“อัตราการตายของลูกสุกรก่อนหย่านม (Pre-weaning mortality)” อะไรที่ควรรู้เกี่ยวกับค่าดัชนีสุกรนี้
รวมมาให้แล้ว!! สิ่งที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับดัชนีสุกร Pre-weaning mortality และการสร้างค่ามาตรฐานด้วยตนเองจากข้อมูลของฟาร์มคุณ
-
teenalytic
- Updated
- 12 min read
การมีดัชนีวัดผลการเลี้ยงนับว่าเป็นสิ่งสำคัญเพื่อวัดการผลิตสุกร โดยดัชนีอัตราการตายของลูกสุกรก่อนหย่านม (Pre-weaning mortality) เป็นดัชนีสำคัญที่ฟาร์มมักให้ความสนใจ เพราะสามารถใช้การจัดการเพื่อทำให้ดัชนีลูกสุกรหย่านมต่อครอกมีการเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว แต่ดัชนีนี้ก็นับว่าเป็นความท้าทายสำหรับผู้เลี้ยงในการปรับปรุง ทำให้ต้องมีความเข้าใจในดัชนีพอสมควร คุณจำเป็นต้องรู้อะไรบ้างเกี่ยวกับดัชนีอัตราการตายของลูกสุกรก่อนหย่านม และคุณสามารถสร้างค่ามาตรฐานของฟาร์มได้อย่างไร? เมื่ออ่านบทความจบคุณจะไม่มีอะไรต้องสงสัยอีกเลย
อัตราการตายของลูกสุกรก่อนหย่านม (Pre-weaning mortality) คืออะไร?
อัตราการตายก่อนหย่านม หรือ Pre-weaning mortality (PWM) คือ จำนวนลูกสุกรที่ตายในระยะดูดนม หรือจำนวนลูกสุกรที่ตายในช่วงตั้งแต่เกิดมามีชิวิตจนถึงหย่านม เชิงปฏิบัติมักรายงานการตายในรูปแบบเปอร์เซ็นต์ หลายฟาร์มในไทยให้ความสำคัญกับดัชนี PWM มาก เนื่องจากส่งผลกระทบโดยตรงต่อดัชนีลูกสุกรหย่านมต่อครอก (PWL) และ PWM มักเป็นการสูญเสียในเล้าคลอดที่มีสัดส่วนมากที่สุด
วิธีการคำนวณดัชนีอัตราตายก่อนหย่านม (Pre-weaning mortality)
คำนวณโดยอิงข้อมูลภายในครอก
อัตราการตายก่อนหย่านม (%Pre-weaning mortality) = 100*[จำนวนลูกเกิดมีชีวิต (Born alive) – จำนวนลูกหย่านม (Pig weaned)] ÷ จำนวนลูกเกิดมีชีวิต (Born alive)
*ได้เป็นตัวเลขเป็นรายครอกเพื่อนำไปคำนวณต่อ
คำนวณโดยอิงข้อมูลของฝูงตามเวลาใดเวลาหนึ่ง
อัตราการตายก่อนหย่านม (%Pre-weaning mortality) = 100*[จำนวนลูกเกิดมีชีวิตทั้งฝูง (Born alive) – จำนวนลูกหย่านมทั้งฝูง (Pig weaned)] ÷ จำนวนลูกเกิดมีชีวิตทั้งฝูง (Born alive)
*ได้เป็นค่าเฉลี่ยในช่วงเวลาที่กำหนด เช่น รายเดือน รายปี เป็นต้น และการแจกแจกค่า %PWM ตาม parity ของแม่ ช่วยให้คุณสามารถดู trend ผลผลิตของฟาร์มได้
ตัวอย่างการคำนวณอัตราตายก่อนหย่านม (%Pre-weaning mortality)
ตัวอย่างที่ 1: กรณีทราบข้อมูลแม่สุกร หมายเลข 1 ดังนี้ จำนวนลูกเกิดมีชีวิต (Born alive) = 14 จำนวนลูกหย่านม (Pig weaned) = 13 ต้องการหาจำนวนการตายก่อนหย่านม
