JP2021190114A - Livestock information management system, livestock information management method and livestock information management program - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、畜産情報管理システム、畜産情報管理方法、及び畜産情報管理プログラムに関する。 This disclosure relates to a livestock information management system, a livestock information management method, and a livestock information management program.
近年、農場の経営に資する家畜やその生産物の成果である畜産情報は紙による台帳管理や、汎用PCでの電子情報管理から、インターネット回線を通じて通信接続するWebサーバでの管理、いわゆるクラウド管理の時代に突入しつつある。 In recent years, livestock information, which is the result of livestock and its products that contribute to farm management, is managed from paper ledger management and electronic information management on general-purpose PCs to management on a Web server that communicates via the Internet line, so-called cloud management. We are entering the era.
例えば、養豚業において、飼育管理する家畜データの入力作業を軽減し、蓄積データから家畜の飼育環境や誕生から出荷までのトレーサビリティを確保可能な畜産管理システムが知られている(特許文献1)。 For example, in the pig farming industry, there is known a livestock management system that can reduce the input work of livestock data for breeding management and ensure the breeding environment of livestock and traceability from birth to shipment from accumulated data (Patent Document 1).
しかしながら、特許文献1に記載されている技術は、あくまで畜産情報を電子化したにすぎず、畜産経営の最適化については示唆にとどまる。したがって、その畜産情報を用いて生産性を向上させるための具体的な施策は農家自身が検討しなければならない。
However, the technique described in
特に、繁殖用家畜の飼養施策は畜産において重要な役割を担っており、その繁殖用家畜の持てる潜在的な生産性を引き出すためには、繁殖用家畜の現状の生産性を逐次把握し、目標とする生産性に向けて飼養管理する必要がある。 In particular, breeding livestock breeding measures play an important role in livestock, and in order to bring out the potential productivity of breeding livestock, the current productivity of breeding livestock should be grasped one by one and the target should be. It is necessary to manage the breeding for productivity.
本開示はこのような問題点を解決するためになされたもので、その目的とするところは、様々な測定装置から得られる飼養環境情報を用いて、繁殖用家畜の現状の生産性を逐次把握し、目標とする生産性に向け飼養管理することができる、畜産自動管理システム、畜産自動管理サーバ、畜産自動管理方法、及び畜産自動管理プログラムを提供することにある。 The present disclosure has been made to solve such problems, and the purpose of the present disclosure is to sequentially grasp the current productivity of breeding livestock by using the breeding environment information obtained from various measuring devices. The purpose is to provide an automatic livestock management system, an automatic livestock management server, an automatic livestock management method, and an automatic livestock management program that can manage breeding toward the target productivity.
上記した目的を達成するため、本開示に係る畜産情報管理システムは、繁殖用家畜が飼養される農場に設置された繁殖用家畜の飼養環境に関する飼養環境情報を取得するための測定装置と、家畜情報記憶部に記憶される繁殖用家畜に紐づけられる、繁殖用家畜の少なくとも品種情報を含む繁殖用家畜基礎情報と、測定装置で取得された少なくとも農場の気温に関する情報を含む飼養環境情報と、家畜情報記憶部に記憶される少なくとも繁殖用家畜の産子数の履歴情報を含む繁殖用家畜の飼養履歴に関する飼養履歴情報と、少なくとも飼養環境情報に含まれる農場の気温に関する情報と、繁殖用家畜基礎情報に含まれる品種情報と、飼養履歴情報に含まれる繁殖用家畜の産子数の履歴情報とを学習データとして数理モデルに学習にすることより、繁殖用家畜の産歴別産子数を推定するための繁殖数理モデルを生成する数理モデル構築部と、数理モデル構築部が生成した繁殖数理モデルを記憶する数理モデル記憶部と、数理モデル記憶部に記憶される繁殖数理モデルを用いて、将来の任意のタイミングにおける繁殖用家畜の産子数を推定する産子数推定部と、を備え、産子数推定部は、繁殖数理モデルを用いて繁殖用家畜の産子数を推定する。 In order to achieve the above-mentioned object, the livestock information management system according to the present disclosure includes a measuring device for acquiring breeding environment information regarding the breeding environment of the breeding livestock installed on the farm where the breeding livestock is raised, and livestock. Basic information on breeding livestock including at least breeding livestock information linked to breeding livestock stored in the information storage unit, and breeding environment information including at least information on the temperature of the farm acquired by the measuring device. Breeding history information regarding the breeding history of breeding livestock, including at least history information on the number of offspring of breeding livestock stored in the livestock information storage unit, at least information on the temperature of the farm included in the breeding environment information, and breeding livestock. By learning from the mathematical model using the breed information included in the basic information and the history information of the number of offspring of breeding livestock included in the breeding history information as learning data, the number of offspring by breeding livestock can be obtained. Using a mathematical model construction unit that generates a breeding mathematical model for estimation, a mathematical model storage unit that stores the breeding mathematical model generated by the mathematical model construction unit, and a breeding mathematical model stored in the mathematical model storage unit, It is equipped with an offspring number estimation unit that estimates the number of offspring of breeding livestock at any timing in the future, and the offspring number estimation unit estimates the number of offspring of breeding livestock using a breeding actuarial model.
また、上記した目的を達成するため、本開示に係る畜産情報管理方法は、繁殖用家畜が飼養される農場に設置された繁殖用家畜の飼養環境に関する飼養環境情報を取得するための測定装置と、家畜情報記憶部に記憶される繁殖用家畜に紐づけられる、繁殖用家畜の少なくとも品種情報を含む繁殖用家畜基礎情報と、測定装置で取得された少なくとも農場の気温情報を含む飼養環境情報と、家畜情報記憶部に記憶される少なくとも繁殖用家畜の産子数の履歴情報を含む繁殖用家畜の飼養履歴に関する飼養履歴情報と、を用いて数理モデル構築部が、少なくとも飼養環境情報に含まれる農場の気温情報と、繁殖用家畜基礎情報に含まれる品種情報と、飼養履歴情報に含まれる繁殖用家畜の産子数の履歴情報とを学習データとして数理モデルに学習にすることより、繁殖用家畜の産歴別産子数を推定するための繁殖数理モデルを生成する数理モデル構築ステップと、産子数推定部が、繁殖数理モデル構築部が生成した繁殖数理モデルを用いて、将来の任意のタイミングにおける繁殖用家畜の産子数を推定する産子数推定ステップと、を備える。 Further, in order to achieve the above-mentioned object, the livestock information management method according to the present disclosure includes a measuring device for acquiring breeding environment information regarding the breeding environment of the breeding livestock installed on the farm where the breeding livestock is raised. , Breeding livestock basic information including at least breeding livestock breeding information linked to breeding livestock stored in the livestock information storage unit, and breeding environment information including at least farm temperature information acquired by the measuring device. , The mathematical model construction unit is included in at least the breeding environment information using the breeding history information regarding the breeding history of the breeding livestock, including at least the history information of the number of offspring of the breeding livestock stored in the livestock information storage unit. For breeding by learning from a mathematical model using the temperature information of the farm, the breed information included in the basic information on breeding livestock, and the history information on the number of offspring of breeding livestock included in the breeding history information as learning data. A mathematical model construction step to generate a breeding actuarial model for estimating the number of offspring by birth history of livestock, and a future arbitrary by using the breeding actuarial model generated by the breeding actuarial model construction department by the offspring number estimation unit. A step of estimating the number of offspring for estimating the number of offspring of breeding livestock at the timing of is provided.
また、上記した目的を達成するため、本開示に係る畜産情報管理プログラムは、繁殖用家畜が飼養される農場に設置された繁殖用家畜の飼養環境に関する飼養環境情報を取得するための測定装置と、家畜情報記憶部に記憶される繁殖用家畜に紐づけられる、繁殖用家畜の少なくとも品種情報を含む繁殖用家畜基礎情報と、測定装置で取得された少なくとも農場の気温情報を含む飼養環境情報と、家畜情報記憶部に記憶される少なくとも繁殖用家畜の産子数の履歴情報を含む繁殖用家畜の飼養履歴に関する飼養履歴情報と、を用いて、数理モデル構築部が、少なくとも飼養環境情報に含まれる農場の気温情報と、繁殖用家畜基礎情報に含まれる品種情報と、飼養履歴情報に含まれる繁殖用家畜の産子数の履歴情報とを学習データとして数理モデルに学習にすることより、繁殖用家畜の産歴別産子数を推定するための繁殖数理モデルを生成する数理モデル構築ステップと、産子数推定部が、繁殖数理モデル構築部が生成した繁殖数理モデルを用いて、将来の任意のタイミングにおける繁殖用家畜の産子数を推定する産子数推定ステップと、をコンピュータに実行させる。 In addition, in order to achieve the above-mentioned objectives, the livestock information management program according to the present disclosure is a measuring device for acquiring breeding environment information regarding the breeding environment of breeding livestock installed on the farm where breeding livestock are raised. , Breeding livestock basic information including at least breeding livestock breeding information linked to breeding livestock stored in the livestock information storage unit, and breeding environment information including at least farm temperature information acquired by the measuring device. The Mathematical Model Construction Department includes at least the breeding environment information using the breeding history information regarding the breeding history of the breeding livestock, including at least the history information of the number of offspring of the breeding livestock stored in the livestock information storage unit. Breeding by learning from a mathematical model using the temperature information of the farm, the breed information included in the basic information on breeding livestock, and the history information on the number of offspring of breeding livestock included in the breeding history information as learning data. A mathematical model construction step to generate a breeding actuarial model for estimating the number of offspring by birth history of domestic livestock, and a breeding actuarial model generated by the breeding actuarial model construction department by the offspring number estimation unit in the future. Have the computer perform a step of estimating the number of offspring to estimate the number of offspring of breeding livestock at any time.
上記手段を用いる本発明の畜産情報管理システム、畜産情報管理サーバ、畜産情報管理方法、及び畜産情報管理プログラムによれば、測定装置から得られる飼養環境情報を用いて、繁殖用家畜の現状の生産性を逐次把握し、目標とする生産性に向けて飼養管理することができる。 According to the livestock information management system, livestock information management server, livestock information management method, and livestock information management program of the present invention using the above means, the current production of breeding livestock using the breeding environment information obtained from the measuring device. It is possible to grasp the sex one by one and manage the breeding toward the target productivity.
以下、各実施形態について図面を用いて説明する。なお、以下で説明する本開示の実施形態における家畜豚である。実施形態において、畜産物である豚は農場で飼養されている。農場の中には畜産物が飼養される複数の畜舎が存在する。畜舎は、特に豚の場合は豚舎ともいう。畜舎内の仕切られた区画の単位である畜房は、特に豚の場合は豚房ともいう。繁殖用家畜は、豚が雌の場合は母豚(又は繁殖母豚)、豚が雄の場合はそのまま雄豚(又は繁殖雄豚)又は種豚、種雄豚ともいう。 Hereinafter, each embodiment will be described with reference to the drawings. It should be noted that it is a domestic pig in the embodiment of the present disclosure described below. In embodiments, pigs, which are livestock products, are bred on farms. There are multiple barns on the farm where livestock products are bred. The barn is also called a pig barn, especially in the case of pigs. A barn, which is a unit of a partitioned section in a barn, is also called a pig bunch, especially in the case of pigs. When the pig is a female, the breeding livestock is also referred to as a mother pig (or a breeding mother pig), and when the pig is a male, it is also referred to as a sow (or a breeding sow), a breeding pig, or a breeding sow.
また、農家は、家畜を飼養する農業経営者である個人、又は法人であり、畜産農家、畜産家ともいう。基本的に養豚業を行う者であり、養豚家ともいう。これらの農家及び農業従事者は畜産情報管理システムのユーザである。 In addition, a farmer is an individual or a corporation that is a farmer who raises livestock, and is also referred to as a livestock farmer or a livestock farmer. Basically, he is a pig farmer and is also called a pig farmer. These farmers and farmers are users of the livestock information management system.
はじめに、本開示の実施形態を用いて実施される、繁殖用家畜としての母豚の生産性管理の概要と有用性について説明する。養豚業において、母豚は肉豚となる子豚を生むという重要な役割を担っている。海外では品種改良を重ねて、1回の分娩で多数の子豚を生み、1年間に効率の良い分娩を実施することで、繁殖能力を改善している。しかしながら、日本国内においては、海外で改良された種豚を導入し、欧米と同等の生産ポテンシャルを有しているにも関わらず、繁殖成績が低いという事態が発生している。したがって、母豚の品種が元来保有している繁殖能力を引き出すことが求められている。 First, the outline and usefulness of productivity management of sows as breeding livestock, which are carried out using the embodiments of the present disclosure, will be described. In the pig farming industry, mother pigs play an important role in producing piglets that become meat pigs. Overseas, breeding is repeated, and a large number of piglets are produced in one calving, and efficient calving is carried out in one year to improve the fertility. However, in Japan, the breeding performance is low despite the introduction of improved breeding pigs overseas and the same production potential as in Europe and the United States. Therefore, it is required to bring out the fertility that the breed of mother pig originally possesses.
また、母豚は一定回数の分娩を実施すると、更新(母豚としての役割を終えて廃用され、新しい母豚を入れ替える)される。この更新を適切に実施しないと、高産歴母豚は産子数が低産歴母豚に比して少なくなる傾向にあるため、農家の収益を悪化させることに繋がる。但し、母豚には税法で規定される減価償却期間が設定されているため、その期間を消化せずに廃用すると損金算入できる期間が短くなるため、農家の実質的な収益を悪化させることに繋がる。 In addition, after a certain number of deliveries, the sow is renewed (it is disused after finishing its role as a sow and replaced with a new sow). If this renewal is not carried out properly, high-yielding sows tend to have fewer offspring than low-yielding sows, leading to poor farmer profits. However, since the depreciation period stipulated by the tax law is set for sows, if the period is not exhausted and is abolished, the period that can be deducted will be shortened, which will worsen the actual profit of the farmer. It leads to.
本開示の実施形態においては、測定装置等を用いて飼養環境情報、飼養履歴情報を併せて入手し、これらを学習データとして統計モデルや機械学習モデルに代表される数理モデルに学習することにより、母豚が産出することができる産子数を予測する。また、母豚の体重、体調状態等の飼養工程の状態を指し示す中間指標として、繁殖成績を上げるそれら中間指標の組み合わせを人工知能、機械学習等により推計させる。すなわち、この中間指標を農家に提供することは、中間指標をコントロールして、最終的指標である繁殖成績、具体的には例えば産子数を向上させることに繋がる。 In the embodiment of the present disclosure, the breeding environment information and the breeding history information are also obtained by using a measuring device or the like, and these are learned as training data by a mathematical model represented by a statistical model or a machine learning model. Predict the number of offspring that a mother pig can produce. In addition, as an intermediate index indicating the state of the breeding process such as the weight and physical condition of the mother pig, the combination of these intermediate indexes that improve the reproductive performance is estimated by artificial intelligence, machine learning, or the like. That is, providing this intermediate index to farmers leads to control of the intermediate index and improvement of the final index, reproductive performance, specifically, for example, the number of offspring.
更に、母豚の産歴数や、過去の繁殖成績情報を用いて、将来における出産数、繁殖サイクルの回転数を母豚単位で推計し、豚舎、農場単位での今後の出産数、母豚の産歴構成を予測する。また、過去の繁殖成績情報から産歴における標準的な母豚の産子数を推定して比較対象とする。 Furthermore, the number of future births and the number of rotations of the breeding cycle are estimated for each mother pig using the number of birth history of the mother pig and the past breeding performance information, and the number of future births and the mother pig for each piggery and farm. Predict the birth history composition of. In addition, the number of offspring of standard sows in the birth history is estimated from the past reproductive performance information and used for comparison.
これを用いて、産歴数において産子数が標準的な範囲より低水準に位置する母豚の特定を個体ごとに行うとともに、その代替となる繁殖用家畜として新規導入する候補豚の必要育成数を推計し、将来における産子数と利益が最適となる産歴構成を推計して、その情報を農家に対して提供できる。これにより、母豚の更新を適切に行い、農家の経営効率を向上させることができる。 Using this, we will identify the mother pigs whose number of offspring is lower than the standard range in the number of births for each individual, and at the same time, necessary breeding of candidate pigs to be newly introduced as alternative breeding livestock. It is possible to estimate the number, estimate the birth history composition that optimizes the number of offspring and profits in the future, and provide the information to the farmers. As a result, the mother pig can be appropriately renewed and the management efficiency of the farmer can be improved.
