เนื้อหาดูได้ที่:
เช่นเดียวกับธุรกิจอื่นๆ การผลิตไก่ต้องเผชิญกับความท้าทายหลายประการ เช่น กระแสเงินสด อัตราเงินเฟ้อ ภาวะเศรษฐกิจถดถอย และความผันผวนของตลาด แม้จะมีความท้าทายและความผันผวนเหล่านี้อย่างต่อเนื่อง ธุรกิจการผลิตไก่ยังคงมีกำไรอยู่ อย่างไรก็ตาม การใช้กลยุทธ์ในการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและความสามารถในการทำกำไรถือเป็นสิ่งจำเป็นเสมอ
คำแนะนำทั่วไปเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ การทำกำไร และความยั่งยืนทางเศรษฐกิจ คือการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน ลดของเสีย การจัดการต้นทุน ทบทวนราคาสินค้า และปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานในระยะยาว
- การปรับปรุงความยั่งยืนทางสิ่งแวดล้อมยังเกี่ยวข้องกับการลดของเสีย การปล่อยก๊าซ และการใช้พลังงานอีกด้วย
อาหารสัตว์เป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดที่มีผลกระทบต่อค่าใช้จ่ายในการผลิตและโครงสร้างความยั่งยืนทั่วโลก
- วิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการลดต้นทุนอาหารสัตว์คือการกำหนดสูตรอาหารสัตว์
- การกำหนดสูตรอาหารสัตว์ที่มีต้นทุนต่ำโดยใช้โปรแกรมเชิงเส้นช่วยลดต้นทุนได้ แต่ไม่ได้คำนึงถึงการเพิ่มผลกำไรสูงสุดของธุรกิจ
ปัญหาของการกำหนดสูตรอาหารสัตว์ที่มีต้นทุนต่ำ
การกำหนดสูตรอาหารสัตว์ที่มีต้นทุนต่ำได้รวมแนวคิดที่ว่า ระดับสารอาหารถูกกำหนดให้คงที่ โดยอ้างอิงจากตารางหรือคู่มือของผู้เพาะพันธุ์ ซึ่งทำให้สารอาหารเหล่านี้กลายเป็นข้อกำหนดที่จำเป็นอย่างยิ่ง
- “ข้อกำหนดสารอาหาร” สำหรับสัตว์ปีกคือค่าที่กำหนดไว้สำหรับประสิทธิภาพทางชีวภาพสูงสุดจากการทดลองอิสระหลายครั้ง ซึ่งหมายความว่าเพียงสามสารอาหารสูงสุดเท่านั้นที่ได้ถูกกำหนดภายใต้เงื่อนไขที่คล้ายกัน
- อย่างไรก็ตาม ระดับพลังงานและสารอาหารที่ทำให้เกิดกำไรสูงสุดจะถูกทราบหลังจากการวิเคราะห์ทางเศรษฐมิติในแต่ละตลาดและสถานที่ผลิต
การกำหนดระดับสารอาหารที่ให้กำไรสูงสุดอาจมีความผันผวน ขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงในราคาของวัตถุดิบอาหารสัตว์และราคาผลิตภัณฑ์จากสัตว์ปีกที่จะขาย (ไก่สด, ซากไก่, ส่วนที่ตัดแล้ว, ไข่ในเปลือก หรือมวลไข่)
ปัญหาทั่วไปของการกำหนดสูตรอาหารสัตว์ที่มีต้นทุนต่ำคือ เมื่อราคาของแหล่งโปรตีน เช่น กากถั่วเหลือง เพิ่มสูงขึ้น การคำนวณทางคณิตศาสตร์มักจะทำให้ความหนาแน่นของกรดอะมิโนในอาหารลดลงเพื่อให้ได้อาหารที่ราคาถูกลง
- อย่างไรก็ตาม ไก่เนื้อมีความไวต่อการรับกรดอะมิโน
- หากระดับกรดอะมิโนต่ำลง อาจส่งผลให้มีอัตราการเจริญเติบโตที่ต่ำลง ผลผลิตน้อยลง อัตราการแปลงอาหารสูงขึ้น และรายได้ลดลง ทำให้กำไรลดลง
