我在猪场服务过程中,是最喜欢利用数据的;如果猪场愿意提供数据资料,那我可以在最短时间发现猪场存在的问题,而且往往是大问题。
在北京猪场服务期间,一个三十多年的老猪场,生产水平很差,但差到什么程度,外表是看不出来的。在对一年多的数据整理分析后,发现该场一年来的配种分娩率竟然只有49%;最后通过现场了解,发现是发酵床惹的祸,因为该场是在发酵床上养怀孕母猪。但另一个猪场也是母猪产仔少,也是发酵床养妊娠母猪,但因为没有数据,无法判定到底是哪里出了问题。
我养猪过程中体会最深的事,是在一个两千头母猪的猪场负责生产,因为在半年时间内,猪场的存栏数增加了一万头,进场时存栏是一万二千头,离开时的存栏是两万二千头;当别人有怀疑的时候,我会拿出当时猪场的统计报表照片做证。
数据的作用实在太大了,几乎无处不在,无时不在。
数据管理是指在猪场内以数据作为衡量生产水平的依据,简单的数据如养了多少猪,赚了多少钱,用了多少料等;而用数据来监控和指导生产,则需要更细致,更准确的数据统计,猪场数据无处不在,无时不在。通过数据整理与分析,我们发现过一个猪场存在大量返情四次以上的母猪,也曾发现一个猪场的母猪平均胎龄在五胎以上,也发现了有个猪场每出栏一头肥猪药费高达一百多元等,这些如果不是通过数据分析往往会被忽视,引起一些不必要的损失。
(1)猪场常用数据:猪场数据对不同岗位的人员有不同的要求,对于管理者来说有猪存栏数如种公猪数、种母猪数(分开空怀、后备、妊娠、哺乳)、哺乳仔猪、保育仔猪、育成猪、育肥猪,饲料用量,料肉比,日增重,单位增重成本,药费,死亡数和死亡率,配种数和配种受胎率,胎产仔数,每头母猪年出栏头数等。
我们前面已经谈了相当多的数据,如年出栏二十二头是数据,母猪年产26.5头活仔猪是数据,保育阶段成活率95%也是数据,这些都是完成总体指标的依据。
(2)报表统计制度:数据管理必须依靠报表制度,生产上常用的日报表,周报表,月报表,年报表等,报表不是一个统计人员就能把全场数据整理出来,而需要各岗位的人员配合,每个职工或小组长按时上交日报表,统计人员就会在第一时间将全场当天生产情况向场长或经理汇报,也就可以在第一时间进行分析,以便对全场进行掌控。比如说,一个存栏五百头的保育猪舍,上日的总采食量为二百五十公斤,而本日的采食量变为二百公斤,那么我们就应该考虑该猪舍是否有问题,因为采食量下降是大面积发病的前兆;又比如说我们制定的每日猪群死亡监控表,每天将当天死亡猪数与标准相对照,就可以了解到当天的死亡情况是否超标,这样也便于对每位车间主管和职工进行提醒。
(3)数据必须准确:数据管理已为许多猪场接受,但数据的真实性却未必,因为许多因素导致了数据的不真实。我们曾发现一个猪场初生仔猪有个体重记录,但猪舍却没有磅秤,数据是职工估计的;我们也发现过一个猪场加工饲料时用车估计饲料重量,等实际过秤后发现实际重量比估计的重量多出接近5%;一个产房的主管为了提高自己车间的生产指标,将合格猪定为弱仔,最后出现了产房成活率超过100%的现象;一个猪场饲料车间账实不符,从统计表上看还有一周用量,但库里已经断货,出现了饲料断档现象等。这些都是数据不准确引起的问题,所以猪场数据必须真实,而达到这一目标的措施,一是需要经常性的对报表进行审核分析,二是要实行监督机制,每一个数据都需要通过两个人的手,以避免因一人的疏漏而出现数据的不准确。
(4)数据必须准时:数据是为生产服务的,是管理人员分析猪场生产情况的依据;如果数据不能准时到位,那管理人员就无法分析,出现问题也不会在最早发现,那可能给猪场带来非常大的损失。曾经有一个猪场实施效益工资制度,员工也很配合,生产得到明显提高;但问题出在了统计方面,因为员工在完成任务后,都想早日兑现,拿到更多的奖金;但每次问管理人员,管理人员都含糊其辞;员工以为是管理者不准备兑现了,从此以后,员工的积极性马上下降,生产也出了很多问题;最后才知道,原来是统计一直无法将奖金算好,管理人员也无法向员工交待。本来是非常好的局面,就因为数据不准时而被破坏。