Оценка оперативности, разработанной биотехнической системы под­держки принятия решений о функциональном состоянии животных Оценка оперативности идентификации мастита

В ходе написания диссертационной работы, реализованная биотехниче­ская система поддержки принятия решений, включающая методы идентифи­кации заболеваний животных, прошла апробацию и была внедрена в произ­водственный процесс предприятия ООО “Борисоглебское”.

Для оценки оперативности биотехнической системы поддержки приня­тия решений о функциональном состоянии животных сравним длительность принятия управленческого решения в ситуации изменения состояния живот­ного традиционными методами на исследуемом предприятии и посредством предложенных методов.

Для оценки оперативности автоматической идентификации мастита, стоит отметить каким образом осуществляется диагностика заболевания об­щепринятым на исследуемом предприятии способом. В главе 2 говорилось о том, что идентификация скрытого мастита является сложным процессом, так как явно выраженных признаков болезни на вымени животного нет. Иденти­фикация скрытого мастита на предприятиях обычно осуществляется не­сколькими способами (ручными, автоматическими и полуавтоматическими):

- Самый трудоемкий способ первичной диагностики состоит в примене­нии ручного химического анализа: 5% раствором димастина, 2% мастиди- ном, реактивом Загаевского или с 2,4% раствором мастотеста Воронежского. Но в последнее время отмечается отсутствие на рынке данных реактивов, из- за чего применяется смеси, приготовленные вручную из стиральных порош­ков. Приготовление и подготовка растворов занимает 3-4 часа. Сама реакция секрета молока с реактивом длится 15-30 секунд для каждой доли вымени (весь эксперимент длится от 1 -3 минуты), по истечении которых смесь меня­ет цвет и зоотехник может судить о наличии или отсутствии мастита. Данный метод является предварительным, требует повторения через некоторый про­

межуток времени и дополнительных исследований. По предварительной оценке, достоверность подобного способа составляет 50-70%.

- Улучшенный способ оценки наличия заболевания состоит в использо­вании планшетов молочно-контрольных типа ПМК-1 и ПМК-2. Пластина имеет несколько лунок для каждой доли вымени, откуда берется проба моло­ка. После реакции раствора и секрета молока зоотехник визуально по цвето­вой гамме, получившейся смеси, принимает решение о дальнейших исследо­ваниях, наличии мастита или его отсутствия. Эксперимент длится 15-20 се­кунд. достоверность идентификации составляет 50-70%.

Если ряд проведенных химических тестов свидетельствует о наличии заболевания, то проводятся дополнительные предметные лабораторные экс­перименты по анализу молока, например, используя пробу отстаивания, ко­гда пробы молока помещаются в холодильник на 18 часов. Существуют дру­гие процедуры исследования, занимающие от 5 до 8 часов лабораторного анализа.

В совокупности описанные методы экспресс анализа с последующими лабораторными исследованиями дают результат идентификации 97-99%. Но стоит отметить, что средняя длительность подобных экспериментов состав­ляет несколько часов и проверить каждое животное в стаде не представляет­ся возможным, поэтому предприятия используют механизмы контрольных доек, когда молоко животного исследуется 1 раз в 10 дней. Процедуры по де­тальной проверке животных на мастит проводятся 1 раз в месяц. Поэтому до­стоверность и оперативность подобного рода исследования невелика.

- Полуавтоматический и дорогостоящий способ идентификации заклю­чается в ручном использовании специальных приборов, измеряющих кислот­ность и электропроводность молока (ПЭДМ, Элексан-1, Элексан-2, Масти- тон). Длительность идентификации составляет 5-7 секунд для каждой доли вымени (20-30 секунд весь эксперимент). Заявленная точность идентифика­ции на сайте производителя составляет 85-90%.

- Современные биотехнические системы, основанные на методах обра­ботки данных с сенсоров биологической информации, также имеют возмож­ность идентификации скрытого мастита животного. Но из-за несовершенства методов, лежащих в основе систем и отсутствия полноценного экрана мони­торинга состояний всего стада достоверность и оперативность идентифика­ции в подобных системах довольно низкая.

