“จำนวนลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต (Born alive)” อะไรบ้างที่ควรรู้เกี่ยวกับค่าดัชนีสุกรนี้
รวมมาให้แล้ว!! สิ่งที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับดัชนีสุกรนี้ และวิธีการสร้างค่ามาตรฐานเฉพาะฟาร์มคุณเอง
-
teenalytic
- Updated
- 12 min read
การมีดัชนีวัดผลการเลี้ยงนับว่าเป็นสิ่งสำคัญในการวัดผลการผลิตสุกร โดยดัชนีลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิตเป็นดัชนีที่ส่งผลกระทบโดยตรงต่อดัชนีลูกสุกรหย่านมต่อครอก ซึ่งเป็นตัวบอกศักยภาพของการจัดการระบบสืบพันธุ์ในฟาร์มพ่อแม่พันธุ์ แล้วดัชนีลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิตคืออะไร มีปัจจัยอะไรมาเกี่ยวข้อง มีข้อดีและข้อเสียอย่างไร และคุณสามารถสร้างค่ามาตรฐานของฟาร์มได้อย่างไร? เมื่ออ่านบทความจบคุณจะไม่มีอะไรต้องสงสัยอีกเลย
จำนวนลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิตคืออะไร?
จำนวนลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต หรือ Born alive ความหมายคือ มีจำนวนลูกสุกรแรกคลอดที่มีชีวิตเฉลี่ยกี่ตัวจากการคลอดของแม่สุกรในแต่ละครั้ง ซึ่งดัชนีนี้จะบอกคุณภาพเกี่ยวกับระบบสืบพันธุ์ภายในฟาร์มพ่อแม่พันธุ์สุกรได้โดยตรง เช่น การผสมเทียม สุขภาพพ่อ-แม่พันธุ์ การคลอด เป็นต้น
วิธีการคำนวณจำนวนลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต (Born alive)
คำนวณโดยอิงข้อมูลในภายในครอก
จำนวนลูกเกิดมีชีวิตต่อครอก (Born alive per litter)* = จำนวนลูกเกิดทั้งหมด (Total born หรือ TB) – จำนวนลูกตายแรกคลอด (Stillbirth) – จำนวนลูกมัมมี่ (Mummy)
*ได้เป็นตัวเลขเป็นรายครอกเพื่อนำไปคำนวณต่อ
คำนวณโดยอิงข้อมูลฝูงตามช่วงเวลา
เฉลี่ยลูกเกิดมีชีวิตต่อครอก (Average born alive)* = [จำนวนลูกเกิดทั้งหมดทั้งฝูง (Total born หรือ TB) – ลูกตายแรกคลอดทั้งฝูง (Stillbirth) – จำนวนลูกมัมมี่ทั้งฝูง (Mummy) ] ÷ จำนวนครั้งแม่คลอด (Farrowing sow)
*ได้เป็นค่าเฉลี่ยในกรอบเวลาที่กำหนด เช่น รายเดือน รายปี เป็นต้น
ตัวอย่างการคำนวณจำนวนลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต (Born alive)
ตัวอย่างที่ 1: กรณีทราบข้อมูลแม่สุกร No.1 ดังนี้ จำนวนลูกเกิด (Total born) = 18, จำนวนลูกตายแรกคลอด (Stillbirth) = 2, จำนวนลูกมัมมี่ (Mummy) = 1 ต้องการหาลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต
วิธีการคำนวณ
Born alive = Total born – Stillbirth – Mummy = 18 – 2 – 1 = 15
