大数据技术在生猪养殖生产管理中的应用

在我国生猪养殖业快速发展的背景下，传统养殖管理模式逐渐暴露出信息不对称、响应滞后、资源利用效率低等一系列问题。随着现代信息技术不断进步，大数据技术凭借其在数据采集、存储、处理和智能分析方面的优势，正逐步成为推动养殖业转型升级的重要手段。因此，深入探讨大数据技术在生猪养殖生产管理中的应用，对推动我国生猪产业数字化、智能化发展具有重要的现实意义和战略价值。

1 生猪养殖生产管理体系中存在的问题

1.1 管理模式相对滞后

随着养殖环保政策趋严与市场需求变化，家庭散养逐渐被规模化、集约化养殖所替代，尤其以“公司＋农户”“一体化养殖”为代表的生产模式迅速发展，大型养殖集团占据了行业主导地位。然而，大部分中小养殖场仍依赖经验进行生产管理，缺乏系统化数据支持与科学管理方法，难以对环境调控、饲养计划、繁殖周期等关键节点实现精准控制，造成资源浪费和生产效率偏低。

1.2 信息化水平参差不齐

部分大型企业已经使用数字化管理平台与信息采集系统，部分环节实现了数据化管理，如生产日报、环境监控、疫苗记录等。但在行业整体层面，信息化建设仍较薄弱，大量养殖场仍依赖纸质记录或基础Excel表格，数据分散、结构混乱，难以形成统一管理体系，导致信息传递效率低下。同时，现有数据多数仅做记录，缺乏深层分析，数据资源尚未真正转化为生产力。

1.3 生物安全体系建设不完善

近年来，非洲猪瘟等重大动物疫病暴发，严重影响了我国生猪产业的稳定发展。尽管多数养殖场已建立基本的消毒、隔离制度，但在实际执行中普遍存在防控体系碎片化、疫病数据不透明、应急响应机制缺位等问题。因缺乏基于数据驱动的风险预警系统和流行病模型，使得疫情多在暴发后才被发现，错失最佳干预时机。

2 大数据在生猪养殖管理中的应用场景

2.1 养殖环境实时监测与智能调控

借助传感器与物联网技术，可对养殖场内部温度、湿度、氨气浓度及光照强度等环境因子进行连续采集与动态记录。通过大数据平台对环境数据进行多维分析，结合气候模型与动物行为数据，实现对猪舍环境的智能调节，如自动通风换气、控温控湿及氨气报警等，从而降低疾病发生率。

2.2 采食行为感知与精准营养供给

基于视频监控、电子耳标与智能料槽系统，可对猪只的采食行为、饮水量、体重变化曲线进行连续追踪，形成个体营养摄入档案。通过对遗传背景、生长阶段及饲料营养的数据融合分析，构建精准营养供给模型，实现日粮动态调整和智能配方推荐，促进饲料转化率最大化。此外，通过采食异常识别模型，能实现早期健康风险提示，辅助疾病早期干预。

2.3 多源数据融合下的疫病风险建模与防控优化

利用历史疫病数据、临床症状监测记录、生物安全事件日志与环境应激指标，通过机器学习算法构建疫病风险预测模型，可实现对重大传染病（如非洲猪瘟、蓝耳病等）的时空分布预测与动态风险评估。结合空间地理信息系统与决策支持系统，能高效完成病猪定位、流行路径追踪与生物安全干预模拟，从而大幅提升疫病防控的系统性与科学性。

2.4 种猪遗传评估与繁殖数据智能管理

通过大数据整合母猪繁殖记录、公猪配种信息、后代生长与健康指标，结合基因组选择技术，可开展高通量种猪选育与精准繁殖管理。繁殖环节中，大数据平台还能对配种时间窗、返情率、分娩率、断奶窝重等进行动态分析与异常监测，为优化繁殖计划与种群结构提供科学依据。

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