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畜禽养殖业数字化信息系统随着科技的发展和信息化的进步，畜禽养殖业也逐渐步入数字化时代。
为了提高养殖业的效率和规模化经营的能力，数字化信息系统在畜禽养殖业中发挥了重要的作用。
本文将探讨畜禽养殖业数字化信息系统的应用和优势，并分析其中可能面临的问题和挑战。
一、数字化信息系统在畜禽养殖业中的应用1. 数据采集和监测畜禽养殖业数字化信息系统通过传感器和监测设备，实时采集并记录养殖场内的温度、湿度、饲料消耗量、畜禽生长情况等数据。
这些数据可以帮助养殖户及时了解和监控养殖环境，及时调整环境因素，提升养殖效益。
2. 养殖管理和精细化运营数字化信息系统可通过数据分析和智能化算法，对养殖场内的养殖过程进行精细化管理。
例如，系统可以根据历史数据预测畜禽生长的趋势，帮助养殖户制定合理的投喂量和饲料配比，降低饲料浪费和成本。
同时，系统还可监控疾病风险，及时发现并采取措施，减少疫病传播和损失。
3. 营销与销售数字化信息系统还能够整合养殖场的产品信息，通过网络平台和手机应用，将产品信息传达给潜在客户。
该系统可以提供销售数据分析，帮助养殖户制定销售策略，并实现销售过程的追溯和管理。
同时，系统还能提供可靠的质量追踪和溯源服务，增强消费者的信任感。
二、数字化信息系统在畜禽养殖业中的优势1. 提高养殖效率数字化信息系统使养殖过程更加精细化和智能化，通过数据分析优化饲养管理，提高生产效率和产量。
与传统的纸质记录方式相比，数字化信息系统减少了数据输入和处理的时间，提高了数据准确性和实时性。
2. 强化养殖环境监测养殖环境的监测对于畜禽的生长和健康至关重要。
数字化信息系统通过采集和分析环境数据，及时发现并解决可能导致疾病的环境问题。
通过预警系统，可以提早发现潜在的危机，降低疫病风险。
3. 促进养殖行业升级数字化信息系统的应用促进了养殖行业的升级和转型。
传统的人工管理模式存在人力不足、信息传递慢等问题，而数字化信息系统通过自动化和智能化的手段，提升了养殖管理的效率和质量。
生猪养殖企业信息化建设的路径与实践经验分享随着科技的发展和信息化的普及，养殖业也迎来了信息化建设的时代。
在这个过程中，生猪养殖企业也应积极跟随潮流，探索信息化建设的路径，并分享实践经验。
本文将从路径选择、系统建设、数据应用等方面进行探讨，希望能够对广大生猪养殖企业的信息化建设提供一些借鉴。
首先，选择合适的信息化建设路径至关重要。
生猪养殖企业可以根据自身的规模、运营模式和发展需求，选择适合的软件系统进行建设。
一般来说，常用的软件系统包括养猪管理系统、疾病监测系统、营养平衡系统等。
养猪管理系统可以帮助企业实现生产计划、猪只健康管理、饲料供应等功能；疾病监测系统可以帮助企业及时发现和处理猪只的疾病问题；营养平衡系统可以帮助企业制定科学合理的饲养方案，提高养殖效益。
选择合适的系统可以提高生产效率，降低生产成本，优化经营管理。
其次，系统的建设是信息化建设的核心环节。
生猪养殖企业应该充分了解系统的功能和操作流程，确保系统能够真正满足企业的需求。
在建设过程中，首先需要与软件服务提供商进行充分的沟通和协商，明确功能需求、数据流程和界面设计。
同时，企业要保证系统的稳定性和可靠性，确保系统正常运行。
此外，员工的培训和适应也是关键的一环，企业需要对员工进行培训，提高其使用系统的技能和操作水平。
最后，数据的应用是信息化建设的重要环节。
通过信息化系统的建设，生猪养殖企业可以大量收集和储存数据，包括饲养环境数据、猪只健康数据、疫苗接种数据等。
这些数据可以为企业提供决策支持，帮助企业进行科学合理的养殖管理。
例如，通过分析饲养环境数据，企业可以针对性地进行调整和优化，提高猪只的生长速度和品质；通过分析猪只健康数据，企业可以及时发现患病猪只并采取措施，减少经济损失。