สรุปตัวอย่างที่ 1
ลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิตของ No.1 = 15 ตัว
ตัวอย่างที่ 2: กรณีทราบ ค่าเฉลี่ยจำนวนลูกเกิด (Total born) = 15.5, เฉลี่ยจำนวนลูกตายแรกคลอด (Stillbirth) = 0.75, จำนวนลูกมัมมี่ (Mummy) = 0.2 ต้องการหาค่าเฉลี่ยลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต
วิธีการคำนวณ
Average born alive = Average total born – Average stillbirth – Average mummy = 15.5 – 0.75 – 0.5 = 14.3
สรุปตัวอย่างที่ 2
เฉลี่ยลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต ของฟาร์มคือ 14.3 ตัวต่อครอก
ตัวอย่างที่ 3: กรณีทราบ ข้อมูลผลการเลี้ยงฟาร์ม 1,000 แม่ใน 1 เดือน คือ จำนวนแม่คลอด 43 ตัว, จำนวนลูกเกิด (Total born) = 688, เฉลี่ยจำนวนลูกตายแรกคลอด (Stillbirth) = 20, จำนวนลูกมัมมี่ (Mummy) = 7 ต้องการหาค่าเฉลี่ยลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต
วิธีการคำนวณ
Born alive = (Total born – Stillbirth – Mummy) ÷ #farrowing sow = (688 – 20 – 7) ÷ 43 = 15.4
สรุปตัวอย่างที่ 3
เฉลี่ยลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต ของฟาร์มคือ 15.4 ตัวต่อครอก
ข้อดี และข้อเสียของดัชนีลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต
ข้อดีของดัชนีลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต
วัดผลผลิตของระบบสืบพันธุ์ได้โดยตรง
ช่วยให้รู้จำนวนลูกสุกรเกิดมาแล้วรอดที่แท้จริงต่อแม่หรือฝูง
ช่วยประเมินศักยภาพของสายพันธุ์ภายในฝูง
การที่ BA สูง บ่งบอกถึงการคัดเลือกแม่พันธุ์ที่ลูกดก หรืออัตราการสูญเสียตั้งแต่ท้อง-คลอดที่ต่ำ เมื่อคัดสายพันธุ์ร่วมกับปัจจัยด้านอัตราการโต และรอดชีวิตภายหลังการคลอดจะทำให้ฟาร์มสร้างผลกำไรได้สูงขึ้น
เป็นตัวเปรียบเทียบประสิทธิภาพการเลี้ยงที่ใช้อ้างอิง
BA ถือว่าเป็นดัชนีพื้นฐานที่ทั่วโลกยอมรับ ทำให้ง่ายต่อการเปรียบเทียบผลการเลี้ยงของฟาร์มในอดีต หรือกับฟาร์มอื่นๆ
เป็นตัวเชื่อมโยงกับดัชนีอื่นๆ
ข้อจำกัดของดัชนีลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต
ไม่สะท้อนถึงอัตรารอดของลูกหมูจนถึงหย่านม
BA ไม่ได้สะท้อนถึงดัชนีอัตราการตายก่อนหย่านม แต่จะเกี่ยวข้องกับลูกตายคลอด และลูกมัมมี่ได้โดยตรง
ความเสี่ยงด้านอัตราการตาย
การที่ได้ลูกจำนวนมาก มักจะทำให้น้ำหนักแรกเกิดเฉลี่ยลดลง น้ำหนักแตกไซต์ ทำให้ยากต่อการจัดการและเสี่ยงที่จะมีอัตราตายที่สูงขึ้นในการเลี้ยง
ความยากในการแก้ปัญหา
