规模猪场核心指标的数据化管理

规模猪场核心指标的数据化管理

数据统计与分析对于猪场的经营管理至关重要，这个在行情和疫情的影响之下，已经成为了我们的共识。但如何做数据统计，尤其是与养殖效益相关的指标的统计，如何做到准确的统计，如何通过分析为生产管理和产品/方案选择给出判断依据，仍然是很多中等规模猪场比较模糊的区域。

从经验驱动到数据驱动
我们已经基本完成传统粗放式经营向现代化精细化管理转变。对于中等规模猪场而言，面临饲料成本高企、市场价格波动、疫病风险增大等多重挑战，如何在微利时代生存并持续盈利成为亟待解决的问题。实践证明，数据驱动的精细化管理是猪场降本增效、提升竞争力的必由之路。

许多猪场管理者认为数据管理需要大量资金投入智能设备，这是一个认知误区。本文旨在系统阐述规模猪场在有限设备条件下，如何通过建立科学的数据管理体系，实现从经验管理到数据管理的转变，最终达成可持续的盈利目标。

一、猪场数据管理的核心概念与价值

猪场在各类生产、管理、采购环节所产生的费用并不是成本。猪场生产出一斤肉所花费的费用才是成本。这也就是为什么有的猪场投入较大，但是猪场盈利能力较强，而有的猪场总是比较“抠”，但是养猪却总容易亏本的原因之一。
1，两类关键成本概念辨析  

在猪场数据管理中，首先需要清晰区分两类性质完全不同的成本概念：

（1）投入费用：是指猪场实际发生和支付的各项开支，是现金的流出，反映资金消耗情况。主要包括：饲料成本（占60%-75%）、仔猪成本、动保成本、人工成本、固定资产折旧和其他费用。投入费用管理的关键在于预算控制和流程规范，目标是减少不必要的现金支出，避免浪费。

（2）造肉成本是一个效率指标，衡量生产出一公斤猪肉所需要的全部成本，计算方式为"饲养期间总投入费用/出栏总重量"。它与投入费用的根本区别在于：不仅关注花了多少钱，更关注这些钱换来了多少合格的产出。同样的投入费用，如果猪长得快、成活率高、饲料转化好，造肉成本就低。