<構成>
図1は、本開示の実施形態に係る畜産情報管理サーバ101を含む畜産情報管理システム1を示すシステム構成図である。図1で示すように、本開示の実施形態に係る畜産情報管理システム1は、畜産情報管理サーバ101と、ユーザが使用する端末装置201とが、ネットワークNWを介して通信可能に接続されている。ネットワークNWは、例えばインターネット、VPN(Virtual Private Network)等のネットワークである。説明の簡略化のため図1では1人のユーザを想定して端末装置201のみを示しているが、畜産情報管理サーバ101はネットワークNWを介して2以上の端末装置、2人以上のユーザと接続可能である。また、一台の端末装置を複数のユーザが使用しても構わない。
<Structure>
FIG. 1 is a system configuration diagram showing a livestock
畜産情報管理システム1は、主に農家が、家畜情報の管理を支援するためのシステムである。畜産情報管理システム1の運営業者は、当該システムを用いて農家に家畜情報の管理を支援するサービスを提供する。運営者は、複数の農家に対してサービスを提供することができる。畜産情報管理サーバ101は、畜産情報管理システム1の運営者が管理を行い、農家が端末装置201を使用するものである。なお、畜産情報管理サーバ101は、農家自身が管理を行っても構わない。
The livestock
畜産情報管理システム1は、主に農家が、家畜情報の管理を支援するためのシステムである。畜産情報管理システム1の運営業者は、当該システムを用いて農家に家畜情報の管理を支援するサービスを提供する。運営者は、複数の農家に対してサービスを提供することができる。畜産情報管理サーバ101は、畜産情報管理システム1の運営者が管理を行い、農家が端末装置201を使用するものである。なお、畜産情報管理サーバ101は、農家自身が管理を行っても構わない。
The livestock
畜産情報管理システム1の構成は、大きく分けて4つの系統がある。畜産情報を入手するためのセンサ系、センサによって生成された情報、及びその記憶部であるデータ系、入手及び記憶している情報を加工して新たな情報を生成する処理を行う処理系、処理系による出力を農家、農業従事者が確認、入力するための端末系、である。なお、この4つの系統は本開示の理解のために提示しただけであって、すべての構成がこの4つの系統のいずれかに属するというものではない。
The configuration of the livestock
(端末系)
端末装置201は、例えばPCや、スマートフォン、タブレットPC、及び携帯電話のような装置である。端末装置201は、端末にインストールされた専用のアプリケーションソフトウェアによって畜産情報管理サーバ101にアクセスしてもよい。また、畜産情報管理サーバ101が提供する動作環境(API(アプリケーションプログラミングインタフェース)、プラットフォーム等)を利用して畜産情報管理サーバ101にアクセスしてもよい。
(Terminal system)
The
入力部211は、例えば、キーボードや、マウス、タッチパッド等のユーザが操作することにより情報の入力や選択が可能な装置である。情報の入力と選択とは、例えば数値や文字や記号の記入による入力、項目の選択、処理を決定する入力などである。また、スマートフォンやタブレット、PCにおける液晶ディスプレイや有機ELディスプレイ等の表示部212と一体であるタッチパネルでもよい。また、入力部211は、音声入力装置であっても構わない。
The
表示部212は、情報等をユーザに表示するディスプレイ装置等である。端末装置201と独立したディスプレイ装置であっても構わないし、スマートフォンやタブレットにおける液晶ディスプレイや有機ELディスプレイ等の表示装置であっても構わない。
The
なお端末装置201は、畜産情報管理サーバ101とネットワークNWを介さず、サーバと一体として構成されていても構わない。
The
(センサ系)
畜舎301には、畜舎内の飼養環境情報を入手するための測定装置310と、家畜に餌を与えるための給餌装置312等が設けられており、これらはネットワークNWを通じて各種の飼養環境情報を畜産情報管理サーバ101へと送信する。
(Sensor system)
The
母豚は、農場の中の建造物である畜舎の中に構成される複数に区画されたストールで飼養されることが一般的である。ストールは、母豚1頭を飼養する環境、場所である。 Mother pigs are generally bred in multiple stalls that are constructed in a barn, which is a building on the farm. The stall is an environment and place for raising one mother pig.
畜舎301は、例えば豚舎であり、ストールごとに給餌装置320が設けられている。フリーストール豚舎の場合は、豚舎内の既知の位置に一又は複数の給餌装置320が設けられている。給餌装置320は、豚に餌や水を与えるための装置である。当該給餌装置320は、ストールごとに定められた時期に、所定の種類の餌及び水を所定量、自動的に供給可能である。なお、制限給餌に限らず、不断給餌の場合であっても累積給与量等を計量可能である。また、給餌装置320は、ストールごとに供給した、餌の種類及び量(給餌量:重量(g)、又は体積(l))、水の量(給水量:(l))、供給時期(年月日、時間)、等の情報を含む給餌、給水情報を生成可能である。生成された給餌、給水情報は、ネットワークNWを通じて各種飼養環境情報を畜産情報管理サーバ101へと送信される。
The
画像撮影部311は測定装置310の一種であり、例えば畜舎内の画像を入手することができるカメラである。カメラは、例えば、可視光カメラであり、被写体から反射される光を検出して画像(静止画又は動画)情報を生成する機能を有している。なお、カメラは、夜間撮像や日中での体表面温度の測定も可能なように、上記可視光カメラに加えて、赤外線カメラ(サーマルカメラ)と赤外線ライトの組み合わせを併用してもよい。
The
その他の測定装置310としては、マイク、臭気センサ、温湿度センサ、空気流量センサ、気圧センサ、照度センサ等の環境情報取得器を用いることができる。
As the
マイクは、設置場所近辺で発生する音を集音して電気信号に変換し音情報を生成する機能を有している。マイクは、豚のいる空間にて発せられる音を検出できる位置(母豚の日常生活高さ)に設けられる。マイクにより検出される音としては、豚の鳴き声、呼吸音、咳、くしゃみ、動きに伴う音等がある。音はデシベル(dB)単位で計測することができ、音が所定の音声波形パターンや所定のdB値以上となった回数/累積時間/連続時間を集計することができる。 The microphone has a function of collecting sound generated in the vicinity of the installation location, converting it into an electric signal, and generating sound information. The microphone is installed at a position (height of the mother pig's daily life) where the sound emitted in the space where the pig is located can be detected. Sounds detected by the microphone include pig sounds, breath sounds, coughing, sneezing, and moving sounds. The sound can be measured in decibel (dB) units, and the number of times / cumulative time / continuous time when the sound becomes equal to or higher than a predetermined voice waveform pattern or a predetermined dB value can be totaled.
臭気センサは、臭気の原因となるアンモニアやメチルメルカプタン等を検出して臭気情報を生成する。臭気センサにより検出される臭気としては、豚自体から発せられる臭いや、豚の排泄物の臭い、畜舎の臭い等がある。臭いは例えば臭気センサのセンサ指示値によって定量的(ppm)に測定することができる。 The odor sensor detects ammonia, methyl mercaptan, etc. that cause odor and generates odor information. The odor detected by the odor sensor includes the odor emitted from the pig itself, the odor of pig excrement, the odor of the barn, and the like. The odor can be measured quantitatively (ppm), for example, by the sensor reading value of the odor sensor.
温湿度センサは、設置されている場所の温度及び湿度を検出して温湿度情報を生成する機能を有している。温湿度センサは、温度及び湿度をそれぞれ測定することができる、温度センサと湿度センサであってよい。温度センサは設置されている場所の気温を摂氏(度)又は華氏(度)で測定することができる。湿度センサは、例えば相対湿度を(%)や(%RH)として測定することができる。 The temperature / humidity sensor has a function of detecting the temperature and humidity of the place where the sensor is installed and generating temperature / humidity information. The temperature / humidity sensor may be a temperature sensor and a humidity sensor capable of measuring temperature and humidity, respectively. The temperature sensor can measure the temperature of the place where it is installed in degrees Celsius or degrees Fahrenheit. The humidity sensor can measure, for example, relative humidity as (%) or (% RH).
空気流量センサは、設置される空間内を出入りする空気流量を検出して空気流量情報を生成する機能を有している。例えば風速計であり、畜舎の屋内や屋外に設置することができ、風量(m/s)を測定することができる。 The air flow rate sensor has a function of detecting the air flow rate entering and exiting the installed space and generating air flow rate information. For example, it is an anemometer, which can be installed indoors or outdoors in a barn and can measure an air volume (m / s).
気圧センサは、設置される空間内の気圧を検出して気圧情報を生成する機能を有している。気圧センサは、例えば畜舎周辺の気圧(Pa)を測定することができる。 The barometric pressure sensor has a function of detecting the barometric pressure in the installed space and generating barometric pressure information. The barometric pressure sensor can measure, for example, the barometric pressure (Pa) around the barn.
照度センサは、畜舎内の所定の場所、例えば繁殖用家畜が生活をしている畜舎、ストールの明るさ、輝度(cd/m2)、照度(W/cm2、lx、lm/m2)を測定することができる。また、これらの平均値や累積値を計測、記憶することもできる。 The illuminance sensor measures a predetermined place in the barn, for example, the barn where breeding livestock live, the brightness of the stall, the brightness (cd / m2), and the illuminance (W / cm2, lux, lm / m2). be able to. It is also possible to measure and store these average values and cumulative values.
畜舎301は、農場内に一又は複数存在し、説明の簡略化のため図1では1棟の畜舎301のみを示しているが、畜産情報管理サーバ101はネットワークNWを介して2棟以上の畜舎、2か所以上の農場とも接続可能である。
There is one or
畜産情報管理サーバ101は、産子数推定部111、家畜状態推定部112、アラート生成部113、数理モデル構築部114、数理モデル管理部115、管理会計部116、構成最適化部117、候補家畜数算出部118、情報取得部119、情報記憶部120を備えている。
The livestock
(データ系)
情報記憶部120は、畜産情報管理システム1による管理を実行するのに用いる情報を記憶する記憶装置である。図1では畜産情報管理サーバ101と一体に記載しているが、畜産情報管理サーバ101と物理的に独立した記憶装置であっても構わない。以下、情報記憶部120に記憶されている情報について説明する。
(Data system)
The
情報記憶部120は、主に、家畜情報記憶部121と、数理モデル記憶部122と、財務基礎情報記憶部123と、アラート条件記憶部124と、を備えている。情報記憶部120は、これらの記憶部に属さないその他の情報についても記憶している。
The
家畜情報記憶部121は、繁殖用家畜基礎情報と、飼養環境情報と、飼養履歴情報とを記憶している。
The livestock
繁殖用家畜基礎情報とは、農場で飼養している繁殖用家畜である、母豚及び雄豚(又は精液)に関する基礎的な情報である。例えば、各個体を識別するための電子的な識別である繁殖用家畜の識別ID、及びこの繁殖用家畜の識別IDに紐づけられる、繁殖用家畜の品種、繁殖用家畜の出所に関する情報、及び繁殖用家畜の日齢(年齢、月齢であってもよい)に関する情報、産子の出荷成績に関する情報等である。なお、個々の母豚は、耳標、ICタグや入墨などの物理的な母豚識別子や飼養されているストールに付与される識別子と、情報記憶部120に記憶されている上記識別IDのような電子的な識別子とが対応するという前提で管理されている。これらの繁殖用家畜基礎情報は、例えば端末装置201を用いて、ユーザである農家により入力され、家畜情報記憶部121に記憶される。
The basic information on livestock for breeding is basic information on sows and boars (or semen) that are breeding livestock raised on farms. For example, the identification ID of the breeding livestock, which is an electronic identification for identifying each individual, and the information on the breed of the breeding livestock, the source of the breeding livestock, and the information related to the identification ID of the breeding livestock. Information on the age of breeding livestock (which may be age or age), information on the shipment performance of offspring, and the like. In addition, each mother pig is like a physical mother pig identifier such as an ear tag, an IC tag or a tattoo, an identifier given to a bred stall, and the above-mentioned identification ID stored in the
繁殖用家畜情報の技術的意義について基本的なものを説明する。繁殖用家畜の識別IDは、各種の解析や数理モデルを構築する際の学習データとして繁殖用家畜の種々の情報が用いられる際に個別の繁殖用家畜を識別、区別する際のデータとして用いられる。繁殖用家畜の品種の情報は、品種については後述するが、個々の品種によって特性が異なるために産子数に影響する遺伝的要因の一種として学習の用に供するために記憶されている。繁殖用家畜の日齢(年齢・月齢)については、加齢によって繁殖能力が変化するために、産子数に影響する要因の一種として学習の用に供するために記憶されている。 Explain the basics of the technical significance of breeding livestock information. The breeding livestock identification ID is used as data for identifying and distinguishing individual breeding livestock when various information on the breeding livestock is used as learning data when constructing various analyzes and mathematical models. .. Information on breeding livestock varieties, which will be described later, is stored for learning as a type of genetic factor that affects the number of offspring because the characteristics of each breed differ. The day age (age / month age) of breeding livestock is memorized for learning as one of the factors that affect the number of offspring because the fertility changes with aging.
産子の出荷成績に関する情報とは、過去に食肉用として出荷された産子、いわゆる肉豚の出荷頭数、出荷時期、売価等の情報を含んでいてもよいものである。 The information on the shipment performance of the offspring may include information such as the number of offspring shipped for meat in the past, so-called meat pigs, the shipping time, and the selling price.
品種とは、家畜の品種、血統のことであり、牛、豚、羊などの畜種よりも下位概念に相当するものである。具体的には、例えばランドレース種、デュロック種、大ヨークシャー種、バークシャー種、ハンプシャー種等の品種に加えて、これらの純粋種を掛け合わせた交配種を含む。例えば、ランドレース種(L)、大ヨークシャー種(W)、デュロック種(D)をかけ合わせた交配種を含む。交配種について、産子としては、例えばLWD等の3元交配種、いわゆる3元豚といった肥育豚が知られているが、母豚としては、2元豚である場合が多い(産子が3元豚である場合)。交配種の品種情報としては、血統割合(%)や血統表を用いてもよい。また、交配種についてはLW、WLといった雌豚、交配した代の別を識別できる品種情報であってもよい。例えば、繁殖力に優れ生育が早い「ランドレース種」、赤身と脂肪のバランスが良い「大ヨークシャー種」の白毛大型品種を掛け合わせて生まれた「二元豚」の母豚等がある。このような母豚に対して肉質面としてサシ(霜降り)ができやすい赤豚「デュロック種」の雄豚を掛け合わせるということが考えられる。 A breed is a breed or pedigree of livestock, and corresponds to a subordinate concept rather than a breed of livestock such as cattle, pigs, and sheep. Specifically, in addition to varieties such as Landrace, Duroc, Large White, Berkshire, and Hampshire, hybrids obtained by multiplying these pure species are included. For example, a hybrid of Landrace (L), Large White (W), and Duroc (D) is included. Regarding hybrids, fattening pigs such as ternary hybrids such as LWD, so-called ternary pigs, are known as offspring, but as mother pigs, they are often binary pigs (three offspring). If you are a former pig). As the breed information of the hybrid species, the pedigree ratio (%) or the pedigree table may be used. Further, the crossed species may be breed information such as LW and WL that can identify the sow and the crossed generation. For example, there are "Landrace pigs" that have excellent fertility and fast growth, and "Dual pig" mother pigs that were born by crossing large white-haired breeds of "Large White pig" that have a good balance of lean meat and fat. It is conceivable to multiply such a mother pig with a boar of the red pig "Duroc breed", which tends to have sashimi (marbled meat) as a meat quality.
