พลิกปศุสัตว์ไทย…สู่ความแม่นยำด้วยข้อมูลและเทคโนโลยี

               อุตสาหกรรมปศุสัตว์ไทยกำลังเผชิญกับการเปลี่ยนผ่านครั้งสำคัญ จากการตัดสินใจด้วย “ความรู้สึก” สู่การใช้พลังของ Precision Livestock Farming (PLF) ที่บูรณาการศาสตร์สัตวบาลดั้งเดิมเข้ากับเทคโนโลยี AI และ IoT รศ.ดร.ศกร คุณวุฒิฤทธิรณ ภาควิชาสัตวบาล คณะเกษตร มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ จะพาคุณเจาะลึกว่าทำไมการใช้ข้อมูลจึงเป็นหัวใจสำคัญในการปลดล็อกศักยภาพทางพันธุกรรม (P = G + E) และแก้ไขปัญหาเรื้อรังตั้งแต่ นมล้น-นมขาด ในโคนม ไปจนถึงความไม่สม่ำเสมอของโคเนื้อ บทความนี้เผยสูตรลับของการผลิตปศุสัตว์ที่ได้ผลผลิต แม่นยำ คุ้มค่า และยั่งยืน เพื่อให้ฟาร์มทุกขนาดพร้อมก้าวสู่มาตรฐานโลก

               Precision Livestock Farming (PLF) เป็นมากกว่าแค่การนำอุปกรณ์ไฮเทคมาใช้ แต่คือการพลิกโฉมกระบวนทัศน์การผลิตปศุสัตว์ทั่วโลก มันคือระบบที่ใช้เทคโนโลยี เซ็นเซอร์ และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง เพื่อติดตามและประเมินผลการผลิต สุขภาพ และสวัสดิภาพของสัตว์แต่ละตัวหรือทั้งฝูงแบบ เรียลไทม์ (Real-Time)

               ประเทศผู้นำด้านปศุสัตว์ เช่น สหรัฐอเมริกา ยุโรป ออสเตรเลีย และนิวซีแลนด์ ได้นำ PLF มาใช้อย่างแพร่หลาย เพราะช่วยให้บรรลุเป้าหมายที่สำคัญยิ่งยวด 3 ประการคือ:

1. ประสิทธิภาพสูงสุด (Maximum Efficiency): ทำให้เกิดการสูญเสียน้อยที่สุด โดยเฉพาะการสูญเสียทรัพยากร อาหาร และพลังงาน
2. ความแม่นยำสูงสุด (Highest Precision): การตัดสินใจที่แม่นยำและเฉพาะเจาะจงกับสถานการณ์ของสัตว์แต่ละตัว (Individual Animal Management)
3. ความเหมาะสมสูงสุด (Optimal Suitability): การจัดการที่สอดคล้องกับสวัสดิภาพสัตว์ (Animal Welfare) และมาตรฐานด้านสิ่งแวดล้อมใหม่ ๆ

               PLF คือ การบูรณาการศาสตร์ดั้งเดิมของสัตวบาล (การปรับปรุงพันธุ์, โภชนศาสตร์, สรีรวิทยา) เข้ากับเทคโนโลยี AI (ปัญญาประดิษฐ์) และ IoT (Internet of Things) เพื่อใช้ข้อมูลเป็นฐานในการตัดสินใจ (Data-Driven Decisions) ซึ่งเปลี่ยนวิธีการจัดการปศุสัตว์อย่างสิ้นเชิง โดยเฉพาะการยกระดับเป้าหมายทางธุรกิจจากการมองเพียง “รายได้/กำไร” สู่การมองถึง “ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI)” และ “ผลกระทบต่อสังคมและสิ่งแวดล้อม” ซึ่งเป็นมาตรฐานสากลที่จำเป็นต่อการค้าขายในยุคปัจจุบัน

               ความท้าทายเฉพาะตัวของปศุสัตว์ไทยในเขตภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ จากข้อจำกัดทางภูมิศาสตร์ของไทยที่อยู่ในเขตร้อนชื้น ทำให้การนำโมเดลและเทคโนโลยีจากตะวันตกมาใช้โดยตรงเป็นเรื่องที่ต้องพิจารณาอย่างถี่ถ้วน