วิธีการคำนวณ
Pre-weaning mortality = 100*(Born alive – Pig weaned) ÷ Born alive ***= 100(14 – 13) / 14 = 7.1 %
สรุปตัวอย่างที่ 1
จำนวนการตายก่อนหย่านมของแม่ หมายเลข 1 = 1 ตัว หรือคิดเป็น 7.1%
ตัวอย่างที่ 2: กรณีทราบ ข้อมูลผลการเลี้ยงฟาร์ม 1,000 แม่ใน 1 เดือน คือ จำนวนแม่คลอด 44 ตัว, จำนวนลูกเกิดมีชีวิต (Born alive) = 575 มีจำนวนลูกหย่านม (Pig weaned) = 520 ตัว ต้องการหาอัตราการตายก่อนหย่านม
วิธีการคำนวณ
%Pre-weaning mortality = 100*(Born alive – Pig weaned) ÷ Born alive =100*(575 – 520)/575 = 9.5%
สรุปตัวอย่างที่ 2
อัตราการตายก่อนหย่านมของแม่ในฝูงในเดือนนี้ = 9.5%
สาเหตุที่ส่งผลต่อดัชนีอัตราตายก่อนหย่านม (Pre-weaning mortality)
มากกว่า 80% ของการตายก่อนหย่านม มักเกิดขึ้นภายใน 72 ชั่วโมงหลังคลอด แล้วสาเหตุหรือปัจจัยอะไรบ้างส่งผลต่ออัตราการตายก่อนหย่านมบ้าง?
ปัจจัยด้านลูกสุกร
น้ำหนักและความสมบูรณ์ต่ำ (Low birth weight and viability)
ลูกสุกรที่น้ำหนักต่ำกว่า 1 kg หรือมีร่างกายอ่อนแอ เช่น การคลอดตัวสุดท้ายมีโอกาสที่ออกซิเจนในเลือดต่ำได้ เงื่อนไขเหล่านี้ทำให้มีโอกาสที่จะตายก่อนหย่านมสูง
อุณหภูมิร่างกายต่ำ (Hypothermia)
พลังงานหลักของลูกสุกรหลังคลอดที่ใช้ควบคุมอุณหภูมิร่างกายจะมาจากเนื้อเยื่อไขมันที่ชื่อว่า Brown adipose tissue ที่อยู่ชั้นไขมันใต้ผิวหนัง หลังจากนั้นลุกสุกรจะเดินไปกินนมน้ำเหลืองเพื่อเป็นแหล่งเสริมพลังงาน แต่หากลูกหมูมีไขมันน้อยเกินไป จะทำให้ลูกสุกรเชื่องช้าลง เดินไปกินนมไม่ไหว สุดท้ายมักตายจากการขาดพลังงาน หรือแม่ทับ โดยสังเกตุการขาดพลังงานของสุกรแรกคลอดจากการหนาวสั้นของร่ายกาย ให้รีบช่วยภายใน 30 นาทีแรก
Hypothermia-Starvation-Crushing Complex
บ่อยครั้งเกิดจากหลายปัญหาสำคัญรวมกันคือ ภาวะอุณหภูมิร่างกายต่ำทำให้ไม่มีพลังงานไปกินนม หลังจากนั้นเกิดภาวะขาดสารอาหาร เมื่อแม่สุกรล้มตัวลงนอน ลูกสุกรก็ไม่มีแรงหนีหรือดิ้นเมื่อแม่ทับ ทำให้เกิดการตายก่อนหย่านมที่สูงขึ้น
การได้รับนมน้ำเหลือง
การได้รับนมน้ำเหลืองอย่างเพียงพอประมาณ 150 ml/kg ภายใน 16 ชั่วโมงแรก ทำให้ลูกสุกรได้รับพลังงาน และภูมิคุ้มกันที่เพียงพอ ช่วยให้ลดการสูญเสียลูกสุกรได้
ปัญหาสุขภาพ
ปัญหาด้านสุขภาพตั้งแต่เกิด เช่น การได้รับบาดเจ็บ การติดเชื้อโรค การมีร่างกายที่ผิดรูปจากปกติ ทั้งหมดทำให้ PWM สูงขึ้นได้