因此，生猪养殖企业应该注重数据的收集、整理和分析，实现数据的应用价值最大化。
除了路径选择、系统建设和数据应用外，生猪养殖企业信息化建设还面临一些挑战和困难。
一方面，养殖业的信息化建设相对滞后，行业内对信息化的认识和推广仍需加强；另一方面，信息化建设需要一定的资金投入、技术支持和管理基础，对企业的要求较高。
54猪业科学 SWINE INDUSTRY SCIENCE 2022年39卷第10期主题策划F E A T U R E后非洲猪瘟时代，我国生猪养殖规模化程度进一步提高，加速了人工智能、区块链、云计算、大数据和5G 等核心技术与养猪业的融合，我国养猪业开始从较为传统的养殖模式开始向全面数智养殖模式过渡，养殖业发展趋势是数字化、智能化和无人化。
本文综述了数字化及智能化养猪面临的困境、对策及展望。
生猪产业是我国拥有4.23万亿市场体量的民生产业，我国生猪饲养量和猪肉消费量均占世界总量的一半左右。
根据中国统计年鉴的数据，2021年我国存栏量达到4.49亿头，较2020年增加了0.4亿头，同比增长10.51%，生猪出栏量较2020年增加了1.44亿头，达到6.71亿头，同比增长27.3%。
如此大的产业体量提醒养猪人，生猪产业任何环节的降本增效都有着巨大的规模效应，在社会、经济、生态影响方面发挥着不可估量的作用。
2018年席卷全国的非洲猪瘟疫情，加速了规模化养殖新业态的形成，规模化养殖已占据市场主我国数字化与智能化养猪面临的困境、对策及展望王怀禹（南充职业技术学院，四川 南充 637131）基金项目：南充市科技计划研发资金项目（编号：21YFZJ0121）作者简介：王怀禹（1968—），四川阆中人，硕士，教授，研究方向：动物遗传繁育与疫病防控流，生猪养殖龙头企业更是引领着市场发展。
根据中国农业科学院北京畜牧兽医研究所研究员朱增勇提供的数据，截止2021年年底，我国500头以上的养殖户，总市场占有量已升到了60%以上。
尽管如此，我国养猪水平与欧洲、美国等还存在较大差距，说明我国养猪水平还有较大提升空间，于是国内一些科技公司纷纷瞄准这一蛋糕，相继运用物联网、大数据、云计算、5G 、区块链和数字孪生等技术，去准确掌握生猪养殖的饲喂、环控、生理和疫情防控等数据，然后根据算法模型，通过机器的自主分析，给出相应的执行标准，提升猪场的整体管理水平，降低养猪企业管理成本。
智慧养猪系统建设方案智慧养猪系统建设方案随着科技的发展，智能化、信息化的养殖模式正在逐渐普及，智慧养猪系统，作为一种新型的养殖模式，已经受到越来越多的关注。
该系统通过利用现代科技手段，将传感器、控制器、计算机、网络通信等技术集成在一起，在猪舍内全方位感知环境、猪只状况和养殖信息，并通过数据分析和监控，协助养殖者进行科学决策，提高猪只生产效益。
一、系统功能智慧养猪系统主要包括网络通信模块、数据采集模块、数据处理模块、远程监控模块和智能控制模块。
网络通信模块是智慧养猪系统的基础，通过建立无线传感网络，实现各个固定和可移动节点之间的数据传输。
传感器节点可以实现温度、湿度、气体浓度等参数的实时监测，利用Zigbee 等无线技术，实现数据的实时传输。
数据采集模块负责对各个传感器收集到的信息进行整理和存储。
传感器实时感知环境和猪只状况，数据采集模块将这些数据整理、转换，存储到数据库中。
数据处理模块通过数据挖掘、数据分析和模型建立，对数据进行分析和评估，提出养殖建议和预测指导，协助养殖者进行科学决策和管理。
远程监控模块可以通过网络远程监测猪舍内的各项环境和猪只状况，包括温度、湿度、气体浓度、饮水量、饲料量、病情监测等，实时掌握养猪情况。
智能控制模块负责根据数据分析的结果，对猪舍进行智能化控制。
通过智能控制模块，可以实现精准的饲喂计划、精准的环控、定制化管理等。
二、系统组成智慧养猪系统主要由以下几个组成部分组成：1. 网络通信模块：包括节点设备和数据中心，节点设备通过各种传感器和控制器实现数据采集和控制，数据中心负责数据存储和信息处理。