ดัชนีนี้ได้รับอิทธิพลจากปัจจัยด้านอาหาร การจัดการ มากกว่าปัจจัยด้านพันธุกรรม ทำให้การประเมินผลมีความซับซ้อน
ปัญหาความแม่นยำของข้อมูลที่เก็บ
การคำนวณที่ถูกต้อง ขึ้นอยู่กับการบันทึกข้อมูลที่แม่นยำ หากข้อมูลผิดพลาด ได้ค่าที่คลาดเคลื่อน อาจนำไปสู่การตัดสินใจผิดพลาด
ปัจจัยที่ส่งผลต่อดัชนีลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต
ลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิตเป็นดัชนีที่ขาดไม่ได้ในการประเมินประสิทธิภาพของฟาร์ม เมื่อเป็นอย่างนี้แล้วสิ่งที่ต้องทราบก็คือปัจจัยอะไรที่ส่งผลกระทบต่อดัชนีนี้บ้าง
พันธุกรรม และโปรแกรมการคัดเลือกสายพันธุ์
สายพันธุ์แท้ (Pure breed)
ไม่แนะนำให้ใช้ดัชนี BA ในการคัดเลือกสายพันธุ์แท้ เพราะ ค่า BA ได้รับผลจาก genetic ต่ำ (Heritability ต่ำ) ยิ่งไปกว่านั้นอาจเสี่ยงต่อน้ำหนักแรกเกิดต่ำ และเสี่ยงอัตราการตายที่สูงขึ้น
สายพันธุ์พ่อแม่ที่แตกต่างกัน (Boar & Sow Line Differences)
การคัดแม่พันธุ์ที่ให้ขนาดครอกใหญ่ หรือให้จำนวนลูกที่มาก เมื่อผสมกับพ่อพันธุ์ที่สายพันธุ์แตกต่างกัน สามารถทำให้ลูกที่เกิดมีสุขภาพ หรือให้ผลผลิตที่สูงกว่าพ่อแม่ (hybrid vigor) การเก็บข้อมูลลูกที่เกิดจากพ่อแม่ จึงมีความสำคัญมากในการปรับปรุงสายพันธุ์อย่างมีคุณภาพ
แม่สุกรและสุกรสาว
Parity
แม่สุกร Parity แรกหรือท้ายมักให้ลูกจำนวนน้อย
สุขภาพ ร่างกาย และโภชนาการ
โรคทางระบบสืบพันธุ์ ลักษณะโครงสร้างร่างกายที่ใหญ่ จำนวนเต้านมที่สามารถใช้การได้ การดูแลโภชนาการให้เหมาะสมกับทุกระยะ ทั้งหมดส่งผลต่อ BA ได้โดยตรง
การผสมเทียม โปรแกรมการผสม
การตรวจการเป็นสัด และเวลาในการผสมเทียม
การจับสัดที่แม่นยำ และการผสมเทียมอย่างถูกต้อง ช่วยเพิ่มอัตราการผสมติด แล้วทำให้เพิ่มอัตราเข้าคลอดของแม่สุกร ส่งผลให้ลูกหมูเกิดเฉลี่ยในแต่ละชุดการผสมสูงมากขึ้น
คุณภาพน้ำเชื้อ และเทคนิคการผสมเทียม
การคัดเลือกพ่อพันธุ์ การเตรียมน้ำเชื้อ ร่วมกับเทคนิคการผสมเทียมที่ดี ทำให้การผสมติด และให้ลูกที่ประสิทธิภาพที่ดี
สิ่งแวดล้อมตั้งแต่ตั้งท้อง-คลอด
โรงเรือน
อุณหภูมิ ความเร็วลม ความชื้น และความหนาแน่นในการเลี้ยง ทั้งหมดเป็นสิ่งแวดล้อมที่ส่งผลโดยตรงต่อแม่สุกร หากควบคุมได้ไม่ดี ก็มีผลทำให้เครียด ซึ่งทำให้สูญเสียลูกในขณะท้องหรือแรกคลอด
การดูแลขณะคลอด
การเฝ้าคลอด และช่วยคลอดอย่างเหมาะสม ทำให้เพิ่มอัตราการรอดลูกหมูในขณะคลอดได้
สุขอนามัย
การดูแลเรื่องความสะอาดพื้นที่เลี้ยง และ Biosecurity ช่วยลดการสูญเสียลูกหมูจากโรคได้
