Увеличение производства животного белка с использованием модели анализа данных

Аминокислоты являются строительными блоками белков, они являются важными питательными веществами. Белки являются важными питательными веществами для человеческого организма. Они являются основными структурными элементами всех клеток организма. Существует два типа аминокислот: незаменимые и незаменимые. Незаменимые аминокислоты могут быть созданы с помощью химических веществ, содержащихся в организме, в то время как незаменимые аминокислоты не могут быть получены из организма, потому что единственный способ получить их — это потреблять пищу.

Существует высокий рыночный спрос на животный белок, сравнимый с другими растительными белками, это связано с тем, что содержание аминокислот в животном белке является более фундаментальным по сравнению с другими растительными белками. Это оказывает хорошее влияние на развитие человеческого роста и энергии. Тем не менее, среднее потребление нигерийских людей для животного белка очень низкое и составляет 8,3 г / день от идеального стандартного 53 г / день, это в значительной степени из-за недостаточного предложения на местных рынках.

Как анализ данных может повысить эффективность производства

Использование анализа данных позволяет сократить количество оперативных операций, сэкономить время и капитал. Это также сократит количество отходов в процессе производства и, таким образом, увеличит количество и качество продукции. В связи со сложностью производственной деятельности по производству животного белка фермерам необходим подход к анализу данных для диагностики и исправления технологических дефектов.

Анализ данных относится к использованию статистических инструментов для бизнес-данных для оценки и совершенствования производственной практики на производстве. В животноводстве эксперт по цепочке поставок может использовать анализ данных, чтобы получить представление об исторических результатах прошлых операций, прогнозировать будущие операционные результаты и, таким образом, принять решение, которое оптимизирует весь процесс. Например, использование данных анализа в птицеводстве позволит увеличить количество и качество продукции птичьих яиц и птиц. Анализ данных дает представление о деятельности, которая позволяет принимать осознанные решения и улучшить бизнес-результаты.

Типы анализа данных для реализации

Прогнозная аналитика
Описательная аналитика
Приговор аналитика

Predictive Analytics: использует данные для прогнозирования будущего от ожидающего события. Это позволяет владельцам компании знать вероятность запланированного бизнес-плана. Использует статистические методы для интеграции моделирования и интеллектуального анализа данных для анализа исторических и текущих ситуаций, а затем создает прогнозы для будущих событий.

При производстве животного белка прогнозирующая модель регистрирует связи между многими факторами и позволяет оценить потенциальные риски и возможности. Это позволит операционным менеджерам познакомиться с лучшими технологиями производства, которые следует использовать для оптимизации производства, включая поставки сырья, технологии операционной системы, затраты и т. Д. Это помогает в производстве высококачественных продуктов при правильной стоимости и времени.

Описательная аналитика: использует данные для анализа прошлых событий, чтобы лучше понять будущее. Исторические данные извлекаются для того, чтобы получить представление об уровне прошлых результатов событий и проверить причины успеха или неудачи и своевременно внести необходимые корректировки.

Описательная аналитика поможет фермерам взглянуть на результаты предыдущей производственной деятельности. Это позволит им узнать уровень прибыли или убытков, понесенных в их деятельности. Многие фермы заканчивают бизнес из-за недостатка знаний об эффективности производства в прошлом. Это снижает общее производство белка в стране.

Prescriptive Analytics: объединяет все разделы в системе цепочки поставок, чтобы предложить лучшие варианты для бизнес-операций, которые оптимизируют все ресурсы, используемые для достижения поставленной цели при минимально возможных затратах. Это увеличит непрерывное развитие бизнеса. Благодаря этому анализу фермеры всегда руководствуются тем, какую технику им необходимо применять для достижения своей цели.

Предписательный анализ также позволит фермерам узнать время, чтобы изменить свою деловую деятельность. Это связано с тем, что есть изменения, которые влияют на бизнес в связи с сезонностью. Можно настроить время, чтобы избежать сбоев в операциях, которые могут повлиять на конечный результат.

В заключение, применение модели анализа данных в деятельности фермеров имеет важное значение для увеличения производства достаточного количества животного белка. Большинство фермеров (животноводство, пахотные культуры, рыба и т. Д.) Несут убытки или прекращают свою деятельность из-за неспособности реализовать модель анализа данных.