随着人们生活水平的提高,对猪肉的需求量越来越大,养猪已成为畜牧业的支柱产业。猪场经营者越来越注重过程管理、细节管理,然而在许多猪场现有的经营过程中,经营者对猪场生产经营情况并不了解,养猪场未对各项数据进行记录、统计、分析、核算,无法对猪场的实际生产水平作出评估。猪场进行数据化管理,不仅可以获得生产管理的动向信息、准确地评估管理水平、及时发现问题及其性质和严重程度,还能总结管理经验的优势和不断改进提高管理,从而达到提高生产水平,降低生产成本,提高养殖效益的目的。下面具体来了解一下：规模化猪场数据的收集与管理分析。

1、猪场常用数据

1.1母猪档案

常用的数据有：配种日期，与配公猪、返情、流产日期；预产期等。

1.2公猪档案

常用的数据有：配种记录、采精记录、精液的活力、密度、畸形率等。

1.3分娩记录

常用的数据有：分娩日期，窝产仔总数、健仔数，畸形、弱仔、死胎和木乃伊头数，初生重、窝重等。预留后备的在仔猪出生后做好编号，输入档案，形成种猪的系谱。

1.4猪群健康记录

常用的数据有：记录种猪的免疫接种情况，按照免疫程序接种的疫苗种类、生产厂家、批次以及接种时间，接种后主要疾病的抗体监测水平以及离散度。猪场发生重大疾病的时间、治疗、恢复及损失情况。

1.5猪群营养记录

常用的数据有：仔猪断奶重，母猪妊娠阶段总采食量，哺乳阶段总采食量，妊娠和哺乳阶段日均采食量等。

1.6猪群动态记录

常用的数据有：各猪舍的猪群变动情况，包括出生、转入、转出、淘汰、出售和死亡等情况。

1.7猪群环境记录

常用的数据有：猪舍的温度、湿度、氨气浓度、硫化氢浓度等数据指标。

1.8生产管理水平

常用的数据有：后备猪利用率、配种分娩率、母猪年分娩窝数、母猪胎次分布、断奶仔猪成本、育肥猪成本、非生产天数、人均养殖量。

2、数据的收集

猪场可以设置专职数据管理员．负责制订各种生产数据报表，由管理员对所有的生产记录进行收集、整理，并进行核对。根据书面材料建立电子数据库以方便保存和查阅。

对于条件较好的猪场配置生产管理软件，将生产记录中的数据录入，对猪场的种猪生产成绩、生产转群、饲料消耗、兽医防疫和购销情况等工作进行全面的分析。从而安排好猪场的日常工作计划、育种工作和配种计划，提高猪场的工作效率。

3、数据的利用

生产数据收集完以后，如何充分利用这些数据，并发现数据背后隐藏的问题，数据分析的主要方法有如下几种：

与本场的生产指标／标准，比较分析。通过年度生产目标，分解为月度目标，对记录的数据进行统计分析，对照目标，找出差距，并分析差距的原因。

同比、环比。和去年同期进行对比，同时和上月数据进行对比、分析原因。

同国内同行业以及国际养猪水平发达国家的生产水平进行对比。

分析数据变化趋势。通过分析问题，找到影响生产发展的关键问题以后，着重分析导致这些问题的主要因素有哪些，哪些是我们还未做的，哪些是我们没做到位的，依次列出，按轻重缓急进行排列。寻求解决方案，同时不断优化方案，以最小的代价获得最大的效益。

4、结束语

在规模化养殖的生产管理中，数据统计是一个不可缺少的环节，数据统计与分析的作用在于及时发现问题，及时采取措施，减少不必要的损失。在互联网时代，越来越多的人体会到了数据管理的好处，我国养猪业一定要紧跟发展潮流，数据化管理工作不仅能为养殖场生产带来巨大的效益，更是在为我国养猪行业的大数据打下坚实基础。随着我国畜牧养殖业高速发展与调整，猪场经营者越来越注重过程化管理、精细化管理，越来越多的养殖户认识到数据的重要性，重视数据收集与分析处理，未来猪场数据处理也会朝着输入程序化、分析多样化、结果简单化、应用便捷化的方向发展。充分发挥数据的指挥与导向作用，从而引领养殖行业不断升级和发展。

一、猪场常用的数据

一般规模化猪场有隔离舍、后备舍配种怀孕舍、分娩保育舍、生长测定舍、公猪站等环节，现分述如下 ：

（一）隔离舍 / 后备舍

常用的数据有 ：后备猪隔离天数——为疾病控制需要，需要足够的隔离时间，通常需要 45 天以上。后备猪死淘率——以批次为单位计算引入的后备猪死亡、淘汰比例。10 月龄利用率——后备猪达到 10月龄已怀孕的比例，也是按批次计算，逐头统计每一头后备母猪达 10 月龄以后的状态来计算。猪场可根据自己标准调整为 8 月或 9 月龄利用率。超期未发情比例——以一定天龄（比如 300 天）为标准判定母猪是否为超期不发情母猪，统计此类母猪占引入（或者去掉死淘）的后备猪的比例。

