Учебное пособие по дисциплине «Информационные технологии в экономике» для студентов специальности 080116 Математические методы в экономике

ЛУКЬЯНОВ Б.В., ЛУКЬЯНОВ П.Б.

(компьютерные программы «КОРАЛЛ»)

по дисциплине «Информационные технологии в экономике» для студентов специальности 080116 – Математические методы в экономике

Москва

Издательство РГАУ - МСХА имени К.А. Тимирязева

УДК

ББК

Карнаухов В.А., к.э.н., доцент кафедры прикладной информатики

Чернышева К.В., к.э.н., доцент кафедры экономической кибернетики

ISBN
Методическое пособие рассмотрено учебно-методической комиссией экономического факультета и рекомендовано к изданию.

Протокол заседания комиссии № от

Председатель комиссии профессор Шакиров Ф.К.

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ……..……………………….………...………………… 6

1. Экономические показатели рациона ……….………….…….. 9

1.1. Общая оценка качества рациона …………………..…..… 9

1.2. Отображение цели производства в модели рациона ……11

1.3. Новая модель рациона – ядро новой информационной технологии оптимизации рационов .…………………..…….. 12

1.4. Оптимизация рационов с использованием новой модели в программах «КОРАЛЛ – Кормление» …………………..….. 19

2. Совершенствование практики планирования рационов с помощью программ «КОРАЛЛ – Кормление» ………...…....… 27

2.1. Определение потенциальной суточной продуктивности животных ……………………………………………………….27

2.2. Учет кормового плана при оптимизации рационов ….... 29

2.3. Оптимизация требований к премиксам ………………….33

2.4. Коррекция норм кормления ………………………………35

2.5. Подбор кормов по содержанию в них компонентов питания ………………………………………………………… 36

2.6. Учет ферментов …………………………………………... 38

2.7.Учет фактических переваримости и усвояемости кормов 40

2.8. Использование дополнительных критериев оптимизации …………………………………………………………………... 43

2.9. Оптимизация рецептов комбикормов (БМВД) и премиксов ……………………………………………….……. 49

2.10. Расчет рациона докорма для животных повышенной продуктивности ……………………………………….…..….. 55

2.11. Учет эффекта бетаина ………………………….…..….. 56

2.12. Учет эффекта кормосмесителя ……………..….…..….. 57

2.13. Дополнение Пользователем набора компонентов питания ……………………………………………………….…………. 60

3.1. Оценка эффективности производства молока с учетом затрат биологических активов ……………………….………. 61

3.2. Определение предельной и оптимальной цен кормового продукта ……………………………………..………………… 65

3.3. Калькуляция цены комбикормов и премиксов ………... 69

3.4. Расчет содержания аминокислот в кормах по сырому протеину …………………………………..…………………… 71

3.5. Формирование производственных заданий ……..……… 73

3.6. Учет кривой лактации …………..…………..…………… 74

3.7. Определение потенциального годового удоя коров ….... 76

3.8. Оптимизация и анализ группового кормления коров …. 77

3.9. Программирование прироста массы животных ……..… 82

3.10. Оптимизация и анализ кормления «вволю» ………..… 85

3.11. Оптимизация рациона на период роста (откорма) …… 87

3.12. Фиксация в рационе компонентов питания ….……..… 88

3.13. Обеспечение содержания в рационе заданного процента кормового продукта ………………………..………………… 89

3.14. Задание структуры группы кормов ..…….…………… 90

3.15. Выдерживание в комбикорме заданной доли давальческого сырья ………………………..………………… 92

3.16. Оптимизация рациона лечебного кормления ………… 92

3.17. Обогащение кормовой добавки ингредиентами

премикса ……………………..……………..………………… 94

3.18. Консультационный мониторинг ……..………………… 92

3.19. Объединение баз рецептов …………..…….…………… 95

3.20. Копирование кормов из внешних справочников …...… 97

4.1. Программы «КОРАЛЛ», объединяемые с программами «КОРАЛЛ – Кормление» ….……………….…………….………… 98

4.2. Планирование и анализ рационов по данным программы «КОРАЛЛ – Молочно-товарная ферма» …………………… 102

4.3. Использование рассчитанных рационов в программе «КОРАЛЛ – Молочно-товарная ферма» …………………… 104

4.4. Подготовка заявок для программы «КОРАЛЛ – Кормовая база» …………………………………………..……………… 106

4.5. Обмен данными с MS Word, MS Excel, «1С» и другими типовыми программами ………………………..…………… 116

ЗАКЛЮЧЕНИЕ……..……….………….………...……………….. 118

Введение

Базовыми элементами новых информационных технологий являются компьютерные программы. В этих программах отображены в виде математических моделей и методов обработки информации передовые современные методики производства сельскохозяйственной продукции и знания ведущих специалистов и ученых соответствующих областей сельскохозяйственного производства.

