管理学大师彼得·德鲁克说过一句名言：只有被量化，才能被管理，猪场管理尤其如此。猪场管理是要实现数据与管理一体化，没有数据管理的猪场就是粗放式管理。当前国内猪场的数据管理仍处在摸索阶段，通过数据来指导生产，仍有较远的路要走。数据管理软件的应用不仅可以胜任猪场常见生产数据的分析，还能够为猪场管理者提供强大的大数据支持和决策工具。提高了养猪生产的智能化水平，有助于提升整个行业的竞争力和可持续发展能力。

1 国内猪场在数据管理方面存在的主要问题

（1）手写，数据不能联网。也就是常说的“数据记录墙上高高挂”，即猪场的生产数据仍然依靠手写记录在墙上，没有电子版存档，也就无法做到联网，多依靠技术厂长的记忆等。

（2）数据连续性差。数据记录断断续续，导致部分数据连不上，无法有效形成数据链，进而对生产做出有价值的指导。

（3）过于依赖某一个人。猪场只有极少数人掌握猪场的真实数据，而且这些数据存在于负责猪场生产的场长、技术总监的大脑中，无法进行有效的传递，如果掌握这些关键数据的人员离职，那么猪场前期的众多数据也就丢失了。

（4）生产成本一笔糊涂账。具体每头猪的饲料成本、疫苗成本、兽医成本等，只能通过财务调出总数据，不能进行细分，致使猪场的生产成本一笔糊涂账，生产场长让问财务，财务又不懂具体的生产。

2 数据管理软件在数据化管理中的关键作用

数据管理软件在养猪生产中起到了关键的作用，它通过以下几个方面提高了猪场的生产效率和管理水平，见图1

2.1 数据收集

猪场数据采集通常分为自动采集和手动采集两种，自动采集适用于数据中的物理模型和数据库，而手动采集范围包括所有的技术数据的业务元数据。因此，在绝大多数时候猪场需要手动和自动共同完成数据采集。如猪只的健康数据、饲料消耗、生长进度等关键信息。

通过对收集的数据进行分析，软件可以为养殖户提供科学的决策支持，比如最佳的喂养时间、饲料配比、疾病预防措施等。

2.2 数据加工

在完成对所需数据的收集之后，猪场需要按照相应的目的或标准对数据进行分类、汇总等。对于原始数据进行整合以便于在不同类型的数据中进行统一的检索。数据加工可以对数据的质量进行一次筛选并且为数据之后的搜索和利用打下坚实基础。如通过物联网技术将生产母猪断奶时间、发情间隔、配种次数等数据直接上传至平台，便于后台统计和运算。

2.3 数据维护

猪场需要设置专门的部门以对数据进行日常的维护。其职责包括：根据猪场管理者要求提供和上传元数据、定期对数据进行检查保证数据的时效性和有效性并保持对高时效性数据更新定期对数据进行备份、数据访问权限设置、对现行的数据标准和数据规范工作执行结果进行评估和提出调整建议等。数据维护对于猪场的数据安全性和数据准确性起着不可或缺的作用。

2.4 数据应用

数据应用主要体现在数据检索和数据分析。数据加工后，通过分析工具来对数据进行统计分析、预测性分析等，猪场可以更好地理解数据之间的相互关系，发挥数据价值，进而做出科学的决策。如通过数据分析，能够帮助猪场优化生产流程，提高生产效率，同时降低因管理不善导致的成本浪费等。

3 数据管理软件的具体应用

安徽省农业科学院畜牧兽医研究所设计了一套数据管理软件，经过部分猪场的实际应用，显示该软件能够很好地帮助猪场进行数据采集、数据加工、数据维护和数据应用，进而协助猪场做出更加科学的决策。

3.1 猪场信息设置

在使用前请先设置猪场信息，包括猪场名称，猪场编号（为5位代码，大写英文或数字组合，如TEST1），猪场所属公司名称，选择是不是本场（主要是区分引种来源场），猪场联系人（关联到系谱打印），联系电话，地址和网址等信息，可以新增和修改。

3.1.1 猪舍信息

在使用前进行猪舍设置，以便使用该软件和实际生产过程中，时刻掌握每头猪的所在位置。如果是集团公司内部有多个猪场，请正确输入各场猪舍信息，可实现多场各自管理。猪舍设置中包括所在猪场名称、猪舍类别（包括配怀舍、产房、保育舍、育成舍、后备舍、公猪舍），同时可设置每栋猪舍的饲养员、技术员、班组长等信息方便现场扫码管理（不带生产管理的可以不用设置），猪舍编号可以根据自己实际设置，最好容易记的编号，如CF01表示产房01栋；猪舍名称根据实际情况设置。

3.1.2 品种信息管理

系统中已包含目前常用品种的参数，如大白、长白、杜洛克、地方黑猪等，目前地方品种的参数仍要根据实际情况进行设置，主要是用于计算种猪性能测定指标用的参数，不同品种参数存在差异。

3.1.3 生产参数

猪场生产参数包括怀孕期天数、正常分娩时间范围、断奶日龄正常范围、转后备正常日龄范围、出生重正常范围、单侧乳头数正常范围、结测体重正常范围、背腰厚正常范围、眼肌厚正常范围、是否起用选留待转阶段，若选中则软件中可通过先选留待转处理，在选留后至转后备阶段一般需要2～3个月转入配种组进行配种，转后备时可根据实施育种值和综合指数再一次进行选留，提高选种的准确性，也是该软件系统的特色创新点之一。另外可根据需要启用显示或隐藏主界面的猪群结构图。还可以设置本场测定阶段，推荐是二阶段测定，包括始测和结测，选择后在测定信息录入界面只显示始测和结测记录；若选择四阶段测定录入，则显示从始测（30 kg）开始，100 kg为结测，始测和结测之间增加2个测定阶段。

3.1.4 数据分析查询

包括种猪存栏全局分析、需要测定数量分析（适用于有测定数量要求的场）、母猪年度产仔分析、母猪初配日龄分析、核心群母猪性能指数分析、母猪后代测定信息查询、公猪繁殖性能分析、公猪初配日龄分析、配种计划执行情况分析。

4 小结

将数据作为生产要素，是我国提出的重大理论创新，是继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，受到越来越多猪场的重视。有效和科学的数据管理体系将帮助猪场在数据化时代站稳脚跟，提高猪场的资源整合效率。但如果缺乏相关的技术人员和数据管理体系，猪场的数据管理就难“落地”。因此，科学有效的数据管理可以帮助猪场在数据成为第五大生产要素的背景下，建立有效的数据管理系统。

猪场无论规模大小，在生产上都需要有一套适合本场生产实际、实用有效的数据管理办法，更需要有一套用着顺手的数据管理软件，它能协助猪场管理人员对各类数据进行采集分析进而反映猪场的实际情况，最终用于指导生产管理。通过猪场数据化管理，不仅可以获得生产管理的动态信息，同时能准确地评估生产管理水平，及时发现问题，不断改进生产，从而达到提高生产水平、降低生产成本、提高养殖效益的目的。