飼養環境情報とは、例えば、温度、湿度、風量、光量、音、及び臭気等である。また、農場、畜舎である。温度、湿度、風量、光量、音、及び臭気は、上記した各種測定装置310より定量的な値を取得することができる。これらの取得頻度については、情報記憶部120に記憶されている取得頻度情報によって定められ、後述する情報取得部119によって定期的に取得される。なお、飼養環境情報は基本的に自動で取得され記憶されるが、例えば端末装置201を用いて、ユーザである農家により入力され、記憶されてもよい。農場、畜舎については、農場IDと畜舎IDとして取得することができる。
The breeding environment information is, for example, temperature, humidity, air volume, light intensity, sound, odor, and the like. It is also a farm and a barn. Quantitative values of temperature, humidity, air volume, light volume, sound, and odor can be obtained from the above-mentioned various measuring
飼養環境情報の技術的意義について基本的なものを説明する。温度、具体的には気温は、繁殖用家畜の飼養環境を表すことができる代表的なものである。畜舎の内部の温度が所定の範囲を逸脱すると、最終的に産子数に影響を及ぼすことになる。例えば気温が所定以上の場合は母豚にとって暑熱ストレスが発生しうる状況となる。豚は汗腺の発達が悪く、厚い脂肪に覆われているために代謝熱を体外に拡散する能力に劣り、暑熱に弱い傾向にある。暑熱ストレスは、生産性や生理機能に影響があり、現象としては飼料摂取量の減少や、妊娠期間中の体重の減少、授乳期間中の乳量の低下、発情再帰の遅れ、受胎率の低下等が生じて、最終的に産子数に影響がある。また、気温が所定量を下回る場合でも代謝エネルギー維持のために飼料摂取量が増加、飲水量の減少、過度な緊張となったりする。飲水量は流産、異常分娩についても影響がある。 Explain the basic technical significance of breeding environment information. Air temperature, specifically air temperature, is a typical example that can represent the breeding environment of livestock for breeding. If the temperature inside the barn deviates from a predetermined range, it will ultimately affect the number of offspring. For example, when the temperature is above a predetermined level, heat stress may occur for the sow. Pigs have poorly developed sweat glands and are covered with thick fat, so they have a poor ability to diffuse metabolic heat outside the body and tend to be vulnerable to heat. Heat stress affects productivity and physiology, and phenomena include decreased feed intake, weight loss during pregnancy, milk loss during lactation, delayed estrus recurrence, and decreased conception rate. Etc. will eventually affect the number of offspring. In addition, even when the temperature falls below a predetermined amount, feed intake increases, water consumption decreases, and excessive tension occurs in order to maintain metabolic energy. Drinking water also has an effect on miscarriage and abnormal delivery.
湿度は、気温と同様に暑熱ストレスの一要因である。上記した代謝熱は外気温と湿度との関係において脳下垂体にある体温中枢によってコントロールされている。気化熱により熱の放出をする際にも空気の相対湿度が影響する。 Humidity, like air temperature, is a factor in heat stress. The above-mentioned metabolic heat is controlled by the body temperature center in the pituitary gland in relation to the outside air temperature and humidity. The relative humidity of the air also affects the release of heat by the heat of vaporization.
風量については、血流量の減少を起こす要因の1つになりうる。例えば、冷たい乾燥した風が寝ている母豚に直接当たることにより、腹冷えし、飲水量が低下し、排尿量が低下し、循環血量が減少し、胎児など産子への栄養補給が不足する一因となり、異常分娩や産子の体重減少に影響がある。 Air volume can be one of the factors that cause a decrease in blood flow. For example, when a cold, dry wind hits a sleeping mother pig directly, it causes a cold stomach, a decrease in drinking water, a decrease in urination volume, a decrease in circulating blood volume, and nutritional support for the fetus and other offspring. It contributes to the shortage and affects abnormal delivery and weight loss of the offspring.
光量については、プロジェステロン等の黄体ホルモンの内分泌機能への影響があり、受胎率等に影響する。音については、光量と同様に、騒音の負荷により内分泌機能への影響がある。 The amount of light has an effect on the endocrine function of luteinizing hormones such as progesterone, and affects the conception rate and the like. As for sound, the load of noise has an effect on the endocrine function as well as the amount of light.
臭いについては、豚の呼吸、放射体熱、糞尿から発生する水蒸気、アンモニアガスなどによって発生し、疾病罹患に繋がり、繁殖成績に影響を及ぼす。具体的には、アンモニアに代表される空気不衛生環境物質が、粘膜を刺激し呼吸器系疾患(豚繁殖・呼吸障害症候群:PRRSなど)を引き起こす。したがって、豚舎内の空気の汚染は、呼吸器病の発生の原因となるので、臭い値を測定して、適切な換気がなされているかどうかを定量的に得ることは重要である。 The odor is generated by the respiration of pigs, radiator heat, water vapor generated from manure, ammonia gas, etc., leading to disease morbidity and affecting reproductive performance. Specifically, air unsanitary environmental substances such as ammonia irritate the mucous membranes and cause respiratory diseases (pig breeding / respiratory disorder syndrome: PRRS, etc.). Therefore, since air pollution in the piggery causes the occurrence of respiratory diseases, it is important to measure the odor value to quantitatively obtain whether or not proper ventilation is provided.
このような農場の測定装置から取得できる飼養環境情報について、温度(気温)は重要なものであるがさらに湿度、風量、光量、音、及び臭気から1つを要素として加えるだけでも予測の精度は向上する。 Regarding the breeding environment information that can be obtained from such farm measuring equipment, temperature (air temperature) is important, but the accuracy of prediction can be improved by adding only one element from humidity, air volume, light volume, sound, and odor. improves.
飼養履歴情報とは、繁殖用家畜の疾病罹患履歴(例えば年月日と病名)、繁殖用家畜に対する投薬履歴(例えば年月日と投薬種別、投薬種別に関しては疾病の治療又は予防に用いるもの、又は性腺刺激ホルモン剤等の生殖の促進に用いるもの各々を含む)、繁殖用家畜に対するワクチン投与履歴(例えば年月日とワクチン種別)、繁殖用家畜の出産回数に関する情報、繁殖用家畜の産子数の履歴情報(例えば産子数、生存産子数、直近産次の産子平均体重・分散、離乳産子頭数、及びこれらの累計)、繁殖用家畜の出産の正常又は異常の履歴(例えば白子、黒子、ミイラ胎児、虚弱子の異常分娩)、無発情、再発率、分娩率、繁殖用家畜に対する種付日、種付を実施した精液、精液性状(例えば精子活力、精子濃度、精液量、総精子数等)情報、繁殖用家畜の体重、繁殖用家畜の体調に関する情報(例えば繁殖用家畜の背脂肪厚(cm)、体色(RGB)、及び、ボディコンディションスコアの情報)、繁殖用家畜に対する給餌種類及び/又は給餌量(飼料給与(g))の情報、及び繁殖用家畜に対する給水量(l)の情報等である。これらの情報については、その情報が発生したタイミングが紐づけられて記憶されている。タイミングとは、時間、日付である。 Breeding history information includes disease morbidity history of breeding livestock (for example, date and disease name), medication history for breeding livestock (for example, date and medication type, and medication type used for treatment or prevention of disease). Or, including those used to promote reproduction such as gonad stimulating hormones), history of vaccine administration to breeding livestock (for example, date and vaccine type), information on the number of births of breeding livestock, birth of breeding livestock. Historical information on numbers (eg, number of offspring, number of surviving offspring, average weight / dispersion of the most recent offspring, number of weaning offspring, and their cumulative total), history of normal or abnormal birth of breeding livestock (eg) Abnormal delivery of shirako, kuroko, mummy fetal, frail child), estrus, recurrence rate, delivery rate, seeding date for breeding livestock, seeded semen, semen properties (eg sperm vitality, sperm concentration, semen volume) , Total sperm count, etc.) information, weight of breeding livestock, information on physical condition of breeding livestock (for example, backfat thickness (cm), body color (RGB), and body condition score information of breeding livestock), breeding Information on the type and / or amount of feed (feed feed (g)) for livestock for domestic use, information on the amount of water supply (l) for livestock for breeding, and the like. These pieces of information are stored in association with the timing at which the information was generated. Timing is time and date.
繁殖用家畜の疾病罹患履歴や、繁殖用家畜に対するワクチン投与履歴は、母豚の健康状態に関するものであり、産子数や受胎率等様々な影響がある。 The history of disease morbidity of breeding livestock and the history of vaccination to breeding livestock relate to the health condition of sows and have various influences such as the number of offspring and the conception rate.
投薬については、例えばホルモン製剤の投与は暑熱ストレスによる繁殖成績の低減手段として用いることができる。また、給餌の種類によっても、投薬と同様の各効能を謳っているものがあり、これらの投与、給与の有無は産子数に影響があるとも考えられる。 Regarding dosing, for example, administration of a hormone preparation can be used as a means for reducing reproductive performance due to heat stress. In addition, depending on the type of feeding, there are some that claim the same effects as the medication, and it is considered that the administration and the presence or absence of feeding affect the number of offspring.
繁殖用家畜の出産回数に関する情報については、上記したように産子数への影響がある。繁殖用家畜の産子数の履歴情報(例えば産子数、生存産子数、直近産次の産子平均体重・分散、離乳産子頭数、及びこれらの累計)については、過去の実績値として、今後の産子数を予測するにあたり重要である。繁殖用家畜の出産の正常又は異常の履歴(例えば白子、黒子、ミイラ胎児、虚弱子等の異常分娩)分娩率、については、過去に異常分娩となった母豚について今後の出産が異常となる可能性について参考となる。 Information on the number of births of breeding livestock has an impact on the number of offspring, as mentioned above. Historical information on the number of offspring of breeding livestock (for example, the number of offspring, the number of surviving offspring, the average weight and dispersion of offspring following the latest birth, the number of weaning offspring, and the cumulative total of these) is used as past actual values. , It is important in predicting the number of offspring in the future. Regarding the normal or abnormal history of normal or abnormal calving of breeding livestock (for example, abnormal calving of shirako, kuroko, mummy fetal, frail child, etc.) It will be helpful about the possibilities.
繁殖用家畜に対する種付日については、母豚が種付けされた時期と妊娠期間における環境等を考慮する上で重要となる。種付を実施した精液、精液性状(例えば精子活力、精子濃度、精液量、精子数等)情報については、母豚ではなく雄豚側の生殖能力の要因として重要である。 The seeding date for breeding livestock is important in consideration of the time when the sow was bred and the environment during gestation. Information on the seeded semen and semen properties (eg, sperm vitality, sperm concentration, sperm volume, sperm count, etc.) is important as a factor of fertility on the boar side, not the mother pig.
繁殖用家畜の体重、繁殖用家畜の体調に関する情報は、母豚の健康状態を考慮するものとして重要な情報となる。 Information on the weight of breeding livestock and the physical condition of breeding livestock is important information for considering the health condition of sows.
繁殖用家畜に対する給餌種類及び/又は給餌量の情報、及び繁殖用家畜に対する給水量の情報は、母豚の体重や健康状態に影響を及ぼし、重要な情報となる。 Information on the type and / or amount of feed for breeding livestock and information on the amount of water supplied to breeding livestock affect the weight and health of sows and are important information.
また、繁殖用家畜の繁殖サイクルに関する情報が記憶されていてもよい。繁殖用家畜の繁殖サイクルに関する情報とは、主に種付、妊娠、分娩、離乳という繰り返す繁殖イベントに要した期間、そのイベントが発生したタイミングの履歴を含む情報である。例えば、ある品種の繁殖用家畜は種付から分娩までが114日、分娩から離乳までが21日、離乳から次の種付までが5日である場合は、その期間と日付等のタイミングの情報を含む。繁殖サイクルに関する情報は、個体差だけでなくそのときの季節、体重、体調、そして品種によっても大きく異なるものである。 In addition, information regarding the breeding cycle of breeding livestock may be stored. The information on the breeding cycle of breeding livestock is information including the period required for repeated breeding events such as seeding, pregnancy, parturition, and weaning, and the history of the timing when the events occur. For example, if a breeding livestock of a certain breed has 114 days from calving to calving, 21 days from calving to weaning, and 5 days from weaning to the next seeding, timing information such as the period and date. including. Information about the breeding cycle varies greatly not only with individual differences, but also with the season, weight, physical condition, and breed at that time.
図2は、母豚の繁殖サイクルについて概略的に説明するための模式である。この図において、横軸に日数をとって時間の間隔を表している。例えば母豚1においては、種付から分娩までの妊娠期間、分娩から産子の離乳までの授乳期間、離乳から次の種付までの空期間が示されている。そして、種付から発情再帰した次の種付けまでで繁殖サイクルが1サイクルとする。1サイクル目における予測産子数p11は産子数予測部によって予測可能である。また同様に2サイクル目における予測産子数p12も予測可能である。ここで1サイクル目と2サイクル目とでは、各期間が品種や産次・産歴、加齢、季節(年月日)によって変動するように補正可能である。そして、母豚が繁殖用家畜として活動可能な期間と、これらの繁殖サイクル(例えば日数)を用いれば、例えば生涯(合計)産子数のような将来的、及び総合的な繁殖成績の見積もりを取得することができる。一方で、母豚2については、例えば品種(組み合わせを含む)が異なる、農場が異なる等の理由により繁殖サイクルが母豚1と異なると仮定する。その中で母豚1とは異なる1サイクル目の予測産子数p21、2サイクル目の予測産子数p22が産出され、同様に生涯産子数等の繁殖成績の見積もりを取得することができるようになる。なお、この図においては、わかりやすさのために各期間を模式図的に描画しており、実際の日数とは必ずしも一致しない。
FIG. 2 is a schematic for schematically explaining the breeding cycle of sows. In this figure, the horizontal axis represents the time interval by taking the number of days. For example, in the
繁殖用家畜の体重とは、各種測定装置により入手した繁殖用家畜の体重である。一般的には体重計により重量を直接測定した体重(kg)を用いることができる。その他、画像撮影部311が得た繁殖用家畜の画像情報を用いて、家畜状態推定部112により推定された体重の情報も用いることができる。体重情報については測定のタイミングと紐づけて記憶することができる。個々の繁殖用家畜について、一日増体重と日付とを紐づけて記憶していてもよい。
The weight of breeding livestock is the weight of breeding livestock obtained by various measuring devices. Generally, the body weight (kg) obtained by directly measuring the weight with a weight scale can be used. In addition, information on the body weight estimated by the livestock
繁殖用家畜の体重情報、体調に関する情報は、繁殖用家畜の最終的指標、例えば産子数に対する飼養中間指標情報として用いることができる。 The weight information and the information on the physical condition of the breeding livestock can be used as the final index of the breeding livestock, for example, the feeding intermediate index information for the number of offspring.
繁殖用家畜の体調に関する情報とは、例えば、画像撮影部311により得られた画像情報を用いて家畜状態推定部112が画像解析により生成することができる、繁殖用家畜の体色、背脂肪厚、背中の丸まり、特定部位の状態(耳、腹のへこみ、乳房の張り、乳房の周囲のむくみ、外陰部の形状等)、ボディコンディションスコア等といった画像から推定可能な母豚の形状の変化である。これらを名称とともに質的データとして用いてよい。また、測定装置が飼養環境情報から得られる音や臭気の情報等の情報を、上記の画像から推定可能な母豚の形状変化とを組み合わせて、健康状態を推定する体調パラメータとしてもよい。家畜状態推定部112により生成された情報は飼養履歴情報として家畜情報記憶部121に記憶されていてもよい。
The information on the physical condition of the breeding livestock is, for example, the body color and backfat thickness of the breeding livestock that can be generated by the livestock
数理モデル記憶部122は、数理モデル構築部114によって構築された、標準繁殖数理モデル、補正係数、個別繁殖数理モデル等の、数理モデルを記憶している。また、これらの数理モデルについて、家畜の品種に応じた数理モデルを記憶している。なお、これらの数理モデルの詳細については、後述する。
The mathematical
財務基礎情報記憶部123は、財務基礎情報を記憶している。
The basic financial
財務基礎情報とは、農場の経営に関する財務基礎情報である。例えば、候補豚から母豚として繁殖活動を開始するまでに掛かったコスト、及び、ワクチン投与などの疾病罹患対策に係る個体別に発生するコスト、設備設置や光熱費、人件費などの全体に掛かるコストを繁殖用家畜の個体数で按分した配布コスト等の経費、及び、減価償却に関する情報を繁殖用家畜の個体に紐付けているもの、を含む。そのために、例えば給餌量、給水量、出荷体重、飼料要求率、飼料単価等は財務基礎情報として記憶していてもよい。簡単にいえば、この財務基礎情報には個々の繁殖用家畜の収支算定を実施する際に用いる飼養に必要な費用算出するための情報が含まれている。なお、費用は、税務会計上は損金ともいう。 Basic financial information is basic financial information related to farm management. For example, the cost from the candidate pig to the start of breeding activity as a mother pig, the cost incurred for each individual related to disease morbidity measures such as vaccination, the cost for equipment installation, utility costs, labor costs, etc. Includes expenses such as distribution costs proportionally divided by the number of breeding livestock, and those that link information on depreciation to breeding livestock individuals. Therefore, for example, the feed amount, the water supply amount, the shipping weight, the feed conversion ratio, the feed unit price, etc. may be stored as basic financial information. Simply put, this basic financial information includes information for calculating the costs required for breeding used in performing the income and expenditure calculation of individual breeding livestock. Expenses are also called losses in tax accounting.