ในทางกลับกัน กำไรอาจลดลงหากยังคงรักษาความหนาแน่นของสารอาหารในอาหารที่เหมือนเดิมเมื่อราคาผลิตภัณฑ์สุดท้ายจากสัตว์ปีกลดลง ความหนาแน่นของสารอาหารในอาหารที่เหมาะสมที่สุดเพื่อเพิ่มกำไรยังสามารถได้รับผลกระทบจากความหนาแน่นของการเลี้ยงไก่และน้ำหนักสุดท้ายก่อนออกตลาด
ทางเลือกสำหรับการจัดสรรอาหารที่มีต้นทุนต่ำที่สุด
แทนที่จะมุ่งเน้นที่การลดต้นทุนให้น้อยที่สุดเพียงอย่างเดียว วิธีที่มีประสิทธิภาพมากกว่าคือการจัดสรรอาหารเพื่อเพิ่มผลกำไร การจัดสรรอาหารในลักษณะนี้สามารถทำได้โดยการใช้โปรแกรมคณิตศาสตร์ไม่เชิงเส้น (Nonlinear Programming) ซึ่งเป็นแบบจำลองคอมพิวเตอร์ที่ทำงานร่วมกับตัวปรับแต่ง (Optimizers) หรือการใช้ระบบทั้งสองร่วมกัน
- การใช้โปรแกรมคณิตศาสตร์ไม่เชิงเส้นช่วยให้เราสามารถรวมสมการผลกำไรได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องยึดติดกับความหนาแน่นของสารอาหารที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
- นั่นคือ ระดับสารอาหารที่ต้องการจะถูกตั้งขึ้นในระหว่างการจัดสรรอาหาร แทนที่จะใช้ “ข้อกำหนดสารอาหาร” ที่กำหนดไว้ก่อนหน้านี้
สมการผลกำไรที่ได้สามารถสร้างขึ้นจากการปรับเส้นโค้งพหุนาม (quadratic curve) ซึ่งแสดงความสัมพันธ์ระหว่างต้นทุนการให้อาหารต่อหน่วยน้ำหนักที่เพิ่มขึ้นหรือรายได้ที่เกิดจากต้นทุนการให้อาหาร โดยพิจารณาจากพลังงาน สารอาหาร และระดับส่วนผสมต่างๆ
การปรับเส้นโค้งนี้จะช่วยให้เราได้ฟังก์ชันที่สามารถให้ผลลัพธ์ที่เหมาะสมทางเศรษฐกิจเมื่อระดับพลังงานหรือสารอาหารมีการเปลี่ยนแปลง โดยอาจใช้สมการพหุนาม (quadratic equations) หรือแม้แต่สมการทางคณิตศาสตร์อื่นๆ ที่อาจเหมาะสมหรือแม่นยำมากกว่าในการปรับให้เข้ากับข้อมูลการทดลองและเศรษฐมิติ
- วิธีการนี้ต้องการการเก็บข้อมูลเกี่ยวกับการตอบสนองของสัตว์ต่อระดับพลังงาน สารอาหารหลัก และแม้กระทั่งส่วนผสมหลักของอาหารแต่ละประเภท
- อย่างไรก็ตาม การตอบสนองเหล่านี้จะแตกต่างกันไปตามสภาพแวดล้อมและเมื่อเวลาผ่านไปก็จะมีการเปลี่ยนแปลงตามการคัดเลือกพันธุกรรมที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง
- ดังนั้น การเก็บข้อมูลจากการทดลองคลาสสิกแบบปริมาณ-การตอบสนอง (dose-response) จึงไม่ยั่งยืน
Dadalt et al. (2015) ได้ทำการเปรียบเทียบการจัดสรรอาหารแบบเชิงเส้นและไม่เชิงเส้นสำหรับการเลี้ยงไก่เนื้อในความหนาแน่นสองระดับ
ความหนาแน่นสูง (HDH) โดยมีจำนวนไก่ 14 ตัว/ตร.ม. และความหนาแน่นต่ำ (LDH) โดยมีจำนวนไก่ 10 ตัว/ตร.ม. ได้รับการประเมิน
