Как прогноз поголовья на молочной ферме позволяет управлять экономическими показателями

Обычно прогноз по структуре поголовья и продуктивности животных рассчитывается на период не более девяти месяцев. При этом он является одним из важнейших показателей для последующего расчета других показателей, которые влияют на себестоимость молока и рентабельность фермы в целом. А для успешного инвестирования расчеты должны быть как минимум на 5-10 лет. Возможно ли это предоставить краткосрочный или долгосрочный прогноз с помощью современных технологий?

Да, это возможно с помощью модели, созданной с применением технологии машинного обучения (Machine Learning). Сервис для молочно-товарного производства Dairy Production Analytics использует эту технологию и предоставляет прогнозы на 18 месяцев и более (формально до бесконечности) на основе автоматизированных источников данных (система управления стадом, доильный зал, датчики и так далее) с точностью до 99% по следующим параметрам:

•            Воспроизводство. На основе данных по генетике можно прогнозировать воспроизводство на 18 месяцев и более (структура стада и продуктивность животных).

•            Объём производства молока. Когда спрогнозировано будущее поголовье можно спрогнозировать объём производства молока с точностью до 99% (в кг., прогноз по надоям по дням, месяцам, годам) на 18 месяцев и более.

•            Прогнозирование количества молодняка на продажу с точностью порядка 99%.

Почему прогноз может быть до бесконечности? Потому что в основе прогноза лежат данные фермы за весь период сбора данных и важно понимать, что если ферма вносит изменения в свои бизнес-процессы, то прогноз тоже должен корректироваться. Либо если на ферме случаются отклонения от привычных бизнес-процессов, то фактические значения будут обозначены провалами или ростом, относительно прогноза. Так происходит по ряду факторов: неверные управленческие решения, смена микроклимата, болезни, проблемы с рационом и так далее. Но и правильные, но не стандартные решения, могут привести к изменениям с положительной динамикой на ферме.

Пример прогноза поголовья в DPA

Пример прогноза производства молока в DPA

Спрогнозированные показатели воспроизводства позволяют ферме рассчитать планируемые затраты на оплату труда, механизацию, кормопроизводство, кормоподготовку или закупку кормов, ветеринарию и так далее, что влияет на себестоимость производства молока. В свою очередь, это оказывает влияние на экономическую модель фермы: прибыль, рентабельность и так далее, что очень важно для собственников и инвесторов.

Прогноз, по сути, это отражение исторических данных, действующих бизнес-процессов на ферме, но новые технологии дают возможность моделирования, которое позволяет выработать набор действий, необходимых для достижения плановых показателей. Также возможно смоделировать развитие фермы при внедрении инноваций (секстированное семя, ветпрепараты, новые рационы и т.д.) с высокой точностью до 99% для принятия управленческих решений по подбору оптимального решения.

Именно оптимальные и своевременные управленческие решения позволяют достигать плановых показателей и повышать эффективности молочной фермы. Важна слаженная ежедневная работа фермы, где каждый сотрудник работает четко, и знает, что ему нужно делать в конкретный момент времени.

Сервис для молочно-товарного производства Dairy Production Analytics доказал свою эффективность с 2018 года. Приведем в качестве примера некоторые показатели наших клиентов:

•            Увеличение надоев на 30% в среднем и выше, если не брать в расчет высокоэффективное производство, а средние показатели ферм.

•            Увеличение продуктивного долголетия, снижение выбраковки животных и расходов на ветеринарию, при увеличении надоев.

•            Снижение затрат на кормление на 25% и выше, что существенно снижает себестоимость молока. Подбор оптимального решения по кормлению с точки зрения эффективности и себестоимости.

Если вы хотите более подробно узнать, как работает Dairy Production Analytics, то можете записаться на демонстрацию, заполнив форму ниже.