Precisionsboskapsuppfödning

Precisionsboskapsuppfödning ( PLF ) är en uppsättning elektroniska verktyg och metoder för att hantera boskap . Det innebär automatiserad övervakning av djur för att förbättra deras produktion/reproduktion, hälsa, välbefinnande och påverkan på miljön. PLF spårar stora djur, såsom kor, "per djur"; dock spårar den mindre djur, såsom fjäderfä , "per flock ", där hela flocken i ett hus behandlas som ett djur. Spårning "per flock" används ofta i slaktkycklingar .

PLF-teknologier inkluderar kameror , mikrofoner och andra sensorer för att spåra boskap, såväl som tillhörande datorprogramvara . De registrerade uppgifterna kan vara antingen kvantitativa eller kvalitativa och/eller ta upp hållbarhet .

Mål

PLF innebär övervakning av djur, eller användning av objektiva mätningar på djuren, med hjälp av signalanalysalgoritmer och statistisk analys . Dessa tekniker tillämpas delvis med målet att återta en fördel med äldre, mindre odling, nämligen detaljkunskap om enskilda djur. Innan stora gårdar blev normen hade de flesta bönder en intim kunskap om sin boskap. Dessutom kan en bonde vanligtvis spåra ett djurs härstamning och behålla andra viktiga egenskaper. Varje djur behandlades som en individ. Under de senaste tre decennierna har gårdar mångdubblats i skala, med högautomatiserade processer för utfodring och andra uppgifter. Följaktligen tvingas bönder arbeta med många fler djur för att försörja sig på boskapsuppfödning och arbeta med genomsnittliga värden per grupp. Variation har blivit ett hinder för att öka stordriftsfördelarna .

Med hjälp av informationsteknologi kan lantbrukare registrera attributen för varje djur, såsom härstamning , ålder, reproduktion, tillväxt, hälsa, foderomvandling , procentandel av dödande ( slagvikt i procent av dess levande vikt) och köttkvalitet. Djurvälfärd , infektion, aggression , vikt, foder- och vattenintag är variabler som idag kan övervakas av PLF. Utslaktning kan göras på basis av reproduktionsvärden, förutom att döda procent, köttkvalitet och hälsa. Resultatet av att införliva denna teknik i storskalig odling är ett potentiellt betydligt högre reproduktionsresultat, där varje nyfödd också potentiellt kan bidra till ett högre köttvärde.

Utöver dessa ekonomiska mål stödjer precisionsboskapsuppfödningen samhälleliga mål: livsmedel av hög kvalitet och allmän säkerhet, djurhållning som är effektiv men också hållbar, djurhälsa och välbefinnande samt ett litet ekologiskt fotavtryck av animalieproduktionen.

Ekonomisk djurhållning

På grund av akademiska studier är kraven på ett djur välkända för varje fas av dess liv och individuella fysiska krav [ . Dessa krav möjliggör exakt beredning av ett optimalt foder för att stödja djuret. Kraven är inriktade på den näring som krävs – att ge mer näring än vad som krävs är ingen ekonomisk mening, men att ge mindre näringsämnen kan vara negativt för djurets hälsa.

Kvalitet och säkerhet

Ekonomiska mål är en viktig faktor i boskapsuppfödningen, men inte den enda. Juridiska organ (som regeringen och industriella organ) fastställer kvalitetsstandarder som är juridiskt bindande för alla boskapsproducerande företag. Dessutom följs samhälleliga normer.

"Kvalitet" i detta sammanhang inkluderar:

• kvaliteten på använda ingredienser
• kvaliteten på djurhållningen
• kvaliteten på processerna

Ett exempel på problem med ingrediensernas kvalitet är (nuförtiden ofta olaglig) användning av kött- och benmjöl för idisslare.

Ekologisk djurhållning

Att välja "rätt" ingredienser kan ha en positiv effekt på miljöföroreningarna . Det har visat sig att en optimering av fodret kan minska kväve och fosfor som finns i grisarnas exkrementer.

Verktyg

PLF börjar med att konsekvent samla in information om varje djur. För detta finns det flera tekniker: unikt ID, elektroniska bärbara enheter för att identifiera sjukdom och andra problem, mjukvara, kameror, etc.

Varje djur kräver ett unikt nummer (vanligtvis med hjälp av ett öronmärke ). Detta kan utnyttjas genom en visuell ID, passiv elektronisk ID-bricka eller en aktiv elektronisk ID-bricka. Till exempel, vid födseln, väljer bonden "Födelse" från menyn på läsaren, varefter den interaktiva skärmen ber användaren att läsa taggen för mamman. Därefter sätts taggar i öronen på nyfödda och läses. Med denna enkla åtgärd registreras viktig information, såsom:

• Vilket djur är mamman,
• Hur många djur levererades,
• Vilket kön på djuren är,
• Ett födelsedatum.

