На вопросы по теме порталу AgroXXI.ru отвечал Ростовский Иван Олегович, системный аналитик из компании «Плинор».
эксклюзив 🔹
AgroXXI.ru: Как вы определяете важность анализа данных в животноводстве?
Р.И.: Анализ данных в животноводстве играет ключевую роль в улучшении эффективности производства и качества продукции. Он позволяет отслеживать состояние здоровья животных, оптимизировать рационы кормления, управлять производственными процессами и контролировать условия содержания скота. Это способствует повышению производительности стада, снижению затрат на ветеринарное обслуживание и сокращению потерь продукции. Кроме того, анализ данных помогает в разработке новых технологий и методов управления, что в конечном итоге ведет к увеличению прибыльности бизнеса.
AgroXXI.ru: Какие основные типы данных о племенных животных вы собираете и анализируете?
Р.И.: Анализ данных в животноводстве охватывает различные аспекты, включая генетическую информацию о родителях, предках и потомках животных, ветеринарные записи о здоровье, показатели продуктивности, наблюдения за поведением, условия среды обитания, а также финансовые данные о расходах и доходах. Эти данные помогают животноводам оптимизировать селекционные программы, предсказывать риски заболеваний, улучшать условия содержания и управлять экономикой фермы.
Ростовский Иван Олегович
AgroXXI.ru: Какие методы сбора данных вы используете для получения информации о племенных животных?
Р.И.: Для анализа данных о племенных животных применяются разнообразные методы. Традиционно информация записывалась вручную, но сейчас широко используются современные технологии. Автоматизированные системы с датчиками и камерами собирают данные о здоровье, местоположении и поведении животных. Также применяется GPS-отслеживание для контроля передвижений животных. Чипирование и радиочастотные метки помогают идентифицировать каждого животного. Интеграция датчиков и устройств связи в систему управления фермой позволяет автоматически передавать данные в реальном времени. Обработка данных с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта помогает выявить скрытые закономерности и делать прогнозы. Комбинируя эти методы, можно достичь полной картины состояния стада и принимать эффективные решения.
AgroXXI.ru: Какие источники данных (внутренние и внешние) вы считаете наиболее надежными и актуальными?
Р.И.: Надежными источниками данных для анализа в животноводстве являются внутренние и внешние ресурсы. Внутренние источники включают ветеринарные документацию, данные о кормлении, биометрические данные, журналы посещений и отчеты о производстве. Внешние источники – это метеорологические данные, маркетинговые исследования, научные публикации, государственная статистика и информационные порталы. Использование разнообразных источников вместе с современными методами анализа позволяет получать точные и объективные результаты.
AgroXXI.ru: Как вы обрабатываете и анализируете собранные данные? Используете ли вы специальные программные инструменты?
Р.И.: Для учёта животных на ферме можно использовать:
В молочном направлении. позволяет создать замкнутый цикл обработки информации по крупному рогатому скоту молочной продуктивности в хозяйстве. Накопление данных первичного учета позволяет получать из программы полную информацию по каждому животному и управлять стадом.
Мобильное приложение «Блокнот. Молоко» работает с облачной базой ИАС «СЕЛЭКС. Молочный скот».
Мобильное приложение работает с комплексом программ: ИАС «СЕЛЭКС. Молочный Скот» и ИАС «СЦР. Молочная лаборатория»
В мясном направлении.
Информационно-аналитическая система «СЕЛЭКС — Мясной скот. Племенной учет в хозяйствах.
Мобильное приложение «Блокнот.Мясо».
AgroXXI.ru: Какие ключевые показатели вы отслеживаете для оценки продуктивности племенных животных?
Р.И.: Продуктивность племенных животных оценивается по нескольким показателям. Важным является соотношение произведенной продукции (молока, мяса, шерсти) к затратам на корм. Эффективное использование питательных веществ улучшает продуктивность. Также учитываются затраты на корм для производства единицы продукции. Беременность, рождение, выживаемость молодняка и продолжительность продуктивного периода у самок важны для способности животных к размножению. Качество продукции, включая жирность молока, плотность шерсти и мясную прослойку, влияет на ее рыночную стоимость. Здоровье животных, отсутствие болезней и хорошая выживаемость влияют на продуктивность. Наконец, важно учитывать общие затраты на содержание и доходы от продажи продукции для определения общей рентабельности хозяйства..
AgroXXI.ru: Как собранные данные помогают вам в принятии более обоснованных решений в управлении стадом?
