“ลูกสุกรหย่านมต่อครอก (Pig weaned/Litter)” อะไรที่ควรรู้เกี่ยวกับดัชนีสุกรนี้
มัดรวมมาให้แล้ว!! ข้อมูลเกี่ยวกับดัชนีลูกสุกรหย่านมต่อครอกหรือ PWL ต้องตั้งเป้าหมายสำหรับฟาร์มคุณไว้ที่เท่าไร?
-
teenalytic
- Updated
- 12 min read
ในการทำฟาร์มเลี้ยงสุกรพ่อแม่พันธุ์ ตัวชี้วัดประสิทธิภาพการเลี้ยง ที่บอกถึงความสามารถการผลิตช่วงที่แม่สุกรคลอดจนถึงช่วงหย่านม มักใช้ข้อมูลลูกสุกรหย่านมต่อครอกเป็นดัชนีชี้วัด แล้วดัชนีนี้คืออะไร มีข้อดีข้อเสียอย่างไร คุณจะตั้งค่ามาตรฐานเฉพาะฟาร์มของคุณได้อย่างไร? เมื่ออ่านบทความนี้จบคุณจะไม่มีอะไรต้องสงสัยอีกเลย
ลูกสุกรหย่านมต่อครอก (PWL) คืออะไร?
ลูกสุกรหย่านมต่อครอก หรือ Pigs weaned per litter (PWL) มีความหมายคือ จำนวนเฉลี่ยของลูกสุกรหย่านมที่รอดชีวิตต่อแม่ 1 ครอก ซึ่งเป็นดัชนีสำคัญในการเลี้ยงสุกรของประเทศไทย และมีอิทธิพลต่อดัชนีลูกสุกรหย่านมต่อแม่ต่อปี (PSY) ยิ่งไปกว่านั้นดัชนี PWL ก็ยังเป็นตัวแทนที่บอกถึงประสิทธิภาพในเล้าคลอดของฟาร์มพ่อแม่พันธุ์ได้เป็นอย่างดี โดยเฉพาะแม่สุกรในช่วงตั้งแต่คลอดจนถึงหย่านม
วิธีการคำนวณลูกสุกรหย่านมต่อครอก (PWL)
สูตรคำนวณจำนวนลูกหย่านมต่อครอก (Pig weaned/litter)
จำนวนลูกหย่านมต่อครอก (Pig weaned/litter) = จำนวนลูกเกิดมีชีวิต (Born alive หรือ BA) – จำนวนลูกสุกรที่ตายก่อนหย่านม (Pre-weaning mortality)
สูตรคำนวณจำนวนลูกเกิดมีชีวิต (Born alive หรือ BA)
จำนวนลูกเกิดมีชีวิต (Born alive หรือ BA) = จำนวนลูกเกิดทั้งหมด (Total born หรือ TB) – จำนวนลูกตายแรกคลอด (Stillbirth) – จำนวนลูกมัมมี่ (Mummy)
ตัวอย่างการคำนวณลูกหย่านมต่อครอก (PWL)
ตัวอย่างที่ 1: กรณีทราบ เฉลี่ยลูกเกิดมีชีวิต (Born alive) และจำนวนลูกสุกรที่ตายก่อนหย่านม (Pre-weaning mortality)
ฟาร์มขนาด 1000 แม่ มี Born alive = 16 และ Pre-weaning mortality = 10%
วิธีการคำนวณ
PWL = Born alive – Pre-weaning mortality
= 16 – 1.6 = 14.4
สรุปตัวอย่างที่ 1
เฉลี่ยลูกหย่านมต่อครอก = 14.4 ตัวต่อครอก
ตัวอย่างที่2: กรณีทราบ จำนวนลูกเกิดทั้งหมด (Total born), จำนวนลูกสุกรที่ตายก่อนหย่านม (Pre-weaning mortality), จำนวนลูกตายแรกคลอด (Stillbirth), จำนวนลูกมัมมี่ (Mummy)
ฟาร์มขนาด 1000 แม่ มี Total born = 18, Stillbirth = 3%, Mummy = 1%, Pre-weaning mortality = 12%