（二）配种怀孕舍

常用的数据有 ：断奶 7 天发情率——同一批次断奶后 7 天内发情配种的比例。配种分娩率——某一时间段内配种的母猪最后分娩的比例。没有分娩的称为失配，可统计失配率。空怀返情流产率——统计某段时间内配种的母猪出现空怀、返情、流产的比例。配种 60 天以后没有怀孕的母猪称空怀，小于 60 天算返情。看到流产物视为流产。妊娠死亡淘汰率——以整个怀孕舍或某批猪为基础统计怀孕母猪死亡淘汰的比例。胎龄结构——以怀孕猪或基础母猪群统计各胎母猪所占的比例。本次配种完成至下次配种前为同一胎次。断奶、怀孕期料量——可统计整个配种前、怀孕期的平均料量或不同时间段的平均料量。

（三）分娩保育舍

常用的数据有 ：胎均总仔——某一段时间内所产总仔数 （含死胎、 木乃伊胎） /对应窝数。胎均健仔——某一段时间内所产健仔数（总仔去掉死胎、木乃伊、弱小仔、畸形仔）/对应窝数。胎均无效仔比例——某一段时间内所产死胎、木乃伊、弱小仔、畸形仔总数 /总仔数。胎均断奶活仔——某一段时间内断奶仔猪数量 /对应窝数。胎均转保正品苗——某一段时间内转保加上市正品仔猪数量 /对应窝数。猪苗上市正品苗率——同一批次上市正品猪苗 /当批次断奶或转保总数。产房仔猪死亡率——某段时间内产房死亡的仔猪数 /同期产房仔猪存栏数。保育仔猪死亡率——某段时间内保育舍死亡的仔猪数 /同期保育仔猪存栏数。哺乳母猪日均采食量——统计产房单元母猪每天平均采食量，可统计每条线整个产房，也可统计每一个单元。仔猪采食量——统计不同日龄阶段仔猪的平均每头采食量。母猪年分娩胎次 ：

①用繁殖周期来计算 ：繁殖周期 = 母猪平均妊娠期 + 产房平均哺乳期 + 母猪断奶至配种平均天数。年分娩窝数（胎次）=365/繁殖周期。

②用电脑统计 ：电脑统计本年度总分娩窝数 /生产母猪数（凡有配种、分娩记录的母猪都算） 。

一般说来，用电脑统计的数值会比用繁殖周期计算的更低，因为前者包含了补充的后备母猪、提前淘汰的经产母猪，而它们常常只分娩了 1 次。但对于均衡生产的猪场，用电脑统计计算更有实际意义，可以体现空耗猪的影响。单头母猪年上市正品猪苗数——每年上市正品猪苗数量 /年基础母猪数量。

（四）公猪站

常用的数据有 ：后备公猪利用率——引入的后备公猪调教利用的比例。公猪精液合格率——所采精液合格的比例。可以以月、年度进行统计合格率。

（五）生长舍

常用的数据有 ：料肉比——饲料消耗量 /增重。生长舍成活率——生长舍上市的猪只数 /转生长舍猪只数。可以统计多栋猪舍，也可只统计一栋猪舍或某一批猪只。上市正品率——上市正品猪只数 /（上市正品猪数 + 上市 B 级猪数） 。上市天龄——上市猪只的平均天龄，可以按猪舍或按批次统计。上市均重——上市猪只的平均体重，可以按猪舍或按批次统计。原种、扩繁场关键数据还有各阶段窝均选留数，原种场还有测定比例、遗传指数等。

二、数据收集

（一）数据的收集过程猪场印制各类报表，交给各级干部、员工填写，定期上报，由专人负责录入专门的电脑系统，再由相关人员从系统获取各类汇总分析报表（其大致过程见图 1） 。

（二）常用的数据表格

以配种怀孕舍为例： 有日报表（见表 1） 、周报表（见表 2） 、月报表（见表 3）等。以全场为例： 常用周报表 （见表 4） ，月报表 /季度表 /半年表 /年度表（格式一致） 。

三、数据管理

规模化猪场的数据是十分庞大而复杂的，为了让数据发挥充分的作用，需要建立强大的数据管理体系， 从而确保数据的真实性、 及时性，分析方法的正确性。具体操作简述如下 ：

（一）真实性确保

1.每类报表逐级层层核对。为此一些关键报表需要多联制，便于取出复写表格核对。

2.组内现场核对。定期不定期进行现场盘点，抽查饲养员数据填写的真实性。

3.组间关联数据核对，历史关联数据核对，场部从另一个侧面核对数据的真实性。

4.分公司再次核对。分公司组织人力对一些关键数据进行盘点核对。

5.总公司职能部门不定期抽查。

6.电脑数据录入系统利用逻辑关系对数据真实性进行判定。

（二）及时性确保

1.根据各类报表的及时性需求，对不同报表的录入时间进行规定，尤其是月底（或财务月末）及时录入。

2.对数据录入人员进行规定，确保休假有人顶班。必要时设立专门数据录入人员。

（三）计算方法到位

在数据录入电脑系统以后，常常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。

当一个公司有多个猪场，情况也就有多种，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。好的计算方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，且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大变化，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，根据往年逐月的变化规律， 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、结束语

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。

猪场数据管理未来的发展方向如何呢？笔者且大胆预测一下，未来的猪场应该实现数据输入简单化（应用一些电子终断现场录入，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一个又一个辉煌。