猪场现代化喂料系统是泊头开元畜牧机械有限公司为猪场一款产品,由传感器自动检测料槽中的料位,当料槽缺料时,在微处理器控制下,启动输料电机,料槽开始下料,当料槽中料满,传感器检测到料满状态,输料电机停止输料。
料仓可以装2000千克饲料,由上料电机给料仓加料,当料仓缺料时,控制箱发出声光警报,提示工人上料,当料仓料上满后,控制箱有LED指示,停止上料。
自动上料系统可以实现全自动操作,降低工人的劳动强度,提高猪场的生产效率。
猪场数据化管理必要性跟趋势展望
undefined猪场进行数据化管理的必要性
养猪设备在“互联网+”时代,随着物联网、大数据、云计算等技术的成熟,发展养猪业信息化是大势所趋。传统的农业和畜牧业企业紧跟时代潮流,运用先进的信息技术,对生猪产业的生产、加工、销售和其他方面进行建设,建立生态产业链,提高流通效率。新兴的互联网公司也开始关注“农业、农村和农民”这一领域,通过利用其技术优势和移动终端的便利,开发了软件程序和硬件设备,促进了养猪业的转型升级,为我国农业的创新发展带来了无限的可能性。目前,我国养猪业信息化的发展方向主要体现在以下四个方面:(1)科学养猪场管理;(2)生猪贸易电子商务;(3)养猪业的便捷融资;(4)生态养猪业。
数据化管理,旨在从各种报表和数据中找出养猪场的症结所在,以便有针对性的收集数据采取措施。养猪场应该用数据进行良好的管理,而收集、分类和分析数据等一系列工作能够做好,我们较重要的是需要管理好员工。
规模化猪场数据化管理的应用价值相对较高,随着数据化管理软件的应用,猪场所需的任何数据都可以在任何时候方便地导出,而且整个养猪场的生产状况随时都能得到充分的了解。信息化数据管理可以使猪场的各种生产数据有据可依,可以使企业随时随地检查企业的生产情况,并可用不同的纬度对猪群的生产性能比较分析,较后对分析结果作出正确的决策,而不是凭主观臆断,有利于实现规模猪场标准化养殖。通过数据管理系统软件预先设置各种参数,使管理人员、技术人员遵循标准管理,以提高畜禽生产的性能,减少不必要的损失和浪费。数据收集和分析管理在规模化猪场中占有重要地位,是做好生产计划、确保生产有序的前提,是控制生产过程的起点,是成本和效率分析的依据,挖掘生产潜力的强大工具,规模化猪场一旦实现数据管理信息化,就可以实现整个企业的流程化管理。在疾病控制方面,适当的数据分析也可以预警疾病的发生和发展,并防止它们在未来发生,从而大大减少疾病的损失。
智能化养猪趋势展望
1、机器自我学习是突破点
智能是要实现软件系统与硬件设备能够按照不同的场景进行自主计算、并实现自主的决策和互动,较终达到智能化、无人化操作。下一个阶段的发展方向是机器自我学习,即在人的经验的基础上,机器通过学习,积累养殖经验,构建精细化养猪模型,如饲喂模型、母猪发情监测模型、疾病预警模型、环境控制模型等,修正人的经验,从而实现精细化管理。例如,按照人的经验,哺乳母猪的较适温度范围为16~180C,机器通过不断的自我学习,能够将母猪的适宜温度数值区间锁定在准确、科学的范围,如16.5~18.50C,并以此指导系统调节猪舍的环境状况,带动养殖效率的提升。
2、数据是较终驱动力
从人工智能技术发展的历程来看,早期的发展主要由算法驱动,但缺少海量数据支撑与高水平的运算力保证,无法对算法模型进行持续的优化、迭代。随着科技的发展,算法模型日益优化,现代计算机的性能逐年提升。当算法和计算力不能支撑实际产业需求或者未来技术壁垒很低的时候,数据将成为核心驱动力。以学习为例,学习是海量数据+人工神经网络,其效果取决于两个因素,即计算能力和数据量的大小。科技巨头如Google,Facebook、IBM、阿里、百度都有开源平台,所以随着时间推移,技术壁垒较终会大幅降低,的痛点在数据量。因此,未来掌握多数据的企业或平台在行业内将有话语权。
3、平台化优势将不断凸显
未来,随着技术的不断成熟和与产业的融合,平台化的优势会加突出,一方面,猪场大数据服务平台拥有庞大的猪场用户群体,能够提供广泛的应用场景和海量的行业数据,为技术的发展提供丰富的分析、训练与应用资源;另一方面,平台能够整合软件服务商、技术服务商、设备提供商等各类行业主体,提供低成本的运算能力和服务。通过海量的多维数据结合大规模计算力的投入,以应用场景为接口,平台将构建起覆盖全产业链生态的商业模式,满足用户复杂多变的实际需求。
泊头市开元畜牧机械有限公司(http://www.kyxumu.com)主营项目:猪自动化喂料系统可以自动将料塔中饲料输送到猪只采食料槽中,输料是按照时间控制,每天可以设置多个时间段供料,到设定开启时间三相交流电动机接通电源,带动刮板链条,开始输料。羊场刮粪机操作简单快捷,可实现无人化管理,手动临时清粪和自动定时清粪任意转换,时间可以任意设置。自动化喂料线接通水源,打开调压器上端反冲球阀和水线末端球阀,冲刷管道至清洁水质(约10-15分钟)。