Какой показатель лучше других отражает производительность – процент опоросов или непродуктивные дни?
Одним из наиболее распространенных параметров оценки эффективности работы на ожидании является процент опоросов, определяемый как % свиноматок, дошедших до опороса. Поэтому, в общем случае предполагается, что ферма с процентом опоросов в 85% работает более эффективно, чем ферма, на котором этот показатель составляет 70%. Тем не менее, если мы проанализируем «дерево продуктивности» (рис. 1), которое демонстрирует и соотносит различные параметры, от которых зависит число отнятых поросят на осемененную свиноматку в год, мы увидим, что, оказывается, процент опоросов оказывает на него не самое большое влияние.
Рисунок 1. "Дерево продуктивности", сравнивающее два периода "отъем/слученная свиноматка" в год
В данном «дереве», чем ниже находится параметр, тем меньшее влияние он оказывает на общий показатель. Таким образом, процент опороса говорит нам об эффективности на ожидании меньше, чем количество непродуктивных дней. И в самом деле, рассмотрим приведенный выше случай: две фермы, с процентом опоросов в 80% (ферма А) и 85% (ферма Б). Если бы другие параметры, такие, как интервал от отъема до первого осеменения, длительность лактации или показатели на опоросе, на обеих фермах были одинаковыми, мы бы склонились к тому, что ферма Б работает более эффективно, чем А. Тем не менее, если проанализировать прохолосты на обеих фермах, то можно увидеть следующее:
Таблица 1. Потери на ожидании, по фермам
На ферме Б репродуктивных проблем было меньше, но в цикле они происходили позже. Если предположить, что среднее число непродуктивных дней (НПД) на обеих фермах составляло: 21 (регулярные повторы), 35 (нерегулярные повторы) и 75 (выкидыши), мы обнаружим, что:
Таблица 2. Производительность, по фермам
НПД=непродуктивных дней
Примечание: основано на предположении, что на обеих фермах период лактации составлял 28 дней, интервал от отъема до первого осеменения – 5 дней, число отъемышей на свиноматку – 12 голов.
Хотя процент опоросов на ферме Б выше, продуктивность на ней ниже. Это, до некоторой степени, крайний случай, однако, он хорошо иллюстрирует тот факт, что процент опоросов дает лишь частичную информацию о состоянии дел на ожидании, и если мы будем анализировать только этот фактор, это может привести к неправильным выводам. Как обсуждалось выше, и как показано на примере, число непродуктивных дней на свиноматку в год является намного более глобальным и надежным параметром при анализе эффективности на данном производственном этапе. Тем не менее, если процент опоросов на своих фермах знает большая часть производителей, то среднее число непродуктивных дней на свиноматку в год не знает почти никто из них. Вероятно, все потому, что второй параметр трудно считать. Все же, существующие компьютерные приложения дают возможность не только рассчитать этот показательно, но и провести его детальный анализ. Ниже, в качестве примера, представлен отчет по подобному анализу.
Рисунок 2. Анализ непродуктивных дней
В этом отчете непродуктивные дни разбиты на 8 категорий, в соответствии с классификацией, разработанной д-ром Кокецу (Koketsu, 2005), а данные по ферме или группе ферм сравниваются с определенными целевыми показателями на основе средних значений из базы данных PigCHAMP Pro Europa, S.L. Отчет более детально показывает, каким этапам работы нам следует уделить больше внимания, чтобы повысить эффективность на ожидании, а в каких областях у нас все хорошо.
В данной статье мы показали, насколько важно изучать непродуктивные дни, а в следующей работе мы более подробно разберем варианты анализа этого показателя.
Авторы: M.A. de Andrés, Armando Occón, Inmaculada Díaz, María Aparicio, Carlos Piñeiro
Источник: pig333.ru
Одним из наиболее распространенных параметров оценки эффективности работы на ожидании является процент опоросов, определяемый как % свиноматок, дошедших до опороса. Поэтому, в общем случае предполагается, что ферма с процентом опоросов в 85% работает более эффективно, чем ферма, на котором этот показатель составляет 70%. Тем не менее, если мы проанализируем «дерево продуктивности» (рис. 1), которое демонстрирует и соотносит различные параметры, от которых зависит число отнятых поросят на осемененную свиноматку в год, мы увидим, что, оказывается, процент опоросов оказывает на него не самое большое влияние.
Рисунок 1. "Дерево продуктивности", сравнивающее два периода "отъем/слученная свиноматка" в год
В данном «дереве», чем ниже находится параметр, тем меньшее влияние он оказывает на общий показатель. Таким образом, процент опороса говорит нам об эффективности на ожидании меньше, чем количество непродуктивных дней. И в самом деле, рассмотрим приведенный выше случай: две фермы, с процентом опоросов в 80% (ферма А) и 85% (ферма Б). Если бы другие параметры, такие, как интервал от отъема до первого осеменения, длительность лактации или показатели на опоросе, на обеих фермах были одинаковыми, мы бы склонились к тому, что ферма Б работает более эффективно, чем А. Тем не менее, если проанализировать прохолосты на обеих фермах, то можно увидеть следующее:
Таблица 1. Потери на ожидании, по фермам
На ферме Б репродуктивных проблем было меньше, но в цикле они происходили позже. Если предположить, что среднее число непродуктивных дней (НПД) на обеих фермах составляло: 21 (регулярные повторы), 35 (нерегулярные повторы) и 75 (выкидыши), мы обнаружим, что:
Таблица 2. Производительность, по фермам
НПД=непродуктивных дней
Примечание: основано на предположении, что на обеих фермах период лактации составлял 28 дней, интервал от отъема до первого осеменения – 5 дней, число отъемышей на свиноматку – 12 голов.
Хотя процент опоросов на ферме Б выше, продуктивность на ней ниже. Это, до некоторой степени, крайний случай, однако, он хорошо иллюстрирует тот факт, что процент опоросов дает лишь частичную информацию о состоянии дел на ожидании, и если мы будем анализировать только этот фактор, это может привести к неправильным выводам. Как обсуждалось выше, и как показано на примере, число непродуктивных дней на свиноматку в год является намного более глобальным и надежным параметром при анализе эффективности на данном производственном этапе. Тем не менее, если процент опоросов на своих фермах знает большая часть производителей, то среднее число непродуктивных дней на свиноматку в год не знает почти никто из них. Вероятно, все потому, что второй параметр трудно считать. Все же, существующие компьютерные приложения дают возможность не только рассчитать этот показательно, но и провести его детальный анализ. Ниже, в качестве примера, представлен отчет по подобному анализу.
Рисунок 2. Анализ непродуктивных дней
В этом отчете непродуктивные дни разбиты на 8 категорий, в соответствии с классификацией, разработанной д-ром Кокецу (Koketsu, 2005), а данные по ферме или группе ферм сравниваются с определенными целевыми показателями на основе средних значений из базы данных PigCHAMP Pro Europa, S.L. Отчет более детально показывает, каким этапам работы нам следует уделить больше внимания, чтобы повысить эффективность на ожидании, а в каких областях у нас все хорошо.
В данной статье мы показали, насколько важно изучать непродуктивные дни, а в следующей работе мы более подробно разберем варианты анализа этого показателя.
Авторы: M.A. de Andrés, Armando Occón, Inmaculada Díaz, María Aparicio, Carlos Piñeiro
Источник: pig333.ru