核心要义：降本增效的核心是降低造肉成本，而非简单地减少投入费用。有时适当增加投入（如改善饲料品质、提高福利水平）反而可能降低造肉成本。

2，数据管理对猪场经营的价值  

有效的数据管理能够为中等规模猪场带来四大核心价值：

- 精准评估经营状况：通过数据客观反映生产性能和盈利能力，避免经验判断的偏差

- 及时发现生产问题：通过指标异常预警，快速定位问题环节，减少损失

- 优化资源配置：基于数据分析，合理调配人力、物资和资金，提高利用效率

- 支持科学决策：用数据替代经验，减少决策失误，提高管理精度

二、中等规模猪场核心数据指标体系

1，繁殖母猪群关键指标

繁殖母猪群是猪场生产的源头，其性能直接决定整个猪场的生产效率。核心指标包括：

（1）配种分娩率：（期内分娩母猪数/期内配种母猪数）×100%。反映配种环节的技术水平，目标值通常≥85%。

（2）窝均活仔数：（期内总产活仔数/期内分娩母猪窝数）。反映母猪的繁殖潜能，目标值≥12头。

（3）PSY（每头母猪每年提供的断奶仔猪数）：（年内总断奶仔猪数/年平均母猪存栏头数）。衡量母猪群年生产力的核心综合指标，中小场应力争≥25头。

（4）非生产天数（NPD）：母猪一年中既未妊娠也未哺乳的天数。是吞噬利润的隐形杀手，需尽力压缩。每减少一天NPD，就能节省可观成本。

2， 生长育肥群关键指标

生长育肥阶段是饲料消耗和成本形成的主要环节，关键指标包括：

（1）日增重：（出栏体重-起始体重）/饲养天数。单位：克/天（g/d）。直接反映生长速度。

（2）料肉比/饲料转化率：（期内消耗饲料总量/期内总增重）。衡量饲料效率的黄金指标，育肥阶段目标值≤2.8。

（3）造肉成本：衡量育肥阶段经济效益的终极指标，计算公式为总投入费用/出栏总重量。

（4）成活率/死亡率：（期内死亡头数/（期初存栏头数+期内转入头数））×100%。反映健康管理水平。

3，成本结构指标

（1）饲料成本占比：（饲料总费用/总生产成本）×100%。通常应在60-70%的合理区间，过高或过低都需分析原因。

（2）公斤增重饲料成本：（阶段饲料费用/阶段总增重）。比只看饲料价格更能反映饲料的真实性价比。

三、低成本数据采集与管理实践方案

（一）核心指导原则  

对于设备有限的中等规模猪场，数据管理应遵循三大原则：

1，接受"相对准确"，追求"趋势正确"：数据目的是发现问题和追踪改进效果。只要数据采集方法标准统一，即使有5%-10%的误差，其反映出的变化趋势也极具价值。

2，抓大放小：优先抓取对成本影响最大的数据：饲料消耗和体重增长，从而计算料肉比（FCR）和造肉成本。

3，化整为零：以"栏"为单位进行数据记录和核算，而不是追求单个猪的数据。这是在没有个体识别设备下最可行的办法。
（二）具体操作方案：建立"一表、一称、一制度"  

1，"一表"：设计简单高效的原始记录表

这是所有数据的基础。必须设计易于现场人员填写的表格，挂在每个栋舍或由专人保管。

（1） 饲料消耗记录表（以栏为单位）

（2）如何保证"相对准确"：

上料量：改用标准重量桶称量后投料，而不是记"袋数"（例如，一桶料=15kg）。这是提升准确度的最关键一步！

剩料量：每次加料前必须清空料槽，将剩料收到同一个桶里称重。不清空料槽的称重都是无效的。

2，猪群变动与称重记录表（以栏为单位）

如何保证"相对准确"：

转群/出栏称重：这是获取增重数据的关键节点。必须称重！

全群称重：最佳选择。用地磅一栏一栏地称。

抽样称重：如果全群称重工作量太大，采用"抽样称重"。随机抓取该栏20%-30%的猪只称重，计算平均重，再乘以总头数，估算全栏总重。只要抽样方法固定，其趋势就是准确的。

