0
Мы изучали роль субпопуляций как средства более точного понимания того, где можно сократить расходы или увеличить доходы (или и то, и другое!). Мы можем определять субпопуляции различными способами, например, визуально, используя статистику или постфактум в ретроспективном анализе данных убоя. Понимание и идентификация субпопуляций может дать управляющему фермы обоснование для разработки целенаправленных взаимодействий, которые, как правило, менее затратны (часто не нужно «лечить» весь корпус лекарствами или вносить изменения в протоколы работы).
До сих пор мы говорили о субпопуляциях животных, которые развиваются на стадии откорма, когда увеличение вариации веса может быть очень дорогостоящим. Субпопуляции в конце откорма, которые поддаются систематическому улучшению, — это те, которые сначала помогают выявить проблему, а затем разработать протокол для уменьшения масштабов снижения прибыли. Из данных убоя вы можете увидеть группы животных, которые весят меньше нормы для своего возраста и более худые, чем среднее значение. Эту группу часто определяют как группу с респираторными или кишечными проблемами, иногда с плохой микросредой в станке, что влияет на рост. Процент этой группы от общей численности поголовья корпуса можно отслеживать с целенаправленным сокращением по всей ферме. Можно опробовать различные вмешательства и отследить процент подгруппы ко всему поголовью, чтобы судить об эффективности лечения.
В развивающихся странах, которые разводят свиней, часто целью является производство как можно большего количества мяса, поэтому, как правило, в ценообразовании нет более тонкого различия, которое способствует определенным качественным характеристикам, кроме веса. По мере того, как общество с доходом требует свинины, на первый план выходит совокупность признаков, которые связаны с этим типом мяса. Понимание того, как получить прибыль и оптимизировать показатели этих признаков, становится важным навыком для производителя.
Помимо данных убоя, субпопуляции могут быть относительно легко определены в пределах поголовья свиноматок. Группы по количеству опороса представляют собой подгруппы свиноматок с хорошо известными изменениями производительности по мере увеличения опоросов. Используя статистические данные, ферма может разработать набор правил выбраковки, которые эффективно поддерживают превосходную производительность фермы или повышают ее, если она не оптимально работает, за счет понимания как краткосрочной (оптимизация количества опороса), так и долгосрочной продуктивности (оптимизация структуры опоросов).
Эксперты обычно запрещают использовать среднее значение количества опоросов, которое используется в качестве эмпирического правила для принятия решений о выбраковке, хотя, по нашему опыту, оно чаще используется для корректировки количества опоросов после того, как серия неверных решений привела к дисбалансу возрастных групп. Мы оцениваем оптимальную структуру опоросов для отдельной фермы на основе статистической эффективности каждого опороса, а также других переменных. На практике это близко к «среднему» числу, о котором говорят.
Целью оптимизации количества опоросов является прогнозирование будущей продуктивности каждой свиноматки по мере принятия решения о ее выбраковке, обычно при отъеме. Если бы можно было разработать стратегию селекции, которая позволила бы правильно предсказать будущую продуктивность (такие переменные, как показатели тела животного, статистический размер помета, количество пропущенных случаев охоты, некоторые характеристики материнских способности и т. д.), можно было бы систематически повышать среднюю продуктивность поголовья, отсеяв животных с самыми плохими будущими показателями. Это может показаться невозможным, но на самом деле возможность сделать это просто в будущем. Конечно, необходимо одновременно учитывать и другие переменные, такие как стоимость выбракованной свиноматки по сравнению со стоимостью ее замены, вероятность смерти до принятия решения о выбраковке, наличие достаточного количества замены, которые циклически повторяют все целевые группы размножения и опороса.
На многих фермах решение о выбраковке на самом деле не принимается для оптимизации. Таким образом, она является предметом очень плохого индивидуального выбора, который часто происходит на основе предвзятых визуальных сигналов выбраковщика о том, какое животное должно уйти. Кроме того, без подхода, основанного на данных, выбраковка сводится к простому выбору правильного количества при отъеме для поддержания общей численности поголовья или просто выбраковки животных с большим количеством опоросов. Очень плохая и неэффективная стратегия, независимо от того, достигается ли «среднеотраслевой» выбор производительности для среднего количества опоросов поголовья или нет.