ทั้งสองระบบการจัดสรรอาหารส่งเสริมการแสดงออกของไก่เนื้อในลักษณะเดียวกัน แต่การใช้สูตรอาหารแบบเชิงเส้นในความหนาแน่นสูงทำให้น้ำหนักตัวลดลงในไก่ตัวผู้ที่อายุ 42 วัน แต่ไม่พบผลกระทบเช่นนี้เมื่อใช้สูตรอาหารแบบไม่เชิงเส้น
- การใช้สูตรอาหารแบบไม่เชิงเส้นในความหนาแน่นต่ำ (LDH) ส่งผลให้ค่าอัตราการแปลงอาหาร (feed conversion ratio) สูงที่สุดและต้นทุนต่อกิโลกรัมของไก่เนื้อต่ำที่สุดทั้งในเพศผู้และเพศเมีย
- ผลการทดลองนี้แสดงให้เห็นว่าระบบการจัดสรรอาหารที่ให้ผลการแสดงออกที่ดีที่สุดหรืออัตราการแปลงอาหารต่ำที่สุดไม่ได้เป็นระบบที่ทำกำไรได้สูงสุดเสมอไป
Almeida et al. (2019) ได้ดำเนินการศึกษาเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของการใช้โปรแกรมคณิตศาสตร์ไม่เชิงเส้นในการจัดการอาหารสำหรับไก่ไข่ โดยมีการเปรียบเทียบกับการจัดสรรอาหารที่ใช้โปรแกรมคณิตศาสตร์เชิงเส้นซึ่งอิงตามข้อแนะนำด้านสารอาหารจากตารางของบราซิล รวมถึงแนวทางสายพันธุ์และโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่มุ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต
- จากการศึกษา พบว่าระบบการจัดสรรอาหารทั้งสองรูปแบบไม่ส่งผลกระทบต่อค่าหน่วย Haugh, ความสูงของไข่ขาว หรือคุณภาพภายนอกของไข่
- อย่างไรก็ตาม การจัดสรรอาหารที่แตกต่างกันมีผลต่อคุณภาพของไข่ในด้านต่างๆ เช่น น้ำหนักไข่แดง, น้ำหนักไข่ขาว, สีไข่แดง, เปอร์เซ็นต์ไข่แดง, เปอร์เซ็นต์ไข่ขาว และประสิทธิภาพการผลิต
ผลกระทบเหล่านี้จะไม่ได้ถูกกล่าวถึงในที่นี้เนื่องจากข้อจำกัดด้านพื้นที่ แต่โดยทั่วไปแล้ว การจัดสรรอาหารที่ใช้โปรแกรมคณิตศาสตร์เชิงเส้นตามข้อกำหนดสารอาหารจากแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และคู่มือสายพันธุ์ ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่ดีกว่า เนื่องจากอาหารเหล่านี้มีความหนาแน่นทางโภชนาการสูงกว่า
อย่างไรก็ตาม การรักษาผลการแสดงออกที่ดีที่สุดในด้านการดำรงชีวิตด้วยการจัดสรรอาหารไม่ได้ส่งผลให้เกิดความสามารถในการทำกำไรที่สูงขึ้น
ผลกำไรสูงสุดสามารถทำได้จากอาหารที่จัดสรรสำหรับสถานการณ์ทางการตลาดที่เอื้ออำนวยโดยใช้โปรแกรมคณิตศาสตร์ไม่เชิงเส้น ซึ่งโดยทั่วไปสามารถรักษาผลกำไรสูงสุดได้ในแต่ละเงื่อนไข
สรุปได้ว่า โปรแกรมคณิตศาสตร์ไม่เชิงเส้นเป็นเครื่องมือที่ใช้เพื่อเพิ่มผลกำไร
- อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่จำเป็นต้องใช้ในการคำนวณการตอบสนองของสัตว์ต่อระดับพลังงานและสารอาหารภายใต้สภาพแวดล้อมที่หลากหลายต้องการการเก็บข้อมูลที่ยากจะทำได้จากการสังเกตเชิงประจักษ์หรือการทดลอง
การประมาณการเหล่านี้สามารถได้มาจากแบบจำลองทางคณิตศาสตร์
การสร้างแบบจำลองทางโภชนาการในโภชนาการสัตว์ปีกเพื่อเพิ่มผลกำไร