В главе 3 было проведено сравнение информационных методов и алго­ритмов идентификации мастита по критерию достоверности. В данном раз­деле проведем сравнительный анализ оперативности и достоверности иден­тификации мастита традиционными ручными и полуавтоматическими мето­дами с реализованной биотехнической системой поддержки принятия реше­ний. Статистика по идентификации мастита в ручном режиме с помощью растворов с последующим лабораторным анализом на исследуемом предпри­ятии приведена в таблице 4.1.

Как видно, из проведенного на исследуемом предприятии анализа, пред­ставленного в таблице 4.1, экспресс методы с применением растворов для формирования предварительной выборки животных с подозрением на мастит изначально имеют низкую достоверность идентификации. Последующий длительный лабораторный анализ лишь подтверждает или опровергает начальное предположение о болезни особей из сформированной предвари­тельной выборки. Достоверность идентификации в данном случае варьирует­ся в пределах 63-78%, при длительности исследования, часто превышающей 10 часов. Без дополнительного анализа достоверность идентификации сни­жается в среднем на 5-10%.

Идентификация на основе подсчета соматических клеток осуществляет­ся приборами, стоимость которых составляет 12-60 тысяч рублей. Данное оборудование также требует дорогостоящих реагентов для осуществления

эксперимента идентификации болезни. Достоверность идентификации в дан­ном случае составляет 70-80% при времени идентификации 4-7 минут.

Модуль идентификации мастита на основе агрегирования признаков в составе биотехнической системы поддержки принятия решений позволяет сформировать предварительный список заболевших животных с достоверно­стью идентификации 92-96% за 7 секунд. Список формируется сразу после поступления новой порции данных о ежедневной дойке.

Достоверность идентификации в данном случае варьируется в пределах 63­78%, при длительности исследования, часто превышающей 10 часов.

Таблица 4.1. Достоверность и оперативность ручного химического анализа для идентификации мастита на исследуемом животноводческом предприятии

Идентификация на основе подсчета соматических клеток осуществляет­ся приборами, стоимость которых составляет 12-60 тысяч рублей.

Модуль идентификации мастита на основе агрегирования признаков в составе биотехнической системы поддержки принятия решений позволяет сформировать предварительный список заболевших животных с достоверно­стью идентификации 92-96% за 7 секунд. Список формируется сразу после поступления новой порции данных о ежедневной дойке.

Полуавтоматический способ идентификации с помощью дорогостояще­го прибора ПЭДМ позволяет осуществить идентификацию мастита у живот­ного за 25 секунд с достоверностью 98%.

Исходя из проведенного анализа, построим график сопоставления опе­ративности и достоверности идентификации существующих биотехнических систем, методик с разработанной программной системой.

Из графика видно, что разработанная биотехническая система поддерж­ки принятия решений о состоянии здоровья животных, показала хорошую скорость идентификации и осуществляет поиск на порядок быстрее ручных и полуавтоматических подходов. Лучший результат идентификации по каждой особи показал только метод с использованием аппарата ПЭДМ, но данный прибор является дорогостоящим, а скорость идентификации и формирования

предварительного списка подозрительных на заболевание животных по все­му стаду у данного метода значительно ниже.

Рисунок 4.10 - График сопоставления достоверности и оперативности суще­

ствующих методик идентификации мастита с предложенной биотехнической системой поддержки принятия решений о функциональном состоянии жи­вотных

Таким образом, можно сделать вывод, что использование биотехниче­ской системы поддержки принятия решений позволяет значительно сокра­тить время идентификации мастита при высоком показателе достоверности. Предложенная программная система, в силу специфики решаемой задачи об­ладает большим быстродействием, чем методики ручной идентификации, а также системы полуавтоматического и автоматизированного анализа.

