A mediados de la década de 1970, la granja lechera estadounidense promedio tenía alrededor de 25 vacas. Hoy, muchas operaciones tienen más de 3, 000, un número que era casi desconocido hace 25 años.
La gestión eficiente de grandes rebaños sería difícil, quizás incluso imposible, sin los últimos avances en informática y automatización. La mayoría de las lecherías ahora tienen salas de ordeño y viviendas para establos, 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 avance tecnológico principal más reciente que influye en la industria láctea de EE. UU. Es el desarrollo de sistemas de ordeño automático, o ordeñadores "robóticos".
En el Centro de Productos Lácteos Kellogg de la Universidad de Connecticut, estamos utilizando ordeñadores robóticos, así como otros sensores para monitorear 100 vacas y su entorno físico. A través de este trabajo, lanzado esta primavera, esperamos monitorear el comportamiento y la salud de cada vaca 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 la participación humana. De hecho, las vacas deciden cuándo ordeñar, ingresando a la máquina sin supervisión humana directa. El sistema robótico identifica automáticamente a la vaca y aplica un spray desinfectante para pezones antes de que un brazo robótico adhiera la copa para el ordeño.
Eso es muy diferente del ordeño de la sala, donde los gerentes deciden cuándo ordeñar vacas, generalmente tres veces al día. Cada unidad de ordeño robótico 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 estadounidenses, las lecherías estadounidenses tenían un interés mínimo en los ordeñadores robóticos antes de 2010. Sin embargo, el número de sistemas de ordeño automático en el país aumentó a más de 2.500 unidades en 2013, principalmente debido a mejoras en el diseño de los modelos más nuevos. En todo el mundo, actualmente hay más de 35, 000 sistemas de ordeño automático en funcionamiento.
Una hilera de vacas que se ordeñan (Toa55 / shutterstock) Estas máquinas más nuevas no solo han mejorado en la recolección eficiente de leche, sino que 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 sistemas de ordeño robotizado, las vacas dirigen el espectáculo. Deciden cuándo comer, rumiar, descansar o ser ordeñado. También necesitan pasar menos de una hora por día siendo realmente 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 de su día? ¿Cómo afecta ese comportamiento a 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 pronto si una vaca en particular está desarrollando un problema de salud.
Nuestro “CPS de vaca”, un sistema ciberfísico que incluye vacas, ordeñadores robóticos, cámaras de video y otros sensores, rastreará los datos de nuestras vacas en todo momento. Eso nos dirá, entre otras cosas, a 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 dirán 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 la vaca individual, algo que no es fácil de hacer en grandes rebaños. Esta "lechería de precisión" podría ayudarnos a comprender cómo las actividades individuales de una vaca (comer, estar de pie, descansar, ordeñar) afectan su producción de leche, la calidad y la salud de la leche.
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 cómo debería funcionar la lechería en condiciones ideales. Nuestro modelo captura características de rendimiento críticas (calidad y productividad de la leche), así como restricciones relevantes, como la salud individual y el estado reproductivo.
A medida que opera la lechería, 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 tetina, el contenido nutricional del alimento o la cantidad de tiempo que cada vaca pasa alimentándose.
Esperamos que nuestro trabajo permita a los productores lecheros de los EE. UU. Gestionar mejor las vacas individuales en un entorno grupal, no solo para mejorar la producción de leche, sino también para mejorar la salud de las vacas.
Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation.
Matthew Stuber, Profesor Asistente de Ingeniería Química y Biomolecular, Universidad de Connecticut
Gary Kazmer, profesor asociado de fisiología de la lactancia, Universidad de Connecticut
Shalabh Gupta, Profesor Asistente de Ingeniería, Universidad de Connecticut
Steven Zinn, Profesor de Ciencia Animal, Universidad de Connecticut.
