Еталони виробництва та управління молочними продуктами UGA Cooperative Extension

Дж. Сміт
А.М. Чапа
Л.О. Елі
В. Д. Гілсон

еталони

Вступ

Багато інформації та ресурсів доступні через Системи управління молочними записами (DRMS), Ролі, штат Північна Кароліна, для використання в аналізі управління стадом. Підсумковий звіт стада DHI-202 є цінним джерелом інформації. Багато сильних та слабких сторін управління стадом можна виявити, використовуючи зведені дані стада.

Мета цього бюлетеня - надати еталони виробництва та управління стадами Гольштейну, що переробляються DRMS. Наведено кілька прикладів використання та застосування базових значень. Однак цей бюлетень слід розглядати насамперед як комплексний ресурс виробничих та управлінських цінностей. Ці показники будуть корисні виробникам молочної продукції, керівникам молочних підприємств, консультантам, ветеринарам та представникам агробізнесу як перший крок в аналізі практики управління стадом.

Методи

Зведена інформація про стадо була отримана з DRMS, Ролі, штат Північна Кароліна, для стад Гольштейнів, що востаннє випробовувалися в листопаді або грудні 2000 р. Аналіз даних проводився за допомогою Системи статистичного аналізу (SAS) (1). Дослідження показали, що змінні господарювання можуть відрізнятися залежно від регіону країни, розміру стада та рівня виробництва молока. Отже, базові значення представлені для північно-східного, середнього південного, середнього західного та південного регіонів (рис. 1). У межах регіонів значення додатково поділяються на розмір стада або середнє виробництво молока, що котиться. Значення в усіх таблицях і графіках обмежувались стадами з мінімум 25 коровами та середнім стадом, що котився, 12000 фунтів і більше. Усі аналізи та розрахунки базуються на середній інформації про поголів'я, а не на даних окремих корів.

Кількість спостережень, середнє значення, середнє середньоквадратичне відхилення та процентиль були розраховані для певних орієнтирів. Нижче наведено визначення цих термінів:

N: Кількість спостережень (стад), включених до конкретного аналізу. Кожну змінну аналізували окремо, тому N відрізняється залежно від кількості стад, що мають певну змінну.

Середнє: Середнє значення, обчислене як сума всіх спостережень, поділена на N.

Стандартне відхилення (SD): міра мінливості спостережень. Чим більша SD, тим більша варіація є серед спостережень.

Перцентильний ранг: Перцентилі визначаються як таке значення, що X% не відповідає значенню, а Y% перевищує значення. Наприклад, якщо значення базового показника дорівнює 75-му процентилю, тоді 75% аналізованих стад мали значення нижче, а 25% стад мали значення вище еталону. Значення стада на рівні 75-го процентилю знаходиться в топ-25% усіх аналізованих стад.

Середнє виробництво поголів’я стада

Середнє поголів'я стада (поліпшення молочного стада) (DHI) є логічним першим елементом управління, який слід враховувати, починаючи аналіз стада. RHA вимірює загальну щорічну продуктивність та ефективність усіх корів у стаді. Корови з високою продуктивністю, як правило, ефективніші, ніж корови з низьким рівнем продуктивності. Заводи, які виробляють на повну потужність, зазвичай ефективніші, оскільки постійні витрати (будівлі, машини) розподіляються на більшу кількість одиниць продукції. Подібним чином, високопродуктивні корови, як правило, є найефективнішими, оскільки постійні витрати (вимоги на утримання тіла, податки, страхування) розподіляються на більше фунтів молока, що зменшує загальну вартість за фунт.

RHA не є прямим показником прибутковості. Він не надає інформації, що стосується експлуатаційних витрат, боргового навантаження або витрат на виробництво сотні фунтів молока. RHA не розкриває нічого про стан грошових потоків ферми. Ферма з високим рівнем RHA може мати зменшений грошовий потік лише тому, що в поточному місяці виробництво скоротилося.

Виробники молочної продукції з високим рівнем RHA можуть зіпсуватися. Рівень боргу та/або експлуатаційні витрати можуть бути настільки високими, що жоден рівень виробництва не може підтримати ферму. Інші виробники можуть комфортно жити із середньостатистичними або нижче середньостатистичних RHA. Ці власники стада можуть бути не такими ефективними, як могли б бути, але, напевно, настільки ефективними, наскільки вони хочуть бути. Деякі виробники можуть бути готові пожертвувати деяким виробництвом, оскільки доступні низькі витрати, такі як відносно недорогі корми. Ці ситуації можуть бути вигідними, але ретельно проаналізуйте їх шляхом часткового складання бюджету, щоб визначити, чи зменшать витрати більш ніж компенсують втрачений дохід від нижчого виробництва. Такі рішення повинні базуватися на фактах, а не на здогадках.

RHA не надає всього, що ми хочемо знати про результати діяльності ферми. Високий RHA не повинен бути самоціллю для більшості виробників молочної продукції. Однак поліпшення RHA шляхом застосування управлінських практик, які, як виявилося, є економічно ефективними, є вартою метою будь-якого виробника. RHA не слід використовувати для оцінки поточної практики управління. Швидше RHA є показником управління стадом протягом останніх 365 днів і може бути використаний для оцінки змін у практиці управління з часом.

Багато факторів, включаючи інтервал отелення, мастит, якість корму, сухі дні, швидкість вибракування, здоров’я стада та практики вирощування телиць прямо чи опосередковано впливають на RHA. RHA - це лише один фактор, який слід враховувати при оцінці стада. Точна оцінка загальної продуктивності стада вимагає більше інформації, ніж просто RHA. Якщо RHA значно зростає або зменшується, слід запитати, чому відбулася зміна, та визначити причину.

У таблицях 1-4 наведено середні показники молока, жиру, білка, відсотків жиру та відсотків білка по регіонах та групах стада в регіоні. Наприклад, Джо Дайріман має стадо 110 голштинських корів у Південній Кароліні із середнім поголів'ям молока 20 501 фунтів. Він посилається на групу корів розміром 100-149 у таблиці 4. Середнє або середнє виробництво молока для 155 стад становило 17 665 фунтів. Виробництво його стада перевищує 75-й процентиль - 20 481 фунт. Це стадо Джо Дайрімена з RHA 20 501 фунтів входить у топ-25 відсотків з 155 проаналізованих стад.