繁殖用家畜の減価償却に関する情報とは、個々の繁殖用家畜の取得価額、用途及び細目に応じた耐用年数、償却額、減価償却費、償却を開始したタイミング等を含んだ情報である。 The information on depreciation of breeding livestock is information including the acquisition price of each breeding livestock, the useful life according to the use and details, the depreciation amount, the depreciation cost, the timing when depreciation is started, and the like.
また、財務基礎情報記憶部123は、農場の施設、設備情報等の情報を記憶している。これらの情報は、農場における家畜の飼養可能頭数についての制約条件としても用いることができる。例えば、畜舎の数、各畜舎の面積、母豚のストールの種類、寸法、数、豚房の数、面積等である。これらの設備情報を用いて家畜の使用可能頭数の上限を算出することもできる。
In addition, the basic financial
また、財務基礎情報記憶部123は、家畜のうち食肉として出荷され販売される食肉家畜、いわゆる肉豚の販売記録として、出荷頭数、出荷量、出荷時期、売価額を記憶していてもよい。売価額は、例えば実績値に加えて日、週、月のような単位時間における平均売価額を記憶していてもよい。売価額は例えば、(円/kg)のような、単位重量当たり価格で表される指標であってもよい。食肉用家畜1頭当たり売価額を推定できるように、1頭当たり平均売価額を記憶していてもよい。食肉家畜の飼養に費やした費用を控除した利益額を記憶していてもよい。食肉用家畜1頭当たり利益額を推定できるように、1頭当たり平均利益額を記憶していてもよい。このような売価額、利益額に関する情報は、食肉家畜の販売によって得られる農家の収益の算出に用いることができる。
Further, the basic financial
アラート条件記憶部124は、繁殖用家畜に関する飼養中間指標及び/又は最終的指標についてアラートを出すべき場合の条件である、アラート条件情報を記憶している。飼養中間指標に基づくアラート条件情報は具体的には、例えば繁殖用家畜の所定のタイミングにおける、体重情報、及び/又は体調に関する情報、である。体調に関する情報、の一例は、産子数をマイナス方向に仕向ける要素が強い因子であり、例えば腹部のへこみや咳である。また、最終的指標に基づくアラート条件情報は、例えば後述する数理モデルにより推定される産子数に関する情報である。すなわち、飼養中間指標及び/又は最終的指標について、これらのアラート条件と比較するための基準が記憶されているものである。また、本実施形態のアラート条件記憶部124は、一度アラート発報した対象に対して再度アラートを発報するための再アラート条件も記憶している。再アラート条件の内容は、アラート条件と同じであってもよいし、アラート条件よりも厳しい条件であったり、緩和した条件であってもよい。
The alert
(処理系)
情報取得部119は、以下の処理に必要な情報の取得を情報記憶部120及びこれらに属する記憶部より行う機能を有する。また、測定装置310より、情報記憶部120に記憶された測定装置マスタ情報に定められた頻度で飼養環境情報の取得を行う機能を有する。
(Processing system)
The
数理モデル構築部114は、繁殖用家畜基礎情報、飼養環境情報、飼養履歴情報等の情報を学習データとして数理モデルにて処理させることにより、繁殖用家畜の産子数を推定するための繁殖数理モデルを生成する機能を有する。繁殖数理モデルは、複数の繁殖用家畜の情報、例えば過去の繁殖実績、に基づき、標準的な産子数を推定するための標準繁殖数理モデルと、産子数に影響のある因子を数理モデルに適用できるように生成した補正係数と、標準繁殖数理モデルに補正係数等個別の要因を適用し、個別の繁殖用家畜の産子数を推定するための個別繁殖数理モデルを含んでいる。これらの繁殖数理モデルは、例えば、決定木、回帰分析、主成分分析等の任意の手法、アルゴリズムを用いて生成することができる。また、これらの数理モデルを機械学習等(DNN:ディープニューラルネットワーク、RNN:リカレントニューラルネットワーク、SVM:サポートベクターマシン、ランダムフォレストなど)によって生成した学習済モデルを用いることもできる。
The mathematical
上記したように、母豚の産子数に影響を及ぼす要因は多岐にわたり、また1つ1つが独立した影響を及ぼすものとも限らず、相互作用的に機能する。したがって、単に過去の繁殖成績から予想するだけでなく多くの要因を考慮した予想を行うほうが精度は高い。ただし、ただ説明要素を多くしていくだけであると多重共線性のような問題が発生するおそれもある。それゆえ、繁殖用家畜基礎情報、飼養環境情報、飼養履歴情報等から適切なパラメータを選んで機械学習させることにより学習済の数理モデルを構築することが有用である。 As described above, there are various factors that affect the number of offspring of sows, and each one does not necessarily have an independent effect, but functions interactively. Therefore, it is more accurate to make predictions that take into account many factors rather than simply making predictions based on past reproductive performance. However, if the number of explanatory elements is increased, problems such as multicollinearity may occur. Therefore, it is useful to construct a trained mathematical model by selecting appropriate parameters from breeding livestock basic information, breeding environment information, breeding history information, etc. and performing machine learning.
限定ではなく例として、母豚及びその産子数に加えてモデルを構築する際の学習データの組合せ例を1つ挙げると、農場、品種、産歴、気温である。農場については、繁殖サイクルの内容(授乳期間、発情再帰期間や妊娠期間における飼料配合やホルモン剤投与など)が異なる人為的な変数として数理モデルに組み込まれることになる。また、品種と産歴は、繁殖家畜(母豚)の個体が内因的に保有する遺伝的な繁殖能力に由来する母豚内部繁殖変数として数理モデルに組み込まれることになる。気温は、エネルギー摂取や代謝に影響を与える環境変数として数理モデルに組み込まれることになる。また、これらの各変数は個別に作用するものではなく、交互作用の結果を内包する形にて学習データとして、繁殖成績と紐付ける。 As an example, but not a limitation, one example of combination of learning data for constructing a model in addition to the number of sows and their offspring is farm, breed, birth history, and temperature. For farms, the content of the breeding cycle (lactation period, estrus recursion period, feed composition during pregnancy, hormonal administration, etc.) will be incorporated into the mathematical model as different artificial variables. In addition, breeds and birth history will be incorporated into the mathematical model as internal reproductive variables of the sow derived from the genetic fertility inherently possessed by the individual breeding livestock (mother pig). Temperature will be incorporated into mathematical models as an environment variable that affects energy intake and metabolism. In addition, each of these variables does not act individually, but is linked to the reproductive performance as learning data in a form that includes the result of the interaction.
さらに好ましい学習データの組合せ例としては、母豚及びその産子数に加えて、農場、品種、産歴、気温、湿度である。湿度については、気温と組み合わせることで、いわゆる暑さ指数のように体内からの熱放出のしやすさを環境変数として数理モデルに組み入れることが可能となるため、母豚の飼養されている環境をより表しやすくなる。 Further preferable examples of combinations of learning data are farm, breed, birth history, temperature, and humidity, in addition to the number of sows and their offspring. As for humidity, by combining it with air temperature, it is possible to incorporate the ease of heat release from the body into a mathematical model as an environment variable, such as the so-called heat index. It will be easier to express.
また、母豚及びその産子数、品種、気温に加えて、体重又は体調を学習データとして組み合わせることにより、母体から胎児に対して必要な栄養素やミネラルが共有するに十分な状態であるか、また、体長変化による後期流産リスクや早産発生リスクの増加などの正常な胎児成長や分娩ができる状態であるかを把握する母豚内部繁殖変数として、数理モデルに組み入れることが可能となるため、母豚の状態をより表しやすくなる。 Also, by combining the mother pig and its calving number, breed, temperature, as well as weight or physical condition as learning data, is the condition sufficient to share the nutrients and minerals required from the mother to the foetation? In addition, since it can be incorporated into a mathematical model as an internal reproductive variable of the mother pig to grasp whether it is in a state where normal fetal growth and delivery such as an increase in the risk of late miscarriage and the risk of premature birth due to changes in body length can be performed, the mother. It becomes easier to express the condition of the pig.
また、母豚及びその産子数、品種、気温に加えて、母豚の出所、又は日齢を学習データとして組み合わせることにより、母豚が内因的に保有する遺伝的な性質や体質、及び、母豚の高齢化による妊娠がしにくくなることや流産率の高まり、様々な異常(運動機能、消化器疾患、生殖器疾患など)を含む老化による繁殖パフォーマンスの低下に関する母豚内部繁殖変数として、数理モデルに組み入れることが可能となるため、母豚の状態をより表しやすくなる。 In addition, by combining the origin or age of the sow as learning data in addition to the number of offspring, varieties, and temperature of the sow, the genetic properties and constitution inherently possessed by the sow, and Mathematical as an internal reproductive variable of the sow regarding the difficulty of pregnancy due to the aging of the sow, the increase in the abortion rate, and the deterioration of the reproductive performance due to aging including various abnormalities (motor function, digestive disorders, genital disorders, etc.) Since it can be incorporated into the model, it becomes easier to express the condition of the sow.
また、母豚及びその産子数、品種、気温に加えて、母豚への給餌種類、給餌量、投薬履歴(生殖の促進に用いるもの)を学習データとして組み合わせることにより、子豚を受胎し正常子として分娩すること、分娩後に体力を十分に回復し次の繁殖サイクルを迎えるための準備ができているか、また、種付け分娩時に子豚を出産するに必要なエネルギーや栄養素を十分に摂取できているのかなどを飼養変数として数理モデルに組みいれることが可能となるため、母豚の飼養されている環境をより表しやすくなる。 In addition to the number, breed, and temperature of the sow and its offspring, the type of feeding to the sow, the amount of feeding, and the medication history (used to promote reproduction) are combined as learning data to conceive the piglet. Are you ready to deliver as a normal offspring, fully recover after parturition and enter the next breeding cycle, and have sufficient energy and nutrients to give birth to a piglet during calving? Since it is possible to incorporate it into a mathematical model using the breeding variables such as whether or not the pigs are bred, it becomes easier to represent the environment in which the sows are bred.
また、母豚及びその産子数、品種、気温に加えて、母豚の疾病罹患履歴、母豚に対するワクチン投与履歴、母豚に対する投薬履歴(疾病の治療又は予防に用いるもの)、母豚出産の正常又は異常を学習データとして組みいれることにより、繁殖サイクルにおける母豚の疾病罹患有無、ワクチン等の対策有無などを母豚健康状態変数として数理モデルに組み入れることが可能となるため、母豚の健康状態をより表しやすくなる。 In addition to the number of sows and their offspring, varieties, and temperature, the history of disease morbidity of sows, the history of vaccination for sows, the history of medication for sows (used for the treatment or prevention of diseases), and the birth of sows. By incorporating the normality or abnormality of the mother pig as learning data, it is possible to incorporate into the mathematical model the presence or absence of disease morbidity of the mother pig in the breeding cycle, the presence or absence of measures such as vaccines, etc. as the health condition variables of the mother pig. It is easier to express your health condition.
また、母豚及びその産子数、品種、気温に加えて、母豚に対する種付日、種付を実施した精液、精液性状情報、を学習データとして組み合わせることにより、繁殖の対となる雄豚の繁殖パフォーマンスを母豚外部繁殖変数として数理モデルに組みいれることが可能となるため、繁殖に係る状況をより表しやすくなる。 In addition to the number, breed, and temperature of the sow and its offspring, the breeding date for the sow, the semen that has been sown, and the semen property information are combined as learning data to make a breeding pair of sows. Since it is possible to incorporate the reproductive performance of the pig into a mathematical model as an external reproductive variable of the sow, it becomes easier to express the reproductive situation.
図3は、本実施形態に係る数理モデル構築部が行う処理を説明する図である。例えば、標準繁殖数理モデルについては、繁殖用家畜の集合について標準的な産子数のモデルを推定するために、飼養履歴情報に含まれる産歴別産子の実績値を目的変数とし、飼養環境情報、給餌、給水情報、体重、体調に関する情報、飼養履歴情報の産歴別産子数以外の指標を説明変数として入力する。このように数理モデル構築部114は、産子数を目的変数とし、それらの説明変数の選択、組み合わせ、重みづけ等の演算を行い、目的変数を最もよく説明できる数理モデルを出力する。
FIG. 3 is a diagram illustrating a process performed by the mathematical model construction unit according to the present embodiment. For example, in the standard breeding actuarial model, in order to estimate a standard breeding number model for a set of breeding livestock, the actual value of the offspring by birth history included in the breeding history information is used as the objective variable, and the breeding environment. Enter indicators other than information, feeding, water supply information, weight, information on physical condition, and breeding history information by birth history as explanatory variables. In this way, the mathematical
数理モデル構築部114は、分析の結果、普遍的に産子数に影響を与える要因、個別の事情に関わらず共通して産子数に影響を与える要因を補正係数として切り出して生成することができる。補正係数は、例えば、季節的な要因、過去の正常、異常分娩による要因、給餌、給水量による要因などに関するものが挙げられ、これらの要因により推定される産子数が増加するか、減少するのかの補正を行う。季節的な要因としては、種付、分娩時期が、おおまかに夏、冬などの質的データとしての要因としてもよいし、気温、湿度などの量的データの要因としてもよい。過去の正常、異常分娩による要因としては、産子数の実績値のみに基づくものではなく、総産子数は多いが異常を示す子豚(黒子、ミイラ化胎子など)が多いなど、異常分娩率のような数値を用いることもできる。給餌、給水量による要因としては、種付、分娩時期の前後の所定の時期において繁殖用家畜がどの程度、餌を食べ、水を飲んだかなどのデータを要因としてもよい。補正係数は、産子数の変動(増加、減少)に直接補正を加えるもののみならず、結果として産子数に影響を与える間接的なものとして切り出して生成してもよい。例えば、分娩時期等の繁殖サイクルに関連したものとして、種付け時期や給餌量、給水量により授乳期間や空期間の短期化や長期化といった日数に係る補正も可能である。なお、これらの補正係数は機械学習の中に内包されるものとして取り扱うことも可能である。
As a result of the analysis, the mathematical
また、繁殖用家畜において品種が多数存在する場合に対応するため、品種に応じた標準繁殖数理モデルを生成して、複数の標準繁殖数理モデルを記憶していてもよい。品種は産子数や繁殖サイクルに大きな影響を与えるためである。品種に応じた標準繁殖数理モデルを用意することで、産子数を予測する際に適切なモデルを選択することができる。なお、品種については、品種に応じた数理モデルを構築するだけではなく、産子数を予測するための1パラメータとして用いてもよい。 Further, in order to cope with the case where a large number of breeds exist in the breeding livestock, a standard breeding mathematical model corresponding to the breed may be generated and a plurality of standard breeding mathematical models may be stored. This is because varieties have a great influence on the number of offspring and the breeding cycle. By preparing a standard breeding actuarial model according to the breed, it is possible to select an appropriate model when predicting the number of offspring. As for the variety, not only the mathematical model corresponding to the variety may be constructed, but also it may be used as one parameter for predicting the number of offspring.
数理モデル構築部114は、これらの標準繁殖数理モデル、及び補正係数を用いて、個々の繁殖用家畜に個別的にあてはめた個別繁殖数理モデルを生成することができる。具体的には、例えば、まず、その繁殖用家畜の品種に応じた標準繁殖数理モデルが選択される。次に、その繁殖用家畜に適用可能な補正係数が選択されて付加されることで、標準繁殖数理モデルよりも、よりその繁殖用家畜の所定のタイミングにおける産子数を正確に推定できる個別繁殖数理モデルを構築できる。そのようにして構築された個別繁殖数理モデルに対しては、その繁殖用家畜に紐づけられた飼養履歴情報、例えば過去の繁殖実績や、飼養環境情報、与えている餌の内容などのデータを入力することにより、その繁殖用家畜が将来の任意のタイミングにおける産子数を推定することができる。
The mathematical
標準繁殖数理モデル、個別繁殖数理モデル、いずれの繁殖数理モデルであっても、将来の任意のタイミングの産子数を推定することができる。たとえ初産であっても、既に構築された数理モデルをもとに、予測区間を持つ産子数を推定することができる。当然ながら産歴数と紐付く実績データが増えていけば、推定の精度はより高いものになる。将来の任意のタイミングとは、例えば3産までの産次の実績値のデータがある場合には、次の産歴である4産以降の産歴別の産子数、及び累計産子数を推定できるということである。産歴数の上限については任意に設定される。 Whether it is a standard breeding mathematical model or an individual breeding mathematical model, it is possible to estimate the number of offspring at any timing in the future. Even if it is the first birth, it is possible to estimate the number of offspring with a prediction interval based on the mathematical model already constructed. As a matter of course, the accuracy of estimation becomes higher as the actual data linked to the number of birth history increases. Arbitrary timing in the future is, for example, if there is data on the actual value of the next birth up to 3 births, the number of births by birth history after 4 births, which is the next birth history, and the cumulative number of births. It can be estimated. The upper limit of the number of births is set arbitrarily.
