智能调优,为养殖场提供零死角的网络覆盖。
搭建好了网络,各个业务子系统之间的数据互通,往往又成为不少企业都伤脑筋的问题。
京基智农已经在搭建时就做到了打通。比如在猪只过磅时,地磅的照片可以通过接口调取监控系统获取,自动上传到销售系统,同时生物安全、客户管理的系统也能够调用。
华为提供的网络管理软件,也帮助智农实现一网统管。将养殖场的第三方摄像头、门禁、道闸等设备快速安装并开通网络,同时做好预配置,让后续业务人员使用更便捷通畅。
互联互通的网络环境,让智农的集团、子公司通过稳定的组网进行系统访问和数据交互,养殖人员在猪舍内用手机就能提交业务数据,各个业务系统则进行集中化部署,业务系统和物联网的设备都通过级联,连接到总部数据中心。
基于网络和中心化系统,京基智农在此基础上开发了不少针对性应用。
早前在许多中小型养殖场里,要准确无误地统计出有多少头畜禽是一件困难麻烦的事情。特别是出售的过程中,经常出现买卖双方清点的数量不一致而导致的纠纷。
通过物联网技术实现的AI计数的功能,早已实现这个需求。
在交易时,猪只的重量、头数都由监控和AI计数系统自动实时获取,价格则根据客户竞价的时候提交的报价,自动生成结算单给客户。京基智农正在做结算单的关联推送,所有的交易,包括细节全都有迹可循,不再像过去一样需要第三方监督或审计在场,减少了用人的数量。
除了计数,标准化养殖的全流程都离不开数字化的应用。
养殖管理的核心,就是把猪照顾好,养得更肥壮,少生病。数字化管理的重点能力之一,就是利用充分的数据,关联分析猪只成长、繁育、疾病,全方位了解猪过得好不好,如果不好,又是哪里出了问题。
自繁自养的模式下,从配种、分娩、断奶、育肥和出栏等整个养殖环节,智农的团队对每个步骤都做了标准化模型。
京基智农还落地了标准的饲喂套餐、治疗方案。对于猪只来说,生产状态的数据指标会推进饲喂套餐调换的时机,群体状态(日龄、健康登记)也会影响兽医处方的开具和治疗用药期等。
对于企业来说,财务成本的自动化核算才是标准化养殖的核心。
「养殖行业最大的竞争还是成本的竞争,获取成本数据的真实性和及时性就是我们这个阶段最重要的。」京基智农的相关负责人告诉36氪。
例如当天有300头猪只记录断奶,系统会将这个数量自动同步到后续饲料、疫苗的领用,以及人员相关的制造费用。最后销售到客户手上时,这一批猪只的全生命周期的生产成本底层数据,都会自动产生。
甚至在中央药房,不仅提单、出库、成本入账的流程都由系统自动完成,还设置了猪舍猪只日龄校验,依据食品安全的管理办法和国家标准的休药期,设置了更严格的内部休药期,通过日龄校验,对于销售前猪只的用药进行严格的管控。还会自动检测到每个猪舍的标准休药期时间,按规定发放用药,并针对不同药品设置不同的休药期,更简化了审批和操作流程,加强了生产规范。
在水粪评估模型中,先测算出每一头猪,在每种状态下需要用多少水、产生多少粪污,由此自动汇总给每个猪舍及分场,以每天的实际排水量和排粪量,判断相关猪舍的超标情况,还可以找到跑冒滴漏等问题。
成本数据、用药数据、用水数据……所有养殖的过程中的单据都通过信息化终端录入系统,从生产人员记录养殖过程中猪只状态的变更,到饲喂、免疫等物料的领用。成本模块自动抓取养殖端的生产单据,匹配物资耗用一键自动计算出怀孕阶段、哺乳阶段、保育育肥阶段的成本。批次结栏后,整批的成本报表也能自动生成。
从成本的数字化掌控可以看出,现代化养殖已不再靠经验,而是靠「数据」。
事实上,传统生猪养殖企业并不缺数据,而是缺乏看懂数据背后业务逻辑和底层原因的能力。同一个养殖场内,每个猪舍的成本绩效有差别,数据就可以很清晰地反应出产生差别的原因——疾病管理、批次化管理、空栏管理……究竟是哪个环节做得不够好,可以针对性地找到问题,在实际管理中着手优化。
下一步,京基智农希望能将数字化的智能预警做得更好,「预警的核心是定位生产管理的问题」。
当饲养、分娩、配种等数据都被收集在后台中时,还需要更精准地定位到具体是哪一头母猪的能效比较低,让数据做到提前预警,减少人为干涉,支撑更多一线的业务决策。
比如通过新入群猪只的死亡率指标,去追踪繁殖场对应配种批次的流产指标,再追踪兽医治疗的记录,进一步对各个分场的疾病管理进行研判与预警。
目前行业还不能做到完全智能化,但是京基智农通过将这些分析表制作成专题,在入口进行设置,定期推送报表,可以辅助各层级不同水准的管理人员,逐步学习这种研判能力。
从猪场养殖到终端销售,数字化还能记录更多。
猪只繁殖、饲料饲喂、免疫登记、药品领用、药残监测、销售追踪,各个模块通过规范的统一标识(猪只个体/批次身份管理),让企业得以整合各业务子系统数据,实现了各个模块的数据追溯。