Эффективность производства в условиях рыночной экономики оценивается в первую очередь экономическими показателями, такими, как прибыль, уровень рентабельности. И конечной целью, на достижение которой ориентированы новые информационные технологии, является максимизация именно этих показателей.

В животноводстве одним из технологических процессов, от которого определяющим образом зависит эффективность производства в целом, является кормление животных. Носителями новой информационной технологии в области кормления сельскохозяйственных животных, нацеленной на достижение максимальной экономической эффективности производства, являются программные комплексы «КОРАЛЛ». Программы «КОРАЛЛ – Кормление» предназначены для оптимизации рационов молочного и откармливаемого скота, свиней, овец, птицы по целому ряду экономических критериев. В зависимости от текущей экономической ситуации, в которой оказалось предприятие, руководители и специалисты могут подбирать критерий оптимизации, наиболее подходящий для сложившихся обстоятельств.

В программах «КОРАЛЛ – Кормление» отражены новые подходы к кормлению животных и учтено большое количество факторов, влияющих на экономику эксплуатации животных и не учитывавшихся ранее.

Общеизвестно, что от сбалансированности рационов зависит не только продуктивность животных, но и их здоровье, сохранение племенных качеств, срок эксплуатации, показатели воспроизводства. В компьютерных программах «КОРАЛЛ – Кормление» эти экономические факторы включены в модель рациона и учитываются при оптимизации рационов (в отличие от других программных продуктов аналогичного назначения). Анализ причин возникновения потерь от несбалансированности рациона доведен до отдельного фактора и компонента питания.

В последнее время разработано много технологических приемов и средств, направленных на снижение энергии, затрачиваемой организмом животных, на расщепление поедаемых кормов и улучшение их переваримости и усвояемости. Это достигается предварительной специальной обработкой кормов (плющение, экструдирование, ферментация и пр.). Технологические эффекты, получаемые от применения этих приемов, учитываются в программных комплексах посредством корректировки коэффициентов переваримости и усвояемости, заданием соответствующими коэффициентами степени влияния ферментов на усвояемость кормов животными.

В практике кормления сельскохозяйственных животных продолжает развиваться тенденция улучшения кормления за счет включения в рацион покупных кормовых добавок (комбикормов, белково-витаминных добавок, премиксов).

Описываемые программные комплексы позволяют не только комплексно оптимизировать рацион с включением в него указываемых кормовых добавок, но и разрабатывать рецепты комбикормов, премиксов, белково-витаминных добавок, наилучшим образом сочетающихся с основными кормами. По разработанным таким образом рецептам животноводческие предприятия могут заказывать «адресные» кормовые добавки, обеспечивающие больший экономический эффект по сравнению с серийно производимыми типовыми.

Современные технологии производства сельскохозяйственной продукции являются «тонкими» технологиями, в которых предъявляются повышенные требования к точности данных, используемых при формировании управленческих решений, и качеству выполнения технологических операций.

В животноводстве важным показателем, от которого зависит правильность планирования кормления, является потенциальная продуктивность животных – та продуктивность, которую животные могут обеспечить в данных условиях их эксплуатации при кормлении, полностью соответствующем потребности животных.

Авторами программных комплексов разработан алгоритм расчета потенциальной продуктивности животных на основании текущих производственных показателей.

При групповом кормлении животных учет различия в потребностях между отдельными животными производится обычно «на - глазок». Программные комплексы поддерживают строгий индивидуальный подход к животным даже при групповом кормлении, рассчитывая «персональные добавки» к групповому рациону.

В программных комплексах учитываются и «побочные» экономические эффекты планирования рационов, такие, как наиболее целесообразные темпы расходования запасов кормов, рациональное их пополнение.

В результате экономического анализа рационов вычисляются такие экономические показатели кормления, как прибыль, уровень рентабельности, оплата корма продукцией, обеспечиваемая рационом продуктивность.

Кроме автоматизации процессов анализа и планирования непосредственно кормления, отдельные модули программных комплексов позволяют выполнить калькуляцию цены комбикормов и премиксов, себестоимости производимой продукции, проводить анализ обеспеченности кормами планируемого кормления, формировать заявки на пополнение запасов кормов, ингредиентов комбикормов и премиксов в соответствии с рассчитанными рационами и рецептами.

Для «думающих» руководителей и специалистов животноводческих и комбикормовых предприятий программные комплексы являются апробированным эффективным инструментом анализа и планирования кормления животных, производства комбикормов, белково-витаминных добавок и премиксов.