なお、個別繁殖数理モデルを得るために、標準繁殖数理モデルを構築してから補正係数を用いることは構築方法の一例であり、初めから個別繁殖数理モデルに相当する数理モデルを構築してもよい。 In addition, in order to obtain an individual breeding mathematical model, constructing a standard breeding mathematical model and then using a correction coefficient is an example of a construction method, and a mathematical model corresponding to the individual breeding mathematical model may be constructed from the beginning. ..
構築された数理モデルは、適宜実績値のデータを再取得して定期的にモデルの再構築を実施し、数理モデル管理部115によって最新のデータ状態に呼応できる状態を維持される。
The constructed mathematical model re-acquires actual value data as appropriate, periodically reconstructs the model, and is maintained in a state of being able to respond to the latest data state by the mathematical
図4は、標準繁殖数理モデルの一例について説明するための模式図である。この図において、縦軸に産子数、横軸に産歴数とした、産歴ごとの産子数の分布を表している。D1、D2、D3、D4、D5、D6、及びD7、は、それぞれ、初産、2産、3産、4産、5産、6産、7産における産子数の分布を表している。縦に配置された実線は、その産歴における母豚の最小産子数から最大産子数までの範囲を表している。矩形は、分布を表している。分布は、例えば点をプロットしたものでもよいし、確率密度分布であってもよいし、箱ひげ図のように第一四分位数から第三四分位数を表すものであってもよい。 FIG. 4 is a schematic diagram for explaining an example of a standard breeding mathematical model. In this figure, the vertical axis represents the number of offspring and the horizontal axis represents the number of offspring for each birth history. D1, D2, D3, D4, D5, D6, and D7 represent the distribution of the number of offspring in the first, second, third, fourth, fifth, sixth, and seventh births, respectively. The vertical solid line represents the range from the minimum number of offspring to the maximum number of offspring of the sow in the birth history. The rectangle represents the distribution. The distribution may be, for example, a plot of points, a probability density distribution, or a quartile to a third quartile as in a box plot. ..
そして、点線で描かれている曲線は、これらの分布によってあらわすことができる標準総産子数値の中央値を結んだものである。なお、本来、産歴は離散値であるため曲線では表示できない性質のものであるが、理解を助ける意図にて模式的に表している。 The curve drawn by the dotted line connects the median of the standard total production values that can be represented by these distributions. Originally, since the birth history is a discrete value, it cannot be displayed on a curve, but it is schematically expressed with the intention of assisting understanding.
このように、数理モデル構築部114によって得られる繁殖数理モデルとは、品種や産歴などの諸条件に応じて、その繁殖用家畜が産出する産子数を推定するための数理モデルである。標準繁殖数理モデルとして、母豚産歴に基づく平均産子数モデル、産歴数を基にした標準総産子数値といったものもこれに含まれる。
As described above, the breeding mathematical model obtained by the mathematical
産子数推定部111は、家畜情報記憶部121に記憶される繁殖用家畜に紐づけられる繁殖用家畜基礎情報と、各種の測定装置310で取得された飼養環境情報と、家畜情報記憶部121に記憶される繁殖用家畜の飼養履歴に関する飼養履歴情報と、を用いて数理モデル記憶部122に記憶される繁殖数理モデルにより、所定のタイミングにおける繁殖用家畜の産子数を推定する機能を有する。
The livestock
図5は、本実施形態に係る産子数推定部が行う処理を説明する図である。すなわち、上記したように、産子数推定部111は、繁殖数理モデルを用いて、繁殖用家畜基礎情報や、飼養環境情報、飼養履歴情報を入力情報として入力することで、その繁殖用家畜の産子数を推定値として出力するものである。
FIG. 5 is a diagram illustrating a process performed by the child-bearing number estimation unit according to the present embodiment. That is, as described above, the offspring
また、産子数推定部111は、飼養環境情報に含まれる、少なくとも飼育環境の温度の履歴情報と、飼養履歴情報に含まれる体重、及び/又は体調に関する情報、の推移を示す履歴情報及び、産子数の履歴情報を用いて、繁殖数理モデルにより、所定のタイミングにおける繁殖用家畜の産子数を推定する機能を有する。
In addition, the number of
すなわち、産子数推定部111は、産子数の推定に必要な飼養環境情報としては、少なくとも飼育環境の温度の履歴情報を採用し、また、飼養履歴情報としては、体重、及び/又は体調に関する情報の推移を示す履歴情報、及び、過去の産子数の履歴情報を用いるということである。例えば温度(気温)の上昇による暑熱ストレスは受胎率の低下に影響があると考えられるため、これを考慮するものである。また、体重情報、や体調に関する情報、の推移も産子数に影響があると考えられるため、これらを考慮するものである。また、これまでの出産実績がその後の産子数も同様の傾向になる可能性があると考えられるところから、これらを考慮するものである。
That is, the birth
また、産子数推定部111は、繁殖用家畜の出産回数である産歴数毎の将来の産子数を推定する機能を有する。
In addition, the number of
すなわち、上記の繁殖数理モデルで示したように、産子数は産歴数によって影響を及ぼされるものであるからこれを考慮するものである。なお、産暦は、受胎後の流産等の異常を含む出産暦を示すものであり、過去の種付時にカウントされる数である。これに対し、産次は、過去に正常分娩された時にその実績としてカウントされた数である。そのため、厳密にいえば産歴と産次は同じものではないが、産歴数に代わって産次数を用いることもできる。 That is, as shown in the above-mentioned mathematical model of breeding, the number of offspring is influenced by the number of birth history, so this is taken into consideration. The birth calendar indicates the birth calendar including abnormalities such as miscarriage after conception, and is a number counted at the time of past seeding. On the other hand, the birth order is the number counted as the actual result when the baby was delivered normally in the past. Therefore, strictly speaking, the birth history and the birth order are not the same, but the birth order can be used instead of the birth history number.
また、産子数推定部111は、農場内で管理する複数の繁殖用家畜について、複数の繁殖用家畜の各産子数を、個々の繁殖用家畜に適用され補正された繁殖数理モデルにより推定することにより、農場の総産子数を算出する機能を有する。
In addition, the breeding
すなわち、個々に推定してきた繁殖用家畜の産子数を、農場全体の繁殖用家畜に対して推定し、農場全体の総産子数を算出するということである。この農場全体の総産子数は、農場全体の繁殖パフォーマンスを評価することができ、また、農場に属する繁殖用家畜の構成を最適化するために役立てることができる。 That is, the number of offspring of breeding livestock that has been estimated individually is estimated for the breeding livestock of the entire farm, and the total number of offspring of the entire farm is calculated. The total number of offspring of this farm as a whole can be used to evaluate the breeding performance of the whole farm and to help optimize the composition of breeding livestock belonging to the farm.
産子数推定部111は、家畜の繁殖用家畜基礎情報に含まれる品種に応じた繁殖数理モデルを数理モデル記憶部122より選択し、選択した繁殖数理モデルを用いて繁殖用家畜の産子数を推定する機能を有する。
The breeding
すなわち、品種によって産子数の傾向は異なるため、品種に応じた適切な繁殖パフォーマンス数理モデルを選択し、産子数を精度よく推定するものである。 That is, since the tendency of the number of offspring differs depending on the variety, an appropriate mathematical model of reproductive performance according to the variety is selected and the number of offspring is estimated accurately.
家畜状態推定部112は、画像撮影部311が取得した繁殖用家畜の画像を用いて、繁殖用家畜それぞれの体重情報、及び/又は体調に関する情報、を推定する機能を有する。
The livestock
すなわち、上記したように、繁殖用家畜の体重情報や体調に関する情報は、例えば体重計によって体重を測定することによって取得できる。しかし、毎日豚衡機などの物理的機器を介して体重を測定することは農家にも家畜にも負担がかかるために、画像撮影部311が取得した繁殖用家畜の画像から、推定される体重を算出するというものである。より具体的な説明はここでは省略するが、取得した画像を解析して繁殖用家畜の輪郭等の寸法や面積を算出し、過去の体重計による測定結果と比較して、体重を推定することができる。
That is, as described above, information on the weight and physical condition of breeding livestock can be obtained, for example, by measuring the body weight with a weight scale. However, since it is burdensome for both farmers and livestock to measure their weight daily through a physical device such as a pig weighing machine, the estimated weight is calculated from the images of breeding livestock acquired by the
アラート生成部113は、繁殖用家畜の体重情報及び/又は体調に関する情報等の飼養中間指標、及び/又は産子数等の最終的指標が、所定条件を満たす場合ユーザに対するアラート情報を生成する機能を有する。
The
すなわち、上記したように、アラート生成部113は、アラート条件記憶部124に記憶されている条件が発生したときにユーザに対してアラートを発報する。例えば、繁殖用家畜の飼養中間指標として、体重情報、及び/又は体調に関する情報、を常に把握し、所定のタイミングにおける体重情報、及び/又は体調に関する情報、がアラート条件に合致するときは、アラートを発報する。また、繁殖数理モデルを用いて産子数を推定し、所定のタイミングにおける推定された産子数がアラート条件に合致するときは、アラートを発報する。
That is, as described above, the
より具体的には、例えばある繁殖用家畜が所定の産後の所定の日齢において、標準的な体重よりも体重が所定量少ないといった場合や、その時点における各種の測定装置310で取得された飼養環境情報と、家畜情報記憶部121に記憶される繁殖用家畜の飼養履歴に関する飼養履歴情報とを用い、産子数推定部111により繁殖数理モデルを用いて予測させた産子数が平均産子数などの標準産子数よりも所定数少ないといった場合に、発生している繁殖用家畜の基礎的な情報、及び、アラート条件に合致した詳細情報を含めたアラートを発報させることが考えられる。通知は、事前に設定した手法、あて先により電子メール、及びこれに限らず、種々のメッセージアプリケーションを用いてテキストでの通知、URLなどリンクの通知を行うことができる。なお、アラート生成部113は、体重情報、体調情報、産子数、等に基づくアラート条件のうち少なくとも1つを用いてアラート発報を行ったり、複数のアラート条件を組み合わせて所定数のアラート条件を満たした場合にアラート発報を行ったりしてもよい。
More specifically, for example, when a certain breeding livestock weighs a predetermined amount less than a standard weight at a predetermined age after giving birth, or when the breeding is acquired by various measuring
また、アラート生成部113は、アラート発報に関する情報に、アラート解除設定や、アラート解除後の再アラート設定に関するアラート管理情報を含めることも可能である。再アラート設定では、予め設定した異なる再アラート条件をユーザが選択可能に複数提示するようにしてもよい。
Further, the
数理モデル管理部115は、複数の繁殖用家畜の産子数の履歴情報と、複数の繁殖用家畜の飼養環境情報の履歴情報を用いて生成される繁殖数理モデルに対して、繁殖用家畜の飼養環境情報と、繁殖用家畜の飼養履歴情報と、繁殖用家畜の産子数の実績値を用いて、繁殖数理モデルを更新する機能を有する。
The mathematical
すなわち、繁殖実績や飼養履歴情報、飼養環境情報は日々刻刻と変化するので、これらのデータに対応して繁殖数理モデルは最新の状態に維持される。 That is, since the breeding record, breeding history information, and breeding environment information change day by day, the breeding mathematical model is maintained in the latest state corresponding to these data.
管理会計部116は、財務基礎情報記憶部123が記憶する農場の経営に関する財務基礎情報と、繁殖用基礎情報に含まれる前記繁殖用家畜の情報と、を用いて、繁殖用家畜の飼養から生じる利益に関する情報等を含む、管理会計情報を算出する機能を有する。
The
繁殖用家畜の飼養から生じる利益に関する情報とは、例えば繁殖用家畜に紐づけられた繁殖用家畜の飼養に要した経費、繁殖用家畜に紐づけられた減価償却に関する情報、食肉家畜の販売によって得られる収益に関する情報、食肉家畜の販売によって得られる利益に関する情報等である、 Information on the benefits that result from breeding livestock is, for example, the costs of breeding livestock tied to breeding livestock, depreciation tied to breeding livestock, and the sale of meat livestock. Information on profits obtained, information on profits obtained from the sale of meat and livestock, etc.
上記したように、畜産経営を効率化するために、繁殖用家畜の飼養に関する費用情報を把握すること、資産として保有している繁殖用家畜の償却情報を把握することは重要である。畜産業として繁殖用家畜の飼養から生じる利益の主たるものは、産子である食肉家畜の販売によって得られる利益である。そのため、費用等のみならず、家畜を飼養しその販売によって得られる収益、利益を把握することも重要であり、管理会計部116は、食肉家畜の販売によって得られる収益、利益に関する情報を算出することで、総和的に繁殖用家畜の飼養から生じる利益に関する情報を算出する機能を有する。
As mentioned above, in order to improve the efficiency of livestock management, it is important to grasp the cost information regarding the breeding livestock and the depreciation information of the breeding livestock held as assets. As a livestock industry, the main profit generated from breeding livestock is the profit obtained from the sale of meat livestock that are offspring. Therefore, it is important not only to raise costs, but also to grasp the profits and profits obtained by raising livestock and selling them, and the
食肉家畜の販売によって得られる収益は、例えば、財務基礎情報として記憶されている過去の平均売価額や平均利益額の単位に、食肉家畜の頭数や重量を乗じて推定することによって算出してもよい。また、市場の売価額の実績値、いわゆる相場を用いて算出してもよい。すなわち、産子数推定部111によって推定された産子数は食肉家畜の販売によって得られる収益の見込みを算出するのに有用である。例えば将来の任意のタイミングにおける産子数と平均売価額と掛け合わせて、食肉家畜の販売によって得られる収益の見込み額を推定することができる。
Revenues obtained from the sale of meat livestock can be calculated, for example, by multiplying the unit of past average selling price and average profit amount stored as basic financial information by the number and weight of meat livestock. good. Further, it may be calculated using the actual value of the selling price in the market, that is, the so-called market price. That is, the number of offspring estimated by the number of
繁殖用家畜の飼養から生じる利益は、これらの食肉家畜の販売等の畜産業によって得られる収益から費用を差し引いたものとして算出されるものであってよく、一般的な会計用語として表される、売上総利益、営業利益、経常利益、税引前当期純利益、当期純利益であってもよい。すなわち、概略的に言えば、管理会計部116は、管理会計情報として、食肉家畜の販売によって得られる収益から、繁殖用家畜の飼養に要した経費等を差し引いて、繁殖用家畜の飼養から生じる利益を算出することができる。
The profits arising from the breeding of breeding livestock may be calculated as the profits earned by the livestock industry, such as the sale of these meat livestock, minus costs and are expressed as a general accounting term. It may be gross profit, operating profit, ordinary profit, pre-tax net profit, or net profit. That is, roughly speaking, the
構成最適化部117は、繁殖用家畜基礎情報と、管理会計部116が算出した、繁殖用家畜の飼養から生じる利益に関する情報等を含む管理会計情報と、繁殖数理モデルにより推定される繁殖用家畜の所定の産歴数における産子数と、を用いて、所定のタイミングにおける農場の総産子数、繁殖用家畜の飼養から生じる利益のいずれか1つを最適化するための、複数の繁殖用家畜から構成される産歴の組み合わせについて示す最適産歴構成情報を生成する機能を有する。
The
図6は、本実施形態に係る構成最適化部117が行う処理を説明する図である。すなわち、構成最適化部117は、繁殖用家畜基礎情報に記録されている飼養中の繁殖用家畜それぞれの品種や産歴などの情報に応じて推定された将来の産歴における産子数と、直接、間接的に掛かった経費及び将来の産次に係る経費、また、現在、将来の産歴における減価償却に関する情報、食肉家畜の販売によって得られる収益に関する情報、畜産業として繁殖用家畜の飼養から生じる利益に関する情報等が含まれる管理会計情報を、入力情報とし、更に、必要に応じて、制約条件として、例えば農家が飼養できる設備数(ストール数)の上限に関する情報を入力したときに、繁殖用家畜の最適産歴構成情報を出力情報として生成する。
FIG. 6 is a diagram illustrating a process performed by the
また、構成最適化部117は、繁殖用家畜基礎情報と、前記最適産歴構成情報に応じて、所定のタイミングにおける、少なくとも、農場の総産子数又は繁殖用家畜の飼養から生じる利益のいずれかを最適化するために廃用すべき家畜候補について提案する廃用候補家畜情報を生成する機能を有する。
In addition, the
すなわち、繁殖用家畜基礎情報と、最適産歴構成情報と、を用いて、将来の所定のタイミングにおける、少なくとも農場の総産子数又は繁殖用家畜の飼養から生じる利益のいずれかが最適化されるために、どの繁殖用家畜を廃用すべきかの演算を行い、個別的にその廃用候補家畜の識別IDを提案することができる。実際に繁殖用家畜を廃用するか否かは農家が判断するため、構成最適化部117はその候補を提案する。
That is, using basic information on breeding livestock and optimal birth history composition information, at least one of the total number of offspring on the farm or the benefit resulting from breeding livestock is optimized at a predetermined timing in the future. Therefore, it is possible to calculate which breeding livestock should be abolished and individually propose the identification ID of the abandoned candidate livestock. Since the farmer decides whether or not to actually disuse the breeding livestock, the
同時に、将来の所定のタイミングにおける農場の総産子数、繁殖用家畜の飼養から生じる利益のいずれかが最適化されるために、どの繁殖用家畜を維持すべきかの演算を行い、個別の維持候補家畜の識別IDとして抽出することができる。実際に繁殖用家畜の飼養を維持するか否かは農家が判断するため、構成最適化部117はその候補を提案する。
At the same time, it calculates which breeding livestock should be maintained in order to optimize either the total number of offspring of the farm at a given timing in the future or the benefit generated from breeding livestock, and individual maintenance. It can be extracted as an identification ID of a candidate livestock. Since the farmer decides whether or not to actually maintain the breeding livestock, the
また、候補家畜数算出部118は、廃用候補家畜情報に基づき選択された廃用家畜選択情報と、家畜情報記憶部に記憶されている候補家畜数情報とを用いて、新たに繁殖用家畜の候補として用意すべき準備候補家畜数を算出する機能を有する。
In addition, the candidate livestock
図7は、本実施形態に係る候補家畜数算出部が行う処理を説明する図である。すなわち、候補家畜数算出部118は、少なくとも廃用家畜選択情報と、維持家畜選択情報と、候補豚選別情報(選別率)、そして、必要に応じて、制約条件として例えば飼養中の繁殖用家畜候補家畜数、施設設備等の情報と、を入力して、新たに繁殖用家畜の候補として用意すべき家畜数(準備候補家畜数)を算出する。廃用家畜選択情報とは、構成最適化部117が提示した、廃用家畜候補を端末装置201の表示部212等を用いて表示し、その中からユーザである農家自身が端末装置201の入力部211を用いて選択し入力した、いずれの繁殖用家畜を廃用とするか選択した情報である。繁殖用家畜の候補家畜は、全てが繁殖工程に入るわけではなく、選別されて繁殖用家畜となることが通常である。その過去の選別率である候補家畜選別情報は、家畜情報記憶部121、又は財務基礎情報に含まれて記憶されている。繁殖用家畜の廃用によって不足する枠を埋めるために、廃用家畜候補情報を用いて、新たに補填すべき繁殖用家畜の数を算出する。その補填する繁殖用家畜の数を満たすために、既に飼養している候補家畜数、あるいは、選別率から逆算して、新規導入する繁殖用家畜として必要な準備候補家畜数を算出する。
FIG. 7 is a diagram illustrating a process performed by the candidate livestock number calculation unit according to the present embodiment. That is, the candidate livestock
図8は、上記で説明した各構成の連携について示す概念図である。繰り返しになるが、これらの構成の役割についての概略を確認的に説明すると、産子数推定部111は、繁殖数理モデルを用いて産子数の予測を行う。産子数が予測できれば、管理会計部116がこの産子数に基づいて収益を概算することができ、既知の費用と合わせて事業の利益といった管理会計情報を算出することができる。管理会計情報を得ることができれば、構成最適化部117は、利益や総産子数を最大化するために、農場で飼養している母豚の構成を最適化するための最適産歴構成情報や、廃用候補家畜情報を生成することができる。これによって、生産性が低下した母豚を淘汰し、農場の運営を最適化することができる。
FIG. 8 is a conceptual diagram showing the cooperation of each configuration described above. To reiterate, to confirm the outline of the role of these configurations, the offspring
図9は、構成最適化部117によって出力される最適産歴構成情報、廃用家畜候補、維持家畜候補、候補家畜数算出部118によって出力される新規導入する繁殖用家畜として必要な候補家畜数について、端末装置201の表示部212に表示する画面の一例を示したものである。
FIG. 9 shows the optimum livestock composition information output by the
この図において、上段及び中段には、構成最適化部117が算出した最適産歴構成情報が示されている。上段に示されたグラフは、構成最適化部117が提案する廃用候補家畜数が、農場全体の繁殖用家畜数に占める割合を産歴別に縦棒グラフで表したものである。このグラフにより、ユーザである農家は、どの産歴におけるどの程度の繁殖用家畜の廃用が提案されているかを認識することができる。ここで、廃用が提案されている繁殖用家畜は、例えば個別繁殖数理モデルによって推定される所定のタイミングにおける産子数が、標準繁殖数理モデルによって推定される産子数より低く、経費や減価償却、利益を加味して総合的にアンダーパフォームであると判断された繁殖用家畜である。
In this figure, the optimum production history composition information calculated by the
この図の中段に一覧表形式で示されているのは、農場に所属する繁殖用家畜についての情報であり、左列から、維持家畜とするか廃用家畜とするかの選択情報を入力可能なチェックボックス、その選択の確定を決定するボタン、個別の繁殖用家畜を識別する識別ID、産歴を示す情報、分娩率を示す情報、累計産子数を示す情報、累計生存産子数を示す情報、直近の産歴における産子の平均体重及びその詳細について示す情報、産子の累計離乳頭数及びその詳細について示す情報、累計経費及びその詳細について示す情報、減価償却及びその詳細について示す情報を表示している。ユーザである農家は、この一覧表に示された各種情報を閲覧し検討しながら、いずれの繁殖用家畜を維持するのか、廃用するのか選択可能になっている。 The list format shown in the middle of this figure is information about breeding livestock belonging to the farm, and you can enter selection information on whether to use maintenance livestock or disused livestock from the left column. Check box, button to confirm the selection, identification ID to identify individual breeding livestock, information indicating birth history, information indicating delivery rate, information indicating cumulative number of offspring, cumulative number of livestock surviving Information to show, information to show the average weight of the offspring in the most recent birth history and its details, information to show the cumulative number of weaning heads of the offspring and its details, information to show the cumulative cost and its details, depreciation and information to show its details. Is displayed. The farmer who is the user can select which breeding livestock to maintain or disuse while browsing and examining various information shown in this list.
この図の下段左側に表示されているのは、廃用家畜、維持家畜の選択情報によって変動する農場全体の総産子数、飼養経費、減価償却、利益について示す棒グラフであり、中段に示したチェックボックスによる選択情報に応じて、いずれの繁殖用家畜の処分を行わない場合(既存)と比較して、これらの数値がどのように変動すると推定されるか(更新後(予測))を同時に示している。ユーザである農家は、廃用、維持の選択によって農場の総産子数、飼養経費、減価償却、利益がどのように変化すると推定されるのか確認しながら意思決定をすることができる。 Displayed on the lower left side of this figure is a bar graph showing the total number of offspring, breeding costs, depreciation, and profits of the entire farm, which varies depending on the selection information of disused livestock and maintained livestock, and is shown in the middle. At the same time, how these figures are estimated to fluctuate (updated (predicted)) compared to when no breeding livestock are disposed of (existing) according to the selection information provided by the check boxes. Shows. The farmer, who is the user, can make decisions while seeing how the total number of offspring, feeding costs, depreciation, and profits of the farm are estimated to change depending on the choice of disuse or maintenance.
この図の下段右側に表示されているのは、新規導入する繁殖用家畜として必要な候補家畜数に関する情報である。新規導入する繁殖用家畜は、繁殖用候補家畜として飼養している候補家畜の中から選抜される。そのため、現在飼養している候補家畜数及びその詳細、そして、繁殖に適した日齢に達している候補家畜の数である150日齢以降候補家畜数及びその詳細、そして候補家畜が繁殖用家畜として導入される際の選抜率を示している。なお、150日齢に限らず日齢は適宜設定することができる。また、上記画面の中段の一覧表で選択されている廃用家畜選択情報に基づき、選択された廃用家畜数と選抜率から逆算して、必要候補家畜数を表示することができる。ユーザである農家は、この必要候補家畜情報を参照しながら、意思決定をすることができる。 Displayed on the lower right side of this figure is information on the number of candidate livestock required for newly introduced breeding livestock. The newly introduced breeding livestock are selected from the candidate livestock raised as breeding candidate livestock. Therefore, the number of candidate livestock currently bred and their details, and the number of candidate livestock after 150 days, which is the number of candidate livestock that have reached the age suitable for breeding, and their details, and the candidate livestock are breeding livestock. It shows the selection rate when it is introduced as. The age is not limited to 150 days, and the age can be set as appropriate. Further, based on the disused livestock selection information selected in the list in the middle of the above screen, the required number of candidate livestock can be displayed by back calculation from the selected number of disused livestock and the selection rate. The farmer who is the user can make a decision while referring to this necessary candidate livestock information.
<処理の流れ>
図10は、本開示の実施形態に係る畜産情報管理システム1の畜産情報管理サーバ101において実行される数理モデルの構築の流れについて説明するフローチャートが示されており、以下、同フローチャートに沿って畜産情報管理方法を説明する。なお、当該フローチャートは一例であり、数理モデル構築は当該フローチャートの処理に限られるものではない。
<Processing flow>
FIG. 10 shows a flowchart illustrating a flow chart for constructing a mathematical model executed on the livestock
ステップS101において、数理モデル構築部114は、情報取得部119により、以下の処理に必要な情報の取得を行う。情報は、主に家畜情報記憶部121に記憶されている情報であり、繁殖用家畜基礎情報、測定装置310等から取得され記憶されている飼養環境情報、飼養履歴情報である。
In step S101, the mathematical
ステップS102において、数理モデル構築部114は、標準繁殖数理モデルの生成を行う。具体的には、入力情報として、繁殖用家畜基礎情報、飼養環境情報等を用いて、繁殖用家畜基礎情報の産歴別産子の実績値、及びその分布を目的変数とし、飼養環境情報、給餌、給水情報、及び、繁殖用家畜基礎情報の産歴別産子数以外の指標から、最も良く説明可能な説明変数を選択、組み合わせを行い、繁殖用家畜の標準的な産子数について推定することができる標準繁殖数理モデルを生成する。この標準繁殖数理モデルは、品種毎に生成されてよい。
In step S102, the mathematical
ステップS103において、数理モデル構築部114は、産子数に影響を与える要因を補正係数として抽出する処理を行う。補正係数は、標準繁殖数理モデルを基に、例えば、季節的な要因(夏、冬、温度、湿度など)、給餌、給水量による要因、過去の分娩の正常/異常による要因に起因して産子数に増加又は減少の補正を加えるものである。
In step S103, the mathematical
ステップS104において、数理モデル構築部114は、個別繁殖数理モデルの生成を行う。個別繁殖数理モデルは、標準繁殖数理モデルを基に、補正係数を用いて、繁殖用家畜基礎情報の産子数を目的変数とし、飼養環境情報、給餌、給水情報、及び、繁殖用家畜基礎情報の産歴別産子数以外の説明変数を用いて、よりその繁殖用家畜の所定のタイミングにおける産子数を正確に推定できる個別繁殖数理モデルを生成する。
In step S104, the mathematical
図11に産子数の予測の一例について示す。この図においては産子数推定部111が推定した予測産子数を示している。学習データとしては、サンプルの34506頭の母豚のうち7割とし、残りの3割の母豚に係る属性データをモデルに投入し次回の分娩における予測産子数を予測させ、産子数を階級とする母豚の度数ヒストグラムとして表したものである。機械学習モデルとしてはランダムフォレストを用いている。入力情報(説明変数)としては、飼養環境情報と品種と産歴数を用いた。より具体的には、飼養環境情報として農場、気温を用いており、ただし気温としては種付日の年及び月を代替的データとして用いている。実際には温度は測定装置から取得したものを使用した方が精度は向上するものであり、さらにはストレス負荷として、種付日から出産日までの累積温度や、日較差・最大寒暖差などの合成変数を用いると、環境ストレス要素をモデルに反映できるため、精度向上がより期待できる。
FIG. 11 shows an example of predicting the number of offspring. In this figure, the predicted number of offspring estimated by the number of
この図において、横軸が次回の予測産子数であり、縦軸が母豚の頭数である。予測産子数は全て自然数によって算出されている。予測産子数はこのように算出することができる。これは全体の予測数であり、例えば農場ごと等、所定の条件での産子数も予測することができる。これによって、次回の分娩で横軸に示された頭数を産出すると予測される母豚数がどの程度いるか概ね把握することができる。 In this figure, the horizontal axis is the predicted number of offspring for the next time, and the vertical axis is the number of sows. All predicted numbers of offspring are calculated by natural numbers. The expected number of offspring can be calculated in this way. This is the total predicted number, and the number of offspring under predetermined conditions, such as for each farm, can also be predicted. This makes it possible to roughly grasp the number of sows that are expected to produce the number of pigs shown on the horizontal axis in the next calving.
図12は、本開示の実施形態に係る畜産情報管理システム1の畜産情報管理サーバ101において実行される飼養中間指標のコントロール、具体的にはアラート発報処理の流れについて説明するフローチャートが示されており、以下、同フローチャートに沿って畜産情報管理方法を説明する。なお、当該フローチャートは一例であり、アラート発報は当該フローチャートの処理に限られるものではない。
FIG. 12 shows a flowchart illustrating the control of the breeding intermediate index executed in the livestock
ステップS201において、家畜状態推定部112は、情報取得部119により、以下の状態の推定に必要な情報の取得を行う。例えば、画像撮影部311が撮影した画像を取得する。
In step S201, the livestock
ステップS202において、家畜状態推定部112は、飼養中間指標の算出を行う。具体的には、例えば取得した画像を基に、繁殖用家畜の推定体重を算出する。
In step S202, the livestock
ステップS203において、算出した飼養中間指標とアラート条件の比較を行う。例えば、アラート生成部113は、家畜状態推定部112が推定した体重と、アラート条件記憶部124が記憶しているアラート条件である体重との比較を行う。ここでいうアラート条件である体重とは、例えば所定の産後、所定の日齢など所定のタイミングにおける繁殖用家畜が満たすべき体重の条件である。アラート条件は所定の体重以下、所定の体重以上の場合に条件に合致しているとしてもよいし、所定の範囲内を逸脱しているときに条件に合致しているとしてもよく、適宜設定され記憶されている。また、アラート生成部113は、産子数推定部111が推定した産子数と、アラート条件記憶部124が記憶しているアラート条件である平均産子数などの標準産子数との比較を行う。ここでいうアラート条件である標準産子数とは、例えば所定の産歴における繁殖用家畜の平均産子数である。アラート条件は標準産子数に対して所定数以下の場合に条件に合致しているとしてもよいし、標準産子数に対して所定の範囲内を逸脱しているときに条件に合致しているとしてもよく、適宜設定され記憶されている。また、産歴の産子数の分布状況に基づいて、1σや1.5σの範囲を標準産子数に対する閾値として設定し、その範囲(産子数を自然数に置き方ものとして)を逸脱した場合に条件に合致しているとしてもよい。なお、平均産子数は標準産子数の一例であり、他の基準となる産子数を標準産子数としてもよい。
In step S203, the calculated breeding intermediate index and the alert condition are compared. For example, the
このように、アラート条件は、最終的に得る産子数をマイナス方向に押し下げる状況かどうかを統計的に設定することで、適切な閾値設定を実現している。繁殖用母豚の品種改良は継続的に実施されているため、産子数の中央値は高まる傾向にある。従い、品種の入れ替えを行っている農家においては、一度決めた閾値が必ずしも正しいとは限らず、経験も無い中で、なにを持って閾値を決めればよいかという所についても解がない状態になる。これを統計的に処理することで、状況に即した科学的な閾値設定が可能となる。例えば、産歴や品種が同じで、且つ、温度や湿度が同じ条件と考えられる近接した豚房(ストール)において、産子数(正常産子)が大きく異なる場合、差異発生要素が限定されることになる。そこで限定された再発生要素について、予測モデルに順次投入することで、産子数が一番小さくなるものを選別することなどして、産子数の改善に向けた変数管理を行っていくことが可能となる。 In this way, the alert condition realizes an appropriate threshold setting by statistically setting whether or not the situation is such that the number of offspring finally obtained is pushed down in the negative direction. Due to continuous breeding of breeding sows, the median number of offspring tends to increase. Therefore, in the case of farmers who are changing varieties, the threshold once decided is not always correct, and even though they have no experience, there is no solution as to what they should have to decide the threshold. become. By processing this statistically, it is possible to set a scientific threshold value according to the situation. For example, if the number of offspring (normal offspring) is significantly different in adjacent pig bunches (stalls) that have the same birth history and breed and are considered to have the same temperature and humidity conditions, the factors that cause differences are limited. It will be. Therefore, we will manage variables to improve the number of offspring by sequentially inputting the limited reoccurrence factors into the prediction model and selecting the one with the smallest number of offspring. Is possible.