Р.И.: Собранные данные помогают принимать более обоснованные решения в управлении стадом различными способами. Во-первых, анализ родословных и ветеринарных данных позволяет выбирать лучших особей для разведения, что повышает шансы на рождение здоровых и продуктивных животных. Во-вторых, оптимизация рационов на основе данных о потреблении кормов и продуктивности способствует более эффективному использованию ресурсов. В-третьих, мониторинг состояния здоровья и исторические данные помогают прогнозировать риски заболеваний и принимать превентивные меры. В-четвертых, создание оптимальных условий для жизни животных на основе экологических данных и биометрии улучшает их здоровье и продуктивность. В-пятых, сравнение финансовых показателей и продуктивности позволяет оптимизировать затраты и максимизировать прибыль. В-шестых, обработка больших данных и аналитика помогают выявлять новые тенденции и возможности для улучшения практик. Наконец, ведение точного учета и соблюдение нормативных требований поддерживает высокий уровень безопасности и качества продукции.
AgroXXI.ru: Можете ли вы привести пример, когда данные о племенных животных помогли улучшить продуктивность или здоровье стада?
Р.И.: Конечно, приведу пример, когда данные о племенных животных помогли улучшить продуктивность и здоровье стада.
Недавно одна из наших ферм столкнулась с проблемой высокой заболеваемости крупного рогатого скота (КРС) и снижением надоев молока. Мы начали анализировать ветеринарных данные животных, результаты лабораторных исследований и условия содержания. Было обнаружено, что некоторые коровы имели повышенный уровень антител к определенному патогену, который ранее не был замечен в этой местности.
Мы провели геномный анализ этих коров и их родителей, чтобы понять, есть ли какие-то генетические особенности, которые могли бы объяснить устойчивость к этому патогену. Результаты показали, что определенные гены действительно были связаны с иммунитетом к данному патогену.
На основе этого исследования мы изменили программу селекционного отбора, начав уделять больше внимания животным с высокими показателями этих генов. Также мы внесли коррективы в условия содержания и ввели дополнительные меры профилактики, чтобы снизить риск заражения.
В результате заболеваемость среди КРС значительно снизилась, а средний уровень надоев увеличился на 10%. Это позволило ферме не только улучшить общее состояние стада, но и увеличить свою прибыль.
AgroXXI.ru: Как вы используете данные для прогнозирования будущих показателей продуктивности?
Р.И.: Прогнозирование будущих показателей продуктивности осуществляется несколькими способами. Во-первых, изучение прошлых тенденций и показателей помогает строить прогнозы на будущее. Во-вторых, современные методы машинного обучения и искусственного интеллекта позволяют обучать модели на исторических данных и делать прогнозы с учетом множества переменных. В-третьих, специальные инструменты и методики, такие как модели временных рядов или нейронные сети, создают прогнозные модели, учитывающие исторические данные и текущую ситуацию. В-четвертых, исследование рыночных тенденций, цен на ресурсы и продукты, а также финансовые показатели предприятия помогают строить реалистичные прогнозы. В-пятых, учет отзывов и предпочтений потребителей позволяет лучше понять, какие продукты будут востребованы в будущем. И наконец, следование новым технологиям и разработкам в агрономии, биотехнологии и смежных областях позволяет внедрять инновации и улучшать прогнозы. Комбинируя эти методы, можно получить более точные и достоверные прогнозы, что способствует эффективному планированию работы предприятия и принятию стратегических решений.
AgroXXI.ru: В какой степени анализ данных влияет на стратегическое планирование вашего животноводческого предприятия?
Р.И.: Анализ данных оказывает значительное влияние на стратегическое планирование нашего животноводческого предприятия. Используя аналитические инструменты, мы можем точно оценить текущее состояние наших ресурсов, такие как поголовье скота, корма, помещения и оборудование. Это помогает нам разрабатывать эффективные стратегии для улучшения производительности, снижения затрат и повышения прибыли. Кроме того, анализ данных позволяет нам прогнозировать будущее потребление ресурсов и планировать соответствующие меры заранее
AgroXXI.ru: Какие новые технологии или инструменты вы планируете внедрить для улучшения сбора и анализа данных?
Р.И.: Мы всегда стремимся внедрять новые технологии и инструменты для улучшения сбора и анализа данных. Вот несколько направлений, которые мы рассматриваем:
Интернет вещей (IoT): Расширение использования умных датчиков и устройств для сбора данных в реальном времени. Это позволит нам быстрее реагировать на изменения и оптимизировать процессы.