               สภาพภูมิอากาศและทรัพยากร: ภูมิประเทศและภูมิอากาศที่แตกต่าง ทำให้พันธุกรรมสัตว์และสูตรอาหารที่เหมาะสมในต่างประเทศอาจใช้ไม่ได้ผลดีนักในไทย

            ต้นทุนการนำเข้า: การนำเข้าเทคโนโลยีหรือวัตถุดิบ (เช่น กากถั่วเหลือง) มีต้นทุนการขนส่งและการนำเข้าสูง ทำให้หลายอุตสาหกรรมต้องหันมาพิจารณา การใช้ทรัพยากรท้องถิ่น เช่น ผลผลิตเหลือใช้จากอุตสาหกรรมอื่นมาชดเชย

               ดังนั้น โจทย์ของสัตวบาลไทยจึงไม่ใช่แค่การผลิตให้ได้ปริมาณ แต่คือการทำอย่างไรให้เกิดการพัฒนา พันธุกรรมสัตว์ที่มีอยู่เดิม ให้สามารถใช้ทรัพยากรท้องถิ่นได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด เพื่อเปลี่ยนให้เป็นผลผลิตที่มีมูลค่าและตอบสนองความต้องการของตลาดได้อย่างคุ้มค่า ซึ่งหมายถึงการปรับปรุงกระบวนการผลิตทั้งห่วงโซ่อุปทาน

               สำหรับ ความท้าทายหลักของสัตวบาล: การทำให้กระบวนการผลิตมีประสิทธิภาพสูงขึ้น ไม่สามารถพึ่งพาศาสตร์ใดศาสตร์หนึ่งได้ แต่ต้องเกิดจากความสมดุลของการบูรณาการ: พันธุ์ดี + อาหารดี + การจัดการเหมาะสม เพื่อให้ได้ผลผลิตที่มี คุณภาพ และ ความสม่ำเสมอ เพียงพอต่อการทำตลาดอย่างต่อเนื่องและยั่งยืน

               การบูรณาการศาสตร์สัตวบาลเข้ากับเทคโนโลยีข้อมูล รายละเอียดของงานสัตวบาลที่เกี่ยวข้องกับ PLF นั้นครอบคลุมทุกมิติของฟาร์ม ตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ

               พันธุศาสตร์และการปรับปรุงพันธุ์: การคัดเลือกและปรับปรุงสายพันธุ์ให้เหมาะสมกับสภาพแวดล้อมและทรัพยากรในท้องถิ่น

            โภชนศาสตร์: การเลือกวัตถุดิบ การกำหนดสูตรอาหาร และการจัดการให้อาหารอย่างแม่นยำเพื่อลดการสูญเสีย

               การจัดการฟาร์ม: การออกแบบโรงเรือนและอุปกรณ์ที่เอื้อต่อการจัดเก็บข้อมูลและการจัดการสภาพแวดล้อม (อุณหภูมิ, ความชื้น)

               สุขภาพสัตว์และการสืบพันธุ์: การจัดการสุขภาพ การผสมพันธุ์ และสรีรวิทยาการสืบพันธุ์ โดยเน้นการป้องกันโรคประจำถิ่นและโรคอุบัติใหม่ (เช่น โรคปากและเท้าเปื่อย, โรคลัมปิ สกิน)

               การจัดการข้อมูล (Data Management): การจัดเก็บข้อมูล การวิเคราะห์ และการนำไปใช้ประโยชน์เพื่อวางแผนการตลาดและการขาย

               สำหรับ ปัญหาของระบบข้อมูลในฟาร์มไทย รศ.ดร.ศกร ย้ำว่า สิ่งที่เป็นอุปสรรคสำคัญที่สุดคือ วัฒนธรรมการใช้ข้อมูล          “ที่ผ่านมาไทยใช้ข้อมูลน้อยมาก เนื่องจากไม่มีการเก็บข้อมูล เก็บไม่ต่อเนื่อง หรือไม่เห็นความสำคัญของข้อมูลเลย… ต่างจากบริษัทใหญ่ที่เก็บรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติอยู่แล้ว”

