肉雞生長模擬模式之決策管理

一、前言

        依據臺灣省政府農林廳(1996)出版之臺灣農業年報統計,近三年來臺灣地區白色肉雞屠體生產量分別為177349(82)、192235(83)、286946(84)公噸,肉雞(白色肉雞與有色肉雞)產值佔農產品總產值百分比分別為8.84(3.40+5.44;82)、8.03(3.16+4.84;83)、7.87(3.02+4.85;84)%,僅次於豬肉產值,遠較其他畜產品產值為高,適逢國內爆發豬隻口蹄疫,造成嚴重之衝擊,勢必提升禽類肉品之消費。況且國人之飲食習慣受速食文化影響,禽肉消費量有逐年增加之趨勢。本省養雞事業多屬於小規模的農業生產方式,且飼料原料仰賴進口,增加生產成本,產品勢必難與具有規模生產優勢之國家分相抗庭。白肉雞生長快,飼養6週即可上市,故如何於6週內使肉雞體組成(包括蛋白質、脂肪、灰分)生長發揮最大潛能達上市體重,進而提高獲利增加競爭力,乃為生產者所共同追求之目標。

        由於資訊科技蓬勃發展,畜牧生產管理的電腦化系統逐漸受到大家的普遍採用,包括餵飼自動化、搾乳室管理、雞蛋採收自動化、牧場環境自動控制系統、飼料配方試算、專家支援系統、豬場管理系統、母豬繁殖記錄、肉雞生長之模擬模式等不勝枚舉。本講題主要在介紹蕭(1997)以阮與王(1996)所發展之肉雞生長之模擬模式為基礎架構所延伸之決策管理模式。本試驗乃以此模式為基本架構,加入決策管理,目的在提昇肉雞生長之電腦模擬模式至決策管理面,尋求最佳結果,以建立肉雞生長模擬模式之最佳管理決策方式。將來可擴展作為整個肉雞場之決策管理工具,以減低因加入世界貿易組織(WTO)對我國畜產業所造成之衝擊。

二、國外研究家禽生長模擬模式之相關文獻

        國外利用電腦模擬家禽之生產與生長表現,近年來已有不錯的之成績。Robey et al.(1996)綜合肉雞生長模式之報告,認為很多因子相互影響肉雞生長成本底線,從簡單線性方程式至原料品質、雞隻健康、日糧設計等,均以獨立或相加方式,以不同程度改變獲利能力。過去經營者在各個管理階段中作決策時,並未實際了解這些改變可能影響整體獲利之狀況,目前電腦生長模式可以有效地提供更多有關營養和管理如何影響生產成本之訊息。這些模式為目前用於飼料配方之簡單線性規劃之自然進化,不同於最低成本飼料配方的是生長程式提供最佳之飼料營養而達最大生產目標和獲利。        

        動物生長模式之原始工作係由Gompertz在1825年創立,而由Parks(1982)引用,早期之分析為理論上的,並無商業上之應用或實用性,隨之的研究為侷限於發展各種動物標準之生長曲線,很少專注於可被家禽整合者使用之商業程式,表1為肉雞生長模式之發展歷史,列出6個模式之發行期及大意說明(Robey et al, 1996)。

表1. 肉雞生長模式發展之歷史

模式 大意說明 發行期
Edinburgh模式 以每日生長為區隔之程式 1980年早期
Pest/Brill模式 提供最小成本育成日糧之二次方程式模式 1980年末期
Ivey生長模式

1.0版

2.0版

3.0版

4.0版

4.3版

 

給合經濟及性能最佳化之統計模式

使用者介面之改善

calibration及產量面

變異模式及改善報表

產量最佳化

 

1989年

1991年

1993年

1994年

1995年

Hurwitz模式 Chickopt之前一版 1990年
Fortell模式 Edinburgh模式之商業版 1991年
Chickopt 綜合Gompertz型態區隔程式之經濟最佳化產生器 1995年
(Robey et al., 1996)

        英國蘇格蘭農學院之Emmans(1981,1987,1992)所發展之家禽生長模式(Poultry Growth Model, PGM)係一種考量家禽(含雞及火雞)之遺傳條件、飼料組成、管理策略及環境因素等因子,將雞隻攝取之熱能和蛋白質分配於每日維持、肌肉及羽毛生長,用於預測家禽生長及屠體性狀之模式,後來並發展成商業軟體Fortell model(Robey et al., 1996)。其模式之特點在於操作者可根據不同飼養需求,充分地改變各項輸入值,作為不同預設條件之模擬工作,Emmans(1995)另提出模擬肉雞生長所必需考量之飼糧、環境與管理之問題。希伯來大學Hurwitz et al.(1978,1980)之模式係以每日為基礎,計算生長和維持所需之胺基酸與熱能之需要量,並以每日增重為基礎來評估飼料成本,隨後發展成低成本之生長曲線,此程式經修正後於1995年發行並命名為ChickoptTM,使用於商業用途。