เพศ
ลูกสุกรเพศผู้โดยปกติมักมีอัตราการตายมากกว่าเพศเมีย เนื่องจากมีอัตราการเติบโตช้า และก้าวร้าวกว่า
ลำดับการคลอด
แม่สายพันธุ์ลูกดกมันมีระยะเวลาการคลอดที่นาน ในลูกตัวท้ายๆมีโอกาสที่ออกซิเจนในเลือดจะต่ำ (Hypoxia) และได้รับนมน้ำเหลืองที่น้อย ทำให้ได้รับพลังงาน และปริมาณภูมิจากแม่ที่ไม่เพียงพอ
ช่วงเวลาการตาย
อายุที่ลูกสุกรตายก่อนหย่านม จะใช้เป็นตัวบอกถึงปัญหาบางอย่างได้อย่างจำเพาะ เช่น การจัดการเล้าคลอด, การจัดการแม่พันธุ์ หรือปัญหาสุขภาพ
ภาวะโลหิตจาง (Anemia)
ปกติลูกสุกรจะขาดธาตุเหล็ก เนื่องจากปริมาณที่มีมาแต่เกิด และความต้องการไม่สัมพันธ์กัน นอกจากนี้ในน้ำนมแม่ก็ไม่ได้มีธาตุเหล็กที่เพียงพอ การฉีดธาตุเหล็กให้เพิ่มเติมในช่วง 24-72 ชั่วโมงจะช่วยให้แก้ปัญหานี้ได้ แล้วคุณจะได้เห็นลูกหมูตัวชมพูสดใสแน่นอน
ท้องเสีย (Diarrhea)
อีกหนึ่งสาเหตุหลัก (~13.3%) ของ PWM เกิดจากปัญหาท้องเสียสาเหตุจากแบคทีเรีย, ไวรัส, โปรโตซัว, ปรสิต หรือหลายสาเหตุรวมกัน ทั้งหมดจะทำให้ลูกสุกรโตช้าลง อ่อนแอ สูญเสียน้ำในร่างกาย และอาจตายได้ในที่สุด
โรคบิด (Coccidiosis)
ท้องเสียที่พบอาการบ่อยในเล้าคลอด เกิดจากเชื้อโปรโตซัวชื่อ Cystoisospora suis ส่วนใหญ่จะพบท้องเสียของลูกสุกรในลักษณะครีมๆ ทำให้สุกรขาดน้ำและโตช้า แต่มีผลต่อการตายที่ต่ำ
ข้อบวม ข้ออักเสบจากการติดเชื้อ
บ่อยครั้งเกิดจาก Streptococcus suis จากการได้รับทางบาดแผล หรือสูดดมผ่านระอองที่มีเชื้อ การลดปริมาณเชื้อในสิ่งแวดล้อมภายในโรงเรือนสามารถช่วยลดการสูญเสียของลูกสุกรได้
ขี้เรื้อนเปียก (Greasy Pig Disease)
เกิดจากการเล่นหรือต่อสู้ของลูกสุกร แล้วทำให้ผิวหนังอ่อนแอเกิดการติดเชื้อ Staphylococcus hyicus ทำให้เกิดแผลที่ผิวหนังลักษณะมันๆ เยิ้มๆ ถ้าติดเชื้อรุนแรงแทรกซ้อนเพิ่มเติมอาจสูญเสียลูกสุกรก่อนหย่านมเพิ่มได้
ปัจจัยด้านแม่สุกร
สายพันธุ์
การคัดเลือกสายพันธุ์ในไทยปัจจุบันนิยมแม่ลูกดก ส่งผลให้ Uniformity และน้ำหนักแรกคลอดโดยเฉลี่ยต่ำ ซึ่งเพิ่มความเสี่ยงต่ออัตราการตายก่อนหย่านม
ทับลูก (Crushing)
เป็นสาเหตุใหญ่ที่สุดของการตายก่อนหย่านม โดยเฉพาะในลูกสุกรที่หนาว และอ่อนแอจะต้องการอยู่ใกล้แม่เพื่อได้รับความอบอุ่นให้มากที่สุด ทำให้เพิ่มโอกาสโดนทับเมื่อแม่หมูนั่งหรือเปลี่ยนท่าทาง แต่ก็มีโอกาสทับลูกน้อยกว่าหากใช้ระบบกรงที่ช่วยป้องกันการทับ
มีความสามารถในการเป็นแม่ต่ำ