1. Экономические показатели рациона

«Задача о рационе» относится к классическим задачам оптимизации. Её общая математическая постановка выражается следующим образом:

Пусть имеется N продуктов (зерно, сенаж и т.п.) и M веществ (жиры, белки, углеводы и пр.). Допустим, что для полноценного питания необходимо b_j единиц j-го вещества. При этом a_ij есть содержание j-го вещества в единице i-го продукта, а c_i – цена единицы i-го продукта.

Обозначив через x_i потребление i-го продукта, получаем задачу:

Для решения задачи в такой постановке используются методы линейного программирования.

На раннем этапе математической оптимизации рационов учитывалось небольшое количество питательных веществ (до 4 - 5) и решение задачи, с математической точки зрения, давало хорошие результаты. Однако из-за малого количества нормируемых компонентов питания (отражающего уровень развития науки о кормлении того времени) результаты оптимизации не всегда обеспечивали «хорошее» кормление животных. С целью отражения в модели рациона практического опыта по кормлению сельскохозяйственных животных её стали дополнять ограничениями по содержанию в рационе разных видов кормов: грубых, сочных, объёмистых, концентрированных, которые в какой-то степени компенсировали неполноту модели по учитываемым компонентам питания.

По мере развития науки о кормлении сельскохозяйственных животных количество нормируемых компонентов питания увеличивалось и в настоящее время составляет десятки единиц. В этих условиях традиционная оптимизация рационов стала давать сбои – при ограниченном наборе кормов выполнить требуемые ограничения по компонентам питания в большинстве случаев не удается, область допустимых решений вырождается и оптимальное решение не находится. Разработчики и Пользователи программных продуктов, создаваемых для оптимизации рационов, теперь с целью сохранения работоспособности метода вынуждены учитывать в расчетах лишь часть нормируемых компонентов. В результате такой оптимизации вместо оптимальных находят псевдооптимальные рационы, которые далеко не всегда можно признать «хорошими» как с экономической, так и с зоотехнической точек зрения: и на практике животных кормят по несбалансированным рационам, что приводит к недополучению продукции (упущенной прибыли), снижению показателей воспроизводства, потери животными здоровья и племенных качеств.

В общем случае целью товарного производства является получение прибыли. Именно этой цели подчинено ведение всех технологических процессов на рационально организованном производстве. Одним из главных технологических процессов в животноводстве, от которого зависит прибыльность и рентабельность всего производства в целом, является кормление животных. Рассматривая процесс планирования рациона как один из центров формирования прибыли, опишем прибыль, обеспечиваемую рационом, следующим математическим выражением:

ПР = С^Б_прод – С_рац – П_дисб (руб.)

Где С^Б_прод – стоимость продукции, которая может быть получена от животного при полностью сбалансированном рационе, приведенная к одним суткам;

С_рац – стоимость рациона;

П_дисб – потери, вызываемые дисбалансом рациона.

Для отображения цели производства при планировании рациона критерием его оптимизации должен быть максимум прибыли. Но поскольку стоимость продукции, которая может быть получена от животного при полностью сбалансированном рационе, не зависит от планируемого рациона и остается постоянной при любых комбинациях кормов, включаемых в рацион, целевая функция оптимизации может быть упрощена:

Z = С_рац + П_дисб  min

При полной сбалансированности рациона потери по дисбалансу отсутствуют и минимизация стоимости рациона эквивалентна максимизации прибыли, обеспечиваемой рационом. Однако, поскольку в реальных производственных условиях добиться полного соответствия питательности рациона нормам, как правило, не удаётся, потери, вызываемые дисбалансом рациона, при кормлении животных имеют место. И оптимизация рационов по минимуму стоимости не обеспечивает достижения максимума прибыли.

Многочисленные научные исследования констатируют, что при несбалансированном кормлении происходит снижение продуктивности животных, теряются их племенные качества, возникают болезни, ухудшаются показатели воспроизводства. Экономические потери, возникающие в результате несбалансированного кормления животных соизмеримы со стоимостью рациона. Отсутствие в модели рациона описания этих потерь вносит значительную погрешность в результаты экономической оптимизации рационов.

Таким образом, в модели рациона следует описывать и учитывать в критериях оптимизации три вида экономических потерь, возникающих при отклонении питательности рациона от норм кормления:

• 
  потери по продуктивности;
  
• 
  потери по воспроизводству;
  
• 
  потери по ценности животного.
  

С целью учета при оптимизации рационов всех значимых экономических факторов авторами разработана новая модель рациона. Разработка модели выполнена с использованием современных данных и методических рекомендаций ученых, специалистов по кормлению сельскохозяйственных животных.