        Pesti et al.(1986)提出之程式為以餵飼不同日糧之雞隻生長試驗資料之二次大程式,其理念為不管給予高或低的蛋白質或熱能之飼糧,雞均能生長達到特定之目標體重,雖造成上市時間延長與消耗更多飼料,但成本較低。經過數學演算結果為簡單之飼料形態和預測飼料採食量在最小成本下達到最終體重,雖然極精確,但此模式之觀念仍未被廣泛接受。Ivey Growth Model為目前流通於美國、拉丁美洲與歐洲之肉雞生長模式,此模式是以生長之微分方程式為基礎,數量化營養與環境對於理論上最佳生長性能之影響(Robey et al. 1996)。此外如Zoons et al(1991)所提出之肉雞生長數理模式、Grosskopf and Matthaus(1990)提出之肉雞生長之數學模擬、Supaporn et al(1988)提出關於預測肉雞生長表現之數學架構、秋元(1991)之雞隻成長曲線、Burlacu et al.(1990)提出模擬肉雞熱能及蛋白質平衡之數學模式、Muramatsu et al.(1989)利用電腦模擬家禽因季節改變所影響之採食量變化、Velu et al.(1972)利用迴歸方程式求出年輕雞隻之體組成以及Wolyneta and Sibbald(1986a,1986b,1986c,1990)提出一連串預測肉雞主要體組成之方法等,均是預估肉用家禽生長表現有關之模擬模式。

三、國內研究家禽生長模擬模式之相關文獻

        王等(1995)以stochastic方式篩選比較已發表文獻之有關方程式,由肉雞之營養與生理探討肉雞在不同環境與飼糧濃度下對於營養分之需求與利用狀況,預測肉雞在自由採食與各種條件下之最大採食量,並利用電腦程式語言(Quick BASIC),將所有方程式加以串連,構成預測模式之主要架構。此採食量預測模式之步驟,首缺以日齡或體重為給飼不同營養組成日糧之分期依據,同時考慮飼料組成與禽舍有效溫度對雞隻飼料採食量之影響。以滿足雞隻維持與正常之生理需求為最低飼料採食量之基準,另考慮受環境有效溫度之影響,雞隻為禦寒或散熱,導致代謝能需要量改變,而影響雞隻之實際飼料採食量。

        阮與王(1996)以王等(1995)之肉雞採食量預測模式為基本架構,另結合遺傳性能、飼養管理與財務管理等建立一完整之肉雞生長之模擬模式。此模式透過輸入有關之肉雞品系與最初狀況、飼養策略、日糧組成、禽舍狀況、飼養策略、日糧組成、禽舍狀況、屠宰日齡或體重,以及肉雞上市銷售之決價方式,以每日為基礎,模擬肉雞生長直至屠宰日齡或屠宰體重為止,此模式可預測出肉雞在飼養期間之飼料採食量、日增重、飼料轉換率、維持所需之熱能與蛋白質量、禦寒所需之熱能、同時可預測體組成之蓄積量與屠體各部位之比例,並產生一份財務報表,藉以評估各項有利飼養工作之策略。

四、肉雞生長模擬模式之決策管理

        本模式係導入胡(1995)、Roan and Hu(1995)於本省環境氣候下所完成之肉雞屠體各部位生長曲線研究中之迴歸方程式於阮與王(1996)所建立之肉雞生長之電腦模擬模式中所完成。另將模式單一狀況之預測延伸至多重執行求解(如圖1),並設定不同管理決策點,使能針對飼養策略、飼糧組成、禽舍環境等條件作不同組合下的敏感性分析(如圖2),以得到最佳條件之組合。

圖1. 多重執行之流程圖

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圖2. 肉雞生長模擬模式之敏感性分析流程

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        阮與王(1996)所建立之肉雞生長模擬模式(圖3)為單一狀況組合之預測,本模式乃在其主程式架構下加入多重執行求解及決策管理與決策分析(圖4),以進行不同組合之敏感性分析(圖5)。所加入之程式說明如下:

