DeepLoop အဖွဲ့ · 2026-09-14
Layer မျဉ်းကွေး - အမြင့်ဆုံးအမှတ်က ငွေပေးတဲ့ နံပါတ် မဟုတ်ပါဘူး
Layer အုပ်စု အားလုံးနီးပါးက တူညီတဲ့ အမြင့်ဆုံးအမှတ်ဆီ တက်ရောက်ကြတယ် - Lohmann အရ LSL-Lite ဟာ 95-97% နဲ့ Brown-Classic ဟာ 94-96% ရှိတယ်၊ နှစ်ခုလုံး 140-145 ရက်မှာ 50% ဥတင်သို့ ရောက်ရှိကြတယ်။ Peak ဟာ လွယ်ကူတဲ့ အပိုင်းပါ။ အုပ်စုနှစ်ခုကို ခွဲခြားတဲ့အရာကတော့ အဲဒီနောက်မှာ ဖြစ်ပေါ်တဲ့ အရာအားလုံးပါ။
Persistency ဟာ ငွေပေးတဲ့ နံပါတ်
Peak ပြီးနောက် မျဉ်းကွေးက တစ်စီးတည်းသာ သွားတယ် - အောက်ခြေ။ Persistency ကတော့ ဘယ်လောက်နှေးနှေးလဲဆိုတာပါ။ Lohmann ရဲ့ Table 18 ကနေ တိုက်ရိုက်ဖတ်ပါ - LSL-Lite က 90%+ hen-day lay ကို 38 ပတ်ကြာ ထိန်းထားတယ်၊ Brown-Classic ကတော့ 29 ပတ်ကြာ။ တူညီတဲ့ peak၊ နီးပါး peak ဥချခြင်း 9 ပတ် ထပ်ပိုရတယ် - ဘယ်သူမှ ပစ်မှတ်အဖြစ် သတ်မှတ်မထားတဲ့ မျဉ်းကွေး အပိုင်းမှာ နေရာယူထားတယ်။ ဒါဟာ peak အတွက် အောက်ခြေမှတ်စုမဟုတ်ပါ - အုပ်စု ငွေရရှိမှု မရှိမှာကို ဆုံးဖြတ်တဲ့ နံပါတ်ပါ။
ဥအရေအတွက် ပိုရှိရာမှာ ဥထုထည် ပိုများတာ မဟုတ်ပါဘူး
95 ပတ်အထိ စက်ဝန်းတစ်ခုအတွင်း LSL က ဥ 445 လုံး ထုတ်လုပ်ပြီး Brown က 430 လုံး ထုတ်လုပ်တယ် - ဒါပေမဲ့ Brown ရဲ့ ဥတွေက ပိုလေးတယ် (ပျမ်းမျှ 65.2 g vs 61.9 g)၊ ဒါကြောင့် Brown က စုစုပေါင်း ဥထုထည် 28.02 kg vs 27.57 kg ဖြင့် ရှေ့သွားတယ် - ကြက်မအိမ်အတွက်။ ဥချခြင်းနှုန်း ကျသွားတာနဲ့အမျှ ဥအလေးချိန် ဆက်တက်နေတယ်။ နှစ်ခုလုံးက ဆန့်ကျင်ဘက် ဦးတည်ချက်ဆီ ရွေ့လျားတယ်၊ ဒါကြောင့် ဥထုထည်ဟာ ဥအရေအတွက် ပြိုကျဆင်းစ စခြင်းမှစပြီး ကြာကြာ ထိန်းထားနိုင်တယ် - နဲ့ သင်ဟာ ဥချခြင်း ရာခိုင်နှုန်းတစ်ခုတည်းကနေ အုပ်စုကို မဖတ်နိုင်ပါဘူး။
မျိုးဗီဇအလိုက် peak သို့ တက်ရောက်ခြင်းနဲ့ persistency - LSL-Lite vs Brown-Classic 90% အထက် hen-day lay၊ Lohmann မှ ပြန်ဆွဲထားခြင်း။
သင်မြင်ရတဲ့ ကျဆင်းခြင်းဟာ ရွေ့လျားနေတာ ရက်ပေါင်းများစွာ ရှိပြီဖြစ်တယ်
ဩစတြေးလျအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့က မျဉ်းကွေးကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်တဲ့ အရာတစ်ခုအဖြစ် တန်ဖိုးထားစဉ်းစားတယ် - စီးပွားဖြစ် free-range ခြံ 4 ခြံ၊ အုပ်စု 106 အုပ်စု၊ 35,346 အုပ်စု-နေ့တွေ၊ Lohmann Brown ပစ်မှတ် မျဉ်းကွေးနဲ့ ယှဉ်ပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းတယ်။ တစ်ခြံသမိုင်းပေါ်မှာ လေ့ကျင့်ထားတဲ့ Random Forest တစ်ခုက ပျမ်းမျှ AUC 0.86 နဲ့ RMSE 2.8 နဲ့ ဥချခြင်းနှုန်းကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းတယ် - နဲ့ အခြားခြံ 3 ခြံပေါ်တွင်သာ လေ့ကျင့်ထားတဲ့ model တစ်ခုက ပစ်မှတ်ခြံကို နီးပါးတူညီစွာ ကောင်းမွန်စွာ ခန့်မှန်းတယ် (AUC 0.89)။ မျဉ်းကွေးဟာ ခြံအချင်းချင်း လွှဲပြောင်းနိုင်လောက်စေ တည်ငြိမ်တယ်။ ဒါပေမဲ့ အားလုံးကို ပေါင်းစပ်ခြင်းက အမြဲတမ်း အထောက်အပံ့ မဖြစ်ခဲ့ပါ - ပေါင်းစပ် model က အကောင်းဆုံး regression အမှား (RMSE 2.55) ပေးခဲ့ပေမဲ့ အားနည်းဆုံး ကျဆင်းခြင်း ရှာဖွ်ေခြင်း (AUC 0.82) ဖြစ်တယ်။ အချက်အလက် ပိုများရုံဟာ အလိုအလျောက် ကျွမ်းကျင်မှု ပိုများစေတာ မဟုတ်ပါ။
ခန့်မှန်းခြင်း လေ့လာချက်မှ - ထုတ်လုပ်မှု မျဉ်းကွေးဟာ ခြံအချင်းချင်း လွှဲပြောင်းနိုင်လောက်စေ တည်ငြိမ်တယ်၊ ဒါပေမဲ့ ကျဆင်းခြင်းကတော့ စတင်ပြီးနောက် ပျမ်းမျှ နေ့များအကြာတွင် ပြသတယ်။
ဘယ်ကြက်တွေက ဆက်လက် ပိုက်ဆံပေးနေသေးသလဲ
ဒါနဲ့ ပတ်သက်တဲ့ နံပါတ်တိုင်းဟာ တစ်နေ့ကို တစ်ကြိမ် ဖတ်ရတဲ့ အုပ်စု ပျမ်းမျှပါ။ ပျမ်းမျှက persistency ဆုံးဖြတ်တဲ့ မေးခွန်းကို ဖုံးကွယ်ထားတယ် - အုပ်စု ဘာလုပ်သလဲ မဟုတ်ဘဲ၊ ဘယ်ကြက်တွေက ဆက်လက် ဥချနေသေးသလဲ၊ ဘယ်ကြက်တွေက တိတ်တဆိတ် ရပ်သွားသလဲဆိုတာပါ။ ညင်သာစွာ ကျဆင်းသွားသလို မြင်ရတဲ့ မျဉ်းကွေးတစ်ခုဟာ ဥကောင်းကောင်း ချနေတဲ့ ကြက်အရေအတွက် နည်းလာခြင်း ဖြစ်နိုင်တယ် - နဲ့ ပျမ်းမျခြင်းကတော့ ဘယ်ဟာကိုမှ မပြပါ။
နောက်ဆက်တွဲ ဦးတည်ချက်
DeepLoop က ဒီမျဉ်းကွေးရဲ့ ဘယ်သူမှ မရေးဆွဲတဲ့ အလွှာကို လုပ်ဆောင်နေတယ် - တစ်နေ့ကို တစ်ကြိမ် အုပ်စု ပျမ်းမျှမဟုတ်ဘဲ၊ ဘယ်ကြက်တွေက ဆက်လက် ပိုက်ဆံပေးနေသေးသလဲဆိုတာပါ။ Persistency ဟာ ကြက်တစ်ကောင်ချင်းစီရဲ့ အကြောင်းပါ၊ နဲ့ အစောဆုံး ဖတ်နိုင်ခြင်းဟာ ကျဆင်းခြင်းကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနဲ့ အမျှော်မမြင်ဘဲ တွေ့ရတဲ့ ကြားက ကွာခြားချက်ပါ။