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    李松和:大数据下的现代奶业

    放大字体  缩小字体 发布日期:2016-09-07    资讯整理:爱农网    
    导读

    山东神农智谷大数据产业园区董事长李松和由农业部市场与经济信息司、农业部信息中心、江苏省农业委员会和苏州市人民政府指导,国家农业信息化工程技术

    李松和:大数据下的现代奶业
    山东神农智谷大数据产业园区董事长李松和

     
    农业部市场与经济信息司、农业部信息中心、江苏省农业委员会和苏州市人民政府指导,国家农业信息化工程技术研究中心、山东农业大学、中国人工智能学会主办的农业物联网和大数据论坛于9月6日(周二)14:00在江苏省苏州市召开。

    我来谈谈奶业的问题。简单介绍"泰山神农智谷大数据产业园区"的情况,"泰山神农智谷"是由泰安高新技术开发区、山东农业大学、上海市数据科学重点实验室和山东众志电子有限公司合作建设的农业大数据产业园区,园区以"云(云计算)、物(物联网)、大(大数据)、智(智慧农业)"为产业主体,努力营造农业大数据全产业链的聚合孵化效应,通过积极的产业聚集策略,吸引产业资本和产业企业的快速入驻;建立农业大数据创新创业基地,汇聚和利用数据进行创新服务,努力打造 "大数据+"名片。"泰山神农智谷"立足于打造国家级的农业大数据产业园区和高端信息中心,三个中心(软件数据研发中心、运营中心、数据中心)、六个平台(大数据交易平台、云计算平台、成果转化交易平台、创新企业智能化管理平台、创新企业智能化管理平台、创新服务平台、人才引育平台)。

    我们国家的奶牛存栏量在2013年到当前这段时间波动比较大,这个数据是预估的,这就说明我们的数据滞后非常严重。我们国家奶业行业已经处于举足轻重的位置,2014年,我们国家的产奶量是3724.6万吨,在世界上排名第三,次于美国和印度。国家有个预测数据,到2020年我们国家需要生鲜乳6500万吨,按照现在大家对乳制品的需求,我们国家的奶业行业发展空间是巨大的!

    在2015年两会上,某乳企的管理人员在提交的提案上说:国家应该建立体系化的奶业生产补贴机制,以政策支持和政府补贴的模式,帮助行业应对不断高涨的生产成本,平衡进口奶粉的价格优势,保障行业的健康和可持续发展能力。这就说明,行业的发展仍然需要政府的支持、引导和管理,因此,政府需要数据的支撑来制定更加符合行业现状的政策。 无独有偶,在4月8号的首届D20企业奶业转型升级高峰论坛上,行业资深人士提出"建设行业数据库,摸清家底,让数据精确,从而支撑国家准确判断行业发展并制定支撑和保障策略"。当然,还有其他的专家、学者、行业领头羊提出的各种建议,大家都是围绕"数据支撑决策"、"行业亟待壮大"的角度献言献策。

    从2016年奶业大会上看,我们国家奶业行业已经比五年前有了大幅度的提高,而后续的发展空间也非常巨大,行业还有很大的效益空间没有得到释放;同时我们国家的生鲜乳质量已经非常好,全国人民应该放心饮用国产乳制品,特别是巴氏消毒奶、低温奶、学生奶等,这两年的行业困难发展,也应该引起我们的自救行动!很多企业都受到进口乳制品的冲击。 现在整个的奶业大数据和整个奶业平台已经到了非常好的培育期。同时,我们国家奶业行业数据方面存在以下问题,一是滞后严重,二是部分数据可信度低,三是数据维度不够全面,四是数据采集、汇总、传输等不系统,五是国家亟待建设统一的现代奶业平台。所以说,国家的奶业行业大数据建设势在必行!

    2012年,我们接手转化国家863项目"奶牛精细化养殖技术与应用",以下5个问题是我们对奶业大数据平台的思考导向:一是解决牧场各生产要素间的关联问题;二是解决乳企与牧场之间的信息对称问题;三是解决生鲜乳到乳制品产品质量一体化问题;四是解决行业信息的开放与准确性问题;五是解决政府行业政策信息公开问题。 数据建设应该从最终端的养殖场入手,以场、牛、人信息为基础,然后到业务,以国家关注度非常高的繁殖育种、生鲜乳信息、饲料营养数据、疫病防控与用药信息的数据采集与业务处理为核心,从一个场到一个区域,从一个区域到整个行业,先用数据指导业务,提升行业规范程度和标准化程度,实现一个场的信息化,然后再提升到奶牛福利、饲料精准配送、养殖场服务与交流共享,并通过顺向数据进行逆向追溯,进而实现乳制品质量安全溯源体系。

    我们开始做了几大项目,平台从行业概览、奶农信息、牛只发情、繁殖育种、疾病诊疗、药品、乳脂、乳蛋白、乳制品监管、质量检测、检验检疫标准、学术期刊、社会新闻、天气概览等纬度展开。行业概览中主要统计了奶牛存栏量、总产量、平均总蛋白、平均收购价格、平均发病率等基础信息,并根据往年历史数据预测各指标的可能发展方向,从而协助市场调控行业发展。 蓝色的牧场产奶量最少,彩色的牧场产奶量最多;这个图主要表现总产奶量与存栏量的关系,存栏越多,总产奶量越高,是一个比较明显的正相关关系;这个饼状图主要表现线上牧场的牛群组成,泌乳牛占总牛群58%,育成牛占29%,干奶牛占10%,淘汰牛占3%。疫病诊疗中首先看到的是疾病标签,所有得过的奶牛疾病均在此展示,并用字体大小代表疾病的发病情况,越大说明发病率越高;用药标签,同样越大说明此药的使用频率越高;由此可总结常见疾病的最佳用药及治疗方案,并把诊疗方法推送给牧场。

    除此之外,我们还做了很多外围信息的链接,学术期刊、社会新闻、当地的天气变化等等,全方位的服务牧场,比如,当一头奶牛患病,所有与此疾病治疗相关的新闻、期刊会自动弹出,为我们治疗此头奶牛提供支撑。最后就是我们的信息交流平台,方便整个行业内部信息的互联互通,优秀案例展示,行业内部的沟通学习,行业专家可以随时指导培训,行业政策可以第一时间到达牧场主。利用我们的平台将奶业各相关产业互联为一个整体。 现代奶业大数据平台的核心是优化奶牛品种,打好产奶基础,提高整体效益,关键是形成奶业大数据积累,呈现大数据效益,从而提升行业标准化水平,促进产、学、研、政一体化。
     
    (文/爱农网)
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