美国卡美马汀：中国养猪场数据录入问题

美国卡美首席执行官，马汀，为我们做了关于猪场数据记录的报告。马汀作为中国区公司创始人、合伙人，其祖父、父亲都是养猪的，可以说来自于养猪世家。以下为内容实录：

　今天我来与分享一些关于数据的想法。

　　关于psy在中国所有的养猪人都在讨论psy这个指标，但是psy到底是怎么来的呢?应该是从猪场的数据中计算而来。大家认为在中国关于数据最大的问题是什么?问题是可能有的时候猪场的数据并不是真实的或者准确的。现在就是回到这个话题，如何通过数据管理来帮助做出关于psy的正确决定。

　　首先，需要的就是保证数据的准确性。在中国psy困扰我们很久，是因为我么有很多方法去计算同一个指标。第一个就是在中国来说关于做数据的一些挑战。然后我们看一下别人怎么做，再来看我们该怎么做。最后就是我们公司是如何帮助中国猪场进行数据化建设。

　　在中国有很多种方法来计算， 第一个问题就是很多猪场通过手工记录，然后再录入数据管理系统之中。大卫之前就做了很多这样的事情，进行了标准化，告诉员工如何来做这样的事情。我们现在来制定猪场的激励机制的时候把分娩打散，导致员工在录入数据的时候出现一些不真实的情况。如果我们得不到正确的数据，那么在进行决策时数据就不具有指导意义。

　　在一些猪场或者养猪集团，需要把数据做成一些图表，或者把关键指标做成白板来帮助员工来理解这些指标。我们现在需要把这些数据简单化让猪场正确使用这些数据，从而帮助我们做出正确的决策。如果我们在数据上解决清楚，我们会发现对分娩配种成绩的提高是显而易见的

　　这之前大卫做psy 在丹麦，并不是把psy做成唯一的指标，比如psy35，就一定能挣到最多的钱。我们现在就要把我们的生产数据，把我们的钱或者我们的财务结合起来。当然我们有很多猪场软件，大家可以选择适合自己的一个。

　　相信大家对这些软件不陌生，很多来自国外，也有中国自己的。当然我也认为不同的公司需求是不一样的。我们猪场的员工从基层到经理，对软件也有不同的需求。所以需要选择一款适合自己的。

      举一个例子，如果是一个集团化的公司核能有十几个或者更多猪场，这个时候数据可以进行一些比较。但是对于一个三百头的猪场，可能就需要一个白板，对于数据管理可能就足够了。

　　有的时候在使用软件的时候，很多人把精力放在数据上，而忽略了实际生产情况。

　　很多时候我们会告诉客户我们是如何计算你们的psy的。我们的客户对于psy的计算也是多种多样，有时候会把思维母猪计算在psy里，有的不会。当我们来计算死淘率的时候，有时候也会存在一些差别。有时候即使这个猪是活的，也不会计算到货自述里来，这确实是欺骗自己。有时候死淘率是0，这时候会感觉，好过瘾

　　接下来我会很快带大家浏览一下我们的合作伙伴。不论是美国还是丹麦，很多时候个把激励按照不同部门来分配的话比如配种、返情不同情况来计算，会出现造假的情况。

　　美国猪场工作人员，有一半是说西班牙语的墨西哥人。这样情况下，我们把整个数据就用一个这个来代替，避免了频繁更改数据。

　　像是我们在座的很多大型企业也可以考虑使用这种方法帮助我们做出正确的决策。我们对于整个数据要正确有效使用，我们的生产经理和各个部门的主管都是在猪场里工作，而不是在办公室里面。

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