在集团养猪事业部半年会议上，分享了两个案例，一是集团旗下A猪场4-6月份死亡趋势图，二是集团旗下B猪场1-6月份死亡趋势图。从图来看，都是呈现明显下降的趋势。以A猪场为例，4月份死亡数占二季度死亡总数的64%、5月份是28%、6月份是6.8%；以B猪场为例，1月份死亡数占上半年死亡总数的42.5%、2月份是36.2%、3月份是7.5%、4月份是9%、5月份是2.8%、6月份是1.5%。

大家都知道，数据是管理的“眼睛”，能让管理者穿透表象，精准捕捉问题、洞察规律。有了这双明亮的“眼睛”，管理也就相对透明，公平、公正、公开的管理原则自然也就让大家无话可说。这就是柯恩一再坚持的“用数据说话，用价值呈现”的管理理念应用到实际工作中的一个经典案例。

总体来说，数字化技术通过精准管理、实时监测和智能决策，能有效降低规模猪场的死亡率，具体作用体现在以下几个核心方面：

一、精准监测与预警，减少疾病风险

1、实时健康监测：通过传感器（如体温、活动量、采食量传感器）和智能耳标，实时收集猪只的生理数据，一旦发现异常（如体温骤升、活动量骤减），系统会自动预警，帮助管理人员及时干预，避免疾病扩散。

2、环境智能调控：数字化系统可自动调节猪舍温湿度、通风、光照等环境参数，保持适宜生长环境，减少因环境不适导致的应激反应和疾病（如呼吸道疾病）。

二、精细化养殖管理，降低人为失误

1、精准饲喂：根据猪只品种、生长阶段等数据，系统自动计算饲料配方和投喂量，避免营养不良或过度饲喂导致的健康问题。

2、全流程追溯：通过区块链或物联网技术记录猪只的繁殖、防疫、用药等信息，一旦出现问题可快速追溯源头，精准控制风险范围。

三、智能防疫与疾病诊断

1、自动化防疫：数字化系统可设定防疫计划，提醒或自动完成疫苗接种、消毒等工作，减少漏防、错防情况。

2、AI辅助诊断：通过图像识别（如观察猪只粪便、皮肤状态）和数据比对，AI系统能快速识别常见疾病，辅助兽医提高诊断效率，缩短治疗时间。

四、数据驱动决策，优化养殖策略

系统汇总猪群生长、健康、繁殖等数据，通过分析生成报告，帮助管理者发现养殖薄弱环节（如某批次猪只易患病的原因），进而调整养殖策略，从整体上降低死亡率。

总之，数字化通过“监测-预警-干预-优化”的闭环管理，大幅提升了规模猪场的管理效率和精准度，从而有效降低死亡率。