кп_i = ∑ v_ij * x_j (1)

где кп_i – содержание i-го компонента питания в рационе ( i  [1, N] );

v_ij – содержание i-го компонента питания в единице j-го корма ( j  [1, M] );

x_j – масса j-го корма в рационе;

N – количество нормируемых компонентов питания;

M – количество кормов в рационе.

Для обеспечения нормального протекания физиологических процессов в организме животного необходимо обеспечивать в рационе не только достаточное количество компонентов питания, но и выдерживать для ряда компонентов требуемые соотношения, так как отдельные вещества могут находиться в антогонизме, подавляя один другого, или могут создавать эффект синергизма.

В модели учитываются следующие соотношения:

1. 
   для крупного рогатого скота
   

• 
  протеиновое
  
• 
  углеводно-протеиновое
  
• 
  сахаро-протеиновое
  
• 
  кислотно-щелочное
  
• 
  энергия / сухое вещество
  
• 
  переваримый протеин / энергия
  
• 
  крахмал / сахара
  
• 
  калий / магний
  
• 
  калий / натрий
  
• 
  кальций / фосфор
  

• 
  энергия / сухое вещество
  
• 
  переваримый протеин / энергия
  
• 
  кальций / фосфор
  
• 
  лизин / (метионин + цистин)
  
• 
  лизин / треонин
  

• 
  энергия / сухое вещество
  
• 
  переваримый протеин / энергия
  
• 
  кальций / фосфор
  

• 
  переваримый протеин / энергия
  
• 
  кальций / фосфор доступный
  
• 
  калий / натрий
  
• 
  лизин / (метионин + цистин)
  
• 
  лизин / треонин
  
• 
  лизин / аргинин
  
• 
  метионин / лейцин
  
• 
  K/39 + Na/23 – Cl/35.5
  

ск_k = f_k(КП, X) (2)

где ск_k – значение k-го соотношения ( k  [1, L] );

f_k – функция, которой описывается k-е соотношение;

L – количество нормируемых соотношений.

С_рац = ∑ С_кормаj (3)

где С_рац – общая стоимость кормов, входящих в рацион (стоимость рациона);

С_кормаj – стоимость j-го корма в рационе.

На экономическую эффективность кормления животных по конкретному рациону кроме стоимости кормов и сбалансированности рациона влияет и то, насколько рационально используются корма – как выполняется план расходования кормов. При нарушении плана расходования кормов, как правило, возникают дополнительные хозяйственные издержки. В модели рациона эти издержки учитываются как потери, вызываемые отклонениями от планового расходования кормов:

П_корм = ∑ y_j(_j) (4)

где П_корм - хозяйственные потери, вызываемые отклонениями расходования кормов от плана;

y_j(_j) – потери, возникающие из-за нарушения планового расходования j-го корма;

_j = x_j / x_{j пл} (5)

x_{j пл} – план расходования j-го корма на одну гол. в сутки.

Потери, обусловленные дисбалансом рациона и отклонениями от планового расходования кормов

_{K N+M+L}

П = ∑ ∑ y_pq(_q) (6)

где П – сумма потерь, обусловленных дисбалансом рациона и отклонениями от планового расходования кормов;

K – количество учитываемых видов потерь;

y_pq(_q) – потери p-го вида, вызываемые отклонением от нормы или плана q-го элемента, учитываемого при расчете рациона ( p  [1, K]; q  [1, N+M+L] );

_q – относительное значение q-го нормируемого или планируемого элемента.

Потери y_pq(_q) определяются функциями потерь. В соответствии с требованиями к функциям потерь, сформулированными в предыдущей главе, общее описание функций представим следующими выражениями:

L1*((2-L0-)^L2 -1),   [0, 1-L0)

y () = 0,   [1-L0, 1+M0] (7)

M1*((-M0)^M2 -1),   (1+M0, +)

Пример графического отображения функции потерь приведен на рис. 1.

Рис. 1. Пример функции потерь

M0, M1, M2 – коэффициенты, с помощью которых задается конкретный вид правой ветви функции потерь, когда относительное значение компонента питания, соотношения или массы корма больше нормы или планового значения.

Функциональный смысл коэффициентов:

L0, M0 – определение зоны нечувствительности к отклонениям значения аргумента от единицы;

L1, M1 – пропорциональность между отклонениями аргумента от единицы и возникающими из-за этого потерями;

L2, M2 – нелинейность зависимости потерь от значения аргумента.

В модели предусмотрены следующие критерии оптимизации:

• 
  максимальная прибыль
  
• 
  максимальная сбалансированность
  
• 
  максимальная рентабельность
  
• 
  максимальная продуктивность
  
• 
  максимальная сохранность животного
  
• 
  максимальная прибыль при заданной сбалансированности
  
• 
  максимальная прибыль при заданной стоимости рациона
  
• 
  максимальная сбалансированность при заданной стоимости рациона
  
• 
  максимальная рентабельность при заданной сбалансированности
  
• 
  минимальная стоимость рациона при заданной сбалансированности
  
• 
  минимальная стоимость рациона при заданной продуктивности
  
• 
  минимальная стоимость рациона при ограничениях на питательность.
  