ลักษณะครอก (Litter Characteristics)
จำนวนเกิดรวม (Total born)
จำนวนเกิดรวมสูง ไม่ได้หมายความว่า BA จะสูง แต่ตรงกันข้ามจำนวนเกิดสูงมักพบปัญหาการตายแรกคลอดที่สูงขึ้น ทำให้การดูแลลูกสุกรระหว่างคลอด และหลังคลอดทันทีจึงมีความสำคัญ
การจัดการของฟาร์มต่อคุณภาพของข้อมูล
ความแม่นยำของข้อมูล
การเก็บข้อมูลผิด/ไม่ครบ ทำให้ตัวเลขดัชนี BA มีความผิดเพี้ยนจากของจริง
มาตรฐานแตกต่างกัน
บางฟาร์มมีความเข้าใจเกี่ยวกับดัชนี หรือ มีcriteria เกี่ยวกับค่า BA ที่แตกต่างกัน ทำให้ต้องตรวจสอบให้แน่ใจก่อนนำไปใช้งาน
ตัวอย่างในการกำหนดค่าลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิตจากข้อมูลภายในฟาร์ม
การกำหนดค่ามาตรฐานดัชนีที่เป็นของฟาร์มคุณโดยเฉพาะ ค่าที่ได้จะเป็นช่วง (Range) ของค่ามาตรฐาน ช่วยให้ฟาร์มติดตามค่าดัชนีได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งต่างจากรูปแบบดั่งเดิมที่เป็นค่าๆเดียว (Estimate point)
ตัวอย่างฟาร์มสุกร A ซึ่งมีขนาด 2,000 แม่ เลี้ยงสุกรมาแล้ว 3 ปี ที่ผ่านมาไม่ค่อยมีการปรับเปลี่ยนรูปแบบการเลี้ยง ระหว่างการเลี้ยงฟาร์มทำการเก็บข้อมูลดัชนีค่าเฉลี่ยลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต (BA) แล้วรายงานผลเป็นรายเดือน โดยเราสามารถหา range ของค่าดัชนีนี้ด้วยขั้นตอนดังนี้ (ตามรูป)
1. กำหนดเป้าหมายดัชนีที่ต้องการเก็บข้อมูล (Setting and observing data)
เป้าหมายฟาร์ม คือต้องการตอบคำถามว่า ค่าปกติของ BA ภายในฟาร์ม A แต่ละเดือนโดยเฉลี่ยควรจะมีค่าเท่าไร? ข้อมูลที่ฟาร์มเก็บบันทึกในแต่ละเดือนจะเป็นข้อมูลจำนวนแม่เข้าคลอดจริง, จำนวนลูกเกิดทั้งหมด, จำนวนลูกตายแรกคลอด และจำนวนลูกมัมมี่ หลังจากนั้นนำไปคำนวณเพื่อให้ได้ค่า BA มา
2. เก็บข้อมูลค่า BA (Collect data)
บันทึกค่า BA ทุกเดือน เพื่อนำไปวิเคราะห์โดยข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์ในขั้นตอนต่อไป โดยตัวอย่างข้อมูล 3 ปีที่เก็บมีค่าดังนี้
| Year_month | BA |
|---|---|
| 2022-01 | 12 |
| 2022-02 | 15.2 |
| 2022-03 | 14.3 |
| 2022-04 | 13.7 |
| 2022-05 | 16.4 |
| 2022-06 | 15.2 |
| 2022-07 | 12.1 |
| 2022-08 | 13.9 |
| 2022-09 | 16.9 |
| 2022-10 | 15.3 |
| 2022-11 | 12.3 |
| 2022-12 | 12.7 |
| 2023-02 | 14.8 |
| 2023-03 | 15.1 |
| 2023-04 | 16.9 |
| 2023-05 | 12.9 |
| 2023-06 | 15.7 |
| 2023-07 | 16.4 |
| 2023-08 | 13.8 |
| 2023-09 | 16.5 |
