奶牛饲养业的大数据

刀客

易马科技数据中心

索俊平

       在过去10年中，几乎所有行业都或多或少的受到大数据的影响，对于传统农业来说也是向数字农业方向发展，数据管理必将成为未来农业经营的主流模式，也是精细管理的具体形式，在中国从目前的情况来看，奶牛饲养业最有可能成为农业最先达到大数据管理的行业，原因有八点：一是奶牛场基本实现了规模化，方便了各项数据的采集；二是奶牛个体行为数据的采集也通过芯片采集逐步普及；三是在育种上DHI在发达国家已经有近六十年的实践和应用，这项通过定期采集分析牛奶理化指标，进行选育个体的技术，中国也在普及当中，育种管理数据化；四是饲草料分析近红外快速检测大数据的应用，使个体和群体的消化数据实现了量化，营养管理数据化；五是生化检测技术在奶牛上的普及应用已经成为可能，测定个体牛血/牛尿指标，健康管理数据化；六是中国乳品企业群体牛奶理化指标检测硬性要求，牛奶群体理化指标数据常态化；七是奶牛生活环境如温度/湿度/光照/风速等数据与营养需求关联方程化，环境因素模型化；八是数据存储云管理技术已经日趋成熟，奶牛业各项大数据的采集/分析/挖掘/规律/决策不存在技术层面的困难。综上几点奶牛饲养业的大数据应用必将成为未来牧场经营管理的主流。

    在奶牛业上大数据应用方面易马做了五年的探索实践，通过大量牧场饲草料检测数据/日粮消化数据/牛血生化数据/牛奶群体理化数据/牛群环境温湿度数据，进行了科学的分析/关联/挖掘，有了许多新的发现，如牛奶的乳脂率和青贮玉米质量中乙酸及不可消化中性洗涤纤维含量关系，牛血二氧化碳结合力和日粮淀粉消化率的关系，采食量和温度/日粮不可消化纤维含量/奶牛肝功能数据的关系等等，有些数据之间不是高度正相关就是负相关，体细胞高的牧场胆红素和谷丙转氨酶基本上是异常的，乳蛋白低牧场血糖低基本是偏低的，乳脂率低牧场胆固醇基本上偏高的，这些都是我们以前没有关注和考虑的因素，说明对奶牛深层次了解还很有限，而这些方面也许对牛群健康管理的决策至关重要，虽然说现在牧场有好多数据，但多数是结果数据和表层数据，甚至是无效数据，其实对于奶牛场来说，数据虽多，我们认为最重要的数据就是饲草料消化数据/DHI育种数据/牛血生化数据，关注奶牛健康大数据是未来奶牛场管理的方向！

牛群健康诊断图

玉米青贮分析图

新产TMR分析分析图

易马检测流程图

检测信息表

实验室场景



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