Système intelligent à la ferme pour le production avicole:

Lay-Insight et Broiler-Insight

26 Novembre 2014

Essaimage

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Notre métier est de transformer données agricoles en bénéfice!

• > 20 ans expérience @ Université de Louvain

• Expertises multidisciplinaires

Bio-statistique

Modélisation

Siences animales

Bart Kemps, DrCofondateur

Manager R&D & Marketing

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EquipeKristof Mertens, Dr Cofondateur

Administrateur Délégué

Bart De Ketelaere, Dr Cofondateur | Manager Recherches KU Leuven |

Conseiller StratégiqueJosse De Baerdemaeker, Prof. Ém.

MeBioS KU Leuven | Cofondateur | Conseiller Stratégique

Jos Deschagt

Conseiller Entreprise

Toon Heirman

Ingénieur Logiciels

Gert Schoubben

IT sécurité réseau

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Notre secteurs

Cons. d’eau Production d’oeuf

Cons. alimentair Poids d’oeuf

Poids corporel

Mortalité

Collection des DONNÉES

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CONFIDENTIAL 7

Beaucoup données = INFORMATION?

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Cons. d’aliment

Cons. d’eau

Production d’oeuf

Poids d’oeuf

Mortalité

Poids corporel

On peut faire des graphiques

?

Les systèmes traditionnelles donnent

des graphiques

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Lay-Insight

Problème?

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Poid

sco

rpor

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Lay-Insight

NOLay-Insight prédict

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Lay-Insight

Aucun problème détectée par la gestion

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Lay-Insight

Problème?

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Lay-Insight

Lay-Insight prédict NO

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Lay-Insight

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Aucun problème détectée par la gestion

Lay-Insight

Problème?

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Lay-Insight

Lay-Insight prédict problème YES

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Lay-Insight

Gestion rémarque une IB infection 4 jours après l’alarme

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Lay-Insight

Problème?

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Lay-Insight

Lay-Insight prédict un problème YES

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Lay-Insight

Gestion remarque que il y avait un stress thermique 2 jours après l’alarme

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Lay-Insight

pas detecté par la gestion4 jours plus tôt

2 jours plus tôt

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Quand il y a plusieurs bâtiments

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Pour les intégrateursFerme 1Ferme 2Ferme 3Ferme 4Ferme 5Ferme 6Ferme 7Ferme 8Ferme 9Ferme 10

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La pratique courante

Est de faire une analyse post factum

• collecter des données chaque semaine

• évaluer la semaine dernière

⇒Des problèmes sont détectés très tard

⇒ Pertes évitables ne peuvent pas être récupérés

Pour obtenir plus d'emprise sur le processus on doitregarder aux données chaque jour

⇒Mais en pratique on manque du temps

⇒On voit que des grands problems

⇒c’est souvent quelques jours trop tard

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VIGILANCE & CONTRÔLE à chaque instant

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AUTO-APPRENTISSAGE de la performance de chaquetroupeau qui permet une DETECTION RAPIDE des problèmes

Alerte Précoce

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Données collectéesStandard du troupeauStandard général

Management individuel en temps réel

Alertes précoces

Poid

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Démonstration

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Alertes actives

Cher,

Une alarme est signalée par notre système:

Ferme 3 – Bâtiment 2: production d”oeuf bas, le 26 Novembre 2014

Cordialment,

Porphyrio Team

Ce mail est creé automatiquement, veuillez pas répondre,

Personnes concernées

Lay-Insight Retour d’information - ALARME

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Bonnes pratiques de gestion

• Afin de fournir les avantages des bonnes données, ils doivent aller de pair avec des bonnes pratiquesde gestion

• Quand un problème est notifié, il faut agir rapide et dans une façon correcte

• Il y a un grand différence dans la gestion entre les differentes fermes

• E.g. des chiffres de production d'œufs de poule ditbeaucoup sur l'approche de gestion dans uneferme

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Comparaison des fermes

• Ferme X aura une bonne idée du niveau de production

• à la ferme Y, c’est difficile de détecter un problèmeprécoce

Ferme XFerme Y

Jours

Pro

duc

tion

d’o

euf(

%)

Porphyrio: la surveillance personalisée des pondeuses vous

garantit vigilance et contrôle

Résultats en ferme

+ 4 % d’oeufs par poule départ

- 1,5 % aliment par poule départ

Oeufs ppd Cons. Aliment (g/jour)

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Conclusion

• Technologie et l'automatisation produissentbeaucoup des données.

• Il faut utiliser les données afin de récupérer un part du grand investissement du automatisation

• ‘Cloud computing’ ouvre les portes d'adopter des méthodes statistiques avancées dans la production de l'élevage

• Avec des meilleures décisions et une meilleuregestion le production est plus durable et le produitsera de meilleure qualité

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Merci pour votre attention

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