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智能養豬靠譜嗎?可行的話應該怎樣做好?

工業4俱樂部 ? 來源:工業精神 ? 作者:工業精神 ? 2021-03-10 13:55 ? 次閱讀

前不久傳出華為養豬的消息,以我個人理解,華為應該是提供智能化養豬的解決方案和一些產品,并不會自己直接養豬。但這個通過智能化幫助養豬戶實現產業升級的技術戰略是有問題的,即便是華為這種我國的明星標桿企業也很難在這塊市場憑借高科技獲得成功。 智能化對于提升養豬專業戶的競爭力來說是最低效的方案

對于農林牧副漁,礦業,化工之類的原料生產企業來說,規模優勢是最重要的。也就是說產量越大,效率越高,成本越低,效益越好,投資收益也就越高。所以化工廠,煉油廠,木材廠都是越建越大,而且越大越賺錢,綜合效益也越好。

所以,對于畜牧業來說,即便不采用任何現代科技,集中飼養也是最有效的提升競爭力的方法,但這又涉及到家庭聯產承包責任制的改革,僅靠國內的市場規律不太容易發展出大規模的養豬企業。(不排除華為在下一盤大棋,配合農場國營化)

集中飼養帶來的最大問題傳染病,因此要強化衛生管理,對牲口進行定期檢查,防止草料變質等等。由于飼養規模變大,養豬就從農副業/牧業變成了工業,工業生產的理論就可以套用在養豬上。

精益養豬管理是成本最低,見效最快的方案

比如運用現場5S管理,幾乎不需要什么設備投資,僅在豬圈墻上掛幾個看板,地面貼幾個標識,就可以大幅提升豬圈衛生水平。

這個階段根本不涉及到任何“智能”的范疇,但效果要遠好于“智能化養豬”。

產業鏈上下游整合,提升農副業系統的綜合優勢可最大限度提升產業競爭力

歐美國家的雞蛋,牛奶價格是非常便宜的,現在肉類價格應該也低于我國了。主要原因是相關的飼料種植,飼料加工,乳業及乳業深加工,皮革加工等上下游產業規模都非常大,而且綜合效益非常好(下面會單獨論述)。

機械化,自動化可以解決絕大部分集中飼養的問題

如果農戶的養殖規模已經足夠大,那么基本上投資成熟的自動化設備就完全足夠了。5G機器視覺,大數據,云計算,等智能化相關的概念幾乎是用不上的。即便采用所謂的智能系統,能起到的作用也是最小的。

看看這個老外的養羊輔助機器人吧,可以清潔羊圈并把草料推到羊圈附近,姑且算它是智能羊圈無人值守多功能機器人吧,用了這玩意以后,每年可以節約90小時的人工。也就是10幾個工作日,節約兩周時間不到,我如果是個養羊專業戶,除非可以避稅或有補貼,否則我是肯定不會買這玩意的。

可以說,這個“智能機器人”的作用遠不如一個大型整潔的鋼結構羊圈來的實惠。

培育優質種豬,改進飼養方法可最大幅度提升養豬效益

對應于制造業的產品設計和工藝。所有的自動化,信數字化,智能化都要為設計和工藝服務,否則就是舍本逐末,緣木求魚。

制造和(集中)養豬的道理是相通的(散養不能照此類比)。飼養方法就是工藝,豬的品種就是產品設計,飼養方法要符合豬的生活習性;而豬圈的基礎設施和管理體系要遵照這套飼養方法;自動化,數字化系統則要根據豬圈的現有設施和管理體系進行設計;智能化則是要在數字化的基礎上,更高程度地解決自動決策問題。

比如同樣是自動化擠奶,擠奶站就可以設計成直線或分度盤式的。至于哪種形式更優,就要取決于農場的規模和飼養方法。

如果農場規模偏小,那么下圖這種直線式排布的擠奶系統就完全夠用,成本相對較低;

如果農場規模很大,需要擠奶的牛很多,那么設計一個緩慢轉動的轉臺就是合理的,轉一圈之后,奶也擠完了。

牛如果更多的話,把轉臺直徑加大即可獲得更多的擠奶位。

而技術上我看也沒什么難的,無法就是橡膠吸頭,吸奶泵和一套PLC/DCS而已。國內之所以沒有這套技術并不是因為做不出來,而是因為缺少市場需求。而農業-畜牧業的產業化會催生出不少大規模集中養殖的農場,屆時就會大量需要這種自動化擠奶設備。

如果集中養殖取代放牧,那么養殖業也會變得和制造業一樣,同樣需要廠房,自動化設備,現場5S,質量體系,SCADA,MES等。

對于集中式養豬來說,智能化是最后才需要考慮的問題。當然,如果一開始就是面向散養的走地豬或溜達豬來說,在牧場里弄個5G基站,通過豬的射頻耳釘實時發送生理參數倒是還說得過去。這套打法(智能牧場)就是要走高價路線了,針對的不是一般的豬。

在絕大多數情況下,體系的優勢可以完勝技術

以色列和日本的農業都是非常講究精耕細作的,他們所采用的農業技術要比美國先進得多。但是美國的農場都特別大,而且產業鏈上下游整合得非常高效,所以農場的綜合效益遠強于日本和以色列。

十幾年前看過美國的一個紀錄片好像叫糧食戰爭,里面就說美國農民為了大規模養牛,所以首先大規模種植轉基因玉米,因為玉米的能量轉化效率高,是最合適的飼料作物。但牛的天性并不是吃玉米的,再加上集中飼養衛生環境差,且內心長期壓抑,于是逐漸患上瘋牛病。結論是否正確姑且不論,但里面描述的美國農業的體系優勢確實令人印象深刻。

