Доклад перспективы роботизации животноводства
Обновлено: 02.07.2024
По самым оптимистичным прогнозам, численность населения планеты к 2050 году превысит 9,7 миллиарда человек. С ростом населения возрастет и спрос на мясную продукцию. По оценкам экспертов потребление мясных продуктов в 2050 году составит 502 миллионов тонн в год, против потребления 334 миллионов тонн в 2015 году.
В прошлом рост спроса на мясную продукцию можно было удовлетворить за счет увеличения убойного веса скота. Однако ожидается, что в будущем рост продуктивности животных значительно замедлится.
Решить данную головоломку и ощутимо нарастить производство можно только с помощью современных информационных технологий.
Ключевые проблемы животноводческого сектора
Большая часть роста спроса будет приходиться на развивающиеся регионы, особенно на Африку и Азию. Потребление мяса в Африке вырастет в несколько раз с 20 до 71 млн тонн к 2050 году. За счет этого фактора потребление на душу населения увеличится с 18 до 30 килограмм в год.
Потребление мяса в Азии возрастет на 50% от 150 до 224 миллионов тонн к 2050 году. За счет этого показатель потребления увеличится с 34 до 43 килограммов в год.
Помимо роста спроса на мясную продукцию уже сегодня отмечается тенденция в потреблении продуктов более высокого качества. Потребители требуют минимального использования антибиотиков в ветеринарии, а также повышения уровня заботы о животных и улучшения условий их содержания.
Лишь наращивая производственные мощности животноводство рано или поздно столкнется с проблемами перерасхода природных ресурсов и загрязнения окружающей среды. Треть мировых пахотных земель и 8% от всей доступной пресной воды уже используется в животноводстве, что влияет не только на увеличение расхода ресурсов планеты, но и на загрязнение окружающей среды из-за роста количества парниковых газов и загрязнения подземных вод.
Анализ глобальных технологических трендов
Удовлетворить растущий спрос в качественных продуктах, а также минимизировать вредное влияние животноводческой отрасли удастся только с помощью интеграции инновационных ИТ-решений, упрощающих рутинные операции и сокращающих количество ручного труда. Сейчас для обозначения этого направления используются различные термины – Точное Животноводство, Цифровое Животноводство, Умное Животноводство, как перевод с английского Precision Livestock Farming, Digital Farming и Smart Farming.
Что бы определить наиболее перспективные технологии мы проанализировали ряд последних исследований. А также оценили возможность адаптации и внедрения этих технологий в животноводческой отрасли.
Далее к собранной информации применяют машинный лингвистический анализ, чтобы выявить 10 ключевых направлений глобальных трендов. В 2020 году были выбраны следующие направления:
Исследование компании Gartner
Изучив это исследование, мы считаем, что наиболее применимыми к животноводству трендами можно считать: облачные вычисления, кибербезопасность, искусственный интеллект и полную автоматизацию.
Анализ технологий издания Cnews
Также это исследование интересно тем, что учитывалось мнение экспертов по индустриям. Так для сельского хозяйства эксперты выделили те же самые тренды, что и по другим направлениям бизнеса, однако немного с иными приоритетами. Сначала, по мнению экспертов, необходимо установить датчики и провести первичную автоматизацию, а после обрабатывать и анализировать полученные данные.
Анализ технологий и трендов Всемирного Экономического Форума
Команда экспертов всемирного экономического форума в Давосе под руководством Клауса Шваба уже в течении многих лет ведет классификацию технологий в рамках исследования 4-й индустриальной революции. Были выбраны ключевые технологии, заслужившие внимание глобального экспертного совета.
Все технологии в системе Клауса Шваба разбиты на 4 направления:
1. Цифровые технологии (основополагающее направление);
2. Физические инновации;
3. Изменение человека;
4. Изменение окружающей среды.
Ежегодно эксперты Всемирного Экономического Форума обновляют и корректируют свое исследование, добавляя новые инновационные решения, набирающие популярность.
Прогноз цифрового животноводства компании МАТРИЦА
На основе анализа многих исследований и нашей практической работы из всего множества технологий мы выбрали для животноводства 10 основных направлений, разбив их на две группы: источники данных и обработка данных.