วิธีการคำนวณ
PWL = Born alive – Pre-weaning mortality
= (Total born – Stillbirth – Mummy) – Pre-weaning mortality
= (18 – 0.54 – 0.18) – 2.07 = 15.21
สรุปตัวอย่างที่ 2
เฉลี่ยลูกหย่านมต่อครอก = 15.21 ตัวต่อครอก
ข้อดี และข้อเสียของดัชนีลูกสุกรหย่านมต่อครอก (PWL)
หากคุณนำดัชนีชนิดนี้ไปใช้เพื่อประกอบการตัดสินใจเพียงค่าเดียวจำเป็นต้องทราบถึงข้อดี และข้อจำกัด เพื่อนำไปประยุกต์ใช้ได้อย่างถูกต้อง
ข้อดีของดัชนี PWL
เป็นตัวเปรียบเทียบประสิทธิภาพการเลี้ยงในอุตสาหกรรม
PWL ถือว่าเป็นดัชนีพื้นฐานที่ทั่วโลกยอมรับ ทำให้ง่ายต่อการเปรียบเทียบผลการเลี้ยงของฟาร์มในอดีต หรือกับฟาร์มอื่นๆ
บอกประสิทธิภาพการเลี้ยงช่วงตั้งแต่คลอดจนถึงหย่านม
PWL บอกถึงภาพรวมการจัดการแม่สุกรและลูกสุกรในระยะดังกล่าว ได้เจาะจงกว่าค่า PSY ที่บอกเป็นภาพรวมของการเลี้ยงทั้งหมดทุกระยะในฟาร์มพ่อแม่พันธุ์
ช่วยประเมินศักยภาพของสายพันธุ์ภายในฝูง
สำหรับปัจจัยทางสายพันธุ์ การมี PWL สูง บอกว่าสายพันธุ์แม่ที่เลือกมีปริมาณลูกแรกคลอดที่สูง หรือมีการสูญเสียลูกแรกคลอดถึงหย่านมที่ต่ำ ซึ่งเป็นตัวบอกว่าสายพันธุ์ที่คัดมามีประสิทธิภาพทั้งด้านการให้ลูกดก อาจรวมไปถึงมีประสิทธิภาพในการเลี้ยงลูกอีกด้วย
ข้อจำกัดของดัชนี PWL
ไม่บอกถึงสุขภาพและน้ำหนักลูกสุกรโดยตรง
PWL ไม่ได้แยกลูกสุกรตัวใหญ่สุขภาพดี หรือตัวเล็กอ่อนแอ ซึ่งส่งผลต่อผลการเลี้ยงในระยะต่อไป ฟาร์มที่มี PWL สูงกว่าอาจจะมีน้ำหนักเฉลี่ยที่ต่ำกว่า หรือมีความเสี่ยงด้านสุขภาพมากกว่าก็ได้
วัดประสิทธิภาพฟาร์มพ่อแม่พันธุ์ได้ “ไม่เฉพาะเจาะจง”
ถึงแม้ว้าค่า PWL จะเป็นตัวแทนในการบอกประสิทธิภาพในช่วงของการคลอดจนถึงหย่านมได้ดีกว่า PSY แต่อย่างไรก็ตามยังไม่สามารถระบุได้ว่า เกิดปัญหาหรือเหตุการณ์อะไรได้อย่างจำเพาะหากดูจากค่า PWL เพียงอย่างเดียว จำเป็นต้องตรวจสอบดัชนีอื่นที่มีผลต่อดัชนีนี้เพิ่มเติม
ไม่ได้เป็นตัวบอกผลกำไร
ราคาต้นทุน เช่น อาหาร ยา ค่าจ้าง เป็นต้น ไปจนถึงราคาขายลูกหมูหย่านม ไม่ได้ถูกสะท้อนในค่า PWL ถ้าค่า PWL สูงขึ้นมากเท่าไรก็ตาม แต่มีต้นทุนต่อหน่วยที่สูงมากกว่าเดิม ก็ส่งผลให้กำไรสุทธิลดต่ำลงได้
ปัญหาความแม่นยำของข้อมูลที่เก็บ
การคำนวณที่ถูกต้อง ขึ้นอยู่กับการบันทึกข้อมูลที่แม่นยำ หากข้อมูลผิดพลาด ได้ค่าที่คลาดเคลื่อน อาจนำไปสู่การตัดสินใจผิดพลาด