ステップS204において、アラート生成部113は、上記のアラート条件との比較により、条件を満たさない場合(No)は、またステップS202の飼養中間指標の算出にもどる。条件を満たす場合(Yes)は、次のステップに進む。
In step S204, the
ステップS205において、アラート条件に合致した対象家畜についてアラートを発報する。アラートの発報は、具体的な通知手段としては、端末装置201の表示部212を用いて画面でアラートを表示してもよいし、事前に設定した手法、あて先により電子メール、及びこれに限らず、種々のメッセージアプリケーションを用いてテキストでの通知、URLなどリンクの通知を行うことができる。
In step S205, an alert is issued for the target livestock that matches the alert condition. As a specific notification means, the alert may be displayed on the screen by using the
ここで図13を参照すると、アラート発報管理画面の一例を示す図が示されている。同図に示すように、アラート生成部113がアラート発報を行うと、端末装置201の表示部212に、アラート発報対象となった繁殖用家畜のリストが表示される第1領域401、再アラートの要否を選択する第2領域402、再アラート条件を選択する第3領域403が表示される。
Here, referring to FIG. 13, a diagram showing an example of the alert issuance management screen is shown. As shown in the figure, when the
第1領域401には、アラート対象である繁殖用家畜を識別するための識別ID(母豚ID)と、当該識別IDごとに、産次数、平均分娩率、詳細ボタン、アラート解除チェックボックスが表示される。ユーザが詳細ボタンを選択操作すると、選択した繁殖用家畜の詳細情報が表示される。ユーザがアラート解除チェックボックスにチェックを入れると、対応する繁殖用家畜へのアラートは解除され、チェックを入れないと対応する繁殖用家畜はアラート対象として維持され、次のアラート発報時にもリストアップされることになる。
In the
第2領域402には、アラート対象である繁殖用家畜ごとに再アラートを設定するか、しないかのいずれか一方を選択可能なボタン(いわゆるラジオボタン)が表示される。ユーザは、第2領域402において繁殖用家畜ごとに再アラートの設定の要否を選択する。
In the
第3領域403には、アラート解除後の再アラート条件として第1セットから第3セットの3つの条件セットのうちの少なくともいずれか1つを選択可能なチェックボックスと条件詳細ボタンが表示される。3つの条件セットはそれぞれ異なる再アラート条件に設定されており、ユーザが条件詳細ボタンを選択することで各条件セットの条件内容を表示可能である。例えば第1セットは体重に関する条件であり、第2セットは体調に関する条件であり、第3セットは産子数に関する条件である等、それぞれ種類の異なる条件が設定されている。又は、同じ種類の条件で閾値の設定が異なるように設定されていてもよい。そして、ユーザが選択した再アラート条件を満たすと、対応する繁殖用家畜が再びアラート発報管理画面にリストアップされる。又は図示しないが再アラート用の管理画面が表示されてもよい。
In the
図14は、本開示の実施形態に係る畜産情報管理システム1の畜産情報管理サーバ101において実行される、農場で飼養される繁殖用家畜の構成最適化の流れについて説明するフローチャートが示されており、以下、同フローチャートに沿って畜産情報管理方法を説明する。なお、当該フローチャートは一例であり、繁殖用家畜の構成最適化は当該フローチャートの処理に限られるものではない。
FIG. 14 shows a flowchart illustrating a flow of configuration optimization of breeding livestock bred on a farm, which is executed in the livestock
ステップS301において、産子数推定部111は、構築された個別繁殖数理モデルを用いて、個別の繁殖用家畜の産子数の推定を行う。
In step S301, the offspring
ステップS302において、産子数推定部111は、個別の繁殖用家畜の産子数を集計して、農場全体の産子数である農場産子数の推定を行う。
In step S302, the number of
ステップS303において、構成最適化部117は、繁殖用家畜基礎情報と、農場産子数と、管理会計部116が算出した、各繁殖用家畜に紐づけられた繁殖用家畜の飼養から生じる利益に関する情報と、を用いて、所定のタイミングにおける、少なくとも、農場で生産される産子数又は繁殖用家畜の飼養から生じる利益のいずれかを最適化するための、複数の繁殖用家畜から構成される産歴の組み合わせについて示す最適産歴構成情報を生成する。
In step S303, the
ステップS304において、構成最適化部117は、繁殖用家畜基礎情報と、最適産歴構成情報に応じて、所定のタイミングにおける、少なくとも、農場の総産子数又は繁殖用家畜の飼養から生じる利益のいずれかを最適化するために廃用すべき家畜候補について提案する廃用候補、維持候補の繁殖用家畜の抽出を行う。
In step S304, the
ステップS305において、ユーザである農家は、抽出された廃用候補より、いずれの繁殖用家畜を廃用するか選択する廃用家畜選択情報を入力する。補填すべき繁殖用家畜の数を算出し、その繁殖用家畜の導入のために必要な育成候補家畜数の算出を行う。 In step S305, the farmer who is the user inputs the disuse livestock selection information for selecting which breeding livestock is to be disused from the extracted disuse candidates. The number of breeding livestock to be supplemented is calculated, and the number of breeding candidate livestock required for the introduction of the breeding livestock is calculated.
ステップS306において、候補家畜数算出部118は、廃用家畜選択情報と、財務基礎情報に含まれる候補家畜選別情報とを用いて、新たに繁殖用家畜の候補として用意すべき候補家畜数を算出する。
In step S306, the candidate livestock
ステップS307において、構成最適化部117は、制約条件(例えば使用中候補家畜数と選抜率を参照した結果、必要な候補家畜数が確保できるかどうか等)を考慮した結果、制約条件により産歴構成最適化の再実施が必要かどうかを判断し、最適化の再実施が不要(No)の場合には処理を終了する。最適化の再実施が必要な場合は、ステップS303に戻り、制約条件を考慮して、再び最適産歴構成情報の生成を行う。
In step S307, the
以上説明したように、本開示の実施形態に係る畜産情報管理システム1では、繁殖用家畜が飼養される農場に設置された繁殖用家畜の飼養環境に関する飼養環境情報を取得するための測定装置310と、家畜情報記憶部121に記憶される繁殖用家畜に紐づけられる、繁殖用家畜の少なくとも品種情報を含む繁殖用家畜基礎情報と、測定装置310で取得された少なくとも農場の気温に関する情報を含む飼養環境情報と、家畜情報記憶部121に記憶される少なくとも繁殖用家畜の産子数の履歴情報を含む繁殖用家畜の飼養履歴に関する飼養履歴情報と、少なくとも飼養環境情報に含まれる農場の気温に関する情報と、繁殖用家畜基礎情報に含まれる品種情報と、飼養履歴情報に含まれる繁殖用家畜の産子数の履歴情報とを学習データとして数理モデルに学習にすることより、繁殖用家畜の産歴別産子数を推定するための繁殖数理モデルを生成する数理モデル構築部114と、数理モデル構築部114が生成した繁殖数理モデルを記憶する数理モデル記憶部122と、数理モデル記憶部122に記憶される繁殖数理モデルを用いて、将来の任意のタイミングにおける繁殖用家畜の産子数を推定する産子数推定部111と、を備え、産子数推定部111は、繁殖数理モデルを用いて繁殖用家畜の産子数を推定することにより、繁殖用家畜の現状の生産性を逐次把握し、目標とする生産性に向けて飼養管理することができる。
As described above, in the livestock
また、農場の経営に関する財務基礎情報を記憶する財務基礎情報記憶部123と、財務基礎情報と、繁殖用家畜基礎情報に含まれる繁殖用家畜の情報と、産子数推定部111が推定した産子数とを用いて、繁殖用家畜に紐づけられた繁殖用家畜の飼養から生じる利益に関する情報を含む管理会計情報を算出する管理会計部116、を更に備えることにより、推定された産子数に基づいて繁殖用家畜の飼養から生じる利益に関する情報を認識し、畜産経営状態を把握することができるので、ユーザである農家が、それらの状態を改善するために飼養施策を打つ等の対処ができるようになる。
In addition, the basic financial
また、繁殖用家畜基礎情報と、管理会計部116が算出した繁殖用家畜の飼養から生じる利益に関する情報を含む管理会計情報と、産子数推定部111が推定した産子数と、を用いて、所定のタイミングにおける、少なくとも農場の総産子数又は繁殖用家畜の飼養から生じる利益のいずれかを最適化するための、複数の繁殖用家畜から構成される産歴の組み合わせについて示す最適産歴構成情報を生成する構成最適化部117、をさらに備えることにより、農場の総産子数又は繁殖用家畜の飼養から生じる利益を向上させるために、農場で保有している母豚の産歴構成を改善することができる。
In addition, using basic livestock information for breeding, management accounting information including information on benefits generated from breeding livestock calculated by the
また、構成最適化部117は、繁殖用家畜基礎情報と、最適産歴構成情報に応じて、所定のタイミングにおける、少なくとも農場の総産子数又は繁殖用家畜の飼養から生じる利益のいずれかを最適化するために廃用すべき家畜候補について提案する廃用候補家畜情報を生成することにより、ユーザである農家がどのような母豚を廃用すればよいか把握しやすくなり、農場で保有している母豚の構成を改善しやすくなる。
In addition, the
また、廃用候補家畜情報に基づき選択された廃用家畜選択情報と、家畜情報記憶部121に記憶されている候補家畜数情報とを用いて、新たに繁殖用家畜の候補家畜として用意すべき準備候補家畜数を算出する、候補家畜数算出部118をさらに備えることにより、ユーザである農家が、将来必要となる候補豚を事前に用意することができる。
In addition, the waste livestock selection information selected based on the waste candidate livestock information and the candidate livestock number information stored in the livestock
また、数理モデル記憶部122は、少なくとも家畜の品種情報に応じた繁殖数理モデルを記憶し、産子数推定部111は、家畜の繁殖用家畜基礎情報に含まれる品種に応じた繁殖数理モデルを数理モデル記憶部122より選択し、選択した繁殖数理モデルを用いて繁殖用家畜の産子数を推定することにより、産子数の推定の精度が向上する。
Further, the mathematical
また、繁殖数理モデルは、飼養環境情報に含まれる、少なくともさらに飼養履歴情報に含まれる体重情報、及び/又は体調に関する情報が学習データとして付加されて生成されていることにより、母豚の状態を表す体重、体調等の情報を母豚の固体に由来する母豚内部繁殖変数として数理モデルに組み入れることが可能となり、産子数の推定の精度が向上する。 In addition, the breeding mathematical model is generated by adding at least the weight information included in the breeding environment information and / or the information on the physical condition to the breeding history information as learning data, so that the state of the mother pig can be obtained. Information such as the weight and physical condition to be expressed can be incorporated into the mathematical model as the internal reproductive variables of the mother pig derived from the individual mother pig, and the accuracy of estimating the number of offspring is improved.
また、繁殖数理モデルは、気温に関する情報に加えて、さらに測定装置より取得された、農場の湿度、風量、光量、音、及び臭気のうち少なくとも一つを含む情報が学習データとして付加されて生成されていることにより、母豚が飼養されている環境の要因を環境変数として数理モデルに組み入れることが可能となり、産子数の推定の精度が向上する。 In addition to the information on the temperature, the breeding mathematical model is generated by adding information including at least one of the humidity, air volume, light volume, sound, and odor of the farm acquired from the measuring device as training data. By doing so, it becomes possible to incorporate the factors of the environment in which the mother pig is raised into the mathematical model as environmental variables, and the accuracy of estimating the number of offspring is improved.
また、繁殖数理モデルは、繁殖用家畜基礎情報として、さらに繁殖用家畜の出所に関する情報、及び繁殖用家畜の日齢に関する情報のうち少なくとも一つの情報が学習データとして付加されて生成されていることにより、母豚の出自や加齢状況など母豚の固体に由来する母豚内部繁殖変数として数理モデルに組み入れることが可能となり、産子数の推定の精度が向上する。 In addition, the breeding mathematical model is generated by adding at least one of information on the source of the breeding livestock and information on the age of the breeding livestock as learning data as basic information on the breeding livestock. As a result, it becomes possible to incorporate it into a mathematical model as an internal reproductive variable of the mother pig derived from the individual mother pig such as the origin and aging status of the mother pig, and the accuracy of estimation of the number of offspring is improved.
また、繁殖数理モデルは、飼養履歴情報として、さらに繁殖用家畜に対する給餌種類及び/又は給餌量の情報、及び繁殖用家畜に対する給水量の情報、繁殖用家畜に対する投薬履歴(生殖の促進に用いるもの)のうち少なくとも一つの情報が学習データとして付加されて生成されていることにより、子豚を出産するのに必要なエネルギーや栄養素を十分に摂取できているかを表す飼養変数として数理モデルに組み入れることが可能となり、産子数の推定の精度が向上する。 In addition, the breeding actuarial model is used as breeding history information, further information on the feeding type and / or feeding amount for the breeding livestock, information on the water supply amount for the breeding livestock, and medication history for the breeding livestock (used for promoting reproduction). ), At least one of the information is added as training data and generated, so that it is incorporated into the mathematical model as a breeding variable that indicates whether the energy and nutrients necessary for giving birth to a piglet are sufficiently ingested. Is possible, and the accuracy of estimating the number of offspring is improved.
また、繁殖数理モデルは、飼養履歴情報として、さらに繁殖用家畜の疾病罹患履歴、繁殖用家畜に対するワクチン投与履歴、繁殖用家畜に対する投薬履歴(疾病の治療又は予防に用いるもの)、繁殖用家畜の出産の正常又は異常の履歴、のうち少なくとも一つの情報が学習データとして付加されて生成されていることにより、疾病の治療や予防のために対策がなされているか、出産はこれまで正常におこなわれているかなど、母豚健康状態変数として数理モデルに組み入れることが可能となるため、産子数の推定の精度が向上する。 In addition, the breeding actuarial model can be used as breeding history information, such as disease morbidity history of breeding livestock, vaccine administration history of breeding livestock, medication history of breeding livestock (used for treatment or prevention of diseases), and breeding livestock. At least one of the normal or abnormal history of childbirth is added and generated as learning data, so that measures are taken for the treatment or prevention of the disease, or the childbirth has been performed normally so far. Since it is possible to incorporate it into a mathematical model as a soma pig health condition variable, such as whether or not it is present, the accuracy of estimating the number of offspring is improved.
また、繁殖数理モデルは、飼養履歴情報として、さらに繁殖用家畜に対する種付日、種付を実施した精液、精液性状情報、のうち少なくとも一つの情報が学習データとして付加されて生成されていることにより、雄豚の生殖能力も含めた繁殖パフォーマンスを母豚外部繁殖変数として数理モデルに組み入れることが可能となるため、産子数の推定の精度が向上する。 In addition, the breeding mathematical model is generated by adding at least one of the breeding history information, the seeding date for the breeding livestock, the semen that has been seeded, and the semen property information as learning data. As a result, it becomes possible to incorporate the reproductive performance including the fertility of the sow into the mathematical model as an external reproductive variable of the mother pig, and thus the accuracy of estimating the number of offspring is improved.
