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从日粮规划到采食性能:DG精准饲喂生态系统

精准饲喂远不止于配制正确的日粮。它意味着要确保农户能够按照计划实际装料、混合并投喂。

每个步骤都可能导致变异。原料成分会随时间变化。操作人员装入的原料量可能与目标值不符。混合条件也可能有所不同,而且每组获得的饲料量可能与计划的不一致。

因此,要实现有效的精准喂养,必须采取一种综合性方法。

Dinamica Generale 精准饲喂生态系统 Combine 了饲喂软件、近红外(NIR)分析、称重技术和机器控制。这些技术相互配合,将饲喂过程的每个阶段有机地连接起来。

规划。分析。装载。混合。卸载。监控和优化。

目标很简单:将日常饲喂作业转化为可量化的流程,并利用真实数据持续提升饲喂绩效。

1. 计划:从制定明确的喂养策略开始

每个喂养过程都始于一个计划。借助 DTM——每日TMR管理器,养殖户和营养师可以制定日粮配方、确定原料、划分动物组别并设定饲喂量。

DTM 将这些信息转化为整个喂料过程的清晰参考依据。

因此,操作人员清楚该喂什么、准备多少以及哪一组应获得哪份口粮。

然而,规划仅仅是第一步。为了准确配制饲料,农民还需要了解原料的实际特性。

2. 分析:了解食材的真实质量

饲料成分会随着时间自然发生变化。例如,青贮饲料的成分可能会因采收区域、储存条件或含水率的不同而有所差异。不同批次之间的差异也会影响其营养成分。因此,理论值或偶尔进行的实验室分析结果并不总是能反映农民日常实际使用的饲料情况。

Dinamica Generale 提供多种近红外(NIR)解决方案,包括EVONIRAGRINIRX-NIR,可在农民需要信息的地方直接对饲料和牧草进行分析。

根据具体应用和校准情况,这些技术可测定干物质、蛋白质、纤维及其他营养成分等参数。

因此,农民和营养学家可以依据原料的实际成分进行工作,而不是仅依赖估算值。

更详尽的配料信息为下一步——准确称量——奠定了更坚实的基础。

3. 装载:将计划数量转化为实际数量

一旦农户确定了日粮配方并评估了原料,执行工作就变得至关重要。

即使配方完全合理的饲料,如果操作人员某一种原料的添加量过多或过少,其成分也会发生变化。

Dinamica Generale 称重系统可在整个装料过程中实时显示重量。操作人员可以按照计划的配料顺序进行操作,并持续将实际重量与目标重量进行对比。

因此,精确称重可以减少计划数量与实际数量之间的偏差。

这个理念很简单:选用正确的食材,并控制好用量。

精确的装料还能为稳定的混合过程创造良好的条件。

4. 混合:制备均匀且质地一致的TMR

仅靠准确的配比并不能保证制作出优质的TMR。农户还需要一个有效且可重复的混合工艺。

其目标不仅仅是将原料在搅拌车内进行搅拌。一个良好的搅拌过程应能制备出均匀且品质稳定的全混合日粮。

有几个因素可能会影响结果,包括搅拌时间、原料添加顺序以及日常操作流程。

通过控制这些因素,操作人员可以确保不同批次饲料的配制更加一致。

更高的工艺可重复性也有助于限制最终TMR的变异性。反过来,更均匀的日粮可以减少动物选择特定成分的机会。

目标很明确:将称量精准的原料制成质地均匀且配方稳定的TMR。

接下来的挑战是确保每个小组都能正确收到它。

5. 卸货:将正确的口粮分配给正确的群体

混合完成后,仍需进行精准喂料。

操作人员仍需在正确的时间,按计划的数量,将准备好的TMR送至正确的组别。

在饲料分配过程中,Dinamica Generale的称重技术和DTM可帮助操作员跟踪向每个组投喂的饲料量。

然后,农民可以将目标数量与实际交付量进行对比,从而找出可能存在的偏差。

这为喂食过程增添了另一层控制: 正确的配比。正确的组合。正确的用量。

然而,投喂并不意味着整个过程的结束。在日常投喂过程中收集的数据可以提供有价值的信息,说明发生了什么以及养殖户可以做出哪些改进。

通过智能手机控制装卸作业

DTM 应用程序处于称重控制模式时,操作员可在装卸过程中直接通过智能手机控制称重操作。

该应用程序通过蓝牙连接至兼容的Dinamica Generale称重显示器,可在作业现场直接显示执行喂料计划所需的信息。

在装料过程中,操作人员可以按照配料顺序进行操作,并对照目标数量与实际数量进行核对。在卸料过程中,他们可以监控交付给各组的具体数量。

这使得饲喂计划与其在混合车上的执行之间建立了直接联系。

在 DTM 中进行规划。通过 DTM 应用执行。在 DTM 中监控结果。

了解我们的 DTM 应用程序

6. 监控与优化:将喂养数据转化为更明智的决策

在准备并分发口粮之后,有一个问题变得至关重要:

实际的喂食过程是否与计划一致?

DTM 收集并整理饲喂数据,以帮助养殖户、营养师和农场经理解答这一问题。用户可以监控各项指标,例如计划量与实际量的对比、拒食量、干物质采食量、饲料转化率、饲料粗蛋白利用率、原料消耗量以及饲喂成本。

这些关键绩效指标(KPI)将日常喂养活动转化为可量化的数据。

例如,饲料残余量的增加可能表明需要重新评估投喂量。原料价格的变化可以揭示其对日粮成本的影响。此外,计划量与实际量之间的差异有助于发现饲喂执行过程中的问题。

因此,数据的作用不仅仅在于记录发生过的事情。

这有助于改善后续情况。整个喂养过程便形成了一个连续的循环: 衡量。理解。改进。

一个用于精准喂养的互联生态系统

“精准喂养”的真正价值在于将每个环节有机地联系起来。

饲喂软件提供饲喂方案,但要准确执行该方案,还需进行称重。近红外(NIR)分析可提供有关原料实际质量的信息。与此同时,监控工具能显示装料和输送过程中的情况。

当所有这些技术协同工作时,数据便会在整个饲喂过程中流动。

规划 → 分析 → 装载 → 混合 → 配送 → 监控与优化

这就是 “Dinamica Generale 精准喂养生态系统”背后的理念

Dinamica Generale 将配料计划、原料分析、称重、投喂执行和性能监测整合到一个流程中。

因此,养殖户能够更好地掌控日常饲喂工作。他们还可以提高饲喂的一致性,并利用可靠的信息来支持营养和经济方面的决策。

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