กลุ่มการวิจัยทางวิชาการและบริษัทเอกชนหลายแห่ง เช่น NOVUS International, Cargill, Aviagen และ Trouw Nutrition ได้พัฒนาและเสนอแบบจำลองต่าง ๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโภชนาการสัตว์ปีก อย่างไรก็ตาม หลายแบบจำลองเหล่านี้กลับไม่ได้รับการใช้งานอย่างกว้างขวาง เนื่องจากขาดการยอมรับในอุตสาหกรรม หรือไม่ได้รับการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง
ตารางที่ 1 แสดงรายการแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่เคยเผยแพร่และสามารถเข้าถึงได้ในที่สาธารณะ ซึ่งมีผลต่อการเพิ่มประสิทธิภาพโภชนาการสัตว์ปีก แม้จะมีความครอบคลุม แต่ก็ยังไม่ครบถ้วน
- บางแบบจำลองอิงจากชุดสมการที่พัฒนาขึ้นจากการวิจัยเชิงประจักษ์ที่ได้มาจากข้อมูลขนาดใหญ่
- ขณะที่บางแบบจำลองใช้แนวทางเชิงกลศาสตร์ โดยอิงตามทฤษฎีและการวิจัยที่มุ่งเน้นการประเมินพารามิเตอร์การใช้สารอาหารและการสะสมสารอาหาร แทนที่จะมองเพียงแค่การแสดงออกของสัตว์เท่านั้น
- นอกจากนี้ ยังมีแบบจำลองบางส่วนที่ประกอบไปด้วยองค์ประกอบทางเศรษฐมิติหรือโมดูลที่มุ่งหวังจะเพิ่มผลกำไรและลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม แทนที่จะมุ่งเน้นเพียงแค่การเพิ่มประสิทธิภาพการแสดงออกของสัตว์
หนึ่งในปัญหาสำคัญที่จำกัดการนำไปใช้และการพัฒนาต่อไปคือความจำเป็นในการศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับการพัฒนาและการใช้แบบจำลองสำหรับนักโภชนาการที่ปฏิบัติงานในภาคสนาม ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่จะช่วยยืนยันผลและประเมินผลการใช้งานของแบบจำลองเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ความเข้าใจที่จำกัดเกี่ยวกับหลักการของแบบจำลองเหล่านี้ รวมถึงฐานทางวิทยาศาสตร์ที่ไม่แข็งแกร่ง มักเกิดจากการมองเห็นที่แคบของการตีพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์ที่หลากหลายและแยกจากกันในช่วงหลายทศวรรษ โดยไม่ค่อยมีการอ้างอิงซึ่งกันและกันเพื่อเชื่อมโยงกับการพัฒนาแบบจำลองเฉพาะอย่างใดอย่างหนึ่ง
- แบบจำลองที่อิงจากการวิจัยเชิงประจักษ์หรือการรวบรวมข้อมูลสังเกต โดยที่ไม่พิจารณาปัจจัยที่อาจอธิบายเหตุการณ์ กลับกลายเป็นแบบจำลองที่ล้าสมัยและไม่ได้รับการใช้งานอย่างเต็มที่
- ในทางกลับกัน แบบจำลองเชิงกลศาสตร์ซึ่งอธิบายปัจจัยหลักที่ทำให้เกิดการตอบสนองนั้น ยังคงได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยสามารถนำไปใช้กับสายพันธุ์ใหม่ๆ พร้อมทั้งเพิ่มความแม่นยำในการทำนายผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