อัตราการตายของลูกก่อนหย่านมจะสูงขึ้น ถ้าแม่พันธุ์มีความเป็นแม่ต่ำ เช่น ไม่ตอบสนองต่อเสียงเรียกของลูก ไม่ระวังการทับลูกตอนเปลี่ยนท่าทาง ปฏิเสธในการให้นมลูก เป็นต้น
Parity
แม่ท้องแรกมีโอกาสที่จะเลี้ยงลูกได้ไม่เก่ง หรือมีอาการก้าวร้าวใส่ลูก ส่วนแม่ที่ลำดับท้องสูงๆก็จะมีจำนวนลูกเกิดมากกว่าแต่ก็มีโอกาสทับลูกที่มากกว่าเนื่องจากขนาดตัวที่ใหญ่ขึ้นทำให้ขยับร่างกายช้าหรือยากขึ้นเมื่อเกิดการทับลูก
มีน้ำนมไม่เพียงพอ หรือภาวะนมแห้ง (Agalactia)
การมีนมไม่เพียงพอมีผลโดยตรงต่อการตายของลูกสุกรจากการขาดสารอาหาร สาเหตุเกิดจากหลายปัจจัย ตัวอย่างเช่น อากาศร้อน, ระบบเผาพลาญผิดปกติ, การจัดการอาหารแม่ที่ไม่ดี และ ปัญหาสุขภาพของแม่สุกร
Body condition score (BCS)
BCS ของแม่ในช่วงตั้งท้องก็ส่งผลต่ออัตราสูญเสียก่อนหย่านมเช่นกัน กรณีที่แม่ผอมเกินไป BCS ≤ 2 ส่งผลต่อการโตและการพัฒนาการของลูกสุกร รวมถึงการผลิตน้ำนมที่ไม่เพียงพอ ในขณะที่แม่อ้วนเกิน BCS ≥ 4 อาจทำให้คลอดยาก และกินได้น้อยหลังคลอด การมีโปรแกรมอาหาร และโภชนาการที่เหมาะสมจะมีส่วนอย่างมากในการทำให้ BCS อยู่ในค่ามาตรฐาน
วันในการอุ้มท้อง
การคลอดก่อนกำหนดมีความเสี่ยงที่ลูกสุกรเกิดมาไม่สมบูรณ์ อ่อนแอ
ระยะเวลาในการคลอด
เวลาในการคลอดที่นานมีความเสี่ยงลูกตายแรกคลอดสูง และถ้ารอดก็มีความเสี่ยงออกซิเจนในเลือดต่ำ (Hypoxia) ทำให้เสี่ยงต่อการตายในเวลาต่อมาจากต้นเหตุเหล่านี้
จำนวนเต้านมที่ Active
การที่เต้านมที่ใช้งานได้เพียงพอต่อจำนวนลูกสุกรดูดนมทำให้ เพิ่มโอกาสให้ลูกสุกรได้รับนมที่เพียงพอ ลดการสูญเสียก่อนหย่านมได้
โรคที่เกิดจากแม่
โรคติดต่อที่พบได้บ่อยเช่น Reproductive and Respiratory Syndrome (PRRS), Pseudorabies(AD) และ Porcine Circovirus (PCV-2) เมื่อแม่สุกรติดเชื้อโรคและมีภูมิที่ไม่เพียงพอ จะส่งผลโดยตรงทำให้การสูญเสียลูกสุกรก่อนหย่านมเพิ่มขึ้นได้
ปัจจัยด้านการจัดการ หรือสิ่งแวดล้อม
อุณหภูมิในโรงเรือน
แม่ชอบอากาศเย็น ลูกชอบอากาศอบอุ่น การเสริมไฟกก และจุดกันลมเพื่อลดความหนาวเย็น ช่วยทำให้ลูกสุกรมีคุณภาพชีวิตที่ดีขึ้น
ซองคลอด
ซองคลอดที่ออกแบบมาจำกัดพื้นที่ในการเคลื่อนที่ หรือชะลอการเคลื่อนที่เมื่อแม่สุกรล้มตัวลงนอน จะช่วยให้ลดการตายของลูกจากแม่ทับได้
การเฝ้าคลอด
เมื่อลุกสุกรคลอดออกมา ให้รีบช่วยเคลียระบบทางเดินหายใจ จากนั้นทำให้ตัวแห้งด้วยแป้งคลุกเพื่อให้ตัวแห้ง และช่วยเพิ่มความอบอุ่นให้ร่างกาย สุดท้ายช่วยพาไปที่เต้านมแม่เพื่อดูดนมน้ำเหลือง ซึ่งการมีคนคอยดูแลขบวนการนี้จะช่วยให้ลดการตายของลูกสุกรได้
