Как моделирование с помощью ИИ повышает рентабельность на молочной ферме

Молочно-товарное производство, как любой бизнес, должно быть рентабельным, поэтому необходимо управлять рядом показателей. И здесь мы поговорим не о пресловутых «чтобы корова давала больше молока, её нужно меньше кормить и больше доить», здесь будем обсуждать не надои. Существует ряд параметров, которыми нужно управлять, а ещё лучше заранее моделировать различные сценарии и принимать стратегические управленческие решения.

Ключевые параметры на молочной ферме, на которых сосредоточены управленцы:

• Поголовье, потому что это основной производственный актив и им необходимо управлять, просчитывать рентабельность сохранения или роста поголовья, при наличии таких целей – строительства дополнительных коровников, новых комплексов и так далее.
• Стойломеста. Поголовье тесно связано со стойломестами, если будет идти стремительный рост поголовья, то за ростом надоев ещё будет необходимо расширяться, либо заниматься выбраковкой.
• Продажа молодняка – тот параметр, который можно просчитать, чтобы выйти на желаемую рентабельность с учётом выбраковки, ёмкости фермы и других факторов.
• Выбраковка. Бывают высокоэффективные производства, где минимальный надой на корову видится в других фермах желаемым результатом, но если нет возможности расширяться, то даже таких животных необходимо выбраковывать.

Основной фактор, на котором сконцентрированы племенные молочные фермы в РФ, это обеспечение сохранности молочного поголовья в отчётном периоде и достижение установленных показателей по продуктивности для сохранения субсидий. При этом сценариев развития может быть несколько: либо идёт сохранение поголовья за счёт сохранения нерентабельных животных, подлежащих выбраковке, либо идёт выбраковка рентабельных животных, если не планируется расширение фермы. Именно жонглирование этими показателями приводит к росту себестоимости молока и снижению рентабельности производства, особенно в условиях конкуренции с импортными поставщиками.

Поэтому, если ферма существует несколько лет, на ней была внедрена минимальная автоматизация, то есть вёлся учёт, можно по накопленным данным с помощью Машинного Обучения создать прогнозную модель, увидеть каким будет структура поголовья, понять сколько необходимо будет мест. И если будет обнаружено, что в перспективе на пару лет идёт отклонение от желаемых выгодных показателей именно для этой молочной фермы, то можно провести коррекцию.

Для того, чтобы выйти на желаемые показатели, необходимо прогноз скорректировать с помощью моделирования, то есть изменить прогнозируемые показатели на желаемые и сделать пересчёт модели с учётом этих корректировок. В результате мы получим новый прогноз, который будет отражать эти корректировки, и мы можем оценить его с нашим стратегическим видением развития фермы. Если нас всё устраивает, мы разрабатываем план конкретных действий и реализуем его. Если итоги моделирования нас не удовлетворили, мы делаем корректировки до достижения приемлемого результата.

Какие параметры могут быть включены в моделирование:

• Срок яловости животного (например, 18 месяцев)
• Вес при рождении (например, меньше 28 кг. от коров и меньше 26 кг. от первотёлок)
• Вес (например, меньше 80 кг. в возрасте 77 дней)
• Количество критических заболеваний (событий за жизнь животного)
• Травмы, несовместимые с жизнью или нерентабельные с точки зрения затрат на восстановление
• Надой меньше определённого значения
• Отсутствие стельности дольше определённого периода доения
• Яловость при запуске (в зависимости от лактации)
• Общая низкопродуктивность (например, 7000 за 305МЕ)
• Хронический мастит

и др. показатели.

Прогнозирование с помощью Машинного обучения уже само по себе даёт большую пищу для размышления и планирования работы фермы. Но прогнозирование с моделированием позволяет не только «заглянуть за горизонт событий», но и изменить результат, без тестирования наших гипотез на «живой ферме». Ваши стратегические цели могут быть достигнуты с существенной экономией и времени, и денежных средств, если вы начнёте применять современные технологии, основанные на Искусственном Интеллекте.