Elektroniska bärbara enheter som ett aktivt smart öronmärke kan hämta data från enskilda djur som temperatur och aktivitetsmönster. Dessa data kan användas för identifiering av sjukdom, värmestress , brunst etc. Detta möjliggör individuell vård av djuren och metoder för att minska stressen på dem. Slutresultatet är en klok användning av läkemedelsbehandlingar och näring för att stärka en sund tillväxt. Detta ger boskapsproducenter verktyg för att identifiera sjuka djur snabbare och mer exakt. Denna tidiga upptäckt leder till sänkta kostnader genom att sänka återbehandlingsfrekvensen och dödsfall, och få djuren tillbaka till toppprestanda snabbare.

Data som registreras av lantbrukaren eller samlas in av sensorer samlas sedan in av programvara. Även om det har använts programvara som kördes på en enda dator, har det blivit vanligare att programvaran ansluter till internet, så att mycket av databehandlingen kan ske på en fjärrserver . Att ha programvaran ansluten till internet kan också göra det lättare att söka information om ett visst djur. På grund av höga beräkningskrav kräver PLF datorstödda verktyg. Följande typer (tillgängliga för datorer och via Internet) är tillgängliga:

• Induktions-/behandlingsprogram (en nödvändighet för användning med elektroniska aktiva ID-taggar)
• Automatiserad programvara för boskapsadministration
• Programvara för reproduktionsoptimering
• Programvara för foderformulering
• Programvara för kvalitetsstyrning

Exempel inom olika branscher

Mejeriindustrin

Robotmjölkare

Automatisk boskapsmatare

Vid automatisk mjölkning kan en robotmjölkning användas för precisionshantering av mjölkboskap . De främsta fördelarna är tidsbesparingar, större produktion, ett register över värdefull information och avledning av onormal mjölk. Märken för robotmjölkare inkluderar Lely och DeLavel .

Automatiska matare

En automatisk matare är ett verktyg som används för att ge foder till nötkreatur . Den består av en robot (antingen på ett rälssystem eller självgående) som kommer att mata boskapen vid angivna tider. Roboten blandar foderransonen och kommer att leverera en programmerad mängd.

Aktivitetshalsband

Aktivitetshalsband samlar in biometrisk data från djur. Vissa bärbara enheter hjälper jordbrukare med brunstdetektering, såväl som andra ogynnsamma hälsohändelser eller tillstånd.

Inline mjölksensorer

Inline mjölksensorer hjälper jordbrukare att identifiera variationer av komponenter i mjölken. Vissa sensorer är relativt enkla tekniker som mäter egenskaper som elektrisk ledningsförmåga , och andra använder automatisk provtagning och reagens för att ge ett annat mått för att informera ledningens beslut.

Köttindustrin

EID / RFID / Elektronisk identifiering / Elektroniska öronmärken

Radiofrekvensidentifiering (allmänt känd som RFID eller EID) används på nötkreatur, grisar, får, getter, rådjur och andra typer av boskap för individuell identifiering. Det finns för närvarande en växande trend att RFID eller EID blir obligatoriskt för vissa arter. Till exempel Australien gjort EID obligatoriskt för nötkreatur, liksom Nya Zeeland för rådjur och EU för får och getter. EID gör identifiering av enskilda djur mycket mindre felbenägen. RFID förbättrar spårbarheten, men det ger också andra fördelar såsom spårning av reproduktion (härstamning, avkomma och produktivitet), automatisk vägning och utkast.

Smarta öronmärken

Nötkreatur döljer sina sjukdomssymtom för människor på grund av deras rovdjursreaktion. Smarta öronmärken för nötkreatur samlar ständigt in beteendedata och biometrisk data från nötkreatur, vilket gör att chefer kan se exakt vilka djur som behöver mer uppmärksamhet angående deras hälsa. Smart öronmärkning har visat sig vara effektiv för att identifiera sjukdom tidigare och mer exakt än traditionell visuell övervakning.

Svinindustrin

Det finns många verktyg tillgängliga för att noggrant övervaka djur i svinindustrin. Storleken är en viktig faktor i svinproduktionen .

Automatiserade viktdetekteringskameror

Automatiska viktdetekteringskameror kan användas för att beräkna grisens vikt utan våg. Dessa kameror kan ha en noggrannhet på mindre än 1,5 kilo.

Mikrofoner för att upptäcka andningsproblem

Inom svinnäringen måste förekomsten av andningsproblem övervakas noga. Det finns flera patogener som kan orsaka infektion, men enzootisk lunginflammation är en av de vanligaste luftvägssjukdomarna hos grisar orsakade av Mycoplasma hyopneumoniae och andra bakterier. Detta är en luftburen sjukdom som lätt kan spridas på grund av närheten till grisarna i besättningen. Tidig upptäckt är viktigt för att använda färre antibiotika och minimera ekonomiska förluster på grund av aptitförlust hos grisar. Ett vanligt symptom på detta är kronisk hosta. En mikrofon kan användas för att upptäcka ljudet av hosta i besättningen och larma bonden.

Klimatkontroll

Termisk stress är kopplat till nedsatt prestationsförmåga, sjukdom och dödlighet. Beroende på geografisk plats, och typer av djur kommer att kräva olika värme- eller ventilationssystem. Broilers, värphöns och smågrisar gillar att hållas varma. