データ解析・分析によって、生産的な畜舎にしよう!
公開日: 2016年6月30日木曜日 データ解析
「モ~夏バテしない」パナ、スマート畜舎で酪農支援:日本経済新聞
動物は種類とかいろいろな条件に左右されるから管理するのが難しいですよね・・・。そういうときこそデータ解析・分析なんです。上のニュールの例でいえば、搾乳量を目的変数として、データ解析・分析によって作られた回帰モデルを上手く使って、たくさん継続して搾乳できるように環境条件を最適化しましょう!
目的変数は搾乳量として、説明変数は畜舎の環境条件と実際の周辺環境です。わたしは詳しくないのでよくわかりませんが、環境条件はエアコンの設定温度・設定湿度とかでしょうか。あとは餌の情報も入りますね。周辺環境は、外の温度、湿度、圧力などの天気の情報です。
そして、日々蓄積しているデータを用いて、説明変数と目的変数との間で回帰モデルを構築します。なお目的変数は、ある日の搾乳量だけでなく、一日後、二日後、・・・の搾乳量についても回帰モデルを作ることで、継続して搾乳できるかどうかも考慮できます。
そして、作られた回帰モデルを逆解析することで、どんな環境条件、餌にすれば、たくさん搾乳できるかどうか、シミュレーションします。シミュレーションで良かった環境条件、餌について、実際の畜舎で同じことをしてみて搾乳量を確認します。
この回帰モデルの構築・最適な環境条件・餌の探索を毎日繰り返すことで、だんだん搾乳量が増えていくことになります。
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