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圖5. 決策管理分析之選項

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        1. 輸入項目中除原有最初狀況、飼養策略、日糧組成、雞舍環境、成本條件、管理因素、市場決價等項目外,再加入決策管理,並設定日增重、飼料換肉率、隻粗利潤及場粗利潤等四個管理決策點,使能針對飼養策略、飼糧組成、禽舍環境等條件作不同組合下的敏感性分析,且最多可選用25組進行測試。

        2. 在模式模擬中除數據預覽、進行模擬等項外,再加入敏感性分析及多重執行。敏感性分析係針對決策管理項中所選擇之決策點與條件進行運算,以求得最佳條件之組合,其特性為其他輸入項目固定,只改變某一項輸入值之執行結果。由於阮與王(1996)之肉雞生長模擬模式為單一狀況組合之預測,多重執行則可同時進行數組不同輸入值組合之執行。

        3. 在報表分析中加入敏感性分析報表,由螢幕顯示先前所選擇之決策管理條件,即飼養策略或飼糧組成或禽舍環境,進行執行敏感性分析之輸入報表及模擬結果,此結果包括日增重、飼料換肉率、隻粗利潤及場粗利潤等不同管理決策點,同時標示最佳結果之一組,並顯示最佳解之原始輸入資料,可選擇列印或者傳回最佳決策點之輸入資料至原始程式中進行進一步之模擬。

        4. 在系統管理中加入輸入檔儲存,將模式輸入項目中之最初狀況、飼養策略、日糧組成、雞舍環境、成本條件、管理因素、市場決價等項目存成資料檔,提供在多種執行時之資料來源。

五、營養組成之敏感性分析範例

        首先收集飼料廠肉雞飼料的相關資料,包括:飼料中粗蛋白含量、熱能含量及飼料售價。藉此推算出每單位粗蛋白(%)與每單位熱能(kcal/kg)的價錢。輸入CP自13~25%(間隔1%),ME自12~16 MJ/kg(間隔1 MJ/kg)於阮(1988)設計之飼料配方軟體。以樹狀組合方式分組,分別求得不同組成分飼料之最低成本。再參考先前收集的飼料廠之飼料出售價,以CP含量19%、ME含量13MJ/kg為基準,調整不同CP與ME之飼料價格。本範例執行之飼料價格固定組設定為10元/kg。

        將分組好的不同CP和ME計65組資料,依序輸入於本模式決策管理項中之營養組成,並分別就飼料價格隨組成分改變而變動(價格變動組)與飼料價格不隨組成分改變而改變(價格固定組),求得各種CP與ME組合下之日增重、飼料換肉率、隻粗收益及每年之場粗收益值。本範例於肉雞生長之電腦模擬模式中所設定之內部參數如表2所示:

表2. 本範例於肉雞生長之電腦模擬模式中所設之參數值

項目 名稱

設定值

最初狀況 雞隻品種 白肉雞
雞隻性別 公母合飼
最初體重(g) 36.00
飼養策略 飼養方式 群飼
餵飼方式 全期任飼
雞舍環境 管理方式 平飼舖墊料
雞舍型態及點燈計畫 開放舍連續點燈
飼養密度(隻/m2) 10
點燈照度(lux/m2) 20.00 3.00 0.30
管理因素 是否剪嘴
全期雞隻死亡率(%) 3
市場決價 市場決價方式 全雞活體
價格(元/公斤) 40.00

        另參考Dillion and Anderson(1990)、Fawcett et al(1992)、以及Roan(1991)之設計方式,依據CP、ME分別與日增重、飼料換肉率、隻粗收益、或每年場粗收益三者的數值資料,利用統計軟體M1N1TAB(1989),分別求得飼料價格固定及飼料價格變動下之迴歸方程式。並利用反應曲面軟體(Golden software 1987)將迴歸分析後所得之結果繪成反應曲面圖(response surface curve)與等高線圖(contour maps),可由圖中尋得最佳結果,將迴歸方程式微分後可求出各組之最佳CP、ME組合。

範例之結果與討論

年場粗收益之最佳CP、ME組合

1. 飼料價格固定組

        年場粗收益(仟元/年)=-74774+177CP+9974ME-8.56CP2-338ME2+13.7CP×ME(R2=0.95)

        由年場粗收益之反應曲面圖(圖6)(略)顯示可能之最佳組合範圍介於CP20.0~25.0%與ME14.8~15.4MJ/kg之間,將方程式分別對CP與ME微分,求得飼料價格固定下年場粗收益每單位CP之邊際報酬值(MRCP)與每單位ME之邊際報酬值(MRME)如下:

