Steigerung der tierischen Proteinproduktion mithilfe eines Datenanalysemodells

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Aminosäuren sind Bausteine ​​von Proteinen, sie sind notwendige Nährstoffe. Proteine ​​sind essentielle Nährstoffe für den menschlichen Körper. Sie sind die wichtigsten strukturellen Bestandteile aller Zellen des Körpers. Es gibt zwei verschiedene Arten von Aminosäuren, nämlich Essentielle und Nichtessentielle. Nicht-essentielle Aminosäuren können mit Chemikalien im Körper hergestellt werden, während essentielle Aminosäuren nicht aus dem Körpersystem hergestellt werden können, daher können sie nur über die Nahrung aufgenommen werden.

Es besteht eine hohe Marktnachfrage nach tierischem Protein im Vergleich zu anderem Pflanzenprotein, dies liegt daran, dass der Aminosäuregehalt in tierischem Protein im Vergleich zu anderem Pflanzenprotein höher ist. Es hat eine gute Wirkung bei der Entwicklung von Wachstum und Energie beim Menschen. Der durchschnittliche Verzehranteil der Nigerianer an tierischem Protein ist jedoch mit 8,3 g/Tag vom idealen Standardwert von 53 g/Tag sehr gering, was in hohem Maße auf die unzureichende Versorgung auf den lokalen Märkten zurückzuführen ist.

Wie Data Analytics die Produktionskapazität steigern kann

Die Nutzung von Datenanalysen kann betriebliche Prozessflops reduzieren und Zeit und Kapital sparen. Es wird auch die Verschwendung im Produktionsprozess reduzieren und somit die Produktionsmenge und -qualität erhöhen. Angesichts der Komplexität der Produktionsaktivitäten in der tierischen Proteinproduktion benötigen Landwirte einen Datenanalyseansatz, um Prozessfehler zu diagnostizieren und zu korrigieren.

Datenanalyse bezieht sich auf die Anwendung statistischer Werkzeuge auf Geschäftsdaten, um betriebliche Praktiken in der Produktion zu bewerten und zu verbessern. In der Tierproduktion kann der Supply-Chain-Experte mithilfe von Datenanalysen einen Einblick in die historische Leistung vergangener Operationen gewinnen, die zukünftige operative Leistung prognostizieren und so eine Entscheidung treffen, die eine Optimierung des gesamten Prozesses sicherstellt. Beispielsweise wird die Anwendung von Datenanalysen in der Geflügelproduktion die Quantität und Qualität der Eier- und Geflügelproduktion erhöhen. Datenanalysen ermöglichen umsetzbare Erkenntnisse, die zu fundierten Entscheidungen und besseren Geschäftsergebnissen führen.

Arten der bereitzustellenden Datenanalyse

Prädiktive Analysen

Beschreibende Analyse

Präskriptive Analytik

Predictive Analytics: verwendet Daten, um das zukünftige Ergebnis eines anstehenden Ereignisses vorherzusagen. Es macht die Geschäftsinhaber zu wissen, wie wahrscheinlich das Ergebnis eines beabsichtigten Geschäftsplans ist. Es verwendet statistische Techniken, um Modellierung und Data Mining zu integrieren, um die historische und aktuelle Situation zu analysieren und daraus Vorhersagen über die zukünftigen Ereignisse zu machen.

In der tierischen Proteinproduktion erfasst ein Vorhersagemodell Zusammenhänge zwischen vielen Faktoren und ermöglicht die Bewertung potenzieller Risiken und Chancen. Es ermöglicht den Betriebsleitern, die beste Produktionstechnik zur Optimierung ihrer Produktion zu kennen, einschließlich Rohstoffbeschaffung, Betriebssystemtechnik, Kosten usw. Dies hilft bei der Herstellung von Qualitätsprodukten zu den richtigen Kosten und zum richtigen Zeitpunkt.

Descriptive Analytics: Verwendet Daten, um vergangene Ereignisse zu analysieren, um einen besseren Überblick über die Zukunft zu erhalten. Historische Daten werden durchsucht, um einen Einblick in das Niveau der vergangenen Leistung von Ereignissen zu geben und Gründe für Erfolg oder Misserfolg zu erkennen und notwendige Anpassungen bei Fälligkeit vorzunehmen.

Deskriptive Analysen werden Landwirten helfen, einen Überblick über die Leistungen früherer Produktionsaktivitäten zu erhalten. Dies wird es ihnen ermöglichen, die Höhe der Gewinne oder Verluste zu kennen, die sie in ihrem Betrieb erwirtschaften. Viele landwirtschaftliche Betriebe gehen aufgrund fehlender Kenntnisse über die Produktionsleistung in der Vergangenheit aus dem Geschäft. Dies reduziert die Gesamtproduktion der Proteinproduktion im Land.

Prescriptive Analytics: integriert alle Bereiche des Lieferkettensystems, um die besten Optionen für den Geschäftsbetrieb vorzuschlagen, die die gesamten eingesetzten Ressourcen optimieren, um das gesetzte Ziel zu den besten minimalen Kosten zu erreichen. Dies wird das kontinuierliche Geschäftswachstum fördern. Mit dieser Analyse werden Landwirte angeleitet, welche Technik sie zu jedem Zeitpunkt anwenden müssen, um ihr Ziel zu erreichen.

Die präskriptive Analyse wird es den Landwirten auch ermöglichen, die Zeit zu kennen, um Änderungen an ihren Geschäftsabläufen vorzunehmen. Dies liegt daran, dass es saisonal bedingte Veränderungen gibt, die sich auf das Geschäft auswirken. Eine rechtzeitige Anpassung kann vorgenommen werden, um Betriebsflops zu vermeiden, die sich schließlich auf das Endergebnis auswirken können.

Zusammenfassend ist die Implementierung eines Datenanalysemodells in den Betrieben von Landwirten unerlässlich, um die Produktion von ausreichend tierischem Protein zu erhöhen. Die Mehrheit der Landwirte (Vieh, Pflanzen, Fische usw.) erleiden Verluste oder gehen aus dem Geschäft aufgrund der Nichtimplementierung eines Datenanalysemodells.

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