| 2023-10 | 13.3 |
| 2023-11 | 15.9 |
| 2023-12 | 17 |
| 2024-01 | 14.5 |
| 2024-02 | 16.1 |
| 2024-03 | 14.8 |
| 2024-04 | 15.3 |
| 2024-05 | 16.9 |
| 2024-06 | 14.4 |
| 2024-07 | 15.5 |
| 2024-08 | 12.6 |
| 2024-09 | 13.2 |
| 2024-10 | 14.4 |
| 2024-11 | 16.1 |
| 2024-12 | 15.5 |
3.วิเคราะห์ข้อมูลค่า BA (Analyzing data)
ขั้นตอนนี้สามารถใช้โปรแกรมวิเคราะห์ข้อมูลใด ขึ้นกับความเหมาะสมของชนิดข้อมูล และความถนัดของคุณ เราจะยกตัวอย่างในการใช้ Excel/Google sheet ในการวิเคราะห์เพื่อให้คุณสามารถทำตามได้ง่ายๆ โดยใช้ Add-ins: Analysis ToolPak
3.1 หาข้อมูลที่มีค่ามากกว่า หรือน้อยกว่าปกติ (Outlier)
นำข้อมูลมาสร้าง Box plot จะพบค่าที่เป็น outlier 1 ค่า ในตัวอย่างนี้จะนำค่าต่ำผิดปกติออกจากการคำนวณมาตรฐานดัชนีฟาร์ม เพราะน่าจะเป็นเหตุการณ์ผิดปกติของฟาร์มที่ไม่ได้เป็นตัวเลขตามปกติ และแนะนำให้ทำการตรวจสอบหาสาเหตุว่าปัจจัยใดบ้างที่ทำให้เกิดค่าผิดปกตินี้
3.2 ดูการกระจายตัวของข้อมูล (Distribution)
กราฟ Histogram ทำให้มั่นใจได้ว่าค่ามาตรฐานที่คุณจะคำนวณในขั้นตอนต่อไป จะมีค่าใกล้เคียงกับสิ่งที่เกิดภายในฟาร์มในภาวะปกติ หลังจากนำข้อมูล Outlier ออกจากการคำนวณไปแล้ว พบว่าการกระจายตัวของข้อมูลเป็น normal distribution (p-value = 0.13; Shapiro-wilk test)
3.3 Descriptive statistics
| Stat ของชุดข้อมูล | Value |
|---|---|
| N | 35 |
| Mean | 14.8 |
| Median | 15.1 |
| Mode | 16.9 |
| Standard Deviation | 1.5 |
| Standard Error | 0.25 |
| Confidence Level(95.0%) | 0.5 |
| Sample Variance | 2.2 |
| Range | 5 |
| Minimum | 12 |
| Maximum | 17 |
| Sum | 517.6 |
Descriptive statistics นับว่าเป็นมีประโยชน์มากเพราะทำให้เห็นถึงภาพรวมตัวเลขของข้อมูล ที่จะนำไปคำนวณช่วงค่ามาตรฐานของ BA ต่อไป
4.กำหนดเป้ามาตรฐานดัชนี BA (Establishing new target)
ตามหลักของ Central Limit Theorem (CLT) จะหาช่วงของค่าดัชนี BA จากค่า Mean ± Margin of error หรือถ้าเอาง่ายๆกว่านั้น คือเอาค่า Mean ± Confidence Level 95.0% ซึ่งข้อมูลนี้ได้จาก descriptive statistics ซึ่งจะได้เท่ากับ
14.8 ± 0.5 หรือ BA จะมีค่าระหว่าง 14.3 – 15.3
หมายความว่าฟาร์ม A ควรตั้งมาตรฐานของค่าดัชนี BA เฉลี่ยไว้ที่ 14.3 – 15.3 โดยที่มีความเชื่อมั่นที่ 95%
5.ติดตามค่าดัชนี BA อย่างต่อเนื่อง (Ongoing monitoring)
ปกติถ้าฟาร์ม A ไม่มีการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยในการเลี้ยงสุกร ได้แก่ ขบวนการเลี้ยง, ผลิตภัณฑ์ และปัจจัยภายนอกอื่นๆ ก็ควรได้ค่าเฉลี่ย BA ตามช่วงที่กำหนดไว้ แต่เมื่อไรก็ตามที่ได้ค่าต่ำ หรือสูงกว่ามาตรฐานที่กำหนด นั่นคือ PWL<14.3 หรือ >15.3 ตามลำดับ ให้ทำการตรวจสอบย้อนหลังว่าเกิดอะไรขึ้นในขบวนการที่เกี่ยวข้องกับค่า BA เพื่อนำข้อมูลเหล่านั้นมาพิจารณาประกอบการตัดสินใจในขั้นตอนต่อไป
6.ตรวจหาปัจจัยที่ทำให้ BA เปลี่ยนแปลง (Identifying changing factor)
สิ่งที่ยากที่สุดในขั้นตอนนี้ คือคุณต้องเก็บข้อมูลย้อนหลังอย่างต่อเนื่อง โดยให้ข้อมูลเหล่านั้นครอบคลุมสาเหตุที่อาจส่งผลต่อค่าเฉลี่ยของดัชนี BA เมื่อพบความผิดปกติ ให้คุณทำการตรวจสอบทันที ว่ามีแนวโน้มมาจากอะไรเป็นหลัก ขบวนการนี้ทำให้เราเพิ่มโอกาสเลือกปัจจัยที่ส่งผลต่อ BA ได้อย่างถูกต้อง เพื่อนำไปทดสอบยืนยันในขั้นตอนต่อไป
7.ทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis testing)
นำปัจจัยที่สงสัยมาทดสอบว่าแท้จริงแล้วมีผลต่อการเปลี่ยนแปลงค่า BA หรือไม่ โดยการทำ Inferential statistics เพื่อหาว่าปัจจัยนั้นส่งผล (Causation) หรือมีความสัมพันธ์ (Correlation) กับค่า BA มากแค่ไหน เพื่อที่จะได้นำข้อมูลไปประกอบการตัดสินใจในการวางแผนปรับปรุงฟาร์ม A ในระยะยาว
FAQ คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับดัชนีลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต (Born alive)
ค่ามาตรฐานของลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิตฟาร์มทั่วไปควรอยู่ที่เท่าไร
ตามมาตรฐานทั่วไป Born alive ควรอยู่ที่ 11 – 14 ตัวต่อครอก แต่ปัจจุบันในไทยมีการจัดการที่ดีขึ้น มีการเลี้ยงแม่สุกรสายพันธุ์ลูกดกมากขึ้น ก็สามารถได้ค่ามากกว่านี้ จึงแนะนำให้สร้างค่ามาตรฐานของฟาร์มเองเพื่อใช้ในการประเมินผลการเลี้ยง
ดัชนีลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต ส่งผลต่อดัชนีอื่นบ้างไหม
ตัวอย่างดัชนีอื่นที่ได้รับผลจากดัชนีลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต
- อัตราการตายแรกคลอด (% Pre-weaning mortality)
- ลูกสุกรหย่านมต่อแม่ต่อปี (PSY)
ดัชนีที่ควรพิจารณาร่วมกับดัชนีลูกสุกรแรกคลอดมีชีวิต มีอะไรบ้าง
การดูดัชนี BA เพียงอย่างเดียว ทำให้ซ่อนปัญหาหลายๆอย่างในการผลิต แต่การแปลผลร่วมกับ %ตายแรกคลอด, %มัมมี่, %ตายก่อนหย่านม และ ลูกสุกรหย่านมต่อแม่ต่อปี จะช่วยให้ประเมินประสิทธิภาพการผลิตสุกรได้อย่างแม่นยำมากขึ้น
Related Posts