2. 传感器模块：通过安装在猪舍内的传感器，实时监测环境和猪只状况，并将数据传输给数据采集模块。
3. 控制器模块：实现对养殖环境的智能控制。
包括空调、通风、饲喂计划等控制器，通过数据分析和智能计算，实现对环境和猪只的精准控制。
4. 软件模块：包括数据库、数据分析和预测模型、管理软件等，通过对数据进行挖掘、分析和建模，提出养殖建议和预测指导，协助养殖者进行决策和管理。
412022年39卷第11期 SWINE INDUSTRY SCIENCE 猪业科学0 前言近年来，人工智能技术不断发展并在多个行业领域中得到了广泛应用，推动了相关产业的创新与发展，取得了显著的成效。
中国是畜牧业大国，畜牧业发展在国民经济中占有重要的地位。
2022年1-3月全国农林牧渔总产值约为20 470.6亿元，其中畜牧业占比达41.37%，达到8 468.6亿元。
农业农村部印发的《“十四五”全国畜牧兽医行业发展规划》提及到，2025年生猪养殖业产值将达到1.5万亿元。
生猪养殖在畜牧业中的占比较重，特别是随着生猪养殖规模化程度不断提升，其对现代化养殖技术的需求日趋迫切。
利用人工智能技术构建我国智能化生猪养殖解决方案，研发生猪养殖过程中的信息智能感知、个体（小群体）精准饲喂、养殖环境智能调控等核心技术与装备，是推动我国生猪养殖业健康发展的关键因素。
2020年，中国发布了《数字农业农村发展规划（2019—2025年）》，明确提出要推进人工智能等数字技术向农业农村渗透，加快建设数字农业标准体系，推进现代化数字畜牧业的发展。
应用人工智能技术，发展生猪智能化养殖已势在人工智能养猪在我国的发展现状与研究展望杨 亮，熊本海 *，王 辉，陈睿鹏（中国农业科学院北京畜牧兽医研究所动物营养学国家重点实验室，北京 100193）必行。
在国家政策的大力支持下，科研院所、高校和相关企业集中优势科研力量进行技术攻关，利用人工智能技术研发生猪养殖装备与技术等，目前已取得了一定的成果。
为了更好地发挥人工智能对生猪养殖行业的推动作用，助力生猪产业种业振兴，本文将重点介绍人工智能养猪在我国的发展现状并展望人工智能技术在生猪养殖领域未来的应用前景。
1 人工智能1.1 人工智能的定义人工智能概念最早由美国科学家约翰•麦卡锡（John McCarthy ）定义为“制造智能机器的科学与工程”。
从此，人工智能作为一门新兴学科逐渐兴起，经过60多年的发展，人工智能成为众多交叉学科的前沿综合科学。
生猪养殖行业信息化建设的策略及注意事项随着科技的不断进步和社会的不断发展，信息化已经成为现代养殖行业的重要趋势。
作为一个兽医专家，我对于生猪养殖行业的各种养殖技术以及信息化建设都有着深入的了解。
在这篇文章中，我将分享一些关于生猪养殖行业信息化建设的策略和注意事项。
首先，对于生猪养殖行业的信息化建设，我们需要明确目标并制定相应的策略。
信息化建设的目标一般包括提高养殖效益、提升管理水平、优化生产流程等。
我们可以通过引入先进的技术设备和信息化系统，实现数据的自动化收集和分析，以提高生猪的生长速度、疾病防控能力和养殖环境的监测管理水平。
其次，为了实现信息化建设的目标，我们需要确保硬件设备的稳定性和可靠性。
在购买设备时，我们应该选购具有良好性能和稳定性的设备，并保持设备的正常运行和定期维护。
例如，养殖场可以安装自动喂食器、温度和湿度传感器等设备，以实现对生猪饲料和饮水的自动化供给和生猪生长环境的精确监控。
此外，信息化建设还需要全面的数据采集和管理。
我们可以通过建立养殖场的信息化系统来实现数据的自动采集和存储。
这样一来，我们可以方便地获取和分析养殖场的运营数据，从而及时调整和优化生产管理策略。
同时，我们还可以通过数据的分析，实现对生猪的个体养殖管理，比如对生猪的体重、疾病检测结果等进行追踪和分析，以及根据数据的预测结果制定相应的养殖管理措施。