Z = П + С_рац  min (8)

При оптимизации рациона по критерию «Максимальная сбалансированность» целевая функция имеет вид:

Z = П - П_корм  min (9)

При оптимизации рациона по критерию «максимальная сбалансированность» функции потерь используются как весовые функции значимости компонентов питания и соотношений в кормлении животного.

Целевые функции для других критериев оптимизации выражают смысл критериев и логически описываются подобно (8) и (9).

Заложенные в модель возможности вычисления потерь, обуславливаемых дисбалансом рациона и нарушениями плана расходования кормов, позволили разработать новые показатели экономической эффективности рационов, определение которых традиционной методикой оптимизации рационов не обеспечивается.

Показатели экономической эффективности рациона

1. 
   Сбалансированность рациона
   

В рамках новой модели на основе экономического подхода разработан интегрированный показатель сбалансированности рациона:

СБ = (1 - П_дисб / С^Б_прод) * 100 (%)

2. 
   Прибыль, обеспечиваемая рационом
   

ПР = С^Б_прод – С_рац – П_дисб (руб.)

3. 
   Уровень рентабельности рациона
   

Р = (С^Б_прод – С_рац – П_дисб ) / (С_рац + П_цж) * 100 (%)

П_цж – потери по ценности животного, вызываемые неполноценностью кормления.

4. 
   Продуктивность, обеспечиваемая рационом
   

Например, обеспечиваемый рационом суточный удой коров:

У_об = У_пот – П_мол (кг)

где У_пот – потенциальный суточный удой, который может быть получен от коровы при полностью сбалансированном рационе;

П_мол – потери молока (упущенный удой), вызываемые отклонением питательности рациона от нормы.

Новая модель рациона послужила основой для разработки новой информационной технологии оптимизации рационов для сельскохозяйственных животных, реализованной в комплексе компьютерных программ «КОРАЛЛ»:

• 
  «КОРАЛЛ – Кормление молочного скота»
  
• 
  «КОРАЛЛ – Кормление выращиваемого скота»
  
• 
  «КОРАЛЛ – Кормление свиней»
  
• 
  «КОРАЛЛ – Кормление овец»
  
• 
  «КОРАЛЛ – Кормление птицы».
  

Рассмотрим новую технологию оптимизации рационов для сельскохозяйственных животных на примере программы «КОРАЛЛ – Кормление молочного скота».

Структура программы отображена в системе меню, верхний уровень которого включает позиции:

• 
  Планирование
  
• 
  Анализ
  
• 
  Справочники
  
• 
  Сервис
  
• 
  Помощь.
  

В справочнике «Корма» хранятся данные о кормах, используемых для расчета рационов (цены, питательность, наличие).

Справочник «Данные организации (хозяйства)» служит для регистрации организаций и хозяйств, для которых выполняются расчеты. Данные из справочника используются при оформлении отчётов.

Работа по оптимизации рациона начинается с выбора позиции меню «Планирование. Расчет рационов».

Затем указывается группа животных, для которой предназначается рацион, и в диалоговом окне «Расчет рациона. Исходные показатели» (рис. 2) вводятся данные, необходимые для определения норм кормления и вычисления экономических критериев оптимизации и показателей рациона.

Показатели продуктивности должны соответствовать тем, которые могут быть получены при полнорационном кормлении. Значения стоимостных показателей следует задавать в соответствии с текущими или прогнозируемыми рыночными ценами с коррекцией по налогам и дотациям.

По щелчку на кнопке «Задание условий и расчет» раскрывается окно «Выбор кормов и расчет» (рис. 3).

По кнопке «Выбор кормов для расчета» выполняется переход в диалоговое окно с тем же названием (рис. 4).

С помощью курсора и экранной кнопки "V" помечаются корма, предназначаемые для расчета рациона. При необходимости в полях «Мин.» и «Макс.» корректируются допустимые минимальные и максимальные суточные дачи корма.

Рис. 2. Диалоговое окно ввода исходных данных

Рис. 3. Переходное диалоговое окно

Далее происходит возврат в окно «Выбор кормов и расчет» и щелчком на экранной кнопке «Максимальная прибыль» или «Максимальная сбалансированность» запускается расчет оптимального рациона по указанному критерию. По окончании расчета раскрывается окно «Результаты расчета» (Рис. 5).

Рис.4. Задание кормов для расчёта рациона

Щелкнув на кнопке «Сбалансированность», можно ознакомиться с диаграммами сбалансированности рациона и общих потерь, вызываемых дисбалансом рациона.

