人工智能可以使家禽养殖计划更加精准

 

大多数家禽养殖规划系统都基于一个假设，即存在一个“平均”鸡。然而，饲料转化率、死亡率、鸡重和加工产量都会因鸡群而异，但许多养殖场仍然沿用提前数天或数周设定的静态假设。

“这里的规划就是要确保你能够真正满足未来某个时候的需求，”哥伦布解决方案总监马兹·斯滕比说道。

斯坦比表示，家禽供应链是食品饮料行业中一体化程度最高的供应链之一，因为家禽的生产周期长，而最终产品又极易腐烂。

他解释说：“这里存在一种非常有趣的推拉动态。一方面，肉鸡正在长大，准备加工；另一方面，你需要优化客户需求，确保产品能带来尽可能高的经济效益。”

一旦鸡群进入鸡舍，这种动态就更难控制了。疾病、气流和其他环境因素都会以僵化的计划无法预料的方式改变肉鸡的生长和死亡率。

“鸡毕竟是鸟类，对吧？所以它们本身就存在很多差异，”斯坦比说。“你处理鸡的时候，会一次性转移整个鸡群。你不可能把每只肉鸡都单独拿出来检查。而且，鸡群之间也存在差异。”

斯坦比表示，目前大部分规划工作仍然依赖人工或各自为政。一些公司独立运作供应链的各个环节，仅在交接环节通过合同进行协调；即使是高度一体化的运营商，也往往依赖标准化的目标，而这些目标并不能反映特定禽群的实时状况。

斯坦比表示，人工智能(AI) 非常适合处理肉鸡生长过程中产生的大量参数，包括温度、气流、采食量、死亡率和体重分布，其规模之大，是任何人都无法手动跟踪的。

他说：“一个人几乎不可能将所有这些因素都考虑在内，并且当场找出那些细微的差别，从而判断你需要采取不同的做法。”

他指出，肉鸡养殖和加工之间的交接环节是潜力最大的领域，但尚未得到充分开发。

利用农场数据来微调分销计划，例如，如果禽类未达到目标大小，则将禽群多饲养一天，并将这些信息提供给加工商，以便他们可以将禽类分配到正确的生产线，可以帮助最大限度地提高产量并减少固定重量的损耗，即加工商因包装重量超过最低要求而损失的多余产品。

Stenbye's 建议生产商在开始人工智能家禽规划之旅时，应该使用农场、物流和加工部门共享的标准化、有限的数据集，而不是试图一次性捕捉所有变量。

他说：“如果一开始就设定太多参数，就会变成一个庞大的数据收集项目，却看不到太多成果。千万不要试图一次性掌握所有信息。”

他表示，更大的目标是在整个价值链中建立共同的基准和共同的目标，这样肉鸡养殖和加工团队就能朝着同一个结果努力，而不是各自独立地进行优化。

“这种合作至关重要，”斯坦比说。