CAJ | 학술논문

【目的】利用网络数据库技术，建立规模化奶牛场生产过程数据网络整合与智能分析共享平台，以满足规模化奶牛场数字化管理水平，提高繁育效率及遗传进展。【方法】基于奶牛从发情、配种、孕检、妊娠、产犊、泌乳、干奶到下一个繁殖周期的生产管理流程，将奶牛划分为犊牛、青年牛、育肥牛、泌乳牛、干奶牛5种类型，在设计采集生产母牛及公牛基本信息及数据标准规范后，采用 Microsoft.Net 框架、SQL Server 2008网络数据库及 FusionCharts 网络绘图等技术，研究构建规模化奶牛场繁殖、泌乳及健康等数据管理及智能分析平台。【结果】平台一级子系统包括系统维护、牛只管理、繁殖管理、产乳管理、饲养管理、健康管理、统计分析及场内管理。在8大子系统上总共实现的功能模块多达96项。其中，系统维护6项，牛只管理10项，繁殖管理13项，含DHI 数据的产乳管理14项，饲料管理4项，健康管理10项，统计分析18项以及场内管理21项。平台主要实现了对奶牛繁殖与泌乳生产核心数据的网络远程数字化管理，主要包括公、母牛个体繁殖状态的全程记录、不同胎次的泌乳数据的记录、牛只资料卡等在线动态分析、各类基础数据的排序与输出等。在数据挖掘分析上，可在线计算平均胎间距、泌乳牛胎次结构、高低产母牛数量、系谱跟踪及近交系数等。在生产提示功能设计上，可处理的项目包括发情配种、初检复检、产犊泌乳、干奶、催乳、淘汰及犊牛断奶等各类将发生的生产事件，而且可对大部分统计分析数据进行可视化图形渲染处理，如胎次产量分布图、年度产奶比较图、二叉树谱系图及泌乳曲线图等。【结论】对生产过程基本数据的分析与数据挖掘，提升了基础数据的利用价值，更有利于奶牛场管理者的科学决策。【目的】利用網絡數據庫技術，建立規模化奶牛場生產過程數據網絡整閤與智能分析共享平檯，以滿足規模化奶牛場數字化管理水平，提高繁育效率及遺傳進展。【方法】基于奶牛從髮情、配種、孕檢、妊娠、產犢、泌乳、榦奶到下一箇繁殖週期的生產管理流程，將奶牛劃分為犢牛、青年牛、育肥牛、泌乳牛、榦奶牛5種類型，在設計採集生產母牛及公牛基本信息及數據標準規範後，採用 Microsoft.Net 框架、SQL Server 2008網絡數據庫及 FusionCharts 網絡繪圖等技術，研究構建規模化奶牛場繁殖、泌乳及健康等數據管理及智能分析平檯。【結果】平檯一級子繫統包括繫統維護、牛隻管理、繁殖管理、產乳管理、飼養管理、健康管理、統計分析及場內管理。在8大子繫統上總共實現的功能模塊多達96項。其中，繫統維護6項，牛隻管理10項，繁殖管理13項，含DHI 數據的產乳管理14項，飼料管理4項，健康管理10項，統計分析18項以及場內管理21項。平檯主要實現瞭對奶牛繁殖與泌乳生產覈心數據的網絡遠程數字化管理，主要包括公、母牛箇體繁殖狀態的全程記錄、不同胎次的泌乳數據的記錄、牛隻資料卡等在線動態分析、各類基礎數據的排序與輸齣等。在數據挖掘分析上，可在線計算平均胎間距、泌乳牛胎次結構、高低產母牛數量、繫譜跟蹤及近交繫數等。在生產提示功能設計上，可處理的項目包括髮情配種、初檢複檢、產犢泌乳、榦奶、催乳、淘汰及犢牛斷奶等各類將髮生的生產事件，而且可對大部分統計分析數據進行可視化圖形渲染處理，如胎次產量分佈圖、年度產奶比較圖、二扠樹譜繫圖及泌乳麯線圖等。【結論】對生產過程基本數據的分析與數據挖掘，提升瞭基礎數據的利用價值，更有利于奶牛場管理者的科學決策。
【목적】이용망락수거고기술，건립규모화내우장생산과정수거망락정합여지능분석공향평태，이만족규모화내우장수자화관리수평，제고번육효솔급유전진전。【방법】기우내우종발정、배충、잉검、임신、산독、비유、간내도하일개번식주기적생산관리류정，장내우화분위독우、청년우、육비우、비유우、간내우5충류형，재설계채집생산모우급공우기본신식급수거표준규범후，채용 Microsoft.Net 광가、SQL Server 2008망락수거고급 FusionCharts 망락회도등기술，연구구건규모화내우장번식、비유급건강등수거관리급지능분석평태。【결과】평태일급자계통포괄계통유호、우지관리、번식관리、산유관리、사양관리、건강관리、통계분석급장내관리。재8대자계통상총공실현적공능모괴다체96항。기중，계통유호6항，우지관리10항，번식관리13항，함DHI 수거적산유관리14항，사료관리4항，건강관리10항，통계분석18항이급장내관리21항。평태주요실현료대내우번식여비유생산핵심수거적망락원정수자화관리，주요포괄공、모우개체번식상태적전정기록、불동태차적비유수거적기록、우지자료잡등재선동태분석、각류기출수거적배서여수출등。재수거알굴분석상，가재선계산평균태간거、비유우태차결구、고저산모우수량、계보근종급근교계수등。재생산제시공능설계상，가처리적항목포괄발정배충、초검복검、산독비유、간내、최유、도태급독우단내등각류장발생적생산사건，이차가대대부분통계분석수거진행가시화도형선염처리，여태차산량분포도、년도산내비교도、이차수보계도급비유곡선도등。【결론】대생산과정기본수거적분석여수거알굴，제승료기출수거적이용개치，경유리우내우장관리자적과학결책。
[Objective] The purpose of this study is to realize digital management of large scale dairy farms and to increase efficiency of breeding and genetic progress of dairy cows. [Method]Based on the dairy cows’ production process from estrus, hybridization, pregnancy examination, gestation, calving, lactation, dry and to the next production cycle, also based on dairy cows’ growth stage from calves, heifers, fattening cattle to lactating cows, standards and specifications of essential information of dairy cows were set and dairy cows data management and analysis platform was constructed by using Microsoft. Net framework, SQL Server 2008 database technology and network mapping technology Fusion Charts.[Result]Data management and intelligent analysis platform for breeding, lactation and herd health were realized. The platform includes eight subsystems: system maintenance, cattle management, breeding management, milking management, feeding management, health management, statistical analysis and inner management, total 96 functions are achieved in these subsystems and they are 6, 10, 13, 14, 4, 10, 18 and 21, respectively. The platform realized the remote network database management of essential breeding and lactating process information or data, mainly including the record of whole breeding process of bull and cows, DHI data of different parities, online dynamic analysis of cattle card, directional sorting and output of data, also the average calving interval, parity structure, production performance, genealogy tracking or inbreeding coefficient could be calculated. The intelligent alert of various production events such as estrus, hybridization, pregnancy test, calving lactation, dry milk, lactagogue, elimination and calves weaning, etc. are included, as well as statistical and graphic analysis of various reproductive and lactating parameters like parities and yield distribution maps, comparison chart of annual milk yield, family tree diagram and lactation curves.[Conclusion]All these data mining and analysis expand the available value of production data and supply more convenience for the farm managers to make scientific decisions.