亿邦智库：从农信互联看数字化解困猪价暴跌

【亿邦原创】2020年以来，我国生猪存栏数量持续走高，截至2021年9月，我国生猪存栏数量4.38亿头，同比上升22.1%。从农业农村部公布的数据来看，我国猪肉价格一度从2021年初的50元/kg以上下滑至近20元/kg，产能过剩趋势已经显现。再加上非洲猪瘟和新冠疫情带来的影响，生猪养殖行业的压力已经从生产和消费两端蔓延至整个链条。“活下去”，是养猪企业当下必须面对的问题。

如果将数据观察范围扩大至整个猪周期，并将我国的猪价数据和美国猪价数据相对比，可以发现两个问题：一，高成本，我国的猪肉价格较美国明显偏高，数据显示，美国猪肉市场价基本维持在7～8元/kg区间，而我国猪价普遍在15元/kg以上。二，不稳定，我国猪价易发生急涨急跌，稳定性更差。归其原因是我国生猪养殖业的规模化不足，致使成本效应和信息辅助决策的能力均相对较弱。2020年我国生猪养殖业规模化率为53%，而美国则达到80%。长期看，“如何获得标准化、规模化成本效应，高效传导供求信息，削弱市场盲目性”是养猪产业高质量发展必经考题。

数据来源：农业农村部、美国农业部、亿邦智库整理

但我国生猪养殖企业小、行业散的特征短期难以转变，经销商网络壁垒也难以短时间破除，要实现降本增效，打通市场信息壁垒，产业互联网是弯道超车机会。

亿邦智库以数智养猪服务标杆企业——农信互联为研究案例，结合行业高成本、高风险等痛点，分析养猪业产业互联网创新实践，希望为行业提供参考和借鉴。

01

怎样通过增效，摊薄猪企生产成本

量化母猪养殖经验，精准提高产仔率。生猪养殖实际是个高门槛行业，养殖经验的差异会显著影响猪场的产出。以一头母猪的生产周期为例，怀孕母猪需要从日粮中获得充分的营养物质，用来满足胎儿生长发育，为哺乳期储备部分营养；哺乳母猪要保证最大采食量而不过量，保证良好体况及良好的母乳，进而缩短发情间隔。不同时期的母猪所需要饲料品种和喂养频次的差异均需要养殖人员的经验作为支撑。

数字化养猪的核心就是将不可量化的养殖经验标准化，并通过智能技术识别不同猪只个体的差异，实现精细化喂养。以农信互联为例，农信互联通过智能摄像头、温度湿度传感器等设备采集猪只个体数据、猪舍环境温度、湿度等数据，并结合生猪体况、遗传性能与性别等数据，根据不同生猪的生理状况及营养需求进行差异化饲喂，实现个性化营养，实现精准饲喂，保障个体的健康，并提升生猪群体整体营养利用水平和母猪产仔率。

另外，猪企养殖人员可通过农信互联的系统监测窝均健崽、年产胎数、配种分娩率、胎龄结构等数据指标，形成PSY(每头母猪每年所能提供的断奶仔猪头数)等猪场效益、成本指标数据，量化养殖情况，并对异常进行分析，优化“猪”管理。据悉，农信互联的数字化系统能为猪场平均提升3头左右的PSY。

图片来源:农信互联

SaaS优化猪场管理流程。很多中小微猪企都存在“会养不会管”的问题，在母猪生产前人员工作安排，料药使用计划，生产后分析统计等环节规范度不足，一是可能拖累生产效率，二是无法快速精准的判断每头猪赚了多少钱。而SaaS的部署则可解决这两个问题。农信互联的SaaS可辅助工作人员制定排苗投苗计划、盘点料、药等物资的采购和损耗，保障企业生产高效推进；还能将乳猪落地成本、断奶成本、保育成本以及各阶段的料、药等费用提供给养殖企业，实现精准的成本核算，便于猪企实现精细化的成本管理。

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怎样通过防控风险，降低成本损耗

猪场改造降低非洲猪瘟传播风险。非洲猪瘟是一种急性、热性、高度接触性动物传染病，猪——猪、人——猪、外来动物——猪均是传播途径，一旦感染，发病率和死亡率最高可达100%，且全世界没有有效的疫苗，目前最有效的办法就是隔离，将传染风险隔离在猪场之外。在猪传猪环节，农信互联系统可通过机器视觉技术对异常猪只个体进行识别，并通知工作人员迅速采取隔离消杀措施，防止疫情进一步蔓延。在人传猪环节，过去的应对手段是部署人员常驻猪场，防止外来污染，但这样会带来额外的人员激励成本，进一步加大猪企的经营压力。而农信互联通过升级猪场，将进入猪场的人员进行标准化消毒和管控，防止人传猪的发生。在外来动物传猪环节，农信互联在猪场外部署智能摄像头，监测安全区域内外来动物，并对工作人员进行预警，及时驱赶，将病毒传播风险排除在猪场之外。

智能监测强化员工行为风险管理。通过机器视觉技术，农信互联还可以实现人员异常行为的实时监测，比如养殖工作人员未穿防护服、暴力驱赶等，然后通过远程风控监管，及时制止员工不规范行为，降低养殖过程中的损耗风险。

数据追溯保障上下游良好合作。生猪离开养猪场，经历了屠宰、储存、运输和销售等多个环节，每个环节的数据不透明、关联不紧密，存在弄虚作假的风险，比如部分无良猪贩会自盖检疫戳，下游就会承担相应的食品安全风险。农信互联以全产业链的SaaS渗透打通数据壁垒，可对猪只数据建档，将生猪从养殖场到消费者的每个环节的数据透明化，实现个体猪只的数据追溯，精准定位产生问题的环节，明确权责，减少“甩锅”风险，为上下游建立良好的合作关系提供保障。

03

怎样利用SaaS连接,降低采购和资金成本

形成“算法拼单”，以团购降低猪场采购成本。目前，养猪企业面临猪价下降的成本考验，降低采购成本是猪场管理的主要关注点之一。农信互联的方案是智慧养猪+算法拼单，从猪场SaaS服务逐步向交易渗透。由于前期改造成本将会成为猪场使用SaaS的阻碍，农信互联以做流量的核心思路进行SaaS产品推广，通过性价比极高的养猪SaaS服务吸引养殖户，构建起农信互联平台交易的基础流量池。再通过SaaS平台积累的料、药消耗数据，对养殖户的饲料和兽药等订单进行整合，形成团购模式，以高性价比促成平台交易，降低养殖企业的料药采购成本。目前，农信互联在上游物料商和养殖户之间的平台交易模式已经跑通，平台交易收入已经占到其总收入的20%。

监控“养殖数据”，让银行安心放贷。生猪养殖的前期资金需求量较大，猪场建设、种猪、母猪等生产资料均要大量资金，需要金融机构贷款支持。一般来说，猪企可将应收账款、存货作为质押品向金融机构申请贷款，但金融机构和猪企之间存在信息壁垒，金融机构获取猪场真实数据的成本极高，如果猪场蓄意隐瞒或虚报信息，金融机构将承担巨大的坏账风险，基于风控和成本，金融机构或产生逆向选择，最终惜贷。而农信互联可打通猪企内部和养猪产业链上下游数据通路，一是可提供猪只存栏、下游订单、应收账款、现金流等数据，帮助金融机构了解猪企的偿债能力；二是可提供猪企的猪仔、料、药等采购数据，帮助金融机构了解猪企把借来的钱花到哪去。真实有效的猪企经营数据提供给金融机构后，猪企的贷款难度将明显降低。

04

数字化配置市场供需，才是解困“暴涨暴跌”的长久出路

生猪养殖产业有着明显的周期性特征，“猪肉价格上涨→扩大生产→供大于求、价格下跌→减小生产→供不应求、价格再次上涨”。但为什么我国生猪养殖业的周期波动明显高于美国呢？原因在于我国生猪养殖业中小微企业众多，规模化不足，一是无法在调整产能之前进行充分的市场调研；二是产能分散也不利于企业获取高精确度的市场数据，致使调整产能的决策在价格之后，市场盲目性过强。产业的规模化非一蹴而就，要想在短期之内削弱生猪养殖业的周期波动，目前基于数字化的产业互联是最容易的手段。通过SaaS连接节点，产业互联网可汇总包含中小微猪场在内的海量猪场生产数据，理想情况下可对未来某一时间的行业整体出栏数进行预判，预防产能过剩，以便从根本处解困猪价“暴涨暴跌”；另外，产业互联网让中小微型猪企不用调研也有获取市场一手信息的可能，拉平和大型企业之间的信息差，降低中小微型企业经营风险。

目前，农信互联已经服务超过5万家专业猪场，覆盖生猪超过6000万头，底层的数据采集节点已经积累足够，若条件允许，可形成时效性极强的猪只产能和价格数据，为猪场扩产提供有效决策依据，并为政府的政策制定提供数据支撑。

在我国当下的养猪市场，数字化正替代规模化和标准化成为猪企新的竞争重心。从对猪养殖周期的全流程管理，到打通信息壁垒，助力产业链上下游协同，农信互联均为生猪养殖业提供了产业互联范本，值得行业借鉴。随着数字化程度的加深，产业互联网推动产业链大协同，我国的生猪养殖业效益提高，周期性减弱，整个行业将健康有序的发展，也许猪价暴跌，猪企被迫停产关场，血本无归的现象将成为历史。

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