ปัจจัยที่ส่งผลต่อดัชนีลูกสุกรหย่านมต่อครอก
ปัจจัยด้านแม่สุกร
พันธุกรรม (Genetics)
การคัดสายพันธุ์ลูกดก (Hyperprolific sow) ทำให้ได้ลูกสุกรแรกคลอดมากขึ้น บางครั้งลูกแรกคลอดสูงมากกว่าจำนวนเต้านมของแม่ด้วยซ้ำ ทำให้มีความเสี่ยงที่ลูกจะอ่อนแอ ต้องคอยบริหารจัดการให้ดี
Parity
แม่สุกร Parity แรกหรือท้ายมักให้ลูกจำนวนน้อย และมักมีปัญหาเรื่องการคลอด การมี Parity ที่ 3-6 ไว้มากกว่า 45% ของฝูง จะทำให้ได้ลูกหย่านมต่อครอกมีประสิทธิภาพมากที่สุด
การผสมพันธุ์ (Service management)
ในแม่สุกรสาว (Glit) และแม่นาง (Sow) ควรผสมก่อนไข่ตก 0-24 ชั่วโมง (ดีที่สุด 12 ชั่วโมง) เพื่อให้ได้จำนวนลูกที่มากที่สุด โดยเวลาที่ไข่ตก คือระยะเวลา 70% ของการเป็นสัดทั้งหมด นอกจากนี้ในหมูสาวการผสมตั้งแต่วงรอบที่ 2 ของการเป็นสัดเป็นต้นไป จะทำให้ได้ลูกมากขึ้น
การช่วยคลอด
การเฝ้า และช่วยคลอด โดยเฉพาะแม่สุกรที่มีลูกดก หรือ Parity สูงๆ ช่วยลดปัญหาลูกตายแรกคลอด ทำให้ลูกสุกรหย่านมต่อครอกมีโอกาสเพิ่มสูงขึ้น
การจัดการอาหาร
โปรแกรมอาหาร และสูตรอาหารที่เหมาะสมในแต่ละระยะของแม่สุกร เช่น ช่วงตั้งท้อง ช่วงเลี้ยงลูก ช่วยให้แม่สุกรไม่เกิดปัญหาด้านโภชนาการที่อาจส่งผลกระทบต่อสุขภาพของแม่สุกร และลูกสุกรระยะดูดนม
การป้องกันโรค (Disease management)
การป้องกันโรคจากการทำ Vaccine และ Biosecurity ที่ดี ช่วยลดการสูญเสียลูกสุกรที่เกิดจากโรคได้ ส่งผลให้ลูกสุกรหย่านมต่อครอกไม่ลดต่ำลงจนผิดปกติ
ปัจจัยด้านการดูแลลูกสุกร
คุณภาพลูกสุกร
น้ำหนักแรกคลอดที่ต่ำลง เพิ่มความเสี่ยงให้อัตราการตายก่อนหย่านมสูงขึ้น หนึ่งในสาเหตุที่สำคัญคือการขาดพลังงานหลังคลอดทำให้ไม่สามารถควบคุณอุณหภูมิร่างกาย และไม่มีแรงไปดูดนมแม่เพื่อรับนมน้ำเหลืองได้
การกินนมน้ำเหลือง
ลูกสุกรต้องกินนมน้ำเหลืองให้ได้อย่างรวดเร็วหลังคลอด เพื่อให้ได้รับภูมิคุ้มกันจากแม่ (Passive immunity) ซึ่งการไม่ได้รับภูมิคุ้มกันจากนมน้ำเหลือง จะส่งผลทำให้อัตรารอดต่ำลงจากระบบภุมิคุ้มกันที่อ่อนแอ
อาหารเสริมนม
แม่สุกรลูกดกมักพบปัญหาเรื่องปริมาณน้ำนมให้ลูกไม่เพียงพอ การพิจารณาเสริมน้ำนมชงสำหรับลูกสุกรจะช่วยเรื่องของการได้รับสารอาหารที่เหมาะสม และลดปัญหาสุขภาพลูกสุกรในระยะดูดนมได้
ความเครียด