На рис. 6 приведена диаграмма структуры дисбаланса компонентов питания, а на рис. 7 – диаграмма суммарных потерь по продуктивности, ценности животного и воспроизводству, вызванных отображенным на рис. 6 дисбалансом компонентов питания. На рис. 8 и 9 изображены диаграммы соответственно дисбаланса соотношений и общих потерь, являющихся следствием дисбаланса соотношений. Числовые значения соответствующих показателей можно получить, щелкнув на кнопке «Питательность».

Щелчком на кнопке «Эффективность» вызывается окно «Эффективность рациона» с показателями экономической эффективности рациона (рис. 10).

Рис. 5. Окно с результатами расчета рациона

Рис. 6. Сбалансированность рациона по компонентам питания

Рис. 7. Потери, вызываемые дисбалансом рациона по компонентам питания

Рис. 8. Сбалансированность рациона по соотношениям

Рис. 9. Потери, вызываемые дисбалансом рациона по соотношениям

Рис. 10. Показатели экономической эффективности рациона

Соотношение выручки и издержек, обуславливаемых применением рациона, иллюстрируются диаграммой «Структура стоимостных показателей» (рис. 11); структура стоимости рациона – диаграммой, представленной на рис.12.

Щелчком на кнопке «Сохранить» данные о рационе можно перенести в память длительного хранения для последующего более полного анализа и распечатки документов.

Рис. 11. Структура стоимостных показателей рациона

Рис. 12. Структура стоимости рациона

Важным показателем, от которого зависит правильность планирования кормления, является указываемая продуктивность животных. В общем случае, правильным при планировании рационов является задание той продуктивности, которую можно получить от животных при кормлении, полностью соответствующем их потребности (потенциальная продуктивность).

Отклонение питательности рациона от нормы ведет к заниженной продуктивности животного, которая фиксируется как текущая фактическая.

Например, по данным контрольной дойки коровы ее суточная продуктивность составляет 20 кг. Но из-за несбалансированности рациона от коровы недополучено 4 кг молока. Значит, текущая потенциальная продуктивность этой коровы составляет 24 кг/сут., которую и следует использовать для планирования очередного рациона.

Планирование рационов по фактической продуктивности ведет к «плановому» снижению продуктивности животных. Проанализируем, как это происходит.

На основании замеренной текущей продуктивности планируется следующий рацион, который даже при полном соответствии нормам кормления не может обеспечить потенциальную продуктивность. Это связано с тем, что расчет рациона выполняется по продуктивности, заниженной относительно потенциальной продуктивности животного. Реально же рассчитанный рацион вызовет из-за своей несбалансированности дальнейшее снижение продуктивности. Очевидно, что строгое соблюдение такой «методики» расчета могло бы привести к полной потере продуктивности животных.

Например, для лактирующей коровы это означает:

У_ф1= У_пот − У_н1,

где У_ф1 − фактический суточный удой, полученный при некотором (первом) рационе

У_пот − потенциальный суточный удой

У_н1 − недополученная часть удоя (необеспеченная первым рационом)

При планировании следующего рациона по фактическому удою получим:

У_ф2 = У_ф1 − У_н2 = У_пот − У_н1 − У_н2,

где У_ф2 − суточный удой, обеспечиваемый планируемым (вторым) рационом

У_н2 − недополученная часть удоя по сравнению с плановым (У_ф1)

Для N-го планируемого рациона по аналогии можно записать:

У_фN = У_пот −  У_нi

Таким образом, если строго следовать практике планирования рационов от уровня достигнутой продуктивности, то с каждым очередным рационом продуктивность животного будет снижаться относительно его потенциальных возможностей. Для того, чтобы избежать этого, планирование очередного рациона следует выполнять не по фактической, а по потенциальной продуктивности. Однако, зоотехник-практик часто не знает потенциальной продуктивности эксплуатируемых животных.

Новая модель рациона позволила разработать алгоритм расчета потенциальной продуктивности животных на основе данных о фактической продуктивности и рациона, при котором получена эта продуктивность.

Разработанный алгоритм расчета потенциальной продуктивности животных заложен в программы «КОРАЛЛ – Кормление». В программе «КОРАЛЛ – Кормление молочного скота» вычисление потенциального удоя лактирующей коровы выполняется следующим образом.

Через позицию меню «Планирование. Потенциальный удой» вводятся характеристики коровы, её фактический суточный удой. Затем в диалоговом окне «Задание состава рациона» вводится рацион, при котором был получен указанный удой и запускается расчет. Результаты расчета выводятся на экран и могут быть распечатаны (рис. 13).