การกำหนดเวลาคลอด
การใช้ฮอร์โมนช่วยคลอดในเวลาใกล้เคียงกัน หรือกำหนดเวลาคลอดจะทำให้คุณจัดการทรัพยากรคนเพื่อมาเฝ้าคลอดได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การให้ลูกสุกรได้นมที่เพียงพอ
การจัดการด้านน้ำนมหรือนมน้ำเหลือง กรณีที่แม่ไม่สามารถให้นมได้เพียงพอ การหาสารอาหารทดแทน การย้ายฝาก (Cross-fostering) ก็ช่วยให้ลดอัตราการตายของลูกได้
Biosecurity และ Hygiene
การพักเล้า ล้างคอก และการดูแลโรงเรือนที่ถูกต้อง รวมไปถึงการเลี้ยงแบบ All-in All-out จะช่วยให้ลดปัญหาการป่วยของทั้งแม่ และลูกสุกรได้
โปรแกรมวัคซีน
การฉีดวัคซีนป้องกันโรคที่สำคัญตามโปรแกรมที่สัตวแพทย์เป็นผู้ดูแล ช่วยเสริมสร้างภูมิคุ้มกันเพื่อลดความเสี่ยงในการเสียหายในการเลี้ยงสุกร
การเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
การเก็บข้อมูลที่ถูกต้อง และเป็นระบบ จะเป็นตัวช่วยให้คุณตัดสินใจในการเปลี่ยนแปลงการจัดการฟาร์มได้อย่างมีประสิทธิภาพ และมันจะเป็นส่วนสำคัญที่ทำให้ฟาร์มหาวิธีลดการสูญเสียลูกสุกรก่อนหย่าได้อย่างแน่นอน
ปัจจัยอื่นๆที่เกี่ยวข้อง
พันธุกรรม (Genetics)
การตายช่วงดูดนมส่วนใหญ่เกิดจากสิ่งแวดล้อมเป็นหลัก เพราะพันธุกรรมมีผลส่งมาเพียงแค่ 4% แต่การคัดเลือกพันธุกรรมจากน้ำหนักแรกคลอด และปริมาณเต้านมของแม่ ก็พอช่วยเรื่องอัตราการตายก่อนหย่านมได้เช่นกัน
ขนาดฟาร์ม และพนักงาน
การมีพนักงานที่เพียงพอกับขนาดของฟาร์ม การที่พนักงานมีความรู้ที่ถูกต้องในการดูแลสุกร และการตั้งเป้าหมายที่จูงใจเพื่อให้พนักงานสนใจในการปรับปรุงการทำงาน จะเป็นเบื้องหลังที่ช่วยให้อัตราการตายก่อนหย่านมต่ำลง
งบประมาณ
งบประมาณสำหรับใช้เป็นทุนในการผลิตสุกร ในบางทรัพยากรที่มีคุณภาพดี อาจจะต้องมีราคาที่สูงมากกว่าคุณภาพแย่ แต่หากมีการบริหารเงินทุนไม่ดี หรือมีข้อจำกัดสูงทำให้เกิดปัญหาในการบริหารทรัพยากรเหล่านี้ได้
ข้อดี และข้อเสียของดัชนีอัตราการตายก่อนหย่านม (Pre-weaning mortality)
คุณจำเป็นต้องเข้าใจทั้งข้อดี และข้อจำกัดของดัชนี เพื่อที่จะนำไปพิจารณาในการใช้งานร่วมกับดัชนีอื่นได้
ข้อดีของดัชนีอัตราการตายก่อนหย่านม
สะท้อนการจัดการของเล้าคลอดภายในฟาร์ม
PWM เกิดจากอิทธิพลของการจัดการภายในฟาร์มค่อนข้างสูง ทำให้เมื่อมีการปรับเปลี่ยนการจัดการ ผลจะสะท้อนไปที่ค่า PWM ได้อย่างรวดเร็ว
