Компания Топигс Норсвин работает над новым статистическим методом для того, чтобы понять, как работает процесс изменения веса животного, и затем более точно прогнозировать будущую производительность и качество отдельной свиньи. Это даст возможность классифицировать свиней на ферме так, как если бы они находились в цехе по убою. После этого перерабатывающее предприятие и производитель смогут решить, следует ли отправлять свинью в цех по убою на этой или на следующей неделе, исходя из текущего рыночного спроса на свинину и вида переработки, который даст самую высокую добавленную ценность.
Данное моделирование и прогнозирование работает как часть проекта компании Топигс Норсвин, которая является участником программы “Breed4Food” в сотрудничестве с Вагенингенским университетом, университетом Гронингена и финансируется 50/50 организацией STW, занимающейся поддержкой инноваций и программой “Breed4Food”. Проект, который получил название “Smartbreed”, изучает возможности использования данных реального времени и сенсорной технологии для прогнозирования будущих показателей свиньи. Проект ориентирован не только на продуктивность, но и на организацию генетического материала и (будущее) здоровье свиней. Данную информацию о будущей продуктивности и здоровье свиней собирают при помощи сенсорной технологии, которая оценивает характеристики свиньи и её среду обитания. Машинное обучение используется для автооптимизации моделей.
Целью проекта является использование собранной информации и разработанной технологии для повышения качества племенной программы партнеров “Breed4Food”. Топигс Норсвин получит выгоды в результате реализации данной части проекта; другая часть проекта связана с сохранением поголовья коров.
Благодаря более точному прогнозированию будущих показателей, повышается точность отбора животных и качество генетического процесса. Дополнительные результаты, которые могут получить другие партнеры отрасли в результате реализация проекта:
Повышение качества кормления свиней в отношении будущих показателей: таким образом повысится эффективность кормления.
Обнаружение проблем на раннем этапе: повышается уровень благосостояния животных, снижается количество используемых антибиотиков.
Получение информации о качестве свиньи на раннем этапе приведет к более эффективной переработке свинины.