此外，随着信息化建设的不断推进，数据的保密性和安全性也变得尤为重要。
在信息化建设过程中，应该采取相应的安全措施，比如设置合理的密码策略、加强网络安全防护、备份重要数据等，以防止数据的泄露或丢失。
同时，与信息化建设的策略相对应的是一些注意事项。
首先，我们应该重视人员培训和技术支持。
由于信息化建设涉及到较为复杂的技术和设备，因此我们需要针对性地培训员工，提高他们对于信息化系统的使用和维护能力。
同时，我们还需要与专业的技术人员合作，为养殖场提供及时的技术支持和服务。
其次，要根据不同的养殖场种类和规模，选择适合的信息化建设方案。
浅谈大数据平台在畜牧服务实践中的应用随着科技的不断发展，大数据技术已经开始应用于各个行业，其中包括畜牧服务领域。
大数据平台的应用，不仅能够提高农民的生产效率，还能够提升畜牧品质，为畜牧服务实践带来了革命性的变革。
本文将浅谈大数据平台在畜牧服务实践中的应用。
一、大数据平台在畜牧养殖管理中的应用1、智能监控系统传统的畜牧养殖管理主要依靠人工劳动，但是这种管理方式存在诸多弊端，例如管理成本高、劳动力大、数据不够精准等。
而大数据平台的应用，可以通过传感器、监控摄像头等设备对养殖场进行实时监控，可以对畜牧的生长情况、饮水饮食情况、活动情况等数据进行全面记录和分析，使养殖场主可以及时了解养殖环境和畜牧的状态，从而为生产决策提供科学依据。
大数据平台还可以对养殖场的环境进行实时监测和分析，及时发现并解决可能存在的问题，提高养殖场的安全性和可靠性。
2、精准饲养传统的饲养管理方法通常采取的是统一的饲养模式，而大数据平台的应用可以帮助养殖户实现精准饲养。
通过数据的记录与分析，我们可以根据不同畜牧的品种、体重、生长阶段等情况，为其提供符合需求的饲料和喂养量，从而有效地提高了饲养效率和产品质量。
大数据平台还可以根据饲养数据，为养殖户提供科学的饲养方案，提高养殖产出。
3、疾病预警畜牧养殖过程中，疾病的爆发是一个常见的问题，一旦爆发疫情，就会给养殖户带来重大损失。
大数据平台的应用可以实现对畜牧健康状态的实时监测，并结合历史数据对畜牧的健康情况进行分析和预测，及时预警潜在的疾病风险，为养殖户提供科学的预防和治疗措施，最大程度地减少疫病对畜牧养殖业的危害。
1、数据统计与分析大数据平台可以对畜牧产品的品质进行全面的数据统计与分析，包括畜牧产品的成分、营养价值、化验情况等，从而可以为产品的质量管理提供科学依据。
通过大数据平台，我们可以对产品的生产过程进行全程数据跟踪，及时发现并解决可能存在的问题，提高了畜牧产品的品质。
2、市场预测与分析大数据平台还可以帮助畜牧管理部门进行畜牧产品市场的研究和预测，通过对市场需求、价格波动等数据的分析，可以帮助畜牧养殖户提供精准的产品供给，从而提高了产品的市场适应性和竞争力。
浅谈大数据平台在畜牧服务实践中的应用随着科技的不断发展，大数据技术逐渐渗透到各个领域，对于畜牧业的发展也起到了积极的推动作用。
大数据平台在畜牧服务实践中的应用，不仅可以帮助畜牧业提高生产效率，还可以为农户提供精准的养殖管理服务，为畜牧业的可持续发展提供有力支持。
本文将从数据采集、数据分析和应用服务三个方面进行浅谈。
一、数据采集在畜牧服务实践中，数据采集是大数据平台的第一步。
传统的畜牧业养殖模式往往依靠经验积累和人工观察，信息不对称、管理不精细是畜牧业发展的瓶颈。
而大数据平台通过物联网技术，可以实现对畜禽的实时监测和数据采集，包括畜禽的运动轨迹、健康指标、饲料摄入量等多维数据信息，全面掌握畜禽的生长状况和生产性能。
结合传感器和视频监控技术，实现对畜牧场的环境监测和动物行为分析，从而为养殖场提供了全面、精准的数据支持。
二、数据分析对于大量采集的畜牧数据，如何进行科学分析利用是关键。
大数据平台通过数据挖掘、机器学习等技术手段，可以对畜牧数据进行深入分析，从而为畜牧场提供更加精准的管理决策。