ชี้ถึงปัญหาของฟาร์มในระยะลูกสุกรดูดนม
เมื่อฟาร์มเกิดปัญหาจากสาเหตุต่างๆในระยะลูกสุกรดูดนม หรือระยะก่อนดูดนมที่ส่งผลมาต่อเนื่อง เช่น โรคระบาด ซึ่งทำให้ PWM ก็จะมีค่าสูงขึ้นตาม
ช่วยคาดการณ์สุขภาพในการเลี้ยงในระยะต่อไป
การที่ลูกสุกรดูดนมมีสุขภาพที่แข็งแรงทำให้การเลี้ยงในระยะต่อไปก็จะมีประสิทธิภาพตามไปด้วย ซึ่ง %PWM มี Correlation ที่สูงกับสุขภาพของสุกรดูดนม ทำให้สามารถใช้ %PWM เพื่อคาดการณ์สถานะของฝูงในระยะอนุบาล หรือขุนได้
ใช้เป็น Benchmark กับฟาร์มตัวเองและฟาร์มอื่นๆ
%PWM เป็นดัชนีที่อุตสาหกรรมให้การยอมรับ ทำให้คุณสามารถนำไปเปรียบเทียบกับฟาร์มอื่น หรือใช้เพื่อเปรียบเทียบพัฒนาการของฟาร์มตัวเองได้
ข้อจำกัดของดัชนีจำนวนลูกเกิดทั้งหมด
ไม่บอกการตายของลูกสุกรในระยะอื่น
PWM ไม่ชี้ถึงตายของลูกสุกรในช่วงการคลอด และหลังหย่านม ทำให้ต้องดูดัชนีอื่นประกอบด้วย เช่น TB, BA เป็นต้น
ปัจจัยอื่นๆที่มีผลต่อ PWM
ถึง PWM จะมีผลจากการจัดการเป็นหลัก แต่ก็ยังมีปัจจัยอื่นๆเข้ามาเกี่ยวข้องด้วยเช่นกัน เช่น ขนาดครอก Parity สายพันธุ์ เป็นต้น
ดูแค่ค่าเฉลี่ยอาจไม่เพียงพอ
เมื่อมาดูค่าเฉลี่ย %PWM ของฝูงโดยรวมพบว่าได้ค่าที่ปกติ แต่เมื่อดูเป็นรายครอกอาจพบว่ามีค่า %PWM ที่ผิดปกติไป
ไม่ได้เป็นตัวสะท้อนปัญหาได้ไวที่สุด
%PWM เป็นการนับการตาย ซึ่งปัญหาหลายอย่างไม่ได้ร้ายแรงถึงตาย ทำให้อาจจะต้องหาดัชนีอื่นๆที่ไวต่อปัญหามากกว่าเพื่อมาประเมิน เช่น ADG, ADFI และ FCR เป็นต้น
ตัวอย่างในการกำหนดค่าดัชนีอัตราตายก่อนหย่านม (Pre-weaning mortality) จากข้อมูลภายในฟาร์ม
การกำหนดค่ามาตรฐานดัชนีที่เป็นของฟาร์มคุณโดยเฉพาะ ค่าที่ได้จะเป็นช่วง (Range) ของค่ามาตรฐาน ช่วยให้ฟาร์มติดตามค่าดัชนีได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งต่างจากรูปแบบดั่งเดิมที่เป็นค่าๆเดียว (Estimate point)
ตัวอย่างฟาร์มสุกร A ซึ่งมีขนาด 2,000 แม่ เลี้ยงสุกรมาแล้ว 3 ปี ที่ผ่านมาไม่ค่อยมีการปรับเปลี่ยนรูปแบบการเลี้ยง ระหว่างการเลี้ยงฟาร์มทำการเก็บข้อมูลดัชนีค่าอัตราตายก่อนหย่านม (% Pre-weaning mortality) แล้วรายงานผลเป็นรายเดือน โดยเราสามารถหา range ของค่าดัชนีนี้ด้วยขั้นตอนดังนี้ (ตามรูป)
1. กำหนดเป้าหมายดัชนีที่ต้องการเก็บข้อมูล (Setting and observing data)
เป้าหมายฟาร์ม คือต้องการตอบคำถามว่า ค่าปกติของ เฉลี่ย PWM ภายในฟาร์ม A แต่ละเดือนโดยเฉลี่ยควรจะมีค่าเท่าไร?