อย่างไรก็ตาม แบบจำลองเชิงกลศาสตร์ส่วนใหญ่ในปัจจุบันมักจะยังคงเป็นค่าเฉลี่ย หรือใช้ค่าคงที่ที่เป็นตัวแทนของไก่เฉลี่ยในกลุ่ม ซึ่งอาจไม่สะท้อนถึงความแปรปรวนหรือความแตกต่างที่เป็นไปได้ในประชากรจริงๆเพื่อแก้ไขปัญหานี้ ความแปรปรวนจะถูกนำมาพิจารณาผ่านการจำลองการกระจายของประชากรหลายครั้ง หรือโดยการปรับเปลี่ยนปัจจัยที่สำคัญที่สุดซึ่งมีผลต่อความแปรผัน
- ซอฟต์แวร์ EFG และแบบจำลอง AVINESP ถือเป็นหนึ่งในแบบจำลองที่ได้รับการพัฒนาอย่างดี ซึ่งมีศักยภาพในการนำไปใช้จริงในงานวิจัยและการพัฒนาต่อไปในอนาคต
- แบบจำลองเหล่านี้มีลักษณะทฤษฎีหรือแนวคิดที่คล้ายกัน แต่มีความแตกต่างในบางวิธีการประมาณค่าและคำศัพท์ที่ใช้
Gerry Emmans, Colin Fisher และ Rob Gous จากแอฟริกาใต้ ได้พัฒนาแบบจำลอง EFG สำหรับการเจริญเติบโตของไก่เนื้อ, ไก่เนื้อพันธุ์, ไก่งวง และหมู ในปัจจุบัน แบบจำลองการเจริญเติบโตที่สามารถใช้งานได้อย่างต่อเนื่องจาก EFG คือแบบจำลองสำหรับไก่เนื้อและหมูเท่านั้น
ดร. Nilva K. Sakomura เป็นผู้ดูแลการพัฒนาแบบจำลอง AVINESP ที่มหาวิทยาลัยรัฐ São Paulo ใน Jaboticabal ประเทศบราซิล
แบบจำลอง AVINESP ซึ่งแบบจำลองนี้ถูกสร้างขึ้นสำหรับหลายสายพันธุ์ เช่น ไก่เนื้อ, ไก่เนื้อพันธุ์, ไก่ไข่, ไก่งวง และนกกระทา โดยเฉพาะอย่างยิ่ง แบบจำลอง AVINESP สำหรับไก่เนื้อและไก่ไข่ได้รับการเผยแพร่ให้เข้าถึงได้ในที่สาธารณะ
ทั้งสองแบบจำลองนี้มีพื้นฐานมาจากทฤษฎีที่พัฒนาโดย Gerry Emmans และทีมงานในสกอตแลนด์
- ซึ่งทฤษฎีนี้ชี้ให้เห็นว่า การอธิบายทางคณิตศาสตร์ที่ถูกต้องเกี่ยวกับสายพันธุ์และศักยภาพการเจริญเติบโตทางพันธุกรรมของสัตว์นั้นมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการกำหนดข้อกำหนดด้านพลังงานและสารอาหารของสัตว์ทุกประเภท
- นอกจากนี้ การอธิบายทางคณิตศาสตร์ที่แม่นยำเกี่ยวกับการผลิตไข่ก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน เนื่องจากช่วยในการกำหนดสารอาหารที่จำเป็นตามระยะการผลิตไข่และมวลไข่ได้อย่างเหมาะสม
แบบจำลองเชิงกลศาสตร์ EFG และ AVINESP ได้รับการพัฒนาโดยอิงจากชุดโมดูลที่มีเหตุผลต่อเนื่อง ซึ่งมุ่งหมายเพื่อคาดการณ์พลังงานที่สามารถเผาผลาญได้ (ME) พลังงานสุทธิ (NE) ปริมาณกรดอะมิโน (AA) รวมถึงความต้องการแคลเซียมและฟอสฟอรัส เพื่อสนับสนุนการเจริญเติบโตและการผลิตไข่
- สมการที่ใช้ในการอธิบายการใช้พลังงานและสารอาหารได้ถูกเผยแพร่และอธิบายอย่างละเอียด ตัวอย่างที่แสดงถึงความสามารถในการทำนายระดับกรดอะมิโนที่เหมาะสมเพื่อเพิ่มผลกำไรในด้านตลาดก็ได้รับการนำเสนออย่างชัดเจน
- ในรูปที่ 1 และ 2 ผู้อ่านจะสามารถสังเกตเห็นความแตกต่างในวิธีการคำนวณเพื่อประเมินระดับของโปรตีนที่สมดุลซึ่งจำเป็นต่อการเพิ่มผลกำไรได้อย่างเด่นชัด