大数据平台可以通过对历史数据的分析，发现畜禽的生长规律和生产特点，为科学制定饲养方案提供依据。
大数据平台还可以通过对环境数据的分析，实现科学化的环境控制，为畜禽的生长提供更加适宜的环境条件。
大数据平台还可以通过对畜牧健康数据的分析，实现对疾病的早期预警和精准诊断，降低畜牧业的疫病风险。
三、应用服务基于大数据平台的数据采集和分析，可以为畜牧业提供多样化的应用服务。
针对养殖场主，大数据平台可以通过移动端应用，提供实时的养殖管理指导和技术支持，帮助养殖户对生产过程进行全程监控和管理。
针对兽医和畜牧专家，大数据平台可以通过远程会诊系统，实现对养殖场的远程监控和诊断，为养殖场提供精准的兽医服务。
针对政府和行业管理者，大数据平台可以通过智能预警系统，实现对畜牧行业的信息监管和风险控制，推动畜牧业的规范化和可持续发展。
大数据平台在畜牧服务实践中的应用，可以为畜牧业提供全方位的数据支持和科学决策，帮助畜牧业提高生产效率、降低养殖成本，提供精准的养殖管理服务。
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温氏IT系统现状及新好科技养猪大数据平台建设初探新希望集团创新事业部目录第一部分：温氏集团IT系统建设情况1.集中化信息系统是温氏核心能力2.以财务管理为核心的系统集中3.通过物联网实现精细化管理第二部分：新希望养猪大数据平台的整体架构规划1.新好科技养猪大数据平台建设的总体原则2.新好科技养猪大数据平台总体实施方案3.新好科技养猪大数据平台的逻辑架构第三部分：养殖大数据平台的应用场景1.养猪大数据平台在管理决策中的应用2.养猪大数据平台在生产优化中的应用3.养猪大数据平台在消费服务中的应用1.1 温氏IT系统建设现状：集中化信息系统是温氏核心能力第一阶段(1992-2005)解决各模块基础管理第二阶段(2006-2011)以财务为核心的系统集中第三阶段(2012-2015)精细化管控第四阶段(2015以后)大数据应用集中化的信息化管理平台是温氏集团在“公司+农户”模式下实施低成本战略的重要手段：•集团的战略举措和管理思路有效的通过信息系统承载和下沉，部分实现“系统指挥人去做”。
•实现了财务、物流、生产流程、人员的全部集中化管控，整个体系高效运转。
•远程集中监控和管理养殖场，大幅减少干扰因素影响，实现标准化生产，减少。
•通过数据分析，统一制定养殖方案，利用智能控制系统下发养殖参数，大量减少现场人工参与。
•OA办公系统•基础财务管理系统•合并报表系统•养殖管理系统•各系统相互独立，需要大量的人工参与•集中化财务管理•养殖全过程管理•饲料销售管理•猪/鸡销售管理•物流管理•集中和统一的系统，需要部分人工参与•集中化财务管理•远程采集和监控•智能化设备控制•统一的养殖方案•集中和统一的系统，需要极少的人工参与•大数据分析平台•云服务平台•养殖物联网生态圈•数据对外开放•通过平台开放实现大数据变现1.1 温氏IT 系统建设现状：第一阶段，各模块独立建设基础财务管理：金蝶2000结算中心管理：自行开发系统合并报表：用Excel进行合并养殖管理系统：华南农业大学92年开发内部办公系统及数据收集分析系统形成了众多的信息孤岛，数据需要二次录入到决策分析平台，不能及时响应决策层的需求。
系统维护更新困难，难以实现管理层新的管理思想。
难以满足集团公司的快速发展，难以支持上下游产业的发展需求。
1992年就有信息化系统第一阶段（2006年以前）各模块独立部署或定制开发分别建设了办公系统，基础财务管理系统，合并报表系统，养殖管理系统。
，信息不能互通，需要大量人工操作。
第二阶段（2006-2009）IT系统建设的目标•消除信息孤岛•通过建立统一的信息管理平台，把整个集团业务纳入统一的信息平台上，消除集团的信息孤岛，使得业务能够快速反反应、准确高效，从而为企业决策提供强有力的支持。
