Wstęp

Wszystkie największe firmy drobiarskie, a także najbardziej zaawansowani technicznie producenci stosują lub przymierzają się do rozpoczęcia stosowania technologii „big data” w produkcji, logistyce, a także zarządzaniu aspektami handlowymi biznesu drobiarskiego. „Big data” w klasycznym rozumieniu to zbieranie, gromadzenie oraz analizowanie olbrzymiej ilości informacji w celu wyciągania wniosków, do których dojście tradycyjną drogą byłoby albo niemożliwe, albo bardzo trudne i kosztowne, albo zdarzyłoby się tak późno, że byłoby bez znaczenia dla procesu decyzyjnego. Określenie „big data” w stosunku do drobiarstwa jest trochę na wyrost i ma raczej charakter umowny ponieważ ilość danych gromadzonych na potrzeby produkcji kurcząt rzeźnych czy produkcji jaj wcale nie jest tak ogromna jak w dziedzinach, które klasycznie korzystają z olbrzymich hurtowni informacji (najbardziej znaną i nagłośnioną w mediach popularnych drogą wykorzystania „big data” były ostatnio dane o użytkownikach aplikacji społecznościowych, które to dane analizowano i profilowano w taki sposób, aby później wpływać na decyzje wyborcze jednostek i społeczeństw).

Czy Google może pomóc w przewidywaniu grypy ptaków?

Najbardziej klasycznym sposobem wykorzystywania „big data” w drobiarstwie były próby przewidywania grypy ptaków na podstawie danych najpopularniejszej wyszukiwarki internetowej na świecie Google. Analitycy zajmujący się drobiem wykorzystali prace naukowe z początku tego wieku, które próbowały na podstawie zapytań użytkowników Google prognozować epidemie grypy wśród ludzi. Zauważono, że epidemie są poprzedzane o kilka tygodni zwiększoną liczbą wyszukiwań takich haseł jak zapytanie o symptomy, sposoby leczenia, najskuteczniejsze leki, etc. Jednak mimo obiecujących początków sukcesy w tej dziedzinie są ograniczone. Pierwszym problemem jest zbyt małe wyprzedzenie czasowe związane z takimi prognozami. Drugi problem, już specyficzny wyłącznie dla drobiarstwa, to zbyt mała liczba danych wprowadzanych do wyszukiwarki, aby można było mówić o rzeczywiście wiarygodnych sygnałach dotyczących przewidywania wystąpienia grypy ptaków. Niezależnie jednak od tych kłopotów, przykład tego najprostszego wykorzystania „big data” powinien nam uświadomić jak wielki potencjał tkwi tej technologii.

„Big data” do codziennego stosowania

Przykład z grypą ptaków miał tylko rozgrzać naszą wyobraźnię i przygotować na to, co w wielu miejscach w Europie jest już standardem. Chodzi o dane, które są zbierane w obrębie własnych obiektów i pomagają ustrzec się przed problemami albo zoptymalizować chów. Aby wyjaśnić istotę rzeczy warto odwołać się do konsumpcji wody przez stado. Nie tylko dla każdego weterynarza, ale także dla każdego producenta drobiu i jaj konsumpcja wody jest jednym z czynników, które informują o występowaniu jakiś problemów zdrowotnych w kurniku. Niestety, często kiedy różnice w konsumpcji wody są zauważane przez właścicieli stad problem, który sygnalizują jest już tak poważny, że jest zbyt późno na skuteczną interwencję, albo – w najlepszym razie – interwencja taka jest bardzo kosztowna (weterynaryjnie lub produkcyjnie). Hodowcy wykorzystujący „big data” działają inaczej. Zużycie wody przez stada jest bardzo precyzyjnie opomiarowane i dane zbierane są co kwadrans. Nie sposób, aby człowiek skutecznie analizował taką liczbę danych dlatego wyniki samodzielnie analizuje system. Skąd algorytmy wiedzą, że występuje jakiś problem? Po pierwsze z modeli wprowadzonych na początku, ale po drugie i ważniejsze, algorytmy same się uczą. Porównują wyniki otrzymywane każdego dnia z wynikami z dni i tygodni poprzednich. Co więcej, potrafią wykryć fałszywe sygnały, jak na przykład spadek poboru wody w wyniku przejścia przez kurnik człowieka dokonującego inspekcji. Te szczegóły działania systemu są ważne jednak pobór wody to tylko mały trybik w machinie „wewnętrznego” wykorzystywania „big data”. Innym sposobem jest mapowanie obrazu z kamer umieszczonych pod sufitami budynków produkcyjnych. Systemy analityczne wiedzą jak stado powinno być rozmieszczone prawidłowo w kurniku, a moduł samouczący pozwala im także na dopasowanie ogólnych schematów do konkretnego stada. Wystarczy zatem – przykładowo – awaria wentylatora lub jego zbyt mocna praca, aby po analizie „big data” system wszczął alarm i pozwolił zlikwidować problem w zarodku nie dopuszczając do wystąpienia jakichkolwiek problemów, które mogłyby skutkować zdrowiem ptaków, a w efekcie stratami finansowymi hodowcy.

Podane powyżej przykłady wykorzystania „big data” są oczywiście tylko wierzchołkiem góry lodowej zastosowania nowoczesnych technik zbierania i analizy informacji. Są w Europie już dostępne systemy, które pozwalają na wykorzystywanie „big data” na każdym etapie jakiejkolwiek produkcji drobiarskiej: od produkcji jaj, poprzez inkubację, transport, na przetwarzaniu mięsa i dostarczaniu go do odbiorców kończąc. Co więcej, codzienne testowane są nowe pomysły, które mogą prowadzić do kolejnych przełomów w myśleniu o produkcji drobiarskiej.

Konsekwencje „big data”

Każdy system „big data” opiera się na kilku filarach. Najprościej: na skutecznym monitorowaniu stada, na zbieraniu danych, ich analizie, odpowiednim wykorzystaniu sygnałów oraz na podejmowaniu działań zaradczych i optymalizacyjnych. Wielu specjalistów od „big data” uważa, że konsekwencją stosowania tej technologii będzie spadek zapotrzebowania na usługi weterynarzy i żywieniowców. Są już w Europie obszary, gdzie jedna spółka składająca się z trzech weterynarzy obsługuje tyle kurników ile kiedyś obsługiwało kilkunastu albo nawet kilkudziesięciu lekarzy. Jak to możliwe? Producenci drobiu korzystający z „big data” oprócz sygnałów ostrzegawczych otrzymują od swoich systemów także zalecenia, które w wielu przypadkach potrafią zażegnać problemy zanim te, tak naprawdę się pojawią. Co więcej, weterynarze także mają w swoich komputerach pełną analizę danych „big data”, które – w przypadku pojawienia się bardziej skomplikowanych problemów – sygnalizują potrzebę bardziej niestandardowych działań. Pracę żywieniowców wykonuje także system komputerowy, który sam dobiera składniki paszy w sposób indywidualny dla każdego stada (i z dnia na dzień jeśli jest to konieczne) dla uzyskania lepszych wyników produkcyjnych albo zażegnania jakiegoś problemu.

Czy to się opłaca?

Dalszy rozwój „big data” będzie zależał od prostego rachunku ekonomicznego. Czy zyski z większej produkcji jaj przy mniejszych kosztach będą większe niż koszty z wdrożenia systemu? Czy mniejsze koszty opieki weterynaryjnej i konsultacji żywieniowej oraz mniejszy czas tuczu do optymalnej wagi będzie w stanie przewyższyć ewentualny zakup licencji od specjalistycznych firm? Odpowiedzi na te pytania będą prawdopodobnie uzależnione od wielkości chowu prowadzonego przez konkretnego producenta oraz od otoczenia ekonomicznego. Należy się jednak spodziewać, że w miarę upływu czasu koszty związane ze stosowaniem „big data” będą się zmniejszały, a korzyści będą rosły. Będzie to związane z wchodzeniem na rynek coraz to nowych firm oferujących takie rozwiązania oraz rosnącą efektywnością stosowania „big data”.

„Big data” w Polsce?

Są w Polsce nieliczne instalacje próbujące wykorzystywać w mniejszym, czy większym stopniu technologię „big data”. To jednak niewielki procent producentów, którzy w dodatku stosują tylko pewne elementy z całej palety możliwości, które dziś daje nowoczesna, hurtowa analiza danych. Smutne jest to, że w sytuacji gdy świat coraz powszechniej sięga po „big data” u nas, wielu małych, a nawet średnich producentów cały czas ma problemy z prawidłowym, podstawowym rachunkiem kosztów prowadzonej działalności. Czasami wynika to z niewielkiej świadomości ekonomicznej, a czasami z niemożności wyodrębnienia kosztów bezpośrednich z większych grup kosztowych dotyczących innych obszarów produkcji albo wręcz sfery prywatnej hodowcy. Jednak mimo takiego stanu rzeczy wydaje się, że „big data” są przyszłością przed którą nie ma ucieczki. W świecie, w którym skuteczna walka konkurencyjna polega na efektywności doprowadzonej do granic możliwości, produkcja „na oko” będzie stopniowo eliminowała z rynku tych, którzy kierują się wyłącznie „intuicją”. Proces ten w Polsce znacząco przyspieszy w ciągu najbliższych lat bowiem wyczerpują się proste rezerwy, które nasz kraj miał na początku bujnego rozwoju produkcji drobiarskiej. Naturalnym sprzymierzeńcem „big data” będzie także nieuchronna profesjonalizacja branży, która będzie objawiała się fuzjami i przejęciami. Oznacza to, że zostaną najsilniejsi, którzy, aby nie przegrać na arenie międzynarodowej będą musieli stosować najbardziej efektywne rozwiązania.

Przyszłość „big data”- zarządzanie podażą

Do tej pory główną rolę w naszych rozważaniach o „big data” odgrywała Europa. Warto więc na koniec przenieść się za ocean, do Stanów Zjednoczonych, gdzie bardzo twórczo wykorzystano ideę „big data” w zarządzaniu podażą, co pozwoliło producentom żywca drobiowego zarobić w ostatnich dziesięciu latach krocie. W sądach amerykańskich największe zakłady przetwórstwa drobiu stawiają czoła dużym sieciom handlowym, a także producentom żywca. Wielkie firmy mięsne są oskarżane o zmowę w sterowaniu podażą, a w efekcie o sztuczne sterowanie cenami. Z jednej strony miały zaniżać cenę płaconą za żywiec, a z drugiej zawyżać ceną sprzedawanego mięsa. Obserwatorzy przewidują, że procesy te potrwają jeszcze co najmniej kilka lat, a ich wynik nie jest znany. Ze swej strony przetwórcy mięsa przyznają się do anonimowego dzielenia się danymi o produkcji, cenach oraz innymi danymi rynkowymi z jedną z firm analitycznych. Firma ta udostępniała później zestawienia informacji, które pozwalały zarządzać podażą. Wynik postępowań sądowych w USA może dać ważną wskazówkę czy wspólne zbieranie ekonomicznych „big data” łamie prawo konkurencji czy nie. Wydaje się jednak, że zarządzanie podażą jest przyszłością ponieważ zamiast bratobójczej walki w obrębie sektora, firmy decydują się po prostu na wspólną obsługę bieżącego popytu. Pozostaje – rzecz jasna – kwestia przeszkód prawnych. Na to pytanie można odpowiedzieć innym pytaniem: jeśli dzielenie się danymi w celu zarządzania podażą jest wbrew wolnej konkurencji to czym były kwoty w niektórych gałęziach produkcji rolnej stosowane przez Unię Europejską?

źródło: Krajowa Izba Producentów Drobiu i Pasz www.kipdip.org.pl