而为了真正做到从生产、加工到餐桌的食品全程可追溯,京基智农更将数据延伸到冷链、食品加工、终端销售的前端环节,形成完整的产业链闭环。这样,不仅能实时掌握市场情况,指导生产运营,还能为终端消费者提供更安全有保障的产品。


防瘟防病,要万无一失

生物安全防控是养殖企业的生命线。
闭群和批次化管理,才能保障猪群健康。京基智农相关负责人告诉36氪,整批进、整批出,中间做好空栏的洗消流程,才能减少外来病原对猪群健康的风险。
经历过2018年的非洲猪瘟,整个养殖行业更加明白,要做到万无一失,必须用更可靠的方法。
京基智农的整个养殖场,被划分为以不同颜色为等级的生物安全管理区域。最外侧是红,最内侧的猪场是绿,「红-橙-黄-绿」的顺序代表着生物安全管理等级和要求的不断提高。通过实时视频监控和AI图像识别,系统可以及时警示养殖场中的漏洞行为。
例如,如果系统识别到有红色衣服的人员在黄区出现,就是因为这个人没有穿隔离服或没有经过标准的洗消流程,直接从外面的社会环境进入到了猪场。这个时候,系统会自动识别并预警,保证猪场内的生物安全。
这是目前在生物安全防控方面最成熟的应用。通过规范查看视频监控和台账,逐步规范一线监控人员的查看频次,查看到了设置级别逐步预警,并设置对应的整改闭环。
近期,还上线了进场隔离预约取号的功能。除了考虑生物安全防控,也因为近期疫情管理需要,避免人员扎堆,尽量均衡隔离点的运营工作。
日常养殖中的细节,自然也不能放过——
根据不同猪只、不同生长阶段的适宜温度,数字化系统通过风机等设施来实现小环境的自动控制;依据兽医部制定的免疫方案,系统中内置了免疫计划,通过猪只的状态定时触发免疫提醒,年度的群体免疫通过固定的时间触发。
整个生物防控和养殖管理过程中的数据,都通过物联网连接到集团的中央控制室和手机终端,做到实时监控。
对于生物安全管理人员来说,过去仅依靠规范制度和定期检查,现在依据更多线上化的数据,可以通过采样数据,分析目前外围环境的病毒情况,远程实现防疫管理。
数字技术正在改变养殖行业的发展处境。
养殖业在社会普遍认知中,总是臭气大,生产环境差,社会地位低,普遍存在年轻人不愿来的问题。虽然进入的门槛低,但技术难度却比看上去更大,培养一名优秀的员工需要好几年时间,对工人的技能依赖性很强。
如果有更多自动化技术和设备,可以取代现有的部分养殖工作,不仅可以解决招工难问题,还可以降低人员成本,也让养殖本身更加科学、精准。
回归养猪本身,科技仍需要帮助企业找到真实的业务价值。
起落浮沉的猪价中,养殖企业想要在下行周期逆势生长,「成本和质量」是企业追求的核心目标。同时,2018年的非洲猪瘟爆发,也使得构建生产的健康环境、实现猪群智能健康管理成为了养殖业最大的共识。
随着各行各业开始吹响了数字化转型的号角,加上国内生猪养殖规模化率的不断提高,成本控制、生物安全的驱动,数字化布局已成为所有养殖企业的共同选项。
生猪养殖的数字化未来,还将逐步往全产业链延伸。
像京基智农这样的农业龙头企业,已逐步从生猪养殖端开始,拓展屠宰、猪肉食品加工等全产业链。真正安全、全程可追溯的数字化管理能力,对于整合产业上下游,在更多环节中降本增效,将发挥更大的想象空间。