Все поступающие с датчиков данные нужно будет хранить. Эта информация должна где-то храниться с необходимым уровнем доступности и распределением права доступа.
И после того, как все первичные данные были собраны, сохранены и проанализированы, следующий логический шаг – это эффективный анализ информации. Чтобы получить как можно больше качественных знаний и инсайтов.
Процессы и технологии в животноводстве
После того, как мы выделили ключевые технологии, давайте посмотрим на них с точки зрения актуальности и применимости для животноводства.
Полагаясь на свой 20 летний опыт автоматизации животноводства в компании МАТРИЦА для более чем 500 малых, средних и крупных хозяйств мы разработали таблицу, поделив все процессы на 6 групп.
В таблице учитывается зоотехнический цикл, кормопроизводство и самая важная группа — кормление. А также ветеринарное сопровождение и лечение. Дополнительные процессы - связанный с зоотехническим циклом блок процессов содержания животных и группа процессов по переработке и производству продукции.
В каждой из этих групп процессов могут быть использованы датчики, оборудование, технологии хранения, обработки и анализа данных. Кроме этого для отдельных технологических групп мы выделяем учет и отчетность, а также передачу данных в интегрированную информационную систему.
Датчики в животноводстве
Ранее мы уже говорили о том, что все начинается с датчиков для сбора данных. На молочной или мясной ферме датчики отслеживают буквально все процессы: от количества потребляемой пищи конкретным животным до оценки скорости движения воздуха в помещениях, где содержится скот.
В зависимости от направления мониторинга мы выделили: индивидуальные датчики животных, групповые системы мониторинга, датчики окружающей среды, датчики оборудования и датчики продукции.
Например, индивидуальные датчики предоставляют данные по каждому животному. Самые простые идентифицируют животного, а более продвинутые информируют о месте расположения скота, о его двигательной активности и состоянии здоровья.
А уже групповые системы мониторинга дают представление о поведении стада и поведении индивидуальных животных в группах.
Датчики окружающей среды измеряют все параметры помещений и среды – температуру, влажность, скорость движения воздуха, загазованность.
На многих хозяйствах процессы автоматизированы и используется оборудование. Для управления этим оборудованием также нужны датчики. Данные с оборудования могут быть использованы не только для управления отдельными аппаратами и процессами, но и переданы и в общее хранилище данных.
Отдельное направление – это датчики продукции. Их роль чрезвычайно важна, так как в конечном счёте все производство направлено именно на выпуск качественной конечной продукции.
Оборудование в животноводстве
В России идет активное освоение зарубежных технологий, направленных на совершенствование процессов кормопроизводства, поения, доения, ветеринарного сопровождения, лечения, утилизации отходов, содержания животных, переработки и производства продукции.
Уже никого не удивишь доильными установками, автоматизированными системами поения и раздачи кормов. По опыту зарубежных хозяйств, так называемые технологии "умного фермерства" способны сократить издержки животноводческого комплекса на 10-20%, существенно увеличив производительность хозяйства.
Внедрение умного фермерства требует не только финансирования, но и научного подхода. Необходимо грамотно реализовать сбор данных, научится анализировать информацию и оперативно принимать решения, опираясь на экономические параметры.
Конечно, полное переоснащение животноводческого комплекса современными технологическими установками доступно только для крупных и средних хозяйств.
Однако по утверждению экспертов из американской организации Precision Corp Service для минимальной модернизации производства достаточно лишь сфокусироваться на 20% технологий, которые будут приносить 80% дохода. Также следует выбрать правильного интегратора ИТ-решений, который поможет найти наиболее оптимальные комбинации установок и не бросит на полпути в процессе апробации и внедрения.
Сквозная интеграция — прослеживаемость
Принципы прослеживаемости продукции прописаны в Европейской Директиве 2001/95/ЕС по Общей Безопасности Продуктов (EU Directive 2001/95/EC on General Product Safety) и Европейских Правилах 178/2002 по Безопасности Продуктов (EU Regulation 178/2002 on Food Safety).
В перспективе на основе этой накопленной базы знаний удастся выстраивать системы защиты от эпидемий, а также формировать тактические методы борьбы с заболеваниями животных.