•建立集团财务管理体系•通过建立起集中的财务管理体系，所有子公司的财务数据集中管理、实时响应，消灭财务数据、报表等在时间上的延误，建立集团统一的资金管理体系。
•建立养殖行业特性的生产与物流系统•建立符合温氏养殖业特色的养殖管理系统以及包括饲料采购、存储、调拨、生产的信息化集中管理平台。
•建立可持续发展的信息平台•随着集团业务规模的不断扩展和管理方式的变革，企业所依赖的信息应用平台也必须能够不断地扩展和更新，架构起一个可持续发展的信息平台。
第二阶段温氏IT系统的选型•选型的原则•温氏是行业特征明显的企业，标准ERP产品无法完整地满足企业的实际需要，需要做一定程度的二次开发才能满足企业的实际需要；同时要能够适应将来企业变化的要求。
•选型的标准•支持集中式的应用架构；•有成熟的财务、供应链管理系统；•有较高效的开发平台。
•选型的结果•温氏集团最终选择金蝶EAS，首先是金蝶EAS满足了温氏通用领域的管理需求•金蝶BOS平台开发可以减少80％的编码的工作量，给二次开发带来了很大的帮助温氏EAS系统的实施策略•统一规划，分步实施•温氏信息化项目由温氏项目领导小组进行总体规划，项目办公室和项目实施组负责详细计划的制订与实施工作，整个实施工作从2005年10全面展开，分步完成集团财务、养鸡领域、饲料领域、药品销售、养猪领域的系统开发与实施。
•五大领域，两条主线•以集团财务、养鸡领域、饲料领域、养猪领域、药品销售五大领域的业务为核心，分别建立开发小组与实施小组两条线开展系统开发与实施。
•先试点，后推广•首先选择有代表性的分公司进行试点，对软件功能进行验证，试点成功后再在新兴县内进行推广，继而推向全国，实现全集团信息的集中管理。
•联合实施，平稳移交•项目的试点实施和新兴县内的推广由金蝶项目小组负责，温氏人员辅助实施，并在这个过程中完成知识传递工作，为项目的全国推广奠定基础。
全国推广工作由温氏人员负责，金蝶提供技术支持。
温氏EAS 系统的主要模块10M2MA DS L/宽带城域网+V P N数据库服务器2数据库服务器1内部网防火墙路由器分公司用户磁带库磁盘阵列光纤交换机光纤交换机心跳线应用服务器1应用服务器210M防火墙路由器核心交换机心跳线温氏EAS 系统的部署架构1.2 温氏IT 系统建设现状：以财务管理为核心的系统集中温氏EAS 系统实施的亮点EAS 财务，供应链系统EAS BOS 开发平台成熟的通用功能高效的开发平台需求产品实现1.在管理上，既实现了集团对二级公司在财务、采购和药品生产方面的集中管控，又兼顾了二级公司和各生产单元业务的多样性和灵活性，且信息上完全打通。
2.在系统建设方面，利用标准化平台模块实现标准化的业务应用，利用BOS 平台实现个性化业务定制开发，而二者又在统一的基础平台架构上集成，后期持续开发和运维维护成本较低。
温氏EAS系统的应用场景•养鸡业务管理•养猪业务管理•饲料业务管理•集团及所有下属机构财务管理•集团及各二级单位的人力资源管理•温氏集团下属动物保健品公司的产品销售及成品仓库管理•企业门户应用温氏EAS系统的应用场景——养猪领域、养鸡领域和饲料领域养猪领域•完整解决温氏集团下属的养猪类一体化养殖公司的应用需求•养猪专业户管理•肉猪销售•疫病信息管理•解决温氏集团的一体化养殖公司、二级公司及集团公司等3个层面的应用需求•信息查询、报表•计划•监控•肥猪成本核算养鸡领域•完整解决温氏集团下属的养鸡类一体化养殖公司在养鸡领域的应用需求•父母代种鸡生产•种蛋孵化•养鸡专业户管理•肉鸡销售•疫病信息管理•解决温氏集团的一体化养殖公司、二级公司及集团公司等3个层面的应用需求•信息查询、报表•计划•监控•种蛋、鸡苗、肉鸡的成本核算饲料领域•完整解决温氏集团在饲料生产领域的应用需求•原料市场信息•原料采购•成品运输•成品调拨•仓库管理•饲料制造•配方管理•质量管理•解决温氏集团的一体化养殖公司、二级公司、集团公司等3个层面的应用需求，包括信息查询、报表、计划、监控等类型的应用需求。