また、産子数推定部111は、農場内で管理する複数の繁殖用家畜について、複数の繁殖用家畜の各産子数を、個々の繁殖用家畜に適用され補正された繁殖数理モデルにより推定することにより、農場の総産子数を算出することにより、個々の繁殖用母豚により適用された繁殖数理モデルを用いることができ、産子数の推定の精度が向上する。
In addition, the breeding
また、複数の繁殖用家畜の産子数の履歴情報と、複数の繁殖用家畜の飼養環境情報の履歴情報と、を学習データとして用いて生成される繁殖数理モデルに対して、繁殖用家畜の飼養環境情報と、繁殖用家畜の飼養履歴情報と、繁殖用家畜の産子数の実績値を用いて、繁殖数理モデルを更新するための数理モデル管理部115と、を更に備えることにより、数理モデルが最新のデータ状態に呼応できる状態を維持することができる。
In addition, for the breeding actuarial model generated by using the historical information of the number of offspring of a plurality of breeding livestock and the historical information of the breeding environment information of a plurality of breeding livestock as learning data, the breeding livestock Mathematical
また、繁殖用家畜の画像を取得するための画像撮影部311をさらに備え、画像撮影部311が取得した繁殖用家畜の画像を用いて、繁殖用家畜の体重情報、及び/又は体調に関する情報、を推定するための家畜状態推定部112と、を更に備えることにより、ユーザである農家が実際に体重を計測する負担を軽減することができる。
Further, an
また、ユーザに対するアラート情報を生成するためのアラート生成部113を更に備え、アラート生成部113は、繁殖用家畜の体重情報、及び/又は体調に関する情報、が所定条件を満たす場合にアラート情報を生成することにより、母豚の状態が好ましくないと認識したユーザである農家が、それらの問題を解消するために飼養施策を打つ等の対処ができるようになる。
Further, an
また、ユーザに対するアラート情報を生成するためのアラート生成部113を更に備え、アラート生成部113は、産子数推定部111が推定した産子数が所定条件を満たす場合にアラート情報を生成することにより、今後産出される推定された産子数が、平均産子数などの標準産子数よりも少ないと予測される場合に、ユーザである農家がそれらの問題を解消するために飼養施策を打つ等の対処ができるようになる。
Further, an
(プログラム)
図15は、コンピュータ801の構成を示す概略ブロック図である。コンピュータ801は、CPU802、主記憶装置803、補助記憶装置804、インタフェース805を備える。
(program)
FIG. 15 is a schematic block diagram showing the configuration of the
ここで、各実施形態に係る畜産情報管理サーバ101を構成する各機能を実現するためのプログラムの詳細について説明する。
Here, the details of the program for realizing each function constituting the livestock
畜産情報管理サーバ101は、コンピュータ801に実装される。そして、畜産情報管理サーバ101の各構成要素の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置804に記憶される。CPU802は、プログラムを補助記憶装置804から読みだして主記憶装置803に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、CPU802は、プログラムに従って、上記した記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置803に確保する。
The livestock
当該プログラムは、具体的には、コンピュータ801において、家畜の情報を管理する畜産情報管理プログラムであって、記憶される繁殖用家畜に紐づけられる繁殖用家畜基礎情報と、取得された繁殖用家畜の飼養環境に関する飼養環境情報と、記憶される繁殖用家畜の飼養履歴に関する飼養履歴情報と、を用いて記憶される繁殖パフォーマンス数理モデルにより、所定のタイミングにおける繁殖用家畜の産子数の推定を実現するプログラムである。
Specifically, the program is a livestock information management program that manages livestock information on the
なお、補助記憶装置804は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース805を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、DVD−ROM、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムがネットワークNWを介してコンピュータ801に配信される場合、配信を受けたコンピュータ801が当該プログラムを主記憶装置803に展開し、上記処理を実行してもよい。
The
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。更に、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置804に既に記憶される他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)
であってもよい。
Further, the program may be for realizing a part of the above-mentioned functions. Further, the program realizes the above-mentioned function in combination with another program already stored in the
May be.
以上、本発明の実施形態を説明したが、これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものとする。また、実施形態の説明では家畜として豚を例として説明したが、牛や鳥のような他の家畜、家きんに畜産情報管理システムを適用しても構わない。 Although the embodiments of the present invention have been described above, these embodiments can be implemented in various other embodiments, and various omissions, replacements, and changes may be made without departing from the gist of the invention. Can be done. These embodiments and variations thereof shall be included in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof, as well as in the scope and gist of the invention. Further, in the description of the embodiment, pigs are taken as an example as livestock, but the livestock information management system may be applied to other livestock such as cows and birds and poultry.
1 畜産情報管理システム
101 畜産情報管理サーバ
111 産子数推定部
112 家畜状態推定部
113 アラート生成部
114 数理モデル構築部
115 数理モデル管理部
116 管理会計部
117 構成最適化部
118 候補家畜数算出部
119 情報取得部
120 情報記憶部
121 家畜情報記憶部
122 数理モデル記憶部
123 財務基礎情報記憶部
124 アラート条件記憶部
201 端末装置
211 入力部
212 表示部
301 畜舎
310 測定装置
311 画像撮影部
320 給餌装置
801 コンピュータ
802 CPU
803 主記憶装置
804 補助記憶装置
805 インタフェース
1 Livestock
803
Claims (19)
前記繁殖用家畜が飼養される農場に設置された前記繁殖用家畜の飼養環境に関する飼養環境情報を取得するための測定装置と、
家畜情報記憶部に記憶される前記繁殖用家畜に紐づけられる、前記繁殖用家畜の少なくとも品種情報を含む繁殖用家畜基礎情報と、
前記測定装置で取得された少なくとも前記農場の気温に関する情報を含む前記飼養環境情報と、
前記家畜情報記憶部に記憶される少なくとも前記繁殖用家畜の産子数の履歴情報を含む前記繁殖用家畜の飼養履歴に関する飼養履歴情報と、
少なくとも前記飼養環境情報に含まれる前記農場の気温に関する情報と、前記繁殖用家畜基礎情報に含まれる品種情報と、前記飼養履歴情報に含まれる前記繁殖用家畜の産子数の履歴情報とを学習データとして数理モデルに学習にすることより、前記繁殖用家畜の産歴別産子数を推定するための繁殖数理モデルを生成する数理モデル構築部と、
前記数理モデル構築部が生成した前記繁殖数理モデルを記憶する数理モデル記憶部と、
前記数理モデル記憶部に記憶される前記繁殖数理モデルを用いて、将来の任意のタイミングにおける前記繁殖用家畜の産子数を推定する産子数推定部と、を備え、
前記産子数推定部は、前記繁殖数理モデルを用いて前記繁殖用家畜の産子数を推定する、畜産情報管理システム。 It is a livestock information management system that manages breeding livestock, which is a mother pig.
A measuring device for acquiring breeding environment information regarding the breeding environment of the breeding livestock installed on the farm where the breeding livestock is raised, and
Basic information on breeding livestock, including at least breed information of the breeding livestock, associated with the breeding livestock stored in the livestock information storage unit.
The breeding environment information including at least information on the temperature of the farm acquired by the measuring device, and
The breeding history information regarding the breeding history of the breeding livestock including at least the history information of the number of offspring of the breeding livestock stored in the livestock information storage unit, and
At least, the information on the temperature of the farm included in the breeding environment information, the breed information included in the breeding livestock basic information, and the history information of the number of offspring of the breeding livestock included in the breeding history information are learned. A mathematical model construction unit that generates a breeding mathematical model for estimating the number of offspring by birth history of the breeding livestock by learning from a mathematical model as data.
A mathematical model storage unit that stores the breeding mathematical model generated by the mathematical model construction unit, and a mathematical model storage unit.
Using the breeding mathematical model stored in the mathematical model storage unit, a breeding number estimation unit for estimating the number of offspring of the breeding livestock at an arbitrary timing in the future is provided.
The livestock number estimation unit is a livestock information management system that estimates the number of offspring of the breeding livestock using the breeding mathematical model.
前記財務基礎情報と、前記繁殖用家畜基礎情報に含まれる前記繁殖用家畜の情報と、前記産子数推定部が推定した産子数とを用いて、前記繁殖用家畜に紐づけられた前記繁殖用家畜の飼養から生じる利益に関する情報を含む管理会計情報を算出する管理会計部、を更に備える請求項1に記載の畜産情報管理システム。 The Treasury Basic Information Storage Department, which stores basic financial information related to farm management,
The above-mentioned basic financial information, the information on the breeding livestock included in the basic information on breeding livestock, and the number of offspring estimated by the livestock number estimation unit are used and linked to the breeding livestock. The livestock information management system according to claim 1, further comprising a management accounting department that calculates management accounting information including information on benefits arising from breeding livestock.
所定のタイミングにおける、少なくとも農場の総産子数又は前記繁殖用家畜の飼養から生じる利益のいずれかを最適化するための、複数の前記繁殖用家畜から構成される産歴の組み合わせについて示す最適産歴構成情報を生成する構成最適化部、をさらに備える、請求項2に記載の畜産情報管理システム。 Using the management accounting information including the basic information on breeding livestock, the information on the profit generated from the breeding of the breeding livestock calculated by the management accounting department, and the number of offspring estimated by the birth number estimation department. hand,
Optimal production shown for a combination of birth history consisting of a plurality of the breeding livestock to optimize at least the total number of offspring on the farm or the benefits resulting from the breeding of the breeding livestock at a given timing. The livestock information management system according to claim 2, further comprising a configuration optimization unit for generating history configuration information.
前記産子数推定部は、前記家畜の繁殖用家畜基礎情報に含まれる品種に応じた繁殖数理モデルを前記数理モデル記憶部より選択し、選択した繁殖数理モデルを用いて前記繁殖用家畜の産子数を推定する請求項1から5のいずれか1項に記載の畜産情報管理システム。 The mathematical model storage unit stores at least a breeding mathematical model according to the breed information of livestock, and stores the breeding mathematical model.
The breeding number estimation unit selects a breeding mathematical model according to the breed included in the breeding livestock basic information of the livestock from the mathematical model storage unit, and uses the selected breeding mathematical model to produce the breeding livestock. The livestock information management system according to any one of claims 1 to 5, which estimates the number of offspring.
前記画像撮影部が取得した前記繁殖用家畜の画像を用いて、前記繁殖用家畜の体重情報、及び/又は体調に関する情報、を推定するための家畜状態推定部と、を更に備える請求項7に記載の畜産情報管理システム。 Further equipped with an imaging unit for acquiring an image of the breeding livestock,
Claim 7 further includes a livestock state estimation unit for estimating weight information and / or information on physical condition of the breeding livestock using the image of the breeding livestock acquired by the imaging unit. The described livestock information management system.
前記アラート生成部は、前記繁殖用家畜の体重情報、及び/又は体調に関する情報、が所定条件を満たす場合にアラート情報を生成する請求項15に記載の畜産情報管理システム。 It also has an alert generator for generating alert information for the user.
The livestock information management system according to claim 15, wherein the alert generation unit generates alert information when the weight information of the breeding livestock and / or the information regarding the physical condition satisfy a predetermined condition.
前記アラート生成部は、前記産子数推定部が推定した産子数が所定条件を満たす場合にアラート情報を生成する請求項1に記載の畜産情報管理システム。 It also has an alert generator for generating alert information for the user.
The livestock information management system according to claim 1, wherein the alert generation unit generates alert information when the number of offspring estimated by the number of offspring estimation unit satisfies a predetermined condition.
前記繁殖用家畜が飼養される農場に設置された前記繁殖用家畜の飼養環境に関する飼養環境情報を取得するための測定装置と、
家畜情報記憶部に記憶される前記繁殖用家畜に紐づけられる、前記繁殖用家畜の少なくとも品種情報を含む繁殖用家畜基礎情報と、
前記測定装置で取得された少なくとも前記農場の気温情報を含む飼養環境情報と、
前記家畜情報記憶部に記憶される少なくとも前記繁殖用家畜の産子数の履歴情報を含む前記繁殖用家畜の飼養履歴に関する飼養履歴情報と、を用いて
数理モデル構築部が、少なくとも前記飼養環境情報に含まれる農場の気温情報と、前記繁殖用家畜基礎情報に含まれる品種情報と、前記飼養履歴情報に含まれる前記繁殖用家畜の産子数の履歴情報とを学習データとして数理モデルに学習にすることより、前記繁殖用家畜の産歴別産子数を推定するための繁殖数理モデルを生成する数理モデル構築ステップと、
産子数推定部が、前記数理モデル構築部が生成した繁殖数理モデルを用いて、将来の任意のタイミングにおける前記繁殖用家畜の産子数を推定する産子数推定ステップと、を備える、畜産情報管理方法。 It is a livestock information management method that manages breeding livestock that are mother pigs.
A measuring device for acquiring breeding environment information regarding the breeding environment of the breeding livestock installed on the farm where the breeding livestock is raised, and
Basic information on breeding livestock, including at least breed information of the breeding livestock, associated with the breeding livestock stored in the livestock information storage unit.
Breeding environment information including at least the temperature information of the farm acquired by the measuring device, and
Using at least the breeding history information regarding the breeding history of the breeding livestock including the history information of the number of offspring of the breeding livestock stored in the livestock information storage unit, the mathematical model construction unit uses at least the breeding environment information. The temperature information of the farm included in the above, the breed information included in the basic information on breeding livestock, and the history information on the number of offspring of the breeding livestock included in the breeding history information are used as training data for learning in a mathematical model. By doing so, a step of constructing a mathematical model to generate a breeding actuarial model for estimating the number of offspring by birth history of the breeding livestock, and
The livestock production unit comprises a breeding actuarial model generated by the mathematical model construction unit to estimate the number of offspring of the breeding livestock at an arbitrary timing in the future. Information management method.
前記繁殖用家畜が飼養される農場に設置された前記繁殖用家畜の飼養環境に関する飼養環境情報を取得するための測定装置と、
家畜情報記憶部に記憶される前記繁殖用家畜に紐づけられる、前記繁殖用家畜の少なくとも品種情報を含む繁殖用家畜基礎情報と、
前記測定装置で取得された少なくとも前記農場の気温情報を含む飼養環境情報と、
前記家畜情報記憶部に記憶される少なくとも前記繁殖用家畜の産子数の履歴情報を含む前記繁殖用家畜の飼養履歴に関する飼養履歴情報と、を用いて、
数理モデル構築部が、少なくとも前記飼養環境情報に含まれる農場の気温情報と、前記繁殖用家畜基礎情報に含まれる品種情報と、前記飼養履歴情報に含まれる前記繁殖用家畜の産子数の履歴情報とを学習データとして数理モデルに学習にすることより、前記繁殖用家畜の産歴別産子数を推定するための繁殖数理モデルを生成する数理モデル構築ステップと、
産子数推定部が、前記数理モデル構築部が生成した繁殖数理モデルを用いて、将来の任意のタイミングにおける前記繁殖用家畜の産子数を推定する産子数推定ステップと、をコンピュータに実行させるための、畜産情報管理プログラム。
It is a livestock information management program that manages breeding livestock that are mother pigs.
A measuring device for acquiring breeding environment information regarding the breeding environment of the breeding livestock installed on the farm where the breeding livestock is raised, and
Basic information on breeding livestock, including at least breed information of the breeding livestock, associated with the breeding livestock stored in the livestock information storage unit.
Breeding environment information including at least the temperature information of the farm acquired by the measuring device, and
Using at least the breeding history information regarding the breeding history of the breeding livestock including the history information of the number of offspring of the breeding livestock stored in the livestock information storage unit,
The mathematical model construction unit has at least the temperature information of the farm included in the breeding environment information, the breed information included in the breeding livestock basic information, and the history of the number of offspring of the breeding livestock included in the breeding history information. A mathematical model construction step to generate a breeding mathematical model for estimating the number of offspring by breeding history of the breeding livestock by training the information into a mathematical model as training data.
The offspring number estimation unit executes on a computer a step of estimating the number of offspring to estimate the number of offspring of the breeding livestock at an arbitrary timing in the future by using the breeding mathematical model generated by the mathematical model construction unit. Livestock information management program to let you.
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