โปรตีนที่สมดุลตามคำแนะนำของ Aviagen สำหรับไก่เนื้อสายพันธุ์ Ross
แหล่งข้อมูล: Sakomura et al., 2024
โปรตีนที่สมดุลตามคำแนะนำของ Aviagen สำหรับไก่เนื้อสายพันธุ์ Ross
แหล่งข้อมูล: Sakomura et al., 2024
- เรายังคงต้องมีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับกระบวนการเมตาบอลิซึมและประสิทธิภาพในการใช้สารอาหาร รวมถึงผลกระทบจากปัจจัยต่างๆ เช่น สภาพแวดล้อม โภชนาการ ปัจจัยที่ขัดขวางการดูดซึมสารอาหาร และสารเติมแต่งในอาหาร
- เมื่อเรานำเสนอแบบจำลอง สิ่งสำคัญคือเราต้องตระหนักว่าแบบจำลองดังกล่าวจะทำการจำลองเฉพาะไก่เฉลี่ยเท่านั้น ดังนั้นการกระจายของประชากรในฝูงจึงต้องถูกนำมาพิจารณาเพื่อให้ผลลัพธ์สามารถนำไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมการผลิตเชิงพาณิชย์
- การใช้เทคโนโลยีเซ็นเซอร์อิเล็กทรอนิกส์ การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียด และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) จะช่วยเพิ่มความแม่นยำให้กับแบบจำลองเชิงกลศาสตร์
- มีความเห็นเป็นเอกฉันท์ว่า การใช้แบบจำลองนั้นเป็นทางเลือกที่ยั่งยืนมากขึ้นในการทำการวิจัยทางโภชนาการสัตว์ปีก ซึ่งได้กลายเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้สารอาหารและผลกำไร เพื่อการผลิตสัตว์ปีกที่ยั่งยืนยิ่งขึ้น
มีความเห็นเป็นเอกฉันท์ว่า การใช้แบบจำลองนั้นเป็นทางเลือกที่ยั่งยืนมากขึ้นในการทำการวิจัยทางโภชนาการสัตว์ปีก ซึ่งได้กลายเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้สารอาหารและผลกำไร เพื่อการผลิตสัตว์ปีกที่ยั่งยืนยิ่งขึ้น
รายงานของ NASEM ประจำปี 2024 ที่เกี่ยวกับ “ข้อกำหนดสารอาหาร” สำหรับสัตว์ปีก (ฉบับที่ 10 ที่ปรับปรุง) ได้แนะนำให้มีการพัฒนาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในภาควิชาการ อย่างไรก็ตาม รายงานจากคณะกรรมการ NASEM กลับไม่ได้นำเสนอประเด็นเศรษฐมิติที่มีความสำคัญ ซึ่งควรจะได้รับการพิจารณาในการวางแผนโภชนาการสำหรับสัตว์ปีก
- ทั้งนี้ มีแบบจำลองทางโภชนาการสำหรับสัตว์ปีกที่อุตสาหกรรมสามารถนำไปใช้ประเมินได้อยู่แล้ว โดยผู้อ่านสามารถสังเกตได้จากข้อมูลที่นำเสนอในเอกสารนี้
- การตอบรับจากการตรวจสอบผลลัพธ์ของแบบจำลองเหล่านี้จะช่วยให้สามารถปรับปรุงความแม่นยำและความถูกต้องของแบบจำลองได้ดียิ่งขึ้นhe
- นอกจากนี้ การนำเสนอวิธีการใหม่ๆ ในการจัดสรรอาหารให้กับสัตว์ปีกก็มีความสำคัญไม่น้อยไปกว่าการพัฒนาแบบจำลอง
- ดังนั้น ข้อมูลและการศึกษาเพิ่มเติมในประเด็นนี้จึงเป็นสิ่งจำเป็น และเราหวังว่า บทความนี้จะเป็นส่วนหนึ่งในการเสริมสร้างความรู้ในด้านนี้ให้กับผู้อ่านทุกท่าน