飼料ODM 物聯網系統及方案構架

      飼料ODM 物聯網是以提高養殖場收益為終極目的，通過物聯網技術利用現代化的設備將飼料加工、品控管理、飼養效果和市場利潤分析等聯系在一起，根據養殖場的實際情況（品種、環境、管理、健康水平、畜禽價格等）制定的包括配方、飼喂階段、保健、效果跟蹤并反復驗證等環節得出的優化方案的系統平臺，其架構包括數據采集層、通信層、數據處理平臺和終端應用層四個部分（見圖1）

圖1. 飼料ODM系統架構圖

數據采集層：包含各種現場參數的采集及報警。

通信層：包含有線、無線通信中間件設備，云端中間件。

數據處理平臺：專家數據庫&ODM數據平臺&云配方&生產控制。

終端應用層：通過手機、平板、電腦等對數據進行展示及運用。

一、飼料ODM 系統的理論基礎

飼料ODM系統是以動物營養學、動物生產學、飼料學等畜牧科學的理論和技術為基礎，緊密結合大數據分析技術和物聯網技術，通過不斷的生產實際積累而建立起來的。

01

日增重和采食量曲線

在一定范圍內，動物生長為能而食，據此可以推算出凈能及其它營養指標攝入量，以此作為基礎精準配制日糧。就豬而言，日增重是體重的導函數；日增重在體成熟后逐漸下降，說明上市體重、豬價和飼料價格之間存在一個最優解，包括特定豬價下最優的飼料成本、最優的上市體重或日齡。

02

動物的生長發育規律

以豬為例，豬的不同組織發育一般遵循先骨骼后肌肉再脂肪的順序，從圖2可以看出，對于飼喂低營養的晚熟品種，其肌肉和脂肪的交點大概在90kg ，而對于飼喂高營養的早熟品種交點大概在60kg ，這說明飼喂低營養水平的晚熟品種，其脂肪大量沉積的時間較飼喂高營養水平的早熟品種晚，同時說明營養水平和品種都會對生長曲線造成影響，因此真正的飼料ODM系統就是要在特定品種下制定特定的需要量。

圖2. 豬不同組織生長發育順序

03

動物生長曲線

圖3是豬典型的S 型生長曲線，其模型為

拐點為（InB/k ，A/e ）。B 越大，拐點日齡越大；K 越大，拐點日齡越小，該曲線在養豬生產上的指導意義有：1).拐點日齡越小，成熟快，早出欄；2).拐點日齡動物新陳代謝旺盛，相對生長率高，日增重大，營養物質需求大；3).拐點不是絕對的，不同品種不一樣，同一品種在不同的飼養條件下也不相同。

圖3. 豬不同日齡與體重的關系

04

凈能體系

與消化能(DE) 和代謝能(ME) 體系相比，從理論上講，凈能體系是使日糧能值與豬能量需要量相統一的衡量指標，更能真實地反映飼料的能量利用效率；從實際生產上講，通過補充必需氨基酸，凈能體系可以降低養殖業的碳和氮排放，是動物營養與飼料科學的發展方向。

二、飼料ODM物聯網系統的應用價值

就養豬場而言，飼料成本占豬場運行成本的60-70%。傳統的飼料企業與養殖場的合作方式很難準確計算出飼料成本和利潤之間的關系，導致養殖場領導在選擇飼料時難于決斷。飼料ODM物聯網系統根據出欄時期貨價格或市場預估價格，合理選擇預期生長曲線及相應凈能需要量，找到利潤最高點，優化飼料供給方案，以提高養殖整體效益為目標，應該是飼料企業的長遠發展的經營宗旨，也只有這樣才能真正幫助養殖企業。

01

飼料ODM以數據說話，促進飼料業與養殖業聯動

目前飼料企業和養殖場之間存在存在許多中間環節，養殖場管理者很難直接評估飼料產品的好壞。飼料ODM物聯網系統可以讓飼料企業與養殖場管理層雙方都能直觀地看到飼料質量評估的現場數據，同時可以通過自動飼喂系統準確測定飼喂效果，實際數據的信息溝通打破了原來的隔閡，有助于幫助飼料企業和養殖場建立長久穩定的信任關系。

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飼料ODM依靠凈能數據庫，提供精準營養

由于品種-飼料 -飼養 -環境這條聯動軸互相影響，不同的養殖場對飼料的要求是絕對不同的。飼料 ODM物聯網系統的核心包括原料預測模型、配方優化模型、生長曲線模型（體重、采食量、蛋白沉積和脂肪沉積等）、凈能對生長曲線的影響模型和利潤模型等。每個模型都以大量的數據作為支撐，且這些模型不是固定不變的，而是會根據養殖場實際情況進行自我學習、自我優化，從而幫助養殖場設計最優方案。

三、飼料ODM系統依靠數據處理平臺，降低企業風險成本

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