Watson - FR


Données fiables, perspectives durables

 

Chaque décision prise dans une entreprise porcine peut avoir des effets immédiats, à long terme et même des effets d’entraînement. C’est pourquoi il est si important pour les producteurs d’être en mesure de voir les impacts de leurs décisions avant de les prendre. Watson, le modèle de prédiction exclusif pour la production porcine de Trouw Nutrition, est un outil de production parmi les meilleurs de l’industrie aidant les producteurs à répondre à leurs questions concernant la formulation de rations, la gestion de l’expédition, l’utilisation d’additifs alimentaires ou d’antibiotiques et plus récemment, sur le développement durable.

 

Visant à améliorer continuellement nos capacités de modélisation et à offrir un outil de prise de décision à jour pour les producteurs, Trouw Nutrition a maintenant incorporé une composante d’analyse du cycle de vie (ACV) dans Watson. Avec cette technologie de précision, le modèle peut maintenant prédire la quantité de polluants environnementaux comme l’azote et le phosphore qui seront retenus par les animaux à ceux excrétés dans l’environnement.

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Le modèle Watson introduit l’analyse du cycle de vie à la production durable des animaux. Il combine la biologie animale, la formulation des aliments et une étendue de données environnementales dans un modèle prédictif pour orienter la prise de décision.

 

L’analyse du cycle de vie de Watson est réalisée par SimaPro, un logiciel tiers permettant d’effectuer des calculs en temps réel. Cette méthodologie inclut les normes ISO pour le calcul de l’empreinte environnementale ainsi que les données Ecoinvent de la Global Feed LCA Institute (GFLI) et les émissions de niveau 2 du Groupe intergouvernemental d’experts sur l’évolution du climat (GIEC). Ainsi, tous les calculs sont vérifiables et conformes aux normes mondiales.

 

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Pour en savoir plus sur la façon dont Watson peut vous aider à atteindre vos objectifs de durabilité, contactez votre conseiller en nutrition porcine de Trouw Nutrition.