Оценка оперативности выявления охоты

В главе 1 говорилось, что одной из ключевых задач качественного мони­торинга состояния животных на молочных предприятиях является проблема оперативной и достоверной идентификации охоты. В [167]сказано, что в настоящее время 40% из всех наступающих в стаде случаев возникновения охоты животных не регистрируются, еще около 10% регистрируются нево-

время. Ранняя регистрация охоты важна, так как согласно шкале, приведен­ной в [167], максимальную эффективность от процедур осеменения можно достигнуть в промежуток с 12 до 20 часов после начала охоты. Таким обра­зом, ранняя идентификация позволяет в условиях ограниченного времени за­ранее подготовить животное и провести все плановые процедуры. Таким об­разом, в качестве критерия оперативности будем оценивать среднее время, прошедшее с начала охоты и необходимое системе для ее идентификации.

Одним из наиболее распространенных способов идентификации охоты на исследуемом предприятии считается визуальное наблюдение за поведени­ем животных, так как во время охоты животное проявляет ряд признаков, связанных с повышенным беспокойством. Очевидно, что в условиях произ­водства, где беспривязно содержатся сотни особей подобный подход невоз­можен. Анализ показал, что подобный способ дает достоверность идентифи­кации 30-50% при постоянном использовании нескольких сотрудников для непрерывного визуального мониторинга [167]. Среднее время идентифика­ции для одного животного, прошедшее с момента начала охоты, составило на исследуемом предприятии 4-7 часов.

Еще один способ идентификации, используемый на исследуемой ферме - метод запуска в загон быка-пробника, который идентифицирует находя­щихся в охоте животных. Длительность эксперимента составляет 1,5-2,5 ча­са. Достоверность идентификации составляет 75-85%. Длительное пребыва­ние быка в загоне не рекомендуется, так как его присутствие начинает замед­лять процесс охоты животных.

Зачастую, зоотехниками заранее составляется календарь для животных, которые должны прийти в состояние охоты в ближайшее время. Далее уста­навливаются специальные метки или маркеры, которые во время повышен­ной активности животного стираются, что и свидетельствует о наступлении течки. Достоверность данного подхода при использовании маркеров фирмы KAMAR варьируется от 65-75%. Данный показатель заявлен на сайте произ­водителя. Очевидно, что наблюдение за метками также требует значительной

концентрации внимания от работников предприятия. Среднее время иденти­фикации охоты в данном случае составляет 2-3,5 часа.

К ручному методу можно отнести также лабораторный анализ крови животного на повышенный уровень глюкозы или гормона прогестерона. В данном случае метод дает практически стопроцентный результат достовер­ности идентификации, но занимает много времени и не может быть приме­нен ко всем животных предприятия. Эта проблема особенно актуальна, когда производственные циклы у животных в группах и стадах синхронизированы и потенциально в охоту могу попасть множество животных одновременно. Подобный результат дает также метод лабораторного анализа выделений жи­вотных.

Существуют способы автоматического выявления охоты, основанные на использовании специального дорогостоящего датчика, установленного на шее животного. Подобный способ обладает хорошим быстродействием, но его достоверность в реальных условиях составляет 50-60%, так как маятник- ошейник фиксирует много лишних движений. Данный подход используется частью современных биотехнических систем, ориентированных на компью­теризацию технологических процессов племенных предприятий.

Результаты анализа существующих методов и их сравнение с результа­тами работы предложенной биотехнической системой поддержки принятия решений о функциональном состоянии животных исследуемого предприятия представлены на рисунке 4.11.

Как видно из приведенного графика (рисунок 4.11), биотехническая си­стема поддержки принятия решений является наиболее оптимальным ин­струментом идентификации. Она уступает по критерию достоверности части представленных ручных методик, но при этом является значительно быстрее, менее дорогой и ресурсозатратным.