ความเครียดเป็นสิ่งที่วัดผลได้ยาก มันก็เป็นสิ่งที่คุณมักมองข้าม แต่ความเครียดมักจะส่งผลอย่างมากต่อสุขภาพและประสิทธิภาพในการเลี้ยง การใช้ผลิตภัณฑ์ช่วยลดความเครียดลูกสุกรจะมาแก้ปัญหาในส่วนนี้ โดยเฉพาะช่วงแรกคลอด และช่วงหย่านม
ปัจจัยการจัดการสิ่งแวดล้อม
อุณหภูมิ และการระบายอากาศ
แม่สุกรชอบเย็น ลูกสุกรชอบอบอุ่น การมีคอกกันลม และไฟให้ความอบอุ่นช่วยให้ลูกสุกรสบายมากยิ่งขึ้น
สุขอนามัย
พื้นคอกที่สะอาด ไม่มีการสะสมของเชื้อก่อโรค ช่วยลดความเสียหายที่เกิดจากโรคโดยเฉพาะการท้องเสียในลูกสุกรได้ ส่งผลให้ลูกสุกรหย่านมต่อครอกมากขึ้นได้
ตัวอย่างในการกำหนดค่าลูกสุกรหย่านมต่อครอกจากข้อมูลภายในฟาร์ม
การกำหนดค่ามาตรฐานดัชนีที่เป็นของฟาร์มคุณโดยเฉพาะ ค่าที่ได้จะเป็นช่วง (Range) ของค่ามาตรฐาน ช่วยให้ฟาร์มติดตามค่าดัชนีได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งต่างจากรูปแบบดั่งเดิมที่เป็นค่าๆเดียว (Estimate point)
ตัวอย่างฟาร์มสุกร A ซึ่งมีขนาด 2,000 แม่ เลี้ยงสุกรมาแล้ว 3 ปี ที่ผ่านมาไม่ค่อยมีการปรับเปลี่ยนรูปแบบการเลี้ยง ระหว่างการเลี้ยงฟาร์มทำการเก็บข้อมูลดัชนี PWL แล้วรายงานผลเป็นรายเดือน โดยเราสามารถหา range ของค่า PWL ฟาร์มด้วยขั้นตอนดังนี้ (ตามรูป)
1. กำหนดเป้าหมายดัชนีที่ต้องการเก็บข้อมูล (Setting and observing data)
เป้าหมายฟาร์ม คือต้องการตอบคำถามว่า ค่าปกติของ PWL ภายในฟาร์ม A แต่ละเดือนโดยเฉลี่ยควรจะมีค่าเท่าไร? ทำให้ข้อมูลที่ฟาร์มต้องเก็บบันทึกในแต่ละเดือน คือค่าเฉลี่ยลูกสุกรหย่านมต่อครอก (PWL)
2. เก็บข้อมูลค่า PWL (Collect data)
เก็บค่า PWL ในทุกๆเดือน เพื่อนำไปวิเคราะห์โดยข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์ในขั้นตอนต่อไป โดยตัวอย่างข้อมูล 3 ปีที่เก็บมีค่าดังนี้
| Year_month | PWL |
|---|---|
| 2022-01 | 14.3 |
| 2022-02 | 13.7 |
| 2022-03 | 14.1 |
| 2022-04 | 13.7 |
| 2022-05 | 13.6 |
| 2022-06 | 14.4 |
| 2022-07 | 14.6 |
| 2022-08 | 14 |
| 2022-09 | 14.1 |
| 2022-10 | 13.4 |
| 2022-11 | 11.7 |
| 2022-12 | 12.2 |
| 2023-01 | 12.3 |
| 2023-02 | 11.8 |
| 2023-03 | 14.5 |
| 2023-04 | 15.3 |
| 2023-05 | 13.2 |
| 2023-06 | 12.5 |
| 2023-07 | 6.3 |
| 2023-08 | 8.2 |
| 2023-09 | 14.6 |
| 2023-10 | 13.8 |
| 2023-11 | 15.6 |
| 2023-12 | 16.7 |
| 2024-01 | 13.2 |
| 2024-02 | 13.8 |
| 2024-03 | 13.6 |
| 2024-04 | 13.5 |