•饲料领域的存货核算及饲料生产成本核算。
温氏EAS系统中养殖管理的业务流程温氏EAS系统中养殖全过程精细化管理温氏EAS系统中饲料销售的精细化管理温氏EAS系统中销售的集中处理温氏EAS系统中销售的集中处理温氏第二阶段IT系统建设的成功经验1.建立了建立符合温氏养殖业特色的养殖管理系统，包括饲料采购、存储、调拨、生产的信息化集中管理平台，实现集团财务、业务信息共享，集团的及时监控和调配管理，为落实集团发展战略提供数据支持，为集团未来业务规模的不断扩展提供了复制成熟管理模式的载体和工具。
2.依赖于个性化的ERP系统进行精细化管理，严格控制养殖质量，做到饲料专用、喂食合理、养期固定、肥瘦适中，做到饲料、种鸡、肉鸡在公司或农户的情况进行全程跟踪，为企业带来巨大经济效益。
3.温氏集团通过建立起集中的财务管理体系，所有子公司的财务数据进行了集中管理、消除了财务数据、报表等在部门、时间上的延误，极大提升工作效率。
4.整合供应链管理，实现集团层面的信息集中管理，解决了原料集中采购问题，降低成本和原料价格波动风险。
5.通过建立集团统一的信息管理平台，消除集团的信息孤岛，使得业务能够快速反反应、准确高效，从而为企业决策提供强有力的支持。
6.建立了包括饲料采购、存储、调拨、生产，以及养殖业特征的信息化集中管理平台，实现集团财务、业务信息共享，集团的及时监控和调配管理，提升了集团管控能力；7.温氏集团的IT架构是一个可持续发展的信息平台，该架构已经运行8年多，现在开来仍然不算落后，适应了温氏业务规模的不断扩展和管理方式的变革。
温氏IT系统建设的不足和可改进的方向存在的问题1：在数据来源方面，准确性和实时性不够高，数据维度不够丰富。
温氏现有EAS和BOS系统数据大量依赖于人工录入。
•基层人员录入比较随意，数据准确性不稳定，存在假数据真分析的情况。
•数据粒度较粗，主要以财务管理为导向，汇总录入批次的总体数据，没有到每头猪的更细粒度的数据。
•数据维度单一，主要是品种、数量、价格，人员，时间（到天），地点（到二级半公司）解决方案：引入物联网、互联网和移动互联网技术，实现数据采集的自动化。
对于个别难以自动采集的数据（如注射疫苗的记录），仍采用人工录入数据作为补充。
•采用传感器、摄像头、手机等设备实现数据自动采集，提高数据准确性和实时性。
•在数据粒度方面，细化到每个角色、每一头猪和每一车饲料等•在数据维度方面，根据精细化养殖管理、精细化管控、个性化客户服务和产品定制方面的需求，对生产、管理和销售全过程的数据进行多维度采集。
温氏IT系统建设的不足和可改进的方向存在的问题2：在数据源整合方面，虽然数据物理上都集中存在总部集中化的数据库中，但很少跨数据集做统一分析，数据的价值发挥有限。
•数据粒度不一致，有些数据以猪场为最小粒度，有些数据以每头猪为最小粒度，跨数据集整合困难。
•在数据采集、清理、汇总入库时较少考虑后期在统一框架下的分析，例如时间戳无法映射，数据拼接困难。
•部分现场业务的原始数据（如猪场现场管理、物流运输、销售）为全部入库，部分历史数据未全部存储。
解决方案：统一规划设计数据采集的粒度和数据清理规则，设计统一的数据分析框架，实现跨数据集的数据流动和整合。
•以养殖端和消费端（销售端）为出发点，统一构建以养殖户、每头猪、消费客户为最小粒度的数据采集原则。
•在总部层面突破管理障碍，实现在统一数据仓库中的数据拼接。
•引入云计算等低成本数据存储和计算平台，减少数据的丢弃，激励原始数据和历史数据。
温氏IT系统建设的不足和可改进的方向存在的问题3：已有的数据大多用于管理决策方面，在数据反向指导生产方面，利用不足。
•过去以财务管控、业务管控和人员管控为主线，因此更加重视财务分析、业务量分析、风险预警和业务稽核。
•受限于系统能力和人才，缺少专业的数据挖掘和分析模型，仅做较少的多维度汇总统计分析和展示。