Таким образом, можно сделать вывод, что использование биотехниче­ской системы поддержки принятия решений для идентификации охоты поз­волило увеличить оперативность принятия решения по сравнению с ручным 130

методом визуального наблюдения, применяемого на исследуемом предприя­тии, на 90% и на 15% по сравнению с современными биотехническими си­стемами. Программный модуль позволяет оператору вовремя получить дан­ные о списке животных, нуждающихся в подготовке к осеменению.

Рисунок 4.11 - График сопоставления точности и оперативности существу­ющих методик идентификации охоты животных с биотехнической системой поддержки принятия решений о функциональном состоянии животных

Оценка оперативности идентификации тугодойкости

Для идентификации проблем затруднённого доения был разработан спе­циальный метод на основе агрегирования признаков (измерения скорости молокоотдачи), реализованный в составе биотехнической системы поддерж­ки принятия решений о функциональном состоянии животных. Вручную на исследуемом предприятии процедура визуальной идентификации и осмотра доярами занимает около 10-15 минут. В это время входят осмотр и проверка вымени на повреждения, детальный анализ каждого из четырех каналов мо- локоотдачи на предмет воспаления или засора. Диагностика в данном случае затруднена большим количеством животных, подозрительных на возникно­вение повреждений, поэтому зачастую осмотреть все особи у работников возможности нет, либо осмотр проходит быстро и некачественно. Таким об-

разом, в случае ручной идентификации достоверность колеблется в пределах 85-98% при средних 12,5 минутах осмотра каждой особи.

Современные биотехнические системы, установленные на животновод­ческих предприятиях, позволяют диагностировать тугодойкость / легкодой- кость животного с достоверностью 85% при среднем времени идентифика­ции в 7 минут.

Разработанный программный продукт осуществляет идентификацию ту- годойкости / легкодойкости животных с достоверностью 96% за время рабо­ты 8 с. для всего стада. Таким образом, предложенная программная система обладает большим быстродействием по сравнению с существующим ручным подходом, использующимся на исследуемом молочном предприятии.

Практика показывает, что, если немного снизить доверительную вероят­ность в настройках параметров предложенной системы, тем самым увеличив ошибку второго рода и повысив полноту поисковой выборки, можно сфор­мировать предварительную выборку подозрительных на заболевание живот­ных и затем предоставить ее зоотехникам и ветеринарам для детального ви­зуального осмотра. Это значительно снизит время работы сотрудников вете­ринарных служб для осмотра всего стада и увеличит достоверность иденти­фикации заболевания до 99%.

Оценка оперативности идентификации повреждений и болезней конеч­ностей

Также отмечалось, что одной наиболее острых проблем, стоящих перед молочным предприятием, является обнаружение повреждений конечностей животных. До внедрения средств информатизации задача выявления повре­ждений и болезней конечностей животных осуществлялась посредством ви­зуального осмотра особей во время доения или выгула. Среди стада, вклю­чающего сотни особей, двигающихся в загоне хаотично с разной степенью интенсивности, точно визуально оценить состояние конечностей всех живот­ных не представляется возможным. Отсюда имеем большую степень задерж­ки при определении повреждений ног. Идентификация, как правило, проис­

ходит, только когда поведение животного становится явно нехарактерным по отношению к другим особям и визуально это сильно заметно. Зачастую в случае, когда болезнь или повреждение находится на начальной стадии, жи­вотное испытывает легкий дискомфорт, который трудно заметить работни­кам предприятия. В этой ситуации достоверность идентификации значитель­но снижается и составляет 50-60% в случае первичного визуального осмотра. Достоверность определения повреждений в ходе детального исследования конечностей животных составляет 99%, но требует значительно больше вре­мени и человеческих ресурсов.

Исследование практической деятельности по выявлению заболеваний конечностей животных на ООО “Борисоглебское” показало, что визуальный каждодневный осмотр животного требует от 30 секунд до 1 минуты времени и задействование 5-6 работников в данный процесс. Анализ 800 особей на предприятии занимает в целом 6,5 часов (по одному часу на работника). Ста­тистика по количеству идентифицированных случаев возникающих заболе­ваний описанным способом приведена в таблице 4.2.