        MRCP=177-17.12CP+13.7ME

        MRME=9974-676ME+13.7CP

        於圖7(略)飼料價格固定下年場粗收益之等高線圖上,畫上MRCP與MRME兩條直線,得一交叉點,即為此模擬設定下最佳年場粗收益之營養組合,並由高氏消除法求得CP為22.51%,ME為15.2MJ/kg。

2. 飼料價格變動組

        年場粗收益(仟元/年)=-82004+209CP+11198ME-9.06CP2 -384ME2 +9.27CPxME(R2=0.92)

        由圖8(略)年場粗收益之反應曲面圖可看出可能之最佳組合出現在反應曲面圖之左上方,圖8顯示最佳組合範圍介於CP16.0~22.5%之間,ME則介於14.5~15.5MJ/kg之間,將方程式分別對CP與ME微分,求得飼料價格變動下年場粗收益每單位CP之邊際報酬值(MRCP)與每單位ME之邊際報酬值(MRME)如下:

        MRCP=209-18.12CP+9.27ME

        MRME=11198-768ME+9.27CP

        於圖9(略)飼料價格變動下年場粗收益之等高線圖上,畫上MRCP與MRME兩條直線,得一交叉點,即為此模擬設定下最佳年場粗收益之營養組合,並由高氏消除法求得CP為19.11%,ME為14.8MJ/kg。

        在本模式設定之參數下,所獲得之飼料價格固定下隻粗收益及年場粗收益最佳解之CP及ME組合均較飼料價格變動下最佳解之CP及ME組合為高,可見在提昇雞隻飼養成績之同時,並未考量飼料成本因素,且飼糧中之營養濃度偏高,若加入成本因素,則於飼料價格變動下,不論隻粗收益及年場粗收益最佳解之CP及ME組合與飼料價格固定下隻粗收益及年場粗收益最佳解之CP及ME組合相比,均表現下滑之趨勢。另參考NRC(1994)所建議之肉雞飼養期數及CP與ME用量,設計在未考量飼料價格與考量飼料價格變動下,營養濃度前期固定、後期變動下之年場粗收益,此結果顯示,最佳組合之CP與ME用量亦往下調降之趨勢,Pesti et al.(1986)建議以二次方程式為基礎,確認肉雞給予各種日糧試驗之生長記錄,其觀念為不管給予高或低的蛋白質或熱能之飼糧,肉雞均能生長達到特定之目標體重,給予低營養濃度飼糧會造成上市時間延長、雖消耗較多飼料,但成本較低。William and Arscott (1960)分析能量與蛋白質之邊際成本,結果顯示在一定營養濃度下,且在一定範圍內,額外增加蛋白質和熱能,其獲利能力隨額外增加蛋白質和熱能之量而增加,若以等利潤線而言,在其營養濃度範圍內,在等利潤線上任何增加的蛋白質和能量組合,其獲利能力是相同的。由此可知,最佳之營養組合未必符合成本效益,依據NRC(1994)之第一期與第二期CP及ME推薦量分別為23%及3200 kcal/kg與20%及3200 kcal/kg,本模式在飼料價格變動下模擬之結果,CP低於NRC(1994)之推薦量,ME則高於NRC(1994)之推薦量,所以在考量飼料價格隨飼糧營養濃度而改變下,在雞隻營養需求範圍內,可考慮降低日糧中之CP或增加ME含量,由此範例設定之模擬結果顯示,考量飼養成績之同時,也必須考慮成本與效益比,才能使實際之獲利為最佳。

六、結論

        使用禽畜生長電腦模擬模式之主要目的並不在產生與禽畜的生命狀況完全一致的數據,其目的也並非用來取代經營者的管理功能,而是提供各種混合飼養條信下的可能趨勢,作為經營者的決策輔助工具。給予模式有關飼養策略、飼料組成、固定與變動成本、最多可生產禽畜頭數、禽畜最初狀態與最初成本、畜禽舍環境、屠宰日期或屠宰體重、管理與疾病用藥狀況、以及市場契約種類等基本資料,此模式以每日為基礎,模擬肉雞之生長直至屠宰日期或屠宰體重為止。此模式提供多重求解、多重執行等功能,除了可用來作為飼養業者對不同飼料品質之判斷外,並可作為飼料業者針對不同的餵飼條件下生產不同品質飼料之參考依據,屠宰商之最適與最有利屠宰體重之設定,育種學家對品種之選拔,加工專家對屠體之預期,行為學家對畜禽舍環境之改進,以及運銷業者有利契約之選定等模擬參考。

飼料營養雜誌(p.4∼15)─阮喜文.蕭庭訓、九七年十期