Novice
Obdelava podatkov iz sistemov za avtomatsko molžo: Kako sprejemati nepristranske odločitve na podlagi podatkov iz robotov?
Vsakodnevni postopek molže je zlahka najbolj ponavljajoče se opravilo, ki se vsak dan izvaja na kmetiji. Zato morda ne preseneča, da si nenehno prizadevamo, da bi ta postopek postal bolj avtomatiziran. Od hlevov z vezano rejo in stojišči z vedri in/ali mlekovodi smo se razvili do hlevov z molzišče na ribjo kost, paralelnih molzišč in rotolaktorjev.
Ko lastniki črede preidejo na robote, so poročila, ki jih ustvarjajo ti sistemi, videti precej drugače od tistih, ki so jih bili vajeni prej. Medtem ko črede brez robotov lahko pregledujejo tradicionalne povzetke ali poročila o spremljanju črede mlečne kontrole, vodje robotskih čred vsak dan redno pregledujejo nadzorno ploščo ključnih kazalnikov uspešnosti (KPI), ki ne vključujejo le povprečnega mleka na kravo in časa molže vsak dan, temveč tudi nove KPI, kot sta čas obiska v boksu in količina ločenega mleka zaradi zdravljenih krav, če omenimo le nekatere od njih.
Vse rejce zanima povprečno mleko na dan. Ni pomembno, v katerem hlevu ste; račun za mleko je za večino proizvajalcev mleka še vedno glavni vir prihodkov. V nasprotju s kmeti z molzišči, ki običajno poznajo povprečno molžo na dan (2x ali 3x), medtem ko se robotske črede razlikujejo glede na kravo. Visoko produktivne krave lahko obiščejo boks tudi štirikrat ali petkrat na dan, medtem ko morajo krave z manjšo mlečnostjo morda molsti le dvakrat. Upoštevanje podobnega urnika, zlasti v manjši čredi brez robotov, je lahko še posebej zahtevno.
Hitrost molže je ključni dejavnik za optimizacijo količine mleka, ki teče skozi robotski sistem. Medtem ko lahko krave molzejo prehitro, pa pogosto molzejo prepočasi, kar pomeni, da zasedajo boks, medtem ko bi v njem morale biti druge krave. Ena od še posebej pomembnih meritev je čas priklopa na posamezno četrt. V nekem primeru, ki je pritegnil mojo pozornost, sta bili sprednji dve četrti krave končani v petih minutah, medtem ko so preostale zadnje četrti potrebovale 10 minut, da so bile končno pomolzene. V koliko hlevih bi bil čas molže 10 minut za vse štiri četrti?
Robotski sistemi lahko pokažejo vsebnost maščob in beljakovin, sečninskega dušika (MUN), prevodnosti in beta-hidroksibutirata (BHB) v mleku. Maščobe in beljakovine so seveda pomembne pri plačilu, vendar je inverzija teh odčitkov (ko odstotek beljakovin presega vsebnost maslene maščobe) zgodnji pokazatelj acidoze. Spremljanje ravni BHB proizvajalcu omogoča, da zazna ketozo, še preden se pri kravi pojavijo simptomi. Ravni MUN so bolj kot kaj drugega stvar natančnega prilagajanja obrokov.
Prevodnost je še ena pomembna lastnost. Čeprav prevodnost ni neposredno povezana s številom somatskih celic (SCC), je povečanje prevodnosti znak, da se s kravo nekaj dogaja, zato mora biti rejec nanjo pozoren. Podrobna četrtna mlečnost in prevodnost za vsako četrt sta dodatna informacija.
Poleg vseh kazalnikov, ki jih večina kmetij redno preverja, ti avtomatizirani sistemi pogosto zagotavljajo veliko podatkov, ki so koristni za upravljanje črede in niso neposredno povezani s količino proizvedenega mleka. KPI, povezani z reprodukcijo, so lahko bolj zapleteni, kot so jih proizvajalci vajeni.
Na primer, o intervalih telitve se lahko poroča v dnevih, medtem ko se pogosteje poroča v mesecih. Razdelitev po laktacijskih skupinah lahko obstaja ali pa ne. Programska oprema robota pogosto prikaže trende - vendar običajno ne predstavi podatkov v jedrnatem poročilu, ki ga proizvajalci poznajo.
Seveda lahko robotske črede še naprej obdelujejo svoje zapise prek sistema mlečne kontrole in prejemajo standardna poročila, ki so jih vajeni videti kot dodatek k robotskim metrikam.
