Infectious disease events can cause disruptions in service-based and agricultural industries. The list of possible events is long and varies from the incursion or emergence of a reportable animal pathogen to the recently documented interruptions caused by the COVID-19 pandemic. There is a need to develop models that can determine the impact of pathogens and mitigation measures on populations that are not directly affected by the pathogen in the case of a reportable disease, particularly when the health and welfare of these populations could be affected due to resulting disruptions in trade and supply chains. The primary objective of this study was to develop a discrete-event simulation (DES) model of swine production, including pork processing, for scenarios without major disruptions, which could be scaled from the level of an individual farm to the entire province of Ontario, Canada. The secondary objective was to validate the developed simulation against observed farm- and province-level statistics. A weekly discrete-event simulation consisting of 3 connected areas (a sow farm, a pig farm, and abattoirs) was developed using AnyLogic modelling software. Using Mann-Whitney tests, model outputs representative of the standard industry statistics were compared to data from 6 individual farms separately, as well as to provincial data from Ontario. A scalable discrete-event simulation of the swine production system for typical scenarios was accomplished. The model outputs were consistent with individual farm and industry statistics. As such, the model can be used to simulate swine production at distinct levels and could be further modified to represent swine marketing in other provinces or internationally.
Les maladies infectieuses peuvent provoquer des perturbations dans les industries de services et agricoles. La liste des événements possibles est longue et varie de l’arrivée ou de l’émergence d’un agent pathogène animal à déclaration obligatoire aux interruptions récemment documentées causées par la pandémie de COVID-19. Il est nécessaire d’élaborer des modèles permettant de déterminer l’impact des agents pathogènes et des mesures d’atténuation sur les populations qui ne sont pas directement affectées par l’agent pathogène dans le cas d’une maladie à déclaration obligatoire, en particulier lorsque la santé et le bien-être de ces populations pourraient être affectés en raison des conséquences dues aux perturbations du commerce et des chaînes d’approvisionnement. L’objectif principal de cette étude était de développer un modèle de simulation à événements discrets (DES) de la production porcine, y compris la transformation du porc, pour des scénarios sans perturbations majeures, qui pourraient être étendus du niveau d’une ferme individuelle à l’ensemble de la province de l’Ontario, Canada. L’objectif secondaire était de valider la simulation développée par rapport aux statistiques observées au niveau de la ferme et de la province. Une simulation à événements discrets hebdomadaire composée de 3 zones connectées (un élevage de truies, un élevage de porcs et des abattoirs) a été développée à l’aide du logiciel de modélisation AnyLogic. À l’aide des tests de Mann-Whitney, les résultats du modèle représentatifs des statistiques standards de l’industrie ont été comparés aux données de 6 fermes individuelles séparément, ainsi qu’aux données provinciales de l’Ontario. Une simulation à événements discrets évolutive du système de production porcine pour des scénarios typiques a été réalisée. Les résultats du modèle étaient cohérents avec les statistiques individuelles des exploitations et des industries. Ainsi, le modèle peut être utilisé pour simuler la production porcine à des niveaux distincts et pourrait être modifié davantage pour représenter la commercialisation du porc dans d’autres provinces ou à l’échelle internationale.(Traduit par Docteur Serge Messier).
Copyright and/or publishing rights held by the Canadian Veterinary Medical Association.