| 2024-05 | 16.5 |
| 2024-06 | 16.7 |
| 2024-07 | 14 |
| 2024-08 | 13.5 |
| 2024-09 | 13.8 |
| 2024-10 | 14.6 |
| 2024-11 | 14.7 |
| 2024-12 | 12.8 |
3.วิเคราะห์ข้อมูลค่า PWL (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 3 ค่า ในตัวอย่างนี้จะนำค่าต่ำผิดปกติออกเท่านั้น ในขณะที่ค่ามากผิดปกติยังคงนำมาคำนวณค่ามาตรฐาน เนื่องจากเป็นเลขที่ไม่ห่างจากค่าสูงสุดมาก(PWL = 16.5) และเป็นไปได้ในสถานการณ์จริง แต่อย่างไรก็ตามค่า PWL ที่มากกว่าหรือน้อยกว่าปกติที่พบ ก็แนะนำให้ทำการตรวจสอบหาสาเหตุว่าอะไรบ้างที่ทำให้เกิดค่าผิดปกติเหล่านี้
3.2 ดูการกระจายตัวของข้อมูล (Distribution)
กราฟ Histogram ทำให้มั่นใจได้ว่าค่ามาตรฐานที่คุณจะคำนวณในขั้นตอนต่อไป จะมีค่าใกล้เคียงกับสิ่งที่เกิดภายในฟาร์มในภาวะปกติ หลังจากนำข้อมูลที่น้อยผิดปกติออกจากการคำนวณไปแล้ว พบว่าการกระจายตัวของข้อมูลเป็น normal distribution (p-value = 0.12; Shapiro-wilk test)
3.3 Descriptive statistics
| Stat ของชุดข้อมูล | Value |
|---|---|
| N | 34.0 |
| Mean | 14.0 |
| Median | 13.8 |
| Mode | 14.6 |
| Standard Deviation | 1.2 |
| Standard Error | 0.2 |
| Sample Variance | 1.5 |
| Confidence Level(95.0%) | 0.4 |
| Range | 5.0 |
| Minimum | 11.7 |
| Maximum | 16.7 |
| Sum | 474.8 |
Descriptive statistics นับว่าเป็นมีประโยชน์มากเพราะทำให้เห็นถึงภาพรวมตัวเลขของข้อมูล ที่จะนำไปคำนวณช่วงค่ามาตรฐานของ PWL ต่อไป
4.กำหนดเป้ามาตรฐานดัชนี PWL (Establishing new target)
ตามหลักของ Central Limit Theorem (CLT) จะหาช่วงของค่าดัชนี PWL จากค่า Mean ± Margin of error หรือถ้าเอาง่ายๆกว่านั้น คือเอาค่า Mean ± Confidence Level 95.0% ซึ่งข้อมูลนี้ได้จาก descriptive statistics ซึ่งจะได้เท่ากับ
14 ± 0.4 หรือ PWL จะมีค่าระหว่าง 13.6 – 14.4
หมายความว่าฟาร์ม A ควรตั้งมาตรฐานของค่าดัชนี PWL เฉลี่ยไว้ที่ 13.6 – 14.4 โดยที่มีความเชื่อมั่นที่ 95%
5.ติดตามค่าดัชนี PWL อย่างต่อเนื่อง (Ongoing monitoring)
ปกติถ้าฟาร์ม A ไม่มีการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยในการเลี้ยงสุกร ได้แก่ ขบวนการเลี้ยง, ผลิตภัณฑ์ และปัจจัยภายนอกอื่นๆ ก็จะได้ค่าเฉลี่ย PWL ตามช่วงที่กำหนดไว้ แต่เมื่อไรก็ตามที่ได้ค่าต่ำ หรือสูงกว่ามาตรฐานที่กำหนด นั่นคือ PWL<13.6 หรือ >14.4 ตามลำดับ ให้ทำการตรวจสอบย้อนหลังว่าเกิดอะไรขึ้นในขบวนการที่เกี่ยวข้องกับค่า PWL เพื่อนำข้อมูลเหล่านั้นมาพิจารณาประกอบการตัดสินใจในขั้นตอนต่อไป