Рис. 13. Результаты расчета потенциального удоя

Расчет потенциальной продуктивности животных служит для определения правильной базы при планировании очередного рациона.

Используемые рационы предопределяют темпы расходования запасенных кормов. Если темп расходования какого либо корма не совпадает с планом его использования, то могут возникать дополнительные хозяйственные издержки. Например, длительное хранение корнеплодов приводит к значительной потере их питательной ценности. Для учета дополнительных издержек, вызываемых нарушением плана расходования кормов, в программах «КОРАЛЛ – Кормление…» разработана функция «Учет плана расходования кормов», которая позволяет при оптимизации рациона учесть экономические потери от нарушения плана расходования кормов наряду с потерями, вызываемыми дисбалансом рациона. Это обеспечивает более полную оптимизацию процесса кормления.

Для учета потерь, возникающих из-за нарушения плана расходования кормов (потерь по кормам), требуется задать функцию потерь. Это делается следующим образом.

Рис. 14. Выбор контролируемого корма

Щелчком на кнопке «План расхода, параметры функции потерь» вызывается окно «Контроль потерь» (рис. 15).

В поле «Устанавливаемый план расхода» вводится величина массы корма, которую желательно включать в суточный рацион одного животного.

Далее заполняются поля с параметрами функции потерь: «Зона нечувствительности», «Крутизна» и «Нелинейность» для двух случаев: когда расход корма меньше планового значения, и когда корма в рацион вводится больше планируемого.

Рис. 15. Диалоговое окно для задания функции потерь

Параметр «Зона нечувствительности» показывает, на какую относительную величину масса корма в рационе может отклоняться от плана, не приводя к потерям. Например, будем считать, что для силоса допустимо 5-процентное отклонение от плана в меньшую сторону и 20-процентное – в большую. Такому условию соответствуют значения рассматриваемого параметра 0.05 и 0.2.

Параметр «Крутизна» показывает, с какой скоростью возрастают потери, выраженные в денежных единицах, при отклонении массы корма в рационе от плана, если возрастать они будут линейно. Например, при «недодаче» силоса на 50% его ценность из-за потери питательности снизится в среднем на 20%. При цене силоса 0.8 руб/кг и плане включения силоса в рацион 20 кг, это соответствует потерям:

0.8 * 0.2 * 20 = 3.2 руб

Соответствующее значение параметра «Крутизна»:

3.2 / 0.5 = 6.4

При линейной зависимости потерь от «недодачи» корма значение параметра «Нелинейность» равно единице. Если зависимость потери питательности корма от снижения темпа его расходования носит нелинейный характер, то значение параметра «Нелинейность» будет отличным от единицы.

Для случая превышения расхода корма относительно плана значения перечисленных коэффициентов определяются на основе рассуждений, аналогичных приведенным. Предположим, что для превышения расхода корма параметры «Крутизна» и «Нелинейность» определены равными соответственно значениям 1.5 и 1.3.

При щелчке на кнопке «Вид функции потерь» на экране появляется график функции потерь (рис. 16).

Рис. 16. Вид заданной функции потерь

Задание функций потерь повторяется для всех кормов, для которых соблюдение плана расхода является существенным.
2.3. Оптимизация требований к премиксам

Улучшить сбалансированность и экономические показатели рационов можно, оптимизируя их одновременно с расчетом рецептов премиксов. При таком варианте оптимизации в перечень составляющих, предназначаемых для расчета рациона, включаются в «чистом» виде «россыпью» микроэлементы и витамины, а также некоторые аминокислоты. По результатам расчета рациона определяется безизбыточно необходимая питательность премикса, требуемого для дополнения основных кормов рациона.

Такой подход к определению питательности премикса, необходимого для дополнения основных кормов рациона, имеет преимущества перед традиционно применяемым на практике, когда сначала рассчитывается оптимальный рацион из основных кормов, а затем путём сравнения питательности рациона с нормами кормления вычисляются требуемые элементы премикса, поскольку комплексное оптимальное решение может быть найдено лишь при учете всех составляющих рациона.

Оптимизация рациона с одновременной оптимизацией питательности премикса может быть полезна в первую очередь для животноводческих хозяйств, пользующихся покупными премиксами.

Для выполнения комплексной оптимизации рациона перед началом расчета в окне «Выбор кормов для расчета» следует щелкнуть на кнопке «Элементы премикса» и перейти к оптимизации рациона по выбранному критерию. Диаграммы сбалансированности рационов по компонентам питания при оптимизации рационов по критерию «Максимальная прибыль» без добавления и с добавлением элементов премикса приведены на рис. 17; показатели эффективности рационов – на рис. 18.