               การขาดความเข้าใจในการวิเคราะห์ข้อมูล (เช่น ค่ามากสุด ค่ากลาง หรือค่าน้อยสุด) ทำให้แม้จะเก็บข้อมูลมาแล้ว เกษตรกรก็ไม่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ในการปรับปรุงการจัดการได้อย่างเต็มที่ จากศักยภาพการใช้ข้อมูล 100% อาจใช้ได้เพียง 30-40% เท่านั้น ซึ่งเป็นปัจจัยหลักที่ทำให้การผลิตของฟาร์มขนาดกลางและเล็กยังคงผันผวนและขาดเสถียรภาพ

การปรับปรุงพันธุ์ในบริบทของ PLF: P = G + E ที่ต้องสมดุล

               การผลิตปศุสัตว์เชิงพาณิชย์นั้น สิ่งที่นำมาซึ่ง รายได้ คือ Phenotype (P) หรือ ลักษณะที่แสดงออก (เนื้อ นม ไข่ น้ำหนักตัว จำนวนลูก) ไม่ใช่พันธุกรรม (G) หรือสิ่งแวดล้อม (E) เพียงอย่างเดียว G และ E คือ ต้นทุนและการลงทุน แต่ P คือ ผลผลิต

               หัวใจของ PLF ในการปรับปรุงพันธุ์ คือ การสร้างสมดุลระหว่าง G และ E โดยเข้าใจว่าทั้งสองปัจจัยแยกจากกันไม่ได้:

               พันธุศาสตร์ (G): พันธุ์ดีต้องมีศักยภาพในการตอบสนอง

               สิ่งแวดล้อม (E): การจัดการ อาหาร โรงเรือน ต้องเอื้อให้ศักยภาพทางพันธุกรรมแสดงออกได้อย่างเต็มที่

               ปัจจัยเร่งการเปลี่ยนแปลงทางพันธุกรรมด้วย PLF:การปรับปรุงพันธุ์แบบดั้งเดิมมักใช้ “ความรู้สึก” หรือการประเมินด้วยสายตา แต่ PLF อาศัยข้อมูลเพื่อทำให้การเปลี่ยนแปลงทางพันธุกรรมเป็นไปอย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น

               ความแม่นยำ (Precise): ใช้ข้อมูลที่ชัดเจนขึ้น ไม่ใช่แค่พันธุ์ประวัติ แต่รวมถึง ข้อมูลจีโนม (Genomic Data)

               การคัดเลือก (Selection): ใช้ข้อมูลเพื่อคัดเลือกพ่อแม่พันธุ์ที่ดีที่สุดและคัดทิ้งสัตว์ที่ไม่เหมาะสมออกไป (Selective Culling) ซึ่งเร่งความก้าวหน้าทางพันธุกรรม

               ความแตกต่างทางพันธุกรรม (Genetic Variation): ต้องมั่นใจว่ามีฐานพันธุกรรมที่หลากหลายเพียงพอในฝูง เพื่อให้การคัดเลือกสามารถสร้างความแตกต่างในรุ่นลูกได้

               เทคโนโลยีชีวภาพ (Biotechnology): การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีขั้นสูง เช่น Gene Editing หรือ Precision Animal Genetic and Genomic เพื่อเปลี่ยนแปลงพันธุกรรมเป้าหมายได้อย่างรวดเร็ว (แม้ว่าในไทยยังต้องรอกฎหมายที่เกี่ยวข้อง)

ตัวอย่างการใช้จีโนมในโคนมไทย

               โครงการพัฒนาพันธุ์โคนมในไทยได้ก้าวหน้าไปมาก จากเดิมที่ใช้เพียงข้อมูลลักษณะที่แสดงออกและพันธุ์ประวัติ ปัจจุบันมีการใช้เทคโนโลยี Genomic Selection โดยการศึกษา DNA ในชุด 50,000 ถึง 700,000 ตำแหน่ง เพื่อทำนาย ความสามารถทางพันธุกรรมที่ประเมินด้วยจีโนม (GEBV) ของโคแต่ละตัว ในการถ่ายทอดปริมาณน้ำนม ไขมัน และโปรตีนไปยังรุ่นลูก ซึ่งพบว่าสามารถ เพิ่มความแม่นยำได้สูงถึง 8-23% ถือเป็นความก้าวหน้าที่สุดในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ อย่างไรก็ตาม ในทางปฏิบัติยังมีความท้าทายในการขยายผลไปสู่เกษตรกรรายย่อย