6.ตรวจหาปัจจัยที่ทำให้ PWL เปลี่ยนแปลง (Identifying changing factor)
สิ่งที่ยากที่สุดในขั้นตอนนี้ คือคุณต้องเก็บข้อมูลย้อนหลังอย่างต่อเนื่อง โดยให้ข้อมูลเหล่านั้นครอบคลุมสาเหตุที่อาจส่งผลต่อค่าเฉลี่ยของดัชนี PWL เมื่อพบความผิดปกติ ให้คุณทำการตรวจสอบทันที ว่ามีแนวโน้มมาจากอะไรเป็นหลัก ขบวนการนี้ทำให้เราเพิ่มโอกาสเลือกปัจจัยที่ส่งผลต่อ PWL ได้อย่างถูกต้อง เพื่อนำไปทดสอบยืนยันในขั้นตอนต่อไป
7.ทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis testing)
นำปัจจัยที่สงสัยมาทดสอบว่าแท้จริงแล้วมีผลต่อการเปลี่ยนแปลงค่า PWL หรือไม่ โดยการทำ Inferential statistics เพื่อหาว่าปัจจัยนั้นส่งผล (Causation) หรือมีความสัมพันธ์ (Correlation) กับค่า PWL มากแค่ไหน เพื่อที่จะได้นำข้อมูลไปประกอบการตัดสินใจในการวางแผนปรับปรุงฟาร์ม A ในระยะยาว
FAQ คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับดัชนีลูกสุกรหย่านมต่อครอก (PWL)
ค่ามาตรฐานของ PWL ที่ดีสำหรับฟาร์มควรเป็นเท่าไร
โดยทั่วไป PWL ควรอยู่ที่ 11-12 แต่อย่างไรก็ตามประเทศไทยในตอนนี้มีการคัดสายพันธุ์แม่ลูกดกมากขึ้นทำให้ค่าที่ได้ มีโอกาศสูงไปมากกว่านี้ และจะดีกว่านั้นหากฟาร์มเลือกนำข้อมูลภายในฟาร์มเองมา Set ค่ามาตรฐานของดัชนี PSY เพราะจะทำให้ได้ค่าที่แม่นยำ และเหมาะสมสำหรับฟาร์มมากที่สุดในการติดตามผลการเลี้ยง
เทคนิคที่ช่วยเพิ่ม PWL ให้สูงขึ้น
ทำการแก้ไขแต่ละปัจจัยที่ส่งผลต่อดัชนีนี้ โดยแต่ละปัจจัยมีเวลาในเปลี่ยนแปลงไม่เท่ากัน ตัวอย่างเช่น ถ้าเป็นปัจจัยจากสายพันธุ์จะใช่เวลาประมาณ 1 ปี แต่ถ้าเป็นเรื่องการจัดดูแลสุขอนามัยก็สามารถทำได้ทันทีและเห็นผลในเวลาอันสั้น
PSY vs PWL ดัชนีไหนดีกว่ากัน
ดัชนี PWL เป็นดัชนีที่เป็นส่วนประกอบของดัชนีลูกหย่านมต่อแม่ต่อปี หรือ PSY เมื่อเป็นอย่างนี้แล้วการตีความจึงมักความสัมพันธ์ในทิศทางเดียวกันของทั้งสองดัชนี แต่ก็ไม่เสมอไป ซึ่งดัชนี PSY จะบอกประสิทธิภาพเป็นภาพรวมของทั้งฟาร์มพ่อแม่พันธุ์ในการผลิตสุกร ในขณะที่ PWL จะเป็นการบอกประสิทธิภาพในช่วงตั้งแต่แม่สุกรคลอดจนไปถึงหย่านมเป็นหลัก
Related Posts