Учёт и отчётность для КРС
Чем больше животных в хозяйстве, тем больше необходим качественный учет и контроль. Учет животных, продукции сельскохозяйственного производства, кормов, препаратов, документы для ежемесячного и годового закрытия счетов, формирование бухгалтерских проводок и еще много-много всего.
Программа учета предназначена для ведения зоотехнической и племенной работы с функциями формирования регламентной, внутренней и управленческой отчетности.
Состав решения включает: количественно-весовой учет, учет молока, учет кормов, племенной учет, учет воспроизводства поголовья и ветеринарный учет.
Внедрение программы позволяет хозяйству увеличивать производительность за счет сокращения времени на ввод данных, повышения качества первичной информации, и автоматического формирования отчетности.
Анализ данных в животноводстве
Как вы уже поняли, даже одно внедрение современных датчиков и оборудования, даёт довольно хорошие результаты и значительно повышает эффективность производства. Однако, если в дополнение к этому, можно будет еще собирать, хранить и эффективно обрабатывать данные, превращая их в качественную информацию, аналитику и идеи, то полезный эффект будет намного выше. Одним из ключевых направлений, связанным с анализом огромных массивов данных сегодня выделяют технологию Big Data (большие данные).
Причем под термином Big Data понимают не сами данные, а набор стратегий для анализа, которые позволяют извлечь выгоду от обладания ими. В реальности технология больших данных уже давно работает на благо селекционеров, помогая формировать огромные генетические базы данных обо всех быках и коровах, когда-либо участвовавших в размножении своей породы.
● Предиктивная аналитика — предсказывает будущее на основе собранных данных;
● Имитационное моделирование — технология построения моделей на основе больших данных, которые помогают провести эксперимент в компьютерной реальности без влияния на реальное положение дел.
● Data Mining — добыча новой значимой информации из большого объема данных.
● Машинное обучение и нейронные сети — создание программ, которые умеют анализировать и принимать решения, выстраивая логические связи
Интегрированное решение
У каждого специалиста на ридере указывается информация какие операции с какими животными он должен выполнить сегодня. При считывании ридером электронной метки, на ридере видна карточка животного и история его технологических операций. Системы кормления, доения и взвешивания также определяют и идентифицируют животных по меткам и датчикам, после чего данные передаются в систему учёта.
На основании собранных данных, строят аналитические отчёты, выделяя ключевые аспекты, которые требуют внимания по определенным группам.
Такой интегрированный подход к ведению КРС хозяйства позволяет максимально увеличить производительность, исключив ошибки и несостыковки при вводе данных из-за влияния человеческого фактора. Что гарантирует более точную оценку ситуации для принятия качественных и эффективных управленческих решений.
Выводы
До настоящего времени предприятия агропромышленного комплекса были довольно консервативными в плане внедрения современных информационных технологий. Они, как правило, придерживались традиционного подхода в ведении хозяйства. Однако постоянно увеличивающийся спрос на мясную продукцию со временем заставит даже представителей небольших молочных и мясных ферм перейти на более продвинутые системы ухода за животными. А реалии последующих десятилетий предполагают, что на каждой ферме наравне с селекционерами и ветеринарами будет трудиться как минимум один программист или аналитик.
Цифровизация животноводческой отрасли позволит поднять на новый уровень технико-экономические параметры производства, получить систему технического сервиса машин, снизить удельные затраты ресурсов благодаря возможности относительно быстро устанавливать проблему и устранять ошибку. Особенно это актуально на этапе контроля качества продукции.
Как видно в будущем цифровые технологии будут и дальше расширять свое влияние. Поэтому уже сейчас важно задуматься о внедрении систем анализа и учета, выстроив в хозяйстве соответствующие бизнес-процессы, позволяющие не отрываться от основной работы.
Если подумать о глобальном росте населения и необходимости его кормить, то наверняка фермеры должны стать более эффективными в уборке и производстве всех сельскохозяйственных культур. В будущем роботы будут использоваться для выполнения большинства задач — от посева и подкормки.
Сезонные работники на фермах - пережиток прошлого, теперь роботы будут выполнять их функции - собирать урожай, бороться с насекомыми и сорняками.
На ферме также используются дроны для заблаговременной идентификации грибковых заболеваний, что позволяет осуществлять более раннее и успешное лечение. Оснащенный камерой дрон с функцией GPS будет получать изображения сельскохозяйственных культур с высоким разрешением, предоставляя фермерам вид с высоты птичьего полета, что позволяет рассмотреть, где культуры здоровые, а где нуждаются в уходе.