               การแก้ปัญหาในฟาร์มปศุสัตว์ของไทยไม่จำเป็นต้องเริ่มต้นด้วยเทคโนโลยีราคาแพง แต่เน้นที่การใช้ข้อมูลพื้นฐานที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

               การจัดการปัญหาเฉพาะของโคนมไทย จากการเข้าไปทำงานร่วมกับสหกรณ์โคนม พบว่าปัญหาสำคัญที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ ทุกปี คือ

               ปัญหาความผันผวนของปริมาณน้ำนม (นมล้น-นมขาด): โดยทั่วไปนมจะ ล้นช่วงต้นปี และ ขาดช่วงปลายปี เนื่องจากโคส่วนใหญ่จะคลอดลูกมากในช่วงปลายปีถึงต้นปี (โคจะให้นมประมาณ 10 เดือน) ปัญหานี้ไม่ได้แก้ด้วยการปรับอาหาร แต่ต้องแก้ด้วย การจัดการผสมพันธุ์ (Breeding Management) โดยการวางแผนให้แม่โคมีการคลอดลูกกระจายตลอดทั้งปี ซึ่งต้องทำในระดับสหกรณ์ทั้งหมด เพื่อให้ปริมาณน้ำนมดิบเข้าสู่โรงงานมีความสม่ำเสมอ

               ปัญหาคุณภาพน้ำนม (เซลล์เม็ดเลือดขาว – SCC): พบว่าแทบทุกฟาร์มมีปัญหาปริมาณ SCC สูงเกินมาตรฐาน (มากกว่า 5 แสนเซลล์ต่อมิลลิลิตร) การใช้ข้อมูล SCC ที่ส่งมาตลอด 2 ปี สามารถนำมา แบ่งเกรดน้ำนม (Milk Grading) เพื่อให้สหกรณ์สามารถจ่ายเงินตามคุณภาพ (Premium Milk) ซึ่งเป็นกลยุทธ์การตลาดที่ช่วยยกระดับคุณภาพน้ำนมทั้งระบบ

ปัญหาสุขภาพเมตาบอลิซึม (Ketosis/Acidosis): การวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพสัตว์และผลผลิตอย่างต่อเนื่องทำให้ทราบว่า ฟาร์มใดมีภาวะเป็นกรด (Acidosis) หรือเป็นคีโตซิส (Ketosis) รุนแรง ซึ่งเกี่ยวข้องโดยตรงกับ การจัดการอาหาร (Feeding Management) การใช้ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้เจ้าหน้าที่ส่งเสริมสามารถวางแผนการจัดการอาหารที่เฉพาะเจาะจงกับแต่ละฟาร์มได้อย่างมีประสิทธิภาพ

            โคเนื้อ (Smile Beef): สร้างความสม่ำเสมอในห่วงโซ่คุณค่า โครงการ Smile Beef ที่เริ่มต้นเมื่อ 7 ปีที่แล้ว มุ่งเน้นไปที่การเชื่อมโยงผู้เล่นตลอดห่วงโซ่อุปทาน (Supply Chain) ซึ่งเดิมมีปัญหาเพราะ: “ผู้เลี้ยงต้องการราคาสูง แต่ผู้ซื้อต้องการคุณภาพซากสูง” ทำให้เกิดการสื่อสารที่ไม่ตรงกัน และขาดตลาดที่มั่นคง

               การเชื่อมต่อห่วงโซ่: เริ่มจากการพูดคุยกับผู้เล่นที่ต้องการพัฒนาคุณภาพซากก่อน จากนั้นใช้ รายได้ที่ปลายทาง (ราคาซาก) มาคำนวณย้อนกลับเป็น ราคาที่ยุติธรรม ให้กับเกษตรกรผู้เลี้ยง เพื่อให้เกิดความร่วมมือ

