確定商品豬出欄的最佳時機

本刊編輯/張 婕（編譯）

平衡飼料成本和肥育豬的最佳出欄重量，是養豬者的日常需要進行的決策，現在人們可以通過使用最新的預測模型增加運營的利潤。

養豬生產不是一個簡單的線性過程。生產效益取決于許多變量，如豬基因、日糧、豬舍環境和當地豬市情況等。筆者的目標是在管理養豬者的所有投入成本，與豬肉價格和肉質之間找到合理的平衡點。這就需要確定合適的出欄時機。當豬飼料價格高時，豬只可以較早地以較低的胴體重量上市；當豬肉價格比較可觀時，可以讓豬只在養殖場里飼養更長時間，以提高胴體重量。這是世界各地生豬生產者日常決策過程的一部分。雖然市場條件對個體生豬生產者來說很難控制，但他們可以控制飼養策略或生豬的出欄時間，以此來提高養殖效益。

1 出欄策略

世界各地的養豬生產水平已經得到提高，很多豬場使用智能化設備采集豬只數據，以此來更好地管理生豬生產過程。在實踐中，決策在一定程度上仍需要基于過去的經驗和教訓?，F在有更多的信息可供豬場經營者們用于日常決策，這是一個待開發的潛力項目，可以增加經營的利潤。一些養殖場使用全進全出的生產模式，雖然這是最大限度地減少傳染病傳播的最佳策略之一，但若所有豬只在同一時間出售時，可能會出現豬只體重不同的現象。這種變化可能是巨大的。同樣的日齡，一些豬只體重只有80 kg，而快速生長的豬只能夠達到120 kg，但它們卻同時被出售。

另一種常見的策略是混合養殖生長慢、中、快的豬品種。生長最快的品種將優先上市，為其他品種的完全生長騰出空間。肥育期豬出欄的時間和數量仍然經?；诠ぷ魅藛T的經驗，而當豬場經營者從屠宰場收到數據表時，豬只的胴體重量、瘦肉和脂肪百分比的差異顯著，可能與預期有所出入。這會導致需要繼續調整喂養策略，但同時會需要更多的時間和資金成本。

2 同質批次

批次內生長緩慢的豬，通常是生長和育肥設施使用效率低下的原因，而所有生豬生產者的目標是防止出現意外情況，盡可能接近同質批次。要做到這一點，了解某些投入（如日糧）對整個生長肥育期的影響很重要。這就是決策模型發揮作用的地方。

3 豬只預測模型的應用

Watson是Trouw Nutrition為養豬者開發的決策模型，它可以根據不同的飼料、豬肉價格以及飼料配方中的蛋白質和能量水平，同時預測多個項目，包括最佳的營銷策略。建?；陲暳瞎芾硐到y的豬只和豬場，并結合屠宰場關于肉質和胴體重量的數據。

3.1 預測模型應用場景

該模型可以根據低、中、高飼料價格和豬肉價格，模擬不同豬場的經營場景。該公司的一位客戶清楚地展示了通過建模和特定日糧的應用，建立了出欄時間模型。模型根據該養殖者的投入和計算時的市場情況，顯示該養殖場過早地讓過多的豬只出欄。此前，第12周16%的商品豬出欄，第13周30%，第14周32%，第16周22%。使用Watson模型后，結果顯示該位客戶最好在第13周出欄16%的商品豬，第14周出欄50%豬，第16周出欄34%。

3.2 同時優化幾個元素

這一優化操作帶來了每頭豬1.80歐元的額外利潤和更統一的批次?？偟膩碚f，該養殖者的豬場每年增加了13 300歐元的額外利潤。如果一個豬場同時優化幾個要素，如營養再平衡、生產管理和動物營銷審查等，這可能會收獲更多效益。

3.3 精度成為先決條件

當決策毫無根據地基于經驗或簡單的猜測，不僅會損害豬只健康和生產性能，還可能對整個養豬業產生巨大的影響?？紤]到養豬場規模越來越大，而市場環境仍然不可預測，錯誤決策的負面影響正在擴大。這就是生豬養殖者不能再依靠過去的經驗作為重要決策的根據的原因。

4 使模型變得更準確

預測模型可以提示哪些變量可以決定結果走向。人們可以使用先進的預測模型，它能將影響生產結果的所有因素，如遺傳、環境、健康、飼料、運輸和可持續性生產等數據整合起來，作為預測的基礎?？傮w而言，Watson模型的預測準確率達到了95%～98%，相當可靠地提供了商品豬最佳出欄時機。