Czy gospodarstwa mają „fałszywe” dane? Czy wiemy, jak podkreślić znaczenie dobrego prowadzenia dokumentacji?

Obecnie na rynku dostępnych jest wiele różnych programów do zarządzania danymi i prawie wszystkie gospodarstwa rolne używają jednego z nich w swojej codziennej działalności. Pomimo ciągłego i powszechnego korzystania z tych programów, nie wszyscy zaangażowani są świadomi znaczenia wiarygodności gromadzenia danych, które następnie wprowadzamy do programu.

Najczęstsze nieścisłości w gromadzeniu danych

Wszystkie gospodarstwa prawidłowo rejestrują liczbę prosiąt odsadzonych od maciory, najważniejsze dane produkcyjne. Poza tym nie wszystkie gospodarstwa mają taką samą wiarygodność w gromadzeniu danych. Niektóre z najczęstszych błędów to:

• Nierejestrowanie wszystkich martwych urodzeń.
• Rejestrowanie prosiąt urodzonych bardzo słabych jako martwo urodzonych.
• Nierejestrowanie upadków prosiąt w okresie laktacji i/lub ich przyczyn.
• Nieprawidłowe rejestrowanie przyczyn śmierci prosiąt.
• Nierejestrowanie przenoszenia prosiąt między lochami.
• Wyrównywanie liczebności miotów, a dopiero potem rejestrowanie urodzeń.
• Zbieranie danych dwa lub trzy dni po oproszeniu i rejestrowanie obecnych wówczas prosiąt.
• Nierejestrowanie lub nieprawidłowe rejestrowanie przyczyn utraty loch (np. lochy uśmiercone z powodu kulawizny są rejestrowane jako padłe).
• Nieusunięcie loch poddanych eutanazji lub poddanych ubojowi z bazy danych („lochy widmo”).

Najczęstsze przyczyny nieprawidłowego gromadzenia danych

W zdecydowanej większości przypadków wykryte przeze mnie błędy we wprowadzaniu danych nie są zamierzone, menedżerowie po prostu nie są świadomi znaczenia wiarygodności danych. Oto najczęstsze powody:

• Protokoły gromadzenia danych odziedziczone po poprzednich kierownikach ferm.
• Oszczędność czasu w zadaniach związanych z zarządzaniem.
• Premie za produktywność, które nie są optymalnie zaprojektowane.
• Narzucone przez pracowników wymagania dotyczące osiągania jak najlepszych wyników.
• Brak natychmiastowego rejestrowania danych (automatycznie lub ręcznie).
• Słabe szkolenie na temat znaczenia prawidłowego gromadzenia danych.
• Brak jasnych wytycznych dotyczących rejestrowania danych.

Znaczenie wiarygodności gromadzenia danych

Znaczenie wiarygodności gromadzenia danych. Aby poprawić wyniki produkcyjne gospodarstwa, musimy zidentyfikować punkty o największym potencjale poprawy, a aby to zrobić, kluczowe znaczenie ma wiarygodność wprowadzanych danych, która pozwala nam zidentyfikować te krytyczne punkty.

Spójrzmy tylko na kilka przykładów:

Jeśli chcemy zwiększyć liczbę prosiąt odsadzonych na miot, będziemy musieli ocenić, czy bardziej wykonalne jest zmniejszenie śmiertelności przed odsadzeniem, czy zwiększenie liczby prosiąt urodzonych żywych (rysunek 1).