微信扫码关注该文公众号作者

戳这里提交新闻线索和高质量文章给我们。
相关阅读
Quincy一辆汽车腾空翻转数次,一车4人全被弹出车外...CGYS特别企划 | 2022,今年秋招怎么了?《我是双11操盘手》——娱乐资本论直播特别企划正式开启克而瑞科创活动回顾|数字化转型视角下,蓝墙如何助力房企多元化运营?浓眉大眼的国货李宁也辱华了SAP:智慧新国潮-数字化转型需要数字化核心广告、流量为王的当下,决策智能如何玩转数智商业场景近2万字深度分析!全国“放开”防控后,餐饮人该怎么办?疫情营收暴增70%,销量全球第一,藏在浙江的「隐形冠军」|数字化的秘密2022跟供销社打交道,农资是个好生意吗?|数字化的秘密月夜克而瑞发布《2022不动产数字化转型发展报告》,深度解读不动产数字化发展现状与趋势为奔驰宝马造电池,给世界500强「碳清零」,中国企业的碳管理生意经|数字化的秘密主机厂价格「卷」至冰点,风电下半场拼的是什么?|数智前瞻·全球技术图谱趋势:企业数字化到全产业链数字化|宁南山万科用一个AI工具,让房地产企业「集体破防」|数字化的秘密数字化转型是"一把手"工程!程龙:中金公司数字化正迈入"集厚成势"新阶段点这里,看国家教育数字化战略行动显著成效|聚焦世界数字教育大会说三道四(124)为师无道,斯文扫地不能跑步只能走路之意外之喜赛迪:引领产业数字化转型,数字化场景革命十大洞察工资翻倍、跨省抢人,今年春节为何蓝领依然难招?|数智前瞻数字化发展浪潮迎来新纪元,看优秀数字化企业如何逆风起航新春特辑⑤ 专访篇 | 新城控股:建立全员数字化意识,将数字化能力建立打造成企业核心竞争力外乡人 - 来到十八世纪的城堡引领行业数字化转型风向!广发证券斩获券业数字化转型君鼎奖三项大奖3年投入超150亿,「三一重工」的「灯塔」征途|数字化的秘密全球第三大酒店集团,如何「玩转」数字化|数字化的秘密马厩改住宅,大楼为养猪?俞挺新作“飞翔的红山”大湾区亮相|建筑周回放 Vol.7在千亿地方国企,如何单枪匹马做数字化转型?|数字化的秘密在仓库、门店里,他找到餐饮食材供应链的进击之路|数字化的秘密IDC数字化转型峰会|数智赋能,烽火推进新时代数字政府建设加速向前GGV OMEGA特别企划 | 新年到了,创业者也有KPI?世界杯落幕,懂数智营销的品牌这次彻底不慌了|数字化的秘密莱克星顿中文读书会之新春特别企划 之 属于孩子们的新春文艺晚会 火热报名中
logo
联系我们隐私协议©2024 redian.news
Redian新闻
Redian.news刊载任何文章,不代表同意其说法或描述,仅为提供更多信息,也不构成任何建议。文章信息的合法性及真实性由其作者负责,与Redian.news及其运营公司无关。欢迎投稿,如发现稿件侵权,或作者不愿在本网发表文章,请版权拥有者通知本网处理。