2. เก็บข้อมูลค่า PWM (Collect data)
ข้อมูลที่ฟาร์มเก็บบันทึกในแต่ละเดือนจะเป็นข้อมูลจำนวนแม่เข้าคลอด, จำนวนลูกเกิดมีชีวิต, จำนวนลูกที่หย่านม หลังจากนั้นนำไปคำนวณเพื่อให้ได้ %PWM
ตัวอย่างการบันทึกค่า PWM ทุกเดือน เพื่อนำไปวิเคราะห์โดยข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์ในขั้นตอนต่อไป โดยข้อมูล 3 ปีที่เก็บมีค่าดังนี้
| Year_month | %PWM |
|---|---|
| 2022-01 | 13.5 |
| 2022-02 | 13 |
| 2022-03 | 15 |
| 2022-04 | 16 |
| 2022-05 | 14.5 |
| 2022-06 | 15.3 |
| 2022-07 | 12 |
| 2022-08 | 11 |
| 2022-09 | 13.8 |
| 2022-10 | 14.2 |
| 2022-11 | 15.4 |
| 2022-12 | 20 |
| 2023-01 | 10.5 |
| 2023-02 | 9.5 |
| 2023-03 | 17.8 |
| 2023-04 | 16.7 |
| 2023-05 | 15.3 |
| 2023-06 | 13.4 |
| 2023-07 | 14.5 |
| 2023-08 | 13.8 |
| 2023-09 | 11.5 |
| 2023-10 | 13.2 |
| 2023-11 | 14.5 |
| 2023-12 | 12.6 |
| 2024-01 | 13.7 |
| 2024-02 | 14 |
| 2024-03 | 13.8 |
| 2024-04 | 12.5 |
| 2024-05 | 15 |
| 2024-06 | 16.4 |
| 2024-07 | 17.3 |
| 2024-08 | 15.8 |
| 2024-09 | 15.6 |
| 2024-10 | 14.3 |
| 2024-11 | 16.5 |
| 2024-12 | 15.6 |
3.วิเคราะห์ข้อมูลค่า PWM (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 2 ค่า โดยจะนำค่าสูงผิดปกติและต่ำผิดปกติออกจากการคำนวณช่วงมาตรฐาน แต่คุณอาจจะสงสัยว่าค่าผิดปกติทั้งสองในความเป็นจริงสามารถเกิดขึ้นได้จะเอาออกจากการคำนวณไปทำไม แต่เพราะคุณจำเป็นต้องกำหนดช่วงค่าที่ใกล้เคียงความจริงเฉพาะของฟาร์มให้มากที่สุดทำให้ต้องนำ outlier ออก และแนะนำให้ทำการตรวจสอบหาสาเหตุว่าปัจจัยใดบ้างที่ทำให้เกิดค่าผิดปกตินี้ เช่น บันทึกผิด คำนวณผิด ความเป็นโรค การจัดการเปลี่ยนไป เป็นต้น
3.2 ดูการกระจายตัวของข้อมูล (Distribution)
กราฟ Histogram ทำให้มั่นใจได้ว่าค่ามาตรฐานที่คุณจะคำนวณในขั้นตอนต่อไป จะมีค่าใกล้เคียงกับสิ่งที่เกิดภายในฟาร์มในภาวะปกติ หลังจากนำข้อมูล Outlier ออกจากการคำนวณไปแล้ว พบว่าการกระจายตัวของข้อมูลเป็น normal distribution (p-value = 0.98; Shapiro-wilk test)
3.3 Descriptive statistics
| Stat ของชุดข้อมูล | Value |
|---|---|
| N | 34 |
| Mean | 14.4 |
| Median | 14.4 |
| Mode | 14.5 |
| Standard Deviation | 1.73 |
| Standard Error | 0.3 |
| Confidence Level(95.0%) | 0.6 |
| Sample Variance | 3 |
| Range | 7.3 |
| Minimum | 10.5 |
| Maximum | 17.8 |
| Sum | 488 |
Descriptive statistics นับว่าเป็นมีประโยชน์มากเพราะทำให้เห็นถึงภาพรวมตัวเลขของข้อมูล ที่จะนำไปคำนวณช่วงค่ามาตรฐานของ PWM ต่อไป