2，"一称"：用好最初级的称重设备

一台普通的地磅就是最强大的数据采集设备。

饲料称重：用标准桶+地磅，称量每次的加料量和剩料量。

猪只称重：在转群、销售、免疫等关键节点，强制进行称重。这是计算日增重(ADG)和料肉比(FCR)的唯一来源。

3，"一制度"：建立数据采集的流程与制度

没有制度保障，再好的表格也会流于形式。

（1）指定专人：明确由技术员或班组长负责数据的汇总、计算和初步分析。饲养员只负责原始数据的记录。

（2）固定时段：规定每天上午某个固定时间收齐前一天的记录表。

（3）每周/每月汇总：技术员定期将原始数据汇总到简单的Excel表格中，计算出核心指标。

（4）简单分析：将计算结果与上月、去年同期对比，看趋势是变好还是变差。
（三）关键生产指标的低成本监控方法  

1，配种分娩率：不需要设备，只需要规范、准确地记录每天的配种记录和分娩记录。

2，窝均活仔数：在接产时，用计数牌或直接在产床记录板上划"正"字，当场清点活仔数，事后汇总。

3，成活率/死亡率：每天巡栏时记录死亡数和淘汰数，这是最基本的工作记录。

四、数据分析与优化决策流程

1，数据分析的基本流程

（1）第一步：规范记录

设计简单高效的报表体系，每日记录各类原始数据：采食量、存栏数、转群数、死亡数、用药情况等。确保数据的真实性和及时性是一切分析的基础。

（2）第二步：统计计算

指定专人定期(每周/每月)对原始数据进行汇总，计算出关键生产指标。

（3）第三步：分析解读

这是最关键的一步。纵向对比(与本场上月、上年同期比)看进步，横向对比(与行业标杆、理论值比)找差距。

（4）第四步：决策与行动

基于分析结果，采取针对性措施。例如，分析发现母猪非生产天数过长是拉高PSY的主要原因，那么决策就是加强发情鉴定、优化断奶母猪管理。

2，常见生产问题的数据诊断方法

（1）料肉比异常升高：应立刻排查是饲料品质问题？还是猪群健康出了问题(如隐性蓝耳病)？或是环境应激(如高温高湿)？

（2）造肉成本上升：分解开来看，是仔猪成本高了？饲料单价涨了？还是FCR或日增重变差了？从而找到真正的症结。

（3）配种分娩率下降：检查公猪精液质量、母猪体况、配种时机和技术、环境应激等因素。

（4）窝均活仔数偏低：关注母猪营养、遗传品质、繁殖疾病防控等情况。

五、管理与健康成本优化方案

1，精准投放，减少浪费：实行少喂勤添，特别是育肥期，避免料槽中积压过久饲料导致的霉变和浪费；定期检查维修饮水器水压、料槽破损情况，杜绝隐形浪费。

2，环境控制降应激：夏季的重点是防热应激。舍温超过28℃时，每上升1℃会导致采食量下降，饲料消耗增加3.2%。水帘+风机系统是育肥舍性价比最高的降温投资。

3，强化生物安全，减少药品支出：用生物消毒替代部分化学消毒，既可带猪消毒，又能显著降低舍内氨气浓度，减少呼吸道疾病。

4，提高母猪繁殖性能：母猪发情前一周调整营养，补充优质膳食纤维和益生菌，并在排卵前3小时左右注射促排卵药物，可有效提高窝均产仔数2头以上。母猪每多提供一头断奶仔猪，就能显著分摊其自身的固定成本。

5，提高仔猪成活率：初生仔猪在出生24小时内灌服丁酸梭菌等益生菌，可有效预防哺乳期腹泻，提高健仔率；外购仔猪在饮水中添加电解多维和益生菌，可降低应激，减少死亡率。

六、数据管理中的常见问题与对策

1，数据采集中的问题与解决

（1）数据记录不及时、不准确：建立数据录入制度和复核机制，将数据质量与员工绩效挂钩；简化记录表格，减少录入工作量。

（2）数据分散在不同系统中：选择集成度高的管理系统，或通过数据接口实现系统间数据交换。

（3）数据分析和应用能力不足：加强员工培训，或借助外部专业力量；从简单分析开始，逐步深入。

2，数据应用中的误区避免

（1）过度依赖数据，忽视现场观察：数据只是工具，必须与现场实际情况结合分析。定期进行现场巡查，验证数据反映的问题。

（2）追求完美数据，延误决策时机：在数据不完全准确的情况下，也可进行趋势性分析和决策，同时不断完善数据质量。

（3）数据指标过多，重点不突出：聚焦关键指标(如PSY、料肉比、造肉成本)，深入挖掘，而非片面追求指标数量。

七、建立"数据-激励"闭环机制

对于中小猪场，员工责任心是所有措施能否落地的关键。将关键指标(如窝均活仔数、育肥成活率、造肉成本)与生产团队的绩效挂钩。

即使每月拿出几百上千元作为奖金，也能极大调动员工积极性，让他们主动去关心猪群采食量、减少浪费、及时发现病猪，这带来的效益远大于投入。

1，激励机制设计要点：

（1）指标选择要科学：选择关键、可量化、员工可影响的指标

（2）目标设定要合理：基于历史数据和行业标杆，既有挑战性又可实现

（3）兑现要及时：按月或按季度考核兑现，保持激励的及时性

（4）公平公正：考核标准透明，结果公开，避免主观因素

八、数据管理升级路径

即使从最原始的方法开始，也可以逐步升级：

1，起步阶段 (纸笔+Excel)：先用好纸质表格和Excel。这是从0到1的突破，最重要。

2，优化阶段 (手机+云协作)：使用手机上的金山文档、腾讯文档或钉钉/企业微信的在线表格功能。技术员设计好表格，分享给各栋舍班长，他们每天在手机上填写，数据自动同步，避免纸张丢失和二次录入错误。

3，进阶阶段 (引入简易SaaS软件)：当猪场已经养成数据习惯后，可以订阅一款像智草云这样的简易SaaS软件，年费仅几千元。将线下表格线上化，由软件自动计算指标、生成报表，管理效率会进一步提升。

九、总结：构建数据驱动的精益猪场

对中等规模猪场而言，降本增效的关键在于思维转变：

（1）从"关心花了多少钱"转向"关心生产一斤肉花了多少钱"，即聚焦造肉成本而非单纯减少投入。

（2）从经验管理转向数据管理：哪怕只是精准记录好采食量和增重这两个最基本的数据，也能发现巨大的改善空间。

（3）从粗放饲喂转向阶段精准营养：通过5阶段饲喂和非常规原料的精准应用，挖掘饲料成本潜力。

（4）从依赖药品转向预防保健：通过环境改良和生物安全，降低死淘率和医疗开支。

降本增效是一场细节战和持久战。无需追求一步到位的高科技投入，而是应结合自身情况，优先实施投入低、见效快的措施，持续优化，方能构建起属于自己的成本优势，在微利时代稳健前行。

记住：精细化管理的核心是思维，而不是设备。最昂贵的设备，在缺乏管理思维的猪场里也是一堆废铁；而最简单的称重和记录，在用心者手中也能创造出巨大的效益。 现在要做的，就是立刻行动起来，从今天这一栏猪的喂料和称重开始。