民以食为天，农牧行业是国民经济的支柱产业。而我国又是世界最大的猪肉消费国，每年要消耗掉5000多万吨猪肉，几乎占全世界总消耗量的50%。对食材的刚需，打开千亿级市场：2020年末国内的生猪存栏为4.07亿头。

凭借数字化优势，养猪“新势力”们快速实现弯道超车，成为行业新宠。怎么用数字化升级实现过程管理的精细化，达到降本增效？以生猪养殖为例，借助大数据转型，一方面降低外部环境经营风险，另一方面通过在线化、可视化，实现精细化管理，提升经营效益。接下来从“成本控制”、“提升效益”两个维度来谈：

数字化已成定局  成本控制把握竞争“命门”

成本控制，是总成本领先企业的核心战略，对实施差异化战略或目标聚集战略的企业同样有意义。大型农牧企业通过全产业链布局，提高周期穿越能力，实现总成本领先，但对其绩效管理带来新的挑战，导致当前的财经分析体系与产业链布局战略要求，一定程度上不匹配。

全产业链布局（以生猪养殖为例）

美云智数搭建统一的大数据平台体系支撑企业绩效管理，一方面可以显著提升向下管理的效率，另一方面可以加强对各下属单位的管控：

成本控制贯穿企业经营的全过程，需要农牧企业规范成本的核算，可满足成本核算的准确性和核算分析的有效性。对于未完成数字化转型的农牧企业，这个要求具有挑战性，且很难及时发现各环节成本的变化并准确分析原因。

通过大数据建设实现全产业链成本的精细化管理，以养猪成本占比最高的饲料成本为例，可以再细化分解为饲料采购成本、运输成本、仓储成本，将生猪养殖业务流程匹配后，建立相应的标准成本系统，将实际发生额与标准成本的差异作为线索，深入分析并采用有效措施消除或缩小差异，如饲料采购成本，则需通过集采统配的方式降低；饲料领用管理不规范导致饲料丢失、散落等损耗浪费，则需闭环整改。

精细化管理成常态  聚力提升企业经营效益

以生猪养殖为例，影响农牧企业效益的主要因素，包含猪舍科学管理、合理选择猪种及饲养方式、日常管理、病虫防治、实时出栏等。

猪场RSY（Return-on-investment per sow per year），即单头母猪年投 资回报率，是指锁定所有生产成本后母猪产能和效益的数据模型，是猪场生产经营的核心和本质。RSY评估猪场生产经营、种猪品质、营养标准、兽药疫苗质量、设备投 资等各个指标更实效的标准。

通过大数据建设，企业可以梳理出养猪关键业务活动的指标体系，实时可视化管理，如此即可保障战术上正确地做事，也能落实战略上做正确的事，从而实现财经绩效管理的最优化。

由此，企业可以通过消费者需求数据制定生产计划，屠宰场通过养殖场生产数据制定屠宰计划，食品加工厂通过屠宰场数据和商超数据制定生产计划等。数据，已经成为农牧企业从传统“粗放式”向科学“精细化管理”转型的关键。