4.กำหนดเป้ามาตรฐานดัชนี %PWM (Establishing new target)
ตามหลักของ Central Limit Theorem (CLT) จะหาช่วงของค่าดัชนี %PWM จากค่า Mean ± Margin of error หรือถ้าเอาง่ายๆกว่านั้น คือเอาค่า Mean ± Confidence Level 95.0% ซึ่งข้อมูลนี้ได้จาก descriptive statistics ซึ่งจะได้เท่ากับ
14.4 ± 0.6 หรือ %PWM จะมีค่าระหว่าง 13.8 – 15
หมายความว่าฟาร์ม A ควรตั้งมาตรฐานของค่าดัชนี %PWM เฉลี่ยไว้ที่ 13.8 – 15 โดยที่มีความเชื่อมั่นที่ 95%
5.ติดตามค่าดัชนี PWM อย่างต่อเนื่อง (Ongoing monitoring)
ปกติถ้าฟาร์ม A ไม่มีการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยในการเลี้ยงสุกร ได้แก่ ขบวนการเลี้ยง, ผลิตภัณฑ์ และปัจจัยภายนอกอื่นๆ ก็ควรได้ค่าเฉลี่ย PWM ตามช่วงที่กำหนดไว้ แต่เมื่อไรก็ตามที่ได้ค่าต่ำ หรือสูงกว่ามาตรฐานที่กำหนด นั่นคือ %PWM<13.8 หรือ >15 ตามลำดับ ให้ทำการตรวจสอบย้อนหลังว่าเกิดอะไรขึ้นในขบวนการที่เกี่ยวข้องกับค่า %PWM เพื่อนำข้อมูลเหล่านั้นมาพิจารณาประกอบการตัดสินใจในขั้นตอนต่อไป
6.ตรวจหาปัจจัยที่ทำให้ PWM เปลี่ยนแปลง (Identifying changing factor)
สิ่งที่ยากที่สุดในขั้นตอนนี้ คือคุณต้องเก็บข้อมูลย้อนหลังอย่างต่อเนื่อง โดยให้ข้อมูลเหล่านั้นครอบคลุมสาเหตุที่อาจส่งผลต่อค่าเฉลี่ยของดัชนี PWM เมื่อพบความผิดปกติ ให้คุณทำการตรวจสอบทันที ว่ามีแนวโน้มมาจากอะไรเป็นหลัก ขบวนการนี้ทำให้เราเพิ่มโอกาสเลือกปัจจัยที่ส่งผลต่อ PWM ได้อย่างถูกต้อง เพื่อนำไปทดสอบยืนยันในขั้นตอนต่อไป
7.ทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis testing)
นำปัจจัยที่สงสัยมาทดสอบว่าแท้จริงแล้วมีผลต่อการเปลี่ยนแปลงค่า PWM หรือไม่ โดยการทำ Inferential statistics เพื่อหาว่าปัจจัยนั้นส่งผล (Causation) หรือมีความสัมพันธ์ (Correlation) กับค่า TB มากแค่ไหน เพื่อที่จะได้นำข้อมูลไปประกอบการตัดสินใจในการวางแผนปรับปรุงฟาร์ม A ในระยะยาว
FAQ คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับดัชนีอัตราตายก่อนหย่านม (Pre-weaning mortality)
%Pre-weaning mortality ปกติควรมีค่าเท่าไหร่?
ควรจัดการลูกสุกรแรกเกิด อย่างไรเพื่อลดการตายก่อนหย่านม
เนื่องจากลูกสุกรแรกเกิดมีความเสี่ยงสูงต่อภาวะอุณหภูมิร่างกายต่ำ (Hypothermia) และการขาดพลังงาน (Starvation) โดยเฉพาะในช่วง 24-72 ชั่วโมงแรก การจัดหาไฟกกให้ความอบอุ่น, การป้อนนมเสริม,การให้สารเสริมพลังงาน ,การย้ายลูกสุกรข้ามคอก (Cross-fostering) เพื่อให้แน่ใจว่าลูกสุกรที่มีน้ำหนักแรกเกิดต่ำกว่า 1 กิโลกรัม ได้รับน้ำนมน้ำเหลือง (Colostrum) ในปริมาณที่เพียงพอ
Related Posts