Рис. 17. Сбалансированности рационов по компонентам питания при оптимизации без добавления (слева) и с добавлением (справа) элементов премикса

Рис. 18. Экономические показатели рационов при оптимизации без добавления (слева) и с добавлением (справа) элементов премикса

Новый премикс автоматически вводится в справочник «Корма» и в рассчитанном рационе замещает «россыпь» микроэлементов и витаминов. Питательность 1кг премикса может быть распечатана и по ней выполнен заказ на производство премикса, оптимально дополняющего в рационе основные корма. Пример вывода на экран питательности рассчитанного премикса приведён на рис. 19.

Рис. 19. Питательность оптимального премикса

В программах «КОРАЛЛ – Кормление…» нормы кормления рассчитываются на основании данных справочников и методических Руководств по кормлению. При использовании функции «Коррекция норм кормления», заложенной в программу, Пользователю предоставляется возможность корректировать рассчитанные нормы или заменять их «собственными». При этом всегда сохраняется возможность вернуться к нормам, рассчитываемым программой.

При активизации этой функции в окне «Выбор кормов и расчет» появляется кнопка «Коррекция норм кормления», щелчком на которой вызывается одноименное диалоговое окно (рис. 20). В данном случае скорректирована норма содержания в рационе сухого вещества.

Если необходимо сохранить введенные нормы для их последующего использования в расчетах, следует щелкнуть на кнопке «Сохранить». Для вызова сохраненных норм используется кнопка «Загрузить».

Таким образом, всегда имеется возможность изменить нормы и, сохранив их, многократно использовать. Можно подготовить и использовать любое требуемое количество различных наборов норм.

Рис. 20. Диалоговое окно коррекции норм

Эта функция позволяет проанализировать концентрацию компонентов питания в кормах при работе со справочником «Корма» и при выборе кормов для расчета.

При щелчке на кнопке «Компонент» в диалоговом окне «Справочник кормов» (рис. 21) раскрывается окно со списком нормируемых компонентов питания. Выбрав интересующий компонент питания, следует щелкнуть на кнопке «Содержание компонента в кормах». Раскрывается окно со списком кормов, упорядоченных по содержанию в них указанного компонента питания. Список сопровождается сравнительной линейной диаграммой (рис. 22).

Рис. 21. Диалоговое окно справочника кормов

Рис. 22. Диаграмма концентрации в кормах крахмала

В практике кормления сельскохозяйственных животных все большее применение находят ферменты, при добавлении которых к основным кормам существенно повышается переваримость и усвояемость ряда содержащихся в кормах компонентов питания.

В документации на ферменты указываются корма и компоненты питания, на которые воздействует данный фермент. Эффект фермента выражают в процентах. Например, по паспортным данным фермент ВИЛЬЗИМ (АО «БИОСИНТЕЗЕ») повышает усвоение обменной энергии ячменя и овса на 8 - 10 %, пшеницы, тритикале, ржи и продуктов их переработки - на 4 - 7 %; повышает усвоение протеина и аминокислот корма на 2 - 6 %, жира – на 5 – 16 %.

В программах «КОРАЛЛ» предусмотрена отдельная процедура учета эффекта ферментов. В этой процедуре отражены особенности описания свойств ферментов фирмами-поставщиками и Пользователю предоставляется возможность автоматизировать учет изменения питательности кормов под влиянием применяемых ферментов.

При активизации в программе функции «Учет ферментов» в окне «Выбор кормов для расчета» появляется экранная кнопка «Фермент», после щелчка на которой раскрывается окно «Задание эффекта ферментов» (рис. 23).

Рис. 23. Выделение кормов, на которые воздействует фермент

Корма, подверженные влиянию фермента помечаются. После перехода в окно задания эффекта фермента соответствующим компонентам питания проставляется процент повышения усвояемости компонента в данном корме под воздействием вводимого в рацион фермента (рис. 24).

Рис. 24. Ввод значений эффекта фермента

При расчете норм кормления, приведенных в методиках и справочных руководствах по кормлению, использовались усредненные коэффициенты переваримости и усвояемости компонентов питания кормов.

Таким образом, удовлетворение потребностей животных в питании при их кормлении по рационам, сбалансированным по нормам, существенно зависит от фактических переваримости и усвояемости компонентов питания кормов. В более точном учете этих коэффициентов скрыты резервы повышения эффективности кормления животных.

Известно, что переваримость одного и того же компонента питания для разных кормов может различаться в несколько раз. Для примера в таблице 1 приведены коэффициенты переваримости крупным рогатым скотом отдельных компонентов питания шрота подсолнечного и соломы пшеничной озимой; в таблице 2 – коэффициенты переваримости и доступности питательных веществ для птицы (данные ВНИТИП).

1. 
   Коэффициенты переваримости питательных веществ кормов для КРС