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饲料ODM 物联网系统及方案构架


      饲料ODM 物联网是以提高养殖场收益为终极目的,通过物联网技术利用现代化的设备将饲料加工、品控管理、饲养效果和市场利润分析等联系在一起,根据养殖场的实际情况(品种、环境、管理、健康水平、畜禽价格等)制定的包括配方、饲喂阶段、保健、效果跟踪并反复验证等环节得出的优化方案的系统平台,其架构包括数据采集层、通信层、数据处理平台和终端应用层四个部分(见图1)


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图1. 饲料ODM系统架构图


数据采集层:包含各种现场参数的采集及报警。

通信层:包含有线、无线通信中间件设备,云端中间件。

数据处理平台:专家数据库&ODM数据平台&云配方&生产控制。

终端应用层:通过手机、平板、电脑等对数据进行展示及运用。


一、饲料ODM 系统的理论基础

饲料ODM系统是以动物营养学、动物生产学、饲料学等畜牧科学的理论和技术为基础,紧密结合大数据分析技术和物联网技术,通过不断的生产实际积累而建立起来的。

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日增重和采食量曲线

在一定范围内,动物生长为能而食,据此可以推算出净能及其它营养指标摄入量,以此作为基础精准配制日粮。就猪而言,日增重是体重的导函数;日增重在体成熟后逐渐下降,说明上市体重、猪价和饲料价格之间存在一个最优解,包括特定猪价下最优的饲料成本、最优的上市体重或日龄。

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动物的生长发育规律

以猪为例,猪的不同组织发育一般遵循先骨骼后肌肉再脂肪的顺序,从图2可以看出,对于饲喂低营养的晚熟品种,其肌肉和脂肪的交点大概在90kg ,而对于饲喂高营养的早熟品种交点大概在60kg ,这说明饲喂低营养水平的晚熟品种,其脂肪大量沉积的时间较饲喂高营养水平的早熟品种晚,同时说明营养水平和品种都会对生长曲线造成影响,因此真正的饲料ODM系统就是要在特定品种下制定特定的需要量。

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图2. 猪不同组织生长发育顺序

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动物生长曲线

图3是猪典型的S 型生长曲线,其模型为

拐点为(InB/k A/e )。越大,拐点日龄越大;越大,拐点日龄越小,该曲线在养猪生产上的指导意义有:1).拐点日龄越小,成熟快,早出栏;2).拐点日龄动物新陈代谢旺盛,相对生长率高,日增重大,营养物质需求大;3).拐点不是绝对的,不同品种不一样,同一品种在不同的饲养条件下也不相同。

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图3. 猪不同日龄与体重的关系

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净能体系

与消化能(DE) 和代谢能(ME) 体系相比,从理论上讲,净能体系是使日粮能值与猪能量需要量相统一的衡量指标,更能真实地反映饲料的能量利用效率;从实际生产上讲,通过补充必需氨基酸,净能体系可以降低养殖业的碳和氮排放,是动物营养与饲料科学的发展方向。


二、饲料ODM物联网系统的应用价值

就养猪场而言,饲料成本占猪场运行成本的60-70%。传统的饲料企业与养殖场的合作方式很难准确计算出饲料成本和利润之间的关系,导致养殖场领导在选择饲料时难于决断。饲料ODM物联网系统根据出栏时期货价格或市场预估价格,合理选择预期生长曲线及相应净能需要量,找到利润最高点,优化饲料供给方案,以提高养殖整体效益为目标,应该是饲料企业的长远发展的经营宗旨,也只有这样才能真正帮助养殖企业。

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饲料ODM以数据说话,促进饲料业与养殖业联动

目前饲料企业和养殖场之间存在存在许多中间环节,养殖场管理者很难直接评估饲料产品的好坏。饲料ODM物联网系统可以让饲料企业与养殖场管理层双方都能直观地看到饲料质量评估的现场数据,同时可以通过自动饲喂系统准确测定饲喂效果,实际数据的信息沟通打破了原来的隔阂,有助于帮助饲料企业和养殖场建立长久稳定的信任关系。

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饲料ODM依靠净能数据库,提供精准营养

由于品种-饲料 -饲养 -环境这条联动轴互相影响,不同的养殖场对饲料的要求是绝对不同的。饲料 ODM物联网系统的核心包括原料预测模型、配方优化模型、生长曲线模型(体重、采食量、蛋白沉积和脂肪沉积等)、净能对生长曲线的影响模型和利润模型等。每个模型都以大量的数据作为支撑,且这些模型不是固定不变的,而是会根据养殖场实际情况进行自我学习、自我优化,从而帮助养殖场设计最优方案。


三、饲料ODM系统依靠数据处理平台,降低企业风险成本

饲料ODM 系统中,从原料入库粉碎混合制粒成品仓的每个环节都有在线近红外系统检测其化学成分的变化,所有检测结果与生产记录自动生成并发送给饲料ODM物联网平台。在线品控确保了产品理化指标符合养殖企业的实际要求,真正做到了先检验后出厂,确保产品质量。

养殖场选取有代表的栏舍安装自动饲喂系统后,能准确称量出每头猪的采食量、体重以及猪舍温湿度、氨气等信息,信息在汇总后将自动传送饲料ODM物联网平台。同时该数据对养殖场管理者和ODM配方师都可监测实时饲喂效果,减少更换配方造成的动物应激,也解决了技术人员频繁进出养殖场带来的疫情风险。

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