Таблица 4.2. Достоверность определения болезней конечностей животных с

помощью ежедневного быстрого визуального осмотра.

Как видно из статистики, приведенной в таблице 4.2, достоверность идентификации с помощью визуального осмотра животных работниками предприятия, которые, как правило, выполняют данную обязанность парал­лельно с другой деятельностью на предприятии, составляет чуть меньше 50%.

В случае явно выраженного изменения поведения животного (например, особь постоянно лежит) обнаружить первичные симптомы гораздо проще и для животного назначается детальный ветеринарный осмотр, занимающий от 10 до 20 минут для каждого животного. Количество обследуемых коров при этом сравнительно небольшое, так как ветеринар проходит по строго опреде­ленному зоотехником списку животных. Достоверность идентификации в данном случае составляет 99%.

Статистика по идентификации животных с помощью детального вете­ринарного осмотра приведена в таблице 4.3.

Таблица 4.3. Достоверность определения болезней конечностей животных с

помощью детального ветеринарного осмотра за всю лактацию.

Статистика, приведенная в таблице 4.3, формировалась на протяжении всей лактации. Ветеринар постепенно осматривал больных животных, иден­

тифицировал новые случаи заболевания и подтверждал или опровергал диа­гноз первичного осмотра, приведенного в таблице 4.2. Общее число особей, осмотренных ветеринаром, составило 175, из них отклонений в состоянии выявлено у 114, им же в дальнейшем поставлен соответствующий диагноз. Достоверность идентификации составила 99% при общем времени осмотра за 305 дней лактации 3060 минут. В среднем в каждые два дня лактации вете­ринар тратил 10 минут и осматривал 1 особь.

Предложенный метод выявления случаев пониженной активности, ле­жащий в основе биотехнической системы поддержки принятия решений о состоянии здоровья животных, позволяет сформировать предварительный список животных, которые могут иметь повреждения конечностей. Показа­ния датчика, установленного на ноге животного, передаются на антенну при­емника каждые 30 минут, работа самого метода идентификации составляет 5 с. Разработанная биотехническая система поддержки принятия решений са­мостоятельно не может определить вид заболевания, но выявляет факт нали­чия некоторых проблем в состоянии животного. Данные по статистике выяв­ления проблем конечностей, установленных предложенной программной си­стемой представлены в таблице 4.4.

Таблица 4.4. Достоверность определения болезней конечностей животных с помощью биотехнической системы поддержки принятия решений за всю лактацию.

Данные по работе предложенной системы, представленные в таблице

4.4, обрабатывались в период 305 дней лактации и сопоставлялись с данными

ветеринарного осмотра, диагноз которого был подтвержден со временем. Та­ким образом, достоверность автоматической идентификации составила 93,1% при ежедневном времени идентификации 4 минуты (5 секунд каждые 30 ми­нут (период передачи данных с датчика на антенну)). Общее время диагно­стики за весь период лактации составило 25 минут.

Современные биотехнические системы также имеют в своем составе программно-аппаратные средства для определения проблем конечностей и хромоты животных. Достоверность идентификации в данном случае состав­ляет от 60% до 85%, при времени работы от 40 до 60 часов за весь период лактации. Принятие решения по каждому животному отдельно в подобных системах составляет от 8 до 12 минут в день.

Результаты анализа ручных методов и их сравнение с результатами ра­боты биотехнической системы поддержки принятия решений для выявления повреждений конечностей у животных на исследуемом молочном предприя­тии представлены на рисунке 4.12.

Как видно из рисунка 4.12, в совокупности работники в загоне и на дру­гих участках вынуждены тратить почти 2000 часов за один лактационный цикл на быстрый осмотр ног и копыт животных на предмет повреждений, при этом отвлекаясь от своих основных обязанностей. Достоверность иден­тификации низкая - 50%. Ветеринарный осмотр в большинстве случаев осу­ществляется в момент, когда симптомы болезни становятся очевидными. Ко­личество особей в данном случае невелико, время диагностики за весь пери­од лактации в совокупности составило 51 час. Предложенная программная система в течение всей лактации показала хороший результат идентифика­ции повреждений конечностей, затратив на процесс обработки данных в об­щей сложности 20 часов.