Иногда во время сбора урожая не хватает работников. Роботы могут предложить нам своевременную поставку труда в нужное время, особенно для хозяйств, расположенных вдали от населенных пунктов.
Существует проблемы с сезонными работниками, которых нанимают для уборки урожая (например, клубники), поскольку такая работа очень изнурительна. Во время сбора урожая время имеет решающее значение, так как некоторые культуры необходимо убирать быстро. Таким образом, требуется много рабочих в течение достаточно короткого периода времени, что создает реальную проблему для поддержания занятости на постоянной основе.
Коммерческие фермеры уже давно пытаются разработать роботов для сельскохозяйственного труда. В последнее время исследователи учат роботов видеть. В случае успеха роботы смогут работать в поле.
Современные фермы уже используют тракторы с автоматическим рулевым управлением, а молочные фермы устанавливают машины, которые могут доить коров. Однако определение отдельных фруктов или овощей является гораздо более сложной задачей.
Роботизированные доильные машины берут на себя определенный объем труда фермеров (например, кормление и доение коров без участия человека), сохраняя время и трудовые ресурсы. Коровы сами определяют, когда их можно доить, а каждая из них получает индивидуальное обслуживание благодаря хомуту с передатчиками, которые показывают количество молока. Передатчик может отслеживать количество потребляемой коровой травы и даже то, сколько шагов она сделала.
Нет двух одинаковых продуктов - каждый имеет уникальную форму, размер и цвет. Освещение, меняющиеся в течение дня и ночи, способствует тому, что каждый фрукт или овощ выглядят в разных условиях по-разному. Многие зеленые овощи выглядят так же, как листовые кусты или лозы, на которых они растут.
Примером этой проблемы является уборка зеленой фасоли, поскольку ее необходимо собирать молодой, до того, так семена внутри стручка сформируют бугорки. Чем чаще вы ее собираете, тем больше она будет плодоносить, поэтому фасоль необходимо срывать каждые 2-3 дня. Если вы оставите ее созревать, лоза перестанет плодоносить и усохнет.
Для того чтобы понять организацию в рамках виртуального беспорядка сельскохозяйственной среды, исследователи работают над интеллектуальными системами зондирования. Мультиспектральные камеры, которые анализируют длину волн света, отражающегося от объектов, могут быть использованы для нахождения закономерности, которая позволит роботу понять, что он видит, к примеру, перец, независимо от того, как овощ растет.
Робот затем сможет учиться на своих ошибках и совершенствоваться во время работы. Алгоритм будет видеть простые формы, и, если овощ частично покрыт листьями, не станет использовать алгоритм полной формы.
После того как робот идентифицирует урожай, он должен будет собрать его. Таким образом, появляется необходимость в схватывающем инструменте, который сможет захватывать продукцию в нужном месте и срывать ее с применением правильной силы и твердости. Исследователи изучают движение руки человека и с помощью другого набора алгоритмов пытаются повторить его.
Робот для ухода за салатом способен прополоть грядки от сорняков вокруг основания растения. Он может также разредить грядки, в то время как для выполнения такой процедуры вручную понадобиться около 20 рабочих.
Робот для ухода за виноградом катится через виноградники, обрезая лозу, в то время как другие роботы, которые сейчас находятся на стадии разработки, будут удаленно проверять культуры на показатели роста, влаги и признаков заболеваний.
Во Франции появился новый работник виноградника с четырьмя колесами, двумя руками и шестью камерами, который обрезает 600 виноградных лоз в день и никогда не уходит на больничный. Wall-Ye V.I.N., который является детищем бургундского изобретателя Кристофа Миллота, является одним из роботов, разработанных для выполнения работ на виноградниках.
Он выполняет такие задачи, как обрезка и пасынкование (удаление непродуктивных молодых побегов), а также накапливает важные данные о состоянии и витальности почвы, плодов и лозы.
Vision Robotics, компания из Сан-Диего, работает над парой роботов, которые будут перемещаться по фруктовым садам и собирать апельсины, яблоки или другие фрукты с деревьев. Через несколько лет эти машины смогут выполнять трудоемкую рутинную работу сбора плодов, для выполнения которой в настоящее время нанимаются тысячи трудовых мигрантов каждый сезон.