Роботизация и автоматизация: Разработка роботизированных систем для выполнения рутинных операций, таких как сбор данных и мониторинг здоровья животных. Это поможет снизить нагрузку на персонал и уменьшить ошибки.
Искусственный интеллект и машинное обучение: Дальнейшее развитие и применение ИИ и ML для анализа данных и создания моделей прогнозирования. Это может включать использование нейросетей для распознавания образов и классификации данных.
Big Data и облачные технологии: Переход на облачные сервисы для хранения и обработки больших объемов данных. Это упростит масштабирование и доступ к данным из любой точки мира.
Биоинформатика и геномика: Развитие методов секвенирования ДНК и изучения геномов животных для улучшения селекционных программ и понимания генетических механизмов.
Кибербезопасность: Усиление мер защиты данных от кибератак и несанкционированного доступа. Это важно для защиты конфиденциальной информации и предотвращения угроз.
Экосистемы данных: Создание интегрированных экосистем данных, позволяющих объединять и анализировать данные из разных источников. Это даст более полную картину и поможет принимать более взвешенные решения.
Нейросети и компьютерное зрение: Применение технологий компьютерного зрения для автоматической классификации и анализа изображений. Это ускорит процесс обработки данных и снизит влияние человеческого фактора.
Мы постоянно следим за новыми технологическими трендами и стараемся внедрять те из них, которые могут принести наибольшую пользу нашему бизнесу и нашим клиентам.
AgroXXI.ru: Как искусственный интеллект и машинное обучение могут изменить подход к анализу данных в животноводстве?
Р.И.: Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) могут существенно изменить подход к анализу данных в животноводстве, предлагая следующие преимущества:
Автоматизация рутинных задач: Машинное обучение позволяет автоматизировать множество рутинных операций, связанных со сбором и анализом данных. Это включает автоматическое распознавание образов, анализ видеоматериалов и текстовых данных.
Точное прогнозирование: Алгоритмы машинного обучения способны строить более точные прогнозы на основе больших объемов данных. Например, они могут предсказывать будущий уровень продуктивности животных, возможные заболевания и требуемые меры по их профилактике.
Оптимизация процессов: Благодаря глубокому анализу исторических данных и текущих условий ИИ может предложить оптимальные стратегии управления стадом, включая рационы кормления, режимы работы и условия содержания.
Выявление скрытых закономерностей: ИИ способен находить скрытые зависимости и корреляции между различными параметрами, которые могут быть неочевидны человеку. Это позволяет обнаружить новые факторы, влияющие на продуктивность и здоровье животных.
Быстрое принятие решений: Возможность мгновенного анализа большого объема данных позволяет принимать оперативные решения на основе актуальной информации. Это особенно важно в ситуациях, требующих быстрых действий, например, при вспышке заболеваний или экстремальных погодных условиях.
Персонализация подхода: Индивидуальный подход к каждому животному становится возможным благодаря использованию ИИ для анализа уникальных характеристик каждого животного. Это может включать создание индивидуальных планов лечения, кормления и ухода.
Расширенные возможности диагностики: Использование компьютерного зрения и алгоритмов распознавания образов позволяет проводить раннюю диагностику заболеваний и выявлять отклонения в поведении животных.
Применение ИИ и машинного обучения открывает широкие перспективы для повышения эффективности и качества управления в животноводческой отрасли.
AgroXXI.ru: С какими основными трудностями вы сталкиваетесь при сборе и анализе данных о племенных животных?
Р.И.: При сборе и анализе данных о племенных животных мы сталкиваемся с рядом трудностей:
Технические ограничения: Некоторые фермы находятся в удаленных районах с ограниченным доступом к интернету или электричеству, что затрудняет использование современных технологий сбора данных.
Качество данных: Иногда данные могут быть неполными или содержать ошибки, что требует дополнительных усилий для их очистки и верификации.
Безопасность данных: Защита конфиденциальной информации о животных и владельцах ферм является критически важным аспектом, требующим внедрения строгих мер кибербезопасности.
Сложность аналитики: Большие объемы данных и разнообразие источников могут усложнить анализ и интерпретацию результатов. Требуются специализированные навыки и инструменты для работы с такими данными.
Законодательные и этические вопросы: Соблюдение законов о защите животных и персональных данных, а также этических норм при сборе и использовании данных требует тщательного контроля и регулирования.
Нехватка квалифицированных специалистов: Найти специалистов, обладающих необходимыми знаниями и навыками в области анализа данных, может быть непросто, особенно в сельских регионах.
Финансовые ограничения: Внедрение новых технологий и инструментов может потребовать значительных инвестиций, что не всегда возможно для небольших фермерских хозяйств.
Изменчивость среды: Факторы внешней среды, такие как погода, климат и болезни, могут быстро меняться, что делает прогнозирование и планирование более сложными.
Эти трудности подчеркивают необходимость постоянного совершенствования технологий и методик сбора и анализа данных, а также обучения и подготовки кадров для работы в данной сфере.
AgroXXI.ru: Как вы решаете проблемы с качеством данных, которые могут повлиять на результаты анализа?
Р.И.: Для решения проблем с качеством данных, которые могут повлиять на результаты анализа, мы применяем несколько стратегий:
Верификация данных: Проверка и подтверждение правильности данных на всех этапах их сбора и обработки. Это включает проверку наличия дубликатов, ошибок ввода и логических несоответствий.
Построение процессов ETL (Extract, Transform, Load): Автоматизация процессов извлечения, преобразования и загрузки данных в аналитическую платформу для минимизации человеческих ошибок.
Очистка данных: Использование инструментов и скриптов для удаления некорректных, отсутствующих или избыточных данных. Это может включать удаление аномалий, заполнение пробелов и нормализацию данных.
Шкалирование и нормализация данных: Преобразование данных в единый формат и диапазоны для облегчения сравнений и анализа.
Разделение данных на тренировочный и тестовый наборы: Разделение данных на обучающую и тестовую выборки для проверки качества моделей машинного обучения.
Модерация и аудит данных: Регулярный мониторинг и аудит качества данных для выявления и устранения проблем на ранних стадиях.
Документирование процессов: Четкая документация всех этапов работы с данными, включая источники, методы обработки и результаты анализа.
Перекрестная проверка результатов: Сравнение результатов анализа с другими источниками информации или экспертными оценками для подтверждения их достоверности.
Обновление и актуализация данных: Периодическое обновление данных для поддержания их актуальности и соответствия текущим условиям.
Такой комплексный подход позволяет нам минимизировать влияние проблем качества данных на результаты нашего анализа и принимать обоснованные решения на основе достоверной информации.
AgroXXI.ru: Как вы видите будущее анализа данных в животноводстве? Какие изменения ожидаете в ближайшие 5-10 лет?
Р.И.: Будущее анализа данных в животноводстве выглядит многообещающим. Я ожидаю, что в ближайшие 5-10 лет произойдут следующие изменения:
Рост использования IoT и Big Data: Все больше ферм будет внедрять системы Интернета вещей (IoT) и собирать большие объемы данных о животных и окружающей среде. Эти данные будут использоваться для создания более точных моделей прогнозирования и принятия решений.
Интеллектуальные системы управления: Появится больше интеллектуальных систем управления стадом, которые смогут адаптироваться к изменяющимся условиям и предлагать оптимальные решения в реальном времени.
Персонализированный подход к животным: Благодаря развитию технологий машинного обучения и анализа данных, каждый отдельный организм будет рассматриваться как уникальный индивидуум с собственными потребностями и особенностями.
Генетическая селекция нового уровня: Использование полногеномных ассоциативных исследований (GWAS) и методов редактирования генома позволит значительно улучшить генетический потенциал животных и сократить время селекционной работы.
Мониторинг здоровья в реальном времени: Устройства и приложения для непрерывного мониторинга здоровья животных станут широко распространенными, предоставляя операторам ферм своевременные предупреждения о возможных проблемах.
Развитие беспилотных систем: Беспилотные дроны и роботы будут использоваться для выполнения рутинных задач, таких как уборка помещений, доставка кормов и наблюдение за животными.
Повышение уровня автоматизации: Роботизация многих процессов, включая доение, кормление и уход за животными, станет обычным явлением на большинстве ферм.
Инновационные материалы и технологии: Будут разработаны новые материалы и технологии для улучшения условий содержания животных, снижения стресса и повышения их комфорта.
Экологическая устойчивость: Акцент на экологическую устойчивость и сокращение углеродного следа приведет к созданию более энергоэффективных и экологически чистых производственных процессов.
В целом, ожидается, что анализ данных станет ключевым инструментом для повышения производительности, улучшения здоровья животных и укрепления конкурентоспособности в животноводческом секторе.
Заглавное фото: Лукьянов Дмитрий, AgroXXI.ru.
Беседу вел: Лукьянов Дмитрий, AgroXXI.ru.