由于玉米種植范圍極大,價格最便宜,所以美國人用玉米搞出了形形色色的食品。集中化養牛,養雞可以極大降低飼養成本,整個物流系統又極其發達,因此肉,蛋,奶制品的成本就相當低廉。可以說歐美國家的食品工業體系就是建立在低成本農產品原料供應的基礎上的。

在我看來,美國及歐洲等西方發達國家之所以可以維持一個極低的農產品價格,最主要的原因就是犧牲了多樣性,以單一的量產作物為原料,制作種類更多的食品。通過一整套農業-畜牧業-食品工業產業鏈獲得巨額利潤,即便不采用任何所謂的智能技術,單憑這個全產業鏈體系,就足以完勝競爭對手。

制造業也是如此:一個金屬制品公司如果手里有礦,有冶金廠,它的初級產品(如線材,型材,板材等)生產規模也很大,那么即便金屬“深加工”的技術差一點,附加值低一點,單是靠整體產業鏈優勢也可以完爆對手。

我國目前豬牛羊肉價格波動大,最根本的問題還是在于產業形態,由于各種歷史原因,養殖業基本上還屬于自然經濟,還沒有完成產業化,更不用說自動化或智能化了。

當然,不排除地方政府通過與華為合作借推廣智能養豬進而推動國營農場的可能性:通過頂層設計,完成自上而下的產業改革,養豬技術也一步到位,這樣就確實是一盤大棋。

如果是針對散養型養殖戶,搞智能牧場:也就是在牲口耳朵上打上射頻耳釘(個人感覺豬臉識別有點過分了),通過5G監控并指導養殖戶更好地照看牲口的飲食起居。這種市場策略就是一盤小棋,因為如果養殖戶如果有錢,與其上5G通訊設備,還不如多買幾頭種豬呢。

“高考加分”策略的擠出效應

華為是中華民族的驕傲,這一點毋庸置疑,至少目前看如此(至于若干年后,民眾對華為的態度會不會像今天對聯想,海爾一樣就不得而知了,如果輿論改變,屆時我一定也會改口,因為跟著輿論風向走不會犯錯)。但是目前全社會給與華為的“偏袒”似乎越來越多,很有可能擠占普通中小企業的利益。我稱之為:高考加分策略為培養高分考生而對普通學生產生的擠出效應。

舉個例子:高中的時候,很多學校為了提高名校的錄取率,往往會給本校的尖子生各種加分的機會,數理化奧林匹克競賽什么的也會推薦尖子生去參加。但是某一次有個新概念作文的比賽,本來班里有個差生文章寫得非常好,但是他7門功課都掛了科,所以即便作文加了分,也考不上二本。于是老師就把唯一機會給了班里的尖子生。于是,中國多了個清華保送生,少了個韓寒。

目前華為就像這個尖子生,各方面已經做得非常好,所以全國人民也對他寄予厚望,希望他成為全世界超一流的企業,于是所有人都傾向于把更多的機會都留給華為,這樣,行業里原有的企業就受到了不公正待遇。

華為的智能養豬計劃很可能就會造成這樣一個結果。就是華為入場后,原來的養豬自動化設備供應商紛紛丟掉訂單或倒閉。也許你會說,是因為這些企業不思進取,所以被代表先進性的華為降維打擊了。但實際情況會復雜得多。

因為目前養豬自動化的企業并不是技術不行,而是缺乏市場需求。如果按照正常的經濟發展脈絡,養殖規模逐漸擴大,那么養豬自動化設備的需求量和設備的功能要求也會日益提高。

比如上面這個幫助牛臥倒的機械,相信絕大部分國內的農機企業都可以設計生產出來,但唯一的問題就是國內暫時缺乏市場。隨著農業產業化和飼養技術的逐漸成熟,這種輔助機械的市場需求也是遲早會出現的。這些畜牧自動化企業也是遲早會站在風口上的。

但華為的入場很可能徹底改變游戲規則,很可能利用其社會影響力,獲得大量的智能畜牧業訂單,直接獲得這些“高考加分”,把原有的企業擠出市場。而華為的“智能養豬”方案也未必是業內最合適的,這就造成了市場資源錯配。

類似的案例其實已經發生在制造業了(估計要被華為粉罵了)。比如華為主推的5G物聯網,如果用在風場的風機監控,礦車監控,油田儀表監控,農場農機監控等領域是比較合適的,因為5G無線網絡可以快速傳遞海量的監控數據,無需鋪設電纜,節約成本。但是在工廠內部就沒什么必要,因為工業總線,工業以太網,工業wifi,藍牙RFID等多的是技術可以完成穩定可靠的數據傳輸。相比之下5G就顯得大材小用了。但是由于華為在社會上具有“尖子生優勢”,可以在多個領域優先獲得“高考加分”,所以不少原本沒必要上5G的智能制造項目的企業花了不少錢搞工廠內部的5G物聯網,而這些預算,時間如果用在產品研發,工藝改進上,效果多半會更好。

華為如果真的進入到養豬自動化這塊市場,也許會給市場注入新的活力,也帶入更多的資金。但養殖戶也應該盡量保持技術理性,結合自己的實際情況選擇合適的技術方案和技術升級路徑。

下面這個擠奶系統是中國領導們最喜歡的,具備“智能擠奶”所需要的各項要素:指揮室的監控屏,機器視覺,以及可以自動對準奶頭的機械臂。充滿了科技感和震撼性。但在我國是否實用,還需要更多的市場檢驗。

總之,智能養豬是戰術,畜牧業集中經營才是戰略,智能技術做得再好,收益不如改變經營模式。在全國人民力挺華為的同時,也不要忽略了對其他中小企業的公平。

編輯:lyn

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原文標題:智能養豬靠譜嗎?

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