A mediados de la década de 1970, la granja lechera estadounidense promedio tenía alrededor de 25 vacas. Hoy en día, muchas operaciones tienen más de 3.000 , un número que era casi inaudito hace 25 años.

Dirigir grandes rebaños de manera eficiente sería difícil, quizás incluso imposible, sin los últimos avances en computación y automatización. La mayoría de las lecherías ahora cuentan con salas de ordeño y viviendas asociadas con free-stall, que duplican o triplican la producción por hora-hombre. Las unidades de ordeño se separan automáticamente para reducir los problemas de salud de las ubres y mejorar la calidad de la leche, mientras que los transpondedores de identificación de vacas permiten a los agricultores registrar automáticamente los datos de producción.

El mayor avance tecnológico más reciente que influye en la industria láctea de los Estados Unidos es el desarrollo de sistemas de ordeño automáticos, o “ordeñadores” robóticos “.

En Kellogg Dairy Center de la Universidad de Connecticut, estamos utilizando ordeñadores robóticos y otros sensores para controlar 100 vacas y su entorno físico. A través de este trabajo, lanzado esta primavera, esperamos monitorear el comportamiento y la salud de las vacas en tiempo real para mejorar la eficiencia de la producción y el bienestar de los animales.

Big data y vacas

Los ordeñadores robóticos pueden cosechar leche sin participación humana. De hecho, las vacas deciden cuándo ser ordeñadas, ingresando a la máquina sin supervisión humana directa. El sistema robótico identifica automáticamente a la vaca y aplica un aerosol desinfectante para los pezones antes de que un brazo robótico se una a la pezonera para ordeñar.

Eso es muy diferente al ordeño de salón, donde los gerentes deciden cuándo ordeñar las vacas, generalmente tres veces al día. Cada unidad de ordeño robótica sirve de 50 a 55 vacas.

Dado el alto precio de las primeras versiones de los ordeñadores robóticos y el gran tamaño de los rebaños de EE. UU., Las lecherías estadounidenses tenían un interés mínimo en los ordeñadores robóticos antes de 2010. Sin embargo, el número de sistemas automáticos de ordeño en el país aumentó a más de 2.500 unidades en 2013, principalmente debido a las mejoras en el diseño en los modelos más nuevos. En todo el mundo, actualmente hay más de 35,000 sistemas automáticos de ordeño en operación.

No solo se han mejorado estas máquinas más nuevas en la cosecha de leche de manera eficiente, sino que también tienen la capacidad adicional de recopilar una mayor cantidad de información sobre la producción, la composición de la leche y el comportamiento de las vacas. Eso permite a los productores tomar decisiones de gestión más informadas.

Con los sistemas de ordeño robótico, las vacas ejecutan el espectáculo. Ellos deciden cuándo comer, rumiar, descansar o ser ordeñados. También necesitan pasar menos de una hora por día siendo ordeñadas; Antes de los ordeñadores robóticos, el ordeño a menudo tomaba de tres a cinco horas por día.

Queríamos saber: ¿qué están haciendo con el resto del día? ¿Cómo afecta ese comportamiento la producción o sirve para indicar el estado de salud? Por sí solas, las unidades de ordeño no pueden recopilar ese tipo de información, lo que sería muy útil para averiguar desde el principio si una vaca en particular está desarrollando un problema de salud.

Nuestro “cow-CPS”, un sistema ciberfísico que incluye vacas, ordeñadores robóticos, cámaras de video y otros sensores, hará un seguimiento de los datos de nuestras vacas en todo momento. Eso nos dirá, entre otras cosas, dónde van las vacas cuando no están siendo ordeñadas; cuando deciden comer, descansar o hacer otras actividades; y la composición de su leche. Los sensores colocados dentro del cuerpo incluso nos dicen el pH dentro de uno de sus estómagos, lo que podría ser un indicador clave de cualquier problema digestivo.

Optimizando las lecherías

Esperamos que todos estos datos nos permitan tomar decisiones oportunas a nivel de cada vaca, algo que no es fácil de hacer en grandes rebaños. Esta “lechería de precisión” podría ayudarnos a entender cómo las actividades de una vaca individual (comer, pararse, descansar, ordeñar) afectan su producción de leche, la calidad de la leche y la salud.

Planeamos analizar los datos con la ayuda del aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial que puede encontrar patrones en grandes cantidades de información. La computadora comparará los datos con un modelo de funcionamiento de la lechería en condiciones ideales. Nuestro modelo captura las características críticas de rendimiento, la calidad de la leche y la productividad, así como las limitaciones relevantes, como la salud individual y el estado reproductivo.

A medida que la lechería opera, los datos en tiempo real nos permitirán evaluar qué tan lejos está nuestra granja real de la ideal. Luego podemos combinar esta información con un algoritmo de optimización matemática para determinar cómo exactamente debemos modificar o ajustar el proceso. Por ejemplo, el algoritmo puede sugerir ajustar el tipo de goteo de la ubre, el contenido nutricional de la alimentación o la cantidad de tiempo que cada vaca pasa alimentándose.

Esperamos que nuestro trabajo permita a los productores lecheros de los EE. UU. Administrar mejor a las vacas individuales en un entorno grupal, no solo para mejorar la producción de leche , sino también para reforzar la salud de las vacas.