Два робота станут работать как одна команда. Первый будет сканировать дерево и создавать 3D-карту местоположения и размера каждого апельсина, вычисляя наилучший порядок, в котором можно сорвать фрукт. Второй — это нечто вроде металлического осьминога, способного мягко касаться плодов. Первый робот сможет сканировать и отправлять информацию второму, комбайну, который будет срывать фрукты, а запланированная последовательность движений не даст восьми длинным рукам наткнуться друг на друга.
Для того чтобы кормить миллиарды людей во всем мире, фермеры должны использовать роботов. Рост численности населения только в Америке просто ошеломляет, поскольку оно выросло на 22,5% в период между 1990-м (250 млн. человек) и 2010 годом (310 млн.), а Бюро переписи населения ожидает, что к 2050-му цифры увеличатся до более чем 420 миллионов.
Понравилась статья? Напишите свое мнение в комментариях.
Подпишитесь на наш ФБ:
В настоящее время мы находимся у истоков ультрасовременного сельского хозяйства. Итак, с чего оно начинается.
Глобальное сельское хозяйство сталкивается с серьезными долгосрочными проблемами. По некоторым прогнозам, к 2050 году население мира увеличится на 2,3 млрд человек. С учетом мирового роста доходов, что обычно увеличивает спрос на продовольствие, аграриям потребуется увеличить производство продуктов питания в 2050 году на 70% по сравнению с уровнями 2005 года.
Параллельно мир продолжает урбанизировать в ускоренном темпе. Прогнозы показывают, что 70% населения мира будет жить в городской среде к 2050 году по сравнению с почти 50% в 2009 году. Это негативно скажется на наличии рабочей силы вблизи сельскохозяйственных угодий. Добавьте к этому факты, свидетельствующие о том, что во многих странах, особенно в развитом мире, популяция населения быстро стареет, а заработная плата растет.
Кроме того, многие виды сельскохозяйственной деятельности требуют сезонного труда. Во многих случаях удовлетворение этой потребности требует найма трудящихся-мигрантов, что может быть проблематичным в ряде стран по политическим соображениям.
Все факторы в совокупности указывают на то, что у производителей агрокультур на первый план выходит автоматизация сельскохозяйственных задач.
Параллельно со всеми структурными проблемами, с которыми сталкивается сельское хозяйство, текущие производственные процессы также могут иметь долгосрочные непредвиденные последствия для окружающей среды и здоровья. В частности, использование неселективных гербицидов по-прежнему вызывает обеспокоенность в Европе.
Появление и внедрение сельскохозяйственных роботов в значительной мере поспособствовало бы освоению методик сверхточного сельского хозяйства, помогая фермарам управлять специфическими проблемами конкретного урожая на конкретном участке. Это даст преимущество по оптимальному использованию агрохимикатов, адаптированных к потребностям отдельных участков или растений.
Часто считается, что сельское хозяйство не склонно к инновациям, и поэтому не спешит с принятием роботизированных технологий. На самом деле, если мы заглянем в историю агросектора, то увидим, что сельское хозяйство было одной из первых крупных отраслей, выбравших технический прогресс для повышения производительности. Действительно, занятость в АПК неуклонно снижается на протяжении веков, несмотря на то, что ее выпуск продукции на единицу труда растет.
Это увеличение производительности связано с новыми технологиями. Прирост урожайности частично обусловлен лучшими семенами и более эффективными агрохимическими технологиями, которые повысили урожайность на гектар, в том числе, применение современной сельхозтехники: мощных тракторов и модернизированного оборудования.
Теперь мы рассматриваем роботизацию агросектора как следующий этап эволюции в технологиях сельскохозяйственного машиностроения, как когда-то фермеры заменили ручные серпы на агрегаты на конной тяге, а затем пересели на трактора.
Аналитики компании IDTechEx Research выделили два самых популярных тренда в сфере роботизации АПК, которые позволяет резко увеличить производительность при сокращении затрат.