            การกำกับคุณภาพ: ใช้ข้อมูลเพื่อติดตามการผลิตตั้งแต่ต้นจนจบ เพื่อให้มั่นใจว่าผลผลิตมีความ สม่ำเสมอ (Consistency) ไม่ว่าจะเป็นคุณภาพของซาก การฆ่า การแปรสภาพ หรือการคัดเกรด ปัญหานำเข้าเนื้อวัวส่วนใหญ่เกิดจากเนื้อไทยมีคุณภาพดีเป็นบางช่วง แต่ไม่มีความสม่ำเสมอทั้งคุณภาพและปริมาณ PLF จึงเข้ามาช่วยให้ทุกกลุ่มในห่วงโซ่ผลิตโคที่มีคุณภาพสม่ำเสมอในปริมาณที่คาดการณ์ได้

การประยุกต์ใช้ในสัตว์ชนิดอื่น

            ควาย : ใช้โมเดลการเก็บข้อมูลพันธุ์ประวัติและจีโนมแบบโคนม และใช้โมเดลห่วงโซ่คุณค่าแบบโคเนื้อ เพื่อยกระดับควายให้เป็นสัตว์เศรษฐกิจที่ตอบสนองการบริโภค เนื่องจากเนื้อควายมีรสชาติดีกว่าโคที่อายุเท่ากันเมื่อมีอายุเท่ากัน

               หมู : ร่วมมือกับบริษัทขนาดใหญ่ในการใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงพันธุ์มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาคุณภาพซากและประสิทธิภาพการผลิตลูก

               ไก่ดำ : พัฒนาการปรับปรุงพันธุ์และการเก็บข้อมูลเพื่อคัดเลือกไก่ที่มีลักษณะเด่น (เนื้อดำ กระดูกดำ) และมีสารสำคัญที่ช่วยชะลอวัย โดยมีเป้าหมายคือการสร้างสรรค์ “อาหารเป็นยา”

               ปลานิล : ใช้ข้อมูลและงานวิจัยจีโนมเพื่อพัฒนาสายพันธุ์ให้มีอัตราการเติบโตที่รวดเร็ว (โต 300 กรัมใน 5 เดือน) มีเนื้อมาก และมีความต้านทานโรคสูง

บทสรุป: การเตรียมความพร้อมสู่ยุค PLF ที่ยั่งยืน

               Precision Livestock Farming (PLF)  คือ การจัดการที่ใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตควบคู่ไปกับการปรับปรุงพันธุกรรม โดยมีเป้าหมายสูงสุดคือการตอบโจทย์ความต้องการของตลาดด้วยความคุ้มค่าและยั่งยืน

               สิ่งที่ต้องเตรียมพร้อมสำหรับการปรับใช้ PLF ในวงกว้าง โดยเฉพาะในกลุ่มเกษตรกรรายกลางและรายย่อยคือ:

               การตระหนักและความรู้พื้นฐาน: เกษตรกรต้องเห็นความสำคัญของการจดบันทึกและใช้ข้อมูลพื้นฐานอย่างสม่ำเสมอ

               การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล: ต้องมีการส่งเสริมความเข้าใจในการนำข้อมูลที่เก็บมาไปวิเคราะห์และแปลผลอย่างถูกต้อง เพื่อนำไปปรับปรุงการจัดการให้มีประสิทธิภาพ

            โครงสร้างพื้นฐานและนโยบาย: แม้เทคโนโลยี PLF (เซ็นเซอร์, IoT) จะมีต้นทุนสูงในระยะเริ่มต้น แต่จำเป็นต้องมีแผนงานและนโยบายสนับสนุนทางเทคนิคที่ชัดเจนจากภาครัฐ เพื่อสร้างกลไกการเก็บข้อมูลแบบเรียลไทม์ และรวมข้อมูลเหล่านั้นเป็นฐานข้อมูลขนาดใหญ่ระดับประเทศเพื่อใช้ประโยชน์ร่วมกัน

               การเปลี่ยนผ่านจาก การตัดสินใจด้วยความรู้สึก สู่ การตัดสินใจบนพื้นฐานข้อมูล คือหัวใจสำคัญของการปฏิรูปปศุสัตว์ไทยสู่ยุค Precision Livestock Farming ซึ่งจะทำให้เกษตรกรทุกขนาดสามารถอยู่รอด แข่งขันได้ และเติบโตอย่างยั่งยืนบนเวทีการค้าโลก…