• Aby zwiększyć liczbę prosiąt żywo urodzonych, będziemy musieli ocenić, czy krytycznym punktem poprawy jest zwiększenie całkowitej liczby urodzeń, czy zmniejszenie liczby martwych urodzeń.
• Jeśli nie wszystkie martwo urodzone prosięta są rejestrowane, moglibyśmy myśleć, że problemem jest niska całkowita liczba urodzonych prosiąt (i dokonalibyśmy przeglądu protokołów zarządzania podczas inseminacji), podczas gdy być może problem leży w nadmiarze martwo urodzonych prosiąt i powinniśmy dokonać przeglądu protokołów zarządzania podczas oproszenia.
• Jeśli prosięta urodzone jako mało żywotne są rejestrowane jako martwo urodzone, uważamy, że problemem jest zbyt niski odsetek żywych urodzeń i obniżamy rzeczywisty odsetek śmiertelności przed odsadzeniem.
• Jeśli nie odnotowuje się przenoszenia prosiąt między miotami, trudniej będzie zidentyfikować lochy, u których wiele prosiąt wielokrotnie pada w laktacji, i które powinny zostać poddane ubojowi. Ponieważ lochy te finalnie odsadzają prosięta otrzymane od innych loch, ich słaba wydajność może pozostać niezauważona.
• Jeśli poddamy ubojowi lochy z wieloma powrotami do rui, ale nie odnotujemy przyczyny uboju, trudniej będzie zidentyfikować i rozwiązać przypadki niskiego wskaźnika porodów.
• Jeśli jest wysoki odsetek prosiąt w wieku powyżej 15 dni, które umierają w wyniku zmiażdżenia, prawie na pewno mamy problem z kontrolą temperatury w pomieszczeniach porodowych (zbyt zimne pomieszczenia lub zbyt gorące gniazda). Ale aby to wykryć, musimy rejestrować zgony prosiąt, podając ich prawdziwą przyczynę i datę.
• Jeśli nie zarejestruję prawidłowo loch usuniętych z fermy i nie usunę ich z programu, będziemy mieli „lochy widmo”, samice, które nie są już obecne na fermie, ale które program nadal bierze pod uwagę w swoich obliczeniach. Zwierzęta te generują wzrost NPD (dni nieprodukcyjnych) i powodują, że tracimy dużo czasu na szukanie przyczyny problemu.

Jak wykrywać przypadki niskiej wiarygodności w gromadzeniu danych?

Nie zawsze łatwo jest stwierdzić z całkowitą pewnością, że gromadzenie danych na farmie nie jest tak wiarygodne, jak powinno, ale oto niektóre z oznak, które mogą pomóc nam to wykryć:

• Gospodarstwa, które są jednymi z najlepszych w swojej klasie pod względem śmiertelności przed odsadzeniem, a jednocześnie jednymi z najgorszych pod względem martwych urodzeń. Czy rejestrują prosięta urodzone żywe z niską żywotnością jako martwo urodzone?
• Gospodarstwa z niską całkowitą liczbą urodzeń i bardzo niską liczbą martwych urodzeń. Czy rejestrują wszystkie martwe urodzenia?
• Gospodarstwa o bardzo płaskiej krzywej całkowitej liczby urodzeń według liczby przebytych porodów (ryc. 2) Czy wyrównują mioty, a następnie rejestrują dane?

• Rozkład plenności: czy istnieje miot o znacznie wyższym odsetku (ponad 25% częstotości) niż inne mioty?

• Jeśli przeanalizujemy odchylenie statystyczne całkowitej liczby urodzeń, urodzeń żywych i odsadzeń, odchylenie całkowitej liczby urodzeń powinno być większe niż urodzeń żywych, a urodzeń żywych większe niż odsadzeń (ryc. 4). Nie zawsze ma to miejsce w gospodarstwach o niskiej wiarygodności w gromadzeniu danych.

Wniosek

Korzystanie z programów do zarządzania zapewnia wiele korzyści i zastosowań, takich jak tworzenie list zadań i raportów produkcyjnych. Na podstawie analizy danych produkcyjnych możemy wykryć krytyczne punkty z potencjałem do poprawy, w celu zwiększenia wydajności gospodarstwa, co skutkowałoby obniżeniem kosztów produkcji.

Aby poprawić wyniki produkcji poprzez skuteczne audyty techniczne, ważne jest, aby dane wprowadzone do programu zarządzania dokładnie odzwierciedlały to, co faktycznie dzieje się w gospodarstwie.