Компьютерное зрение
Технология визуализации уже широко используется в сельском, и особенно, в органическом хозяйстве. Простой вариант — механическая прополка с высокой точностью, когда камера, установленная на тягаче, отслеживает прохождение техники по рядкам, идентифицируя сорные растения, а базовая технология регулирует положение механической мотыги, тем самым облегчая водителю труд точного вождения трактора.
Технология визуализации здесь намного мощнее, чем простой механический проход, так как использованы алгоритмы обучения для искусственного разума, позволяющие не только распознавать урожай культуры и сорняки, но и сделать различия между разными видами сорняков. Это нелегкая задача и ее невозможно выполнить при традиционном подходе к программированию на основе скриптов, потому что вы имеете дело со сложными и переменными данными, меняющими форму и внешний вид по мере их роста.
За последние годы коммерческая активность в сфере агротехнологий визуализации значительно ускорилась. Например, одна из компания приобрела технологию визуализации стоимостью более трехсот миллионов долларов. На рынок заходят все новые старапы от небольших фирм, которые делают ставки на ультраточное сельское хозяйство. И, конечно, крупные корпорации инвестируют солидные деньги в разработку техники с передовым компьютерным зрением.
Автономные и мобильные
В настоящее время технологии развиваются в направлении полной автономии для того, чтобы позволить оператору управлять сразу несколькими машинами и чтобы техника могла продолжать работу при потере сигнала GPS.
Пилотируемые, но полностью автономные тракторы уже изобретены и продемонстрированы на выставках.
Автономная мобильность позволит выполнять операции несколькими машинами, что устранит накладные расходы на оплату труда на транспортном средстве. В таком случае, всего лишь несколько человек смогут дистанционно контролировать работу большого автопарка. При этом, производительность отдельных единиц может быть ниже, чем при традиционной работе трактора с водителем, но
общая производительность - на уровне всех автономных тракторов, вышедших на задание, - выше.
Использование новейших технологий в сельском хозяйстве экономит деньги и повышает эффективность бизнеса. Роботы могут кормить, доить, убирать и выполнять тяжелую работу гораздо лучше человека.
Робототехника прочно вписалась во все сферы нашей жизни — от досуга и до промышленности. Сельское хозяйство — не исключение. Все больше фермерских кооперативов и предприятий уходят от тяжелого физического труда "от зари — до зари" в пользу автоматизации. Это помогает сделать жизнь сельхозработников и буренок комфортной, а фермы максимально продуктивными.
В роботизированном хозяйстве можно практически не использовать наемный труд. Достаточно небольшого, но квалифицированного персонала. А процесс кормления, доения и уборки помещения смело переложить на роботов, которые не нуждаются ни в отдыхе, ни в больничном. Автоматизация помогает избежать тяжелой, монотонной работы и увеличивает производительность труда, что позволяет удовлетворить растущий спрос на молочные продукты высокого качества.
В западных странах роботизация молочных ферм уже давно поставлена на широкую ногу, что касается России — здесь только начали осваивать эту технологию и распознавать ее несомненную выгоду. Многие фермеры уже на деле убедились в главном плюсе новейших технологий: исключении человеческого фактора и связанных с этим ошибок, что дает стабильность производства и повышает производительность.
В Самарскую область поставками робототехники для животноводческих ферм занимается российская компания ООО "Агрогид". Она сотрудничает с компанией Lely, международным производителем и поставщиком высокотехнологичных инновационных продуктов для сельскохозяйственного бизнеса. Lely широко известна во всем мире и специализируется на робототехническом оборудовании, предоставляет полный спектр продуктов и услуг, начиная от уборки кормов и заканчивая автоматизированными системами кормления, уборщиками коровников и доильными роботами. На протяжении многих лет компания занимает лидирующие позиции на рынке продаж и обслуживания автоматизированных доильных систем и других роботов для ферм.
Как это работает
Несмотря на почти фантастическое описание инновационных ферм, на деле все выглядит гораздо понятнее, и животноводы могут смело доверить работу со скотом умным роботам. Сегодня эта система зарекомендовала себя во многих странах Европы как передовое, надежное и проверенное временем оборудование, полностью подстроенное под индивидуальные нужды животных.