■ Оперативность идентификации ■ Количество особей ■Достоверность идентификации

Рисунок 4.12 - График сопоставления достоверности и оперативности суще­

ствующих методик и биотехнических систем идентификации повреждений конечностей животных в сравнении с предложенной биотехнической систе­мой поддержки принятия решений о функциональном состоянии животных за весь период лактации (305 дней).

Из рисунка 4.13 видно, что ежедневно на предварительный осмотр тра­тится 6,5 часов всеми, задействованными в мониторинге состояния объектов производства, работниками. Ветеринар осматривает 175 животных за лакта­цию, то есть в среднем за день делается меньше одного диагноза по заболе­ванию конечностей животных. Предложенная система для выявления откло­нений в состоянии двигательной активности животного за один день наблю­дений осуществляет обработку данных 4 минуты. Таким образом, можно сделать вывод о том, что предложенный способ автоматической идентифика­ции обладает большим быстродействием, чем существующие на исследуе­мом предприятии.

■ Оперативность идентификации ■ Количество особей ■ Достоверность идентификации

Рисунок 4.13 - График сопоставления достоверности и оперативности суще­

ствующих методик идентификации повреждений конечностей животных в сравнении с предложенной биотехнической системой поддержки принятия решений о функциональном состоянии животных

Достоверность идентификации можно увеличить, проводя ее в 2 этапа: уменьшить доверительную вероятность в настройках разработанной системы поддержки принятия решений; сформировать предварительный список жи­вотных с подозрением на проблемы конечностей и осуществить ветеринар­ный осмотр для каждого из них. Таким образом, удастся повысить достовер­ность первичного анализа состояний животных и уменьшить количество ис­следуемых особей для ветеринара, что снизит его трудозатраты.

Оценка оперативности идентификации проблем, связанных с нарушени­ем обмена веществ

Проблема идентификации нарушения обмена веществ у животных - од­на из самых острых задач, стоящих перед работниками предприятия. Про­блемы данного рода ведут к возникновению у животных очень опасных за­болеваний, самым распространённым из которых считается кетоз. Как отме­

чалось ранее, болезнь отличается прогрессирующим снижением веса живот­ного и качественным изменением состава крови, молока и выделений живот­ного.Также в категорию заболеваний обмена веществ включены следующие: алиментарная остеодистрофия (изменения в костной ткани), сахарный диабет (нарушение углеводного обмена) и другие.

Для достоверной диагностики данных заболеваний требуется дорогосто­ящее лабораторное исследование каждой особи, включающее анализ крови, выделений, молока, суставной ткани, щелочной среды пищеварительной си­стемы и т.д. Подобный анализ занимает достаточно длительный промежуток времени и требует множество реактивов, поэтому обследовать много особей не представляется возможным.

Визуальный ежедневный осмотр животного не дает достоверного распо­знавания заболеваний на ранней стадии возникновения, когда изменение по­ведения и животной массы особей являются незначительными. В данном случае, на исследуемом предприятии удалось зарегистрировать лишь 20% случаев заболеваний на ранней стадии.

Большая часть заболевших животных выявляется, когда симптомы бо­лезни проявляются открыто, например, животное отощало, портится шерстя­ной покров или молочный продукт приобретает нехарактерный вкус и запах. В этом случае, как привило, длительный лабораторный тест подтверждает наличие заболевания как очевидный факт.

В таблице 4.5 приведены результаты анализа статистических данных по ежедневному мониторингу заболеваний, связанных с нарушением обмена веществ на исследуемом предприятии.

Ежедневный мониторинг осуществляют сотрудники предприятий, для которых мониторинговая деятельность не является приоритетным направле­нием работы. В случае обнаружения повреждений у животного они сообща­ют об этом на пункт контроля, но достоверность идентификации заболева­ний, связанных с нарушением внутренних биологических процессов без явно выраженных симптомов, в данном случае очень низкая.

Таблица 4.5. Достоверность определения болезней обмена веществ у живот­ных с помощью ежедневного быстрого визуального осмотра.

Детальный лабораторный анализ позволяет существенно увеличить до­стоверность идентификации, так как исследование биологических показате­лей животного и его продуктов в лабораторных условиях является одним из наиболее достоверных методов исследования. Недостаток данного метода за­ключается в низкой пропускной способности подобных лабораторий, где анализ показателей осуществляется в течение нескольких часов. Отбор проб от животных, подозрительных на возникновение отклонений в состоянии, производится на основе первичного анализа, представленного в таблице 4.5, в этом случае 80% животных, находящихся в первичной стадии заболевания, не получают помощи, а их пробы не исследуются. После того, как болезнь перетекает в открытую стадию, анализ проб животного в лаборатории все- таки происходит, но момент, когда особь должна была быть идентифициро­вана уже упущен. В таблице 4.6 приведена статистика по выявлению заболе­ваний, связанных с обменом веществ у животных в лабораторных условиях.

Разработанная биотехническая система поддержки принятия решений позволяет существенно сократить время первичного анализа. На основе еже­дневного измерения веса животного применяемый инструмент заранее опо­вещает оператора о наметившейся отрицательной тенденции в значениях временного ряда параметра животной массы. Таким образом, разработанная система позволяет идентифицировать подобные случаи в 4,5 раза достовер­нее, чем в ручном режиме повседневного мониторинга и за меньшее время. В

таблице 4.7 приведена статистика по достоверности идентификации случаев болезни, которые система отнесла к подозрительным, а лабораторный анализ этот диагноз подтвердил.

Таблица 4.6. Достоверность определения болезней обмена веществ у живот­

ных с помощью детального ветеринарного осмотра за всю лактацию.

Таблица 4.7. Достоверность определения болезней обмена веществ животных с помощью биотехнической системы поддержки принятия решений состоя­ния здоровья животных за всю лактацию.

Современные биотехнические системы способны определять проблемы, связанные с обменом веществ животного, основываясь на косвенных призна­ках. Достоверность идентификации подобных систем составляет от 40 до 70% при скорости идентификации 1-3 минуты для каждой особи.

На рисунке 4.14 приведен график сопоставления результатов идентифи­кации с помощью ручных методов и разработанного программного продукта за весь период лактации.

Анализ статистики, собранной на исследуемом предприятии, приведен­ной в таблицах 4.5-4.7 и рисунке 4.14, показал, что идентификации с помо­щью биотехнической системы поддержки принятия решений позволяет до­стигнуть большего быстродействия, в сравнении с существующими методи­

ками. Достоверность идентификации заболеваний составляет 88,8% - значе­ние этого показателя хуже, чем при лабораторном анализе, тем не менее, стоит отметить, что разработанная система анализирует данные по всему стаду каждый день, а лабораторный анализ позволяет обследовать лишь 53 особи за весь период лактации. Данный подход можно использовать в каче­стве метода первичной идентификации, таким образом, снизив нагрузку на лабораторию предприятия, куда для анализа будут поступать животные с вы­сокой степенью вероятности, имеющие заболевания, связанные с обменом веществ в организме.

■ Время идентификации одной особи ■ Количество обследуемых животных ■ Достоверность идентификации

Рисунок 4.14 - График сопоставления достоверности и оперативности суще­ствующих методик идентификации проблем, связанных с обменом веществ у животных по сравнению с предложенной биотехнической системой под­держки принятия решений о состоянии здоровья животных за весь период лактации

Оценка оперативности идентификации проблем, связанных с нарушени­ем молочной продуктивности животных

Понижение молочной продуктивности животных является, как правило, основанием для детальной диагностики. Пониженная молокоотдача может быть свидетельством повреждения или начала некого воспалительного про­

цесса в молочной железе. Тем не менее, нехарактерное для конкретного пе­риода лактации понижение данного параметра может являться индикатором возникновения совершенно различных трудностей в состоянии животного. Так, например, в ряде случаев, зарегистрированных на исследуемом молоч­ном предприятии, понижение молочной продуктивности свидетельствовало о начавшемся у животного воспалении легких или воспалительных процессах в других органах. Данные случаи являются единичными, но стоит отметить, что нехарактерная для периода лактации пониженная молокоотдача является свидетельством дискомфорта животного, причину которого нужно найти как можно раньше.

Молочная продуктивность - важнейшая характеристика производствен­ных животных, поэтому ежедневно она анализируется на предприятии тща­тельнейшим образом в ходе повседневного мониторинга доения особей. Так вручную процесс выявления пониженной молочной продуктивности занима­ет у работников около 30 секунд для каждого животного, путём сравнения текущего показателя с предыдущим. В общей сложности процесс идентифи­кации по всему стаду занимает 6,5 часов для всех работников предприятия, вовлеченных в процесс обеспечения эффективного доения. Количество верно идентифицированных случаев изменения состояния животного близко к 85% при довольно большой ошибке второго рода. Данная периодическая случа­ющаяся ошибка возникает из-за легкого дискомфорта у животного, пагубно влияющего на молокоотдачу, например, в следствие перевода животного в другую группу или изменении температуры и влажности помещения.

Современные биотехнические системы также предоставляют возмож­ность сигнализировать об опасных нехарактерных перепадах молочной про­дуктивности, но при этом достоверность идентификации подобных ситуаций составляет от 60% до 90% при ошибке второго рода в 15%. Оперативность автоматической идентификации в данном случае составляет 2-3 минуты.

Биотехническая система поддержки принятия решений позволяет верно идентифицировать 92% ситуаций пониженной молокоотдачи, в дальнейшем

диагностированных как случаи, когда животное нуждается в ветеринарной помощи или изменениях условий содержания. Анализ данных по всему стаду занимает около 7 секунд ежедневно.

Применение разработанной системы позволяет улучшить состав поиско­вой выборки среди животных. Процент ложно определённых особей, поме­щенных в список подозрительных на заболевание (ошибка II рода) уменьше­на с 12% до 6%. Таким образом, анализируя статистику, приведенную на ри­сунке 15, можно сделать вывод, что после применения биотехнической си­стемы поддержки принятия решений качество поиска удалось улучшить. Также стоит отметить, что работники предприятия могут не тратить время на анализ данных о ежедневном удое животного, система позволяет сделать это за 7 секунд. Таким образом, предложенный способ анализа данных о молоч­ной продуктивности обладает большим быстродействием, чем существую­щий ручной.

Рисунок 4.15 - График сопоставления достоверности и оперативности суще­ствующих методик идентификации проблем, связанных пониженной моло- коотдачей у животных, с предложенной биотехнической системой поддерж­ки принятия решений о функциональном состоянии животных за весь период лактации.

Оценка оперативности идентификации проблем, связанных с повышен­ной электропроводностью молока животных

Индикатор резкого беспричинного повышения электропроводности мо­лока также является важным признаком ухудшения состояния здоровья жи­вотного. В первую очередь данные изменения связаны с воспалительными процессами, протекающими в молочной железе животного, что приводит к качественному ухудшению выделяемого молока. Данный признак нуждается в отдельном анализе. Ранее для идентификации мастита он анализировался в совокупности с молочной продуктивностью. Методы анализа состава молока на предмет повреждения вымени уже рассматривались в этом параграфе и подробно приведены на рисунке 4.11.

Исследование этого параметра в отдельности позволило увеличить сово­купную достоверность идентификации заболеваний вымени с помощью био­технической системы до 94%, существенно сократив при этом время иденти­фикации.