Специалисты компании Lely считают, что коровы должны иметь свободный доступ к доению без принуждения и связанного с этим стресса. Для того чтобы коровы могли регулярно посещать доильный робот и кормовой стол, важно предоставить им возможность достаточно отдыхать, уменьшив нагрузку на ноги и копыта. Ограничение этих основных потребностей отрицательно скажется на поведении коровы и, соответственно, на ее надоях. По сути, каждая корова сама принимает решение, когда ей прогуляться, полежать, поесть и доиться. Таким образом, подход компании Lely к рациональному производству молока заключается в предоставлении корове возможности удовлетворять эти основные потребности без каких-либо ограничений.
Доение коров с помощью аппарата Lely основано на сосательном движении теленка, поэтому достаточно комфортно для животного. Для оптимальной гигиены и стимуляции специальные щетки очищают соски и нижнюю часть вымени. Тактильное очищение сосков при помощи щеток обеспечивает наилучшую стимуляцию молокоотдачи. После каждого доения щетки дезинфицируются. Быстрое, надежное и точное крепление доильных стаканов менее волнительно для коровы. Именно поэтому робот больше подходит для доения, чем человек. Трехдиапазонная лазерная система обеспечивает сбор самой точной информации о расположении сосков индивидуально у каждой коровы.
Идеально, когда индивидуально
Основная потребность коровы, как и каждого другого животного — питание. Постоянный доступ коров к свежему корму повышает молочную продуктивность. Кроме того, частое кормление оказывает положительное влияние на общее состояние здоровья животных. Поэтому компания создала робота Lely Juno, который автоматически пододвигает корма к стойлу. Он автоматически перемещается вдоль кормовой решетки и по необходимости пододвигает корм, не мешая при этом коровам. Lely Juno — это независимая мобильная установка, которая редко требует каких-либо дополнительных перестроек в коровнике, поэтому Lely Juno идеально подходит для любого помещения. Робот управляется при помощи приложения на смартфоне и автоматически встает на зарядку.
Доильная система Lely Astronaut позволяет контролировать многие факторы индивидуально для каждой коровы. Роботизированная система в процессе доения проводит тесты, которые позволяют выявлять различные заболевания на ранних стадиях. Когда корова входит в доильную стойку, она тут же идентифицируется и программное обеспечение решает, готова ли корова к дойке. Каждое животное имеет небольшой чип, на котором сохраняются такие данные, как размер, вес, рекомендуемое количество корма и время последнего доения. Программа своевременно считывает и сохраняет информацию о снижении аппетита, уменьшении надоя и заболеваниях животного. Это отвечает современным трендам роста ориентации на сохранение и улучшение здоровья стада. Как отмечают специалисты, средняя продолжительность жизни молочной коровы увеличивается на четыре-пять лет. Корова проживает здоровую и долгую жизнь в комфортных условиях, давая хорошие надои на протяжении всей жизни.
Что это дает фермеру
Самое главное — это повышение экономической эффективности. Как показывает опыт применения новых технологий в фермерских хозяйствах других стран, надои увеличиваются в два, а то и в три раза. То есть на фермах с традиционными методами доения, где коров доят два раза в день, при использовании доильных роботов можно без особых усилий достичь повышения производительности на 10-15%. При этом качество молока выше, чем на линейной дойке. Это происходит в том числе и за счет того, что роботизация автоматически отделяет негодное молоко после экспресс-анализа первых струй. Если в молоке обнаруживается кровь, оно не попадает в общий молокопровод и накопитель, а направляется в отдельную емкость.
Роботизированная доильная система хорошо приспособлена к потребностям животных. В среднем коровы самостоятельно заходят к роботу на дойку 2-3 раза в день, при том что операторы машинного доения обычно доят коров 2 раза в день.
Второй немаловажный показатель — психологическое здоровье самих животных. Имея возможность свободно перемещаться, корова сама решает, когда она ест, идет к доильному роботу или отдыхает. Наличие достаточного пространства в коровнике позволит ей вести себя более естественно и тем самым приведет к улучшению состояния. Так животные избегают стресса и травм. Отмечено также, что на роботизированных фермах у коров меньше проблем с маститом, который появляется после застоя не выдоенного молока.
Ну и, конечно, снижается доля ручного труда, а у фермера высвобождается свободное время на продвижение бизнеса или личные дела.
Все роботы фирмы Lely тщательно протестированы и рассчитаны на максимальный период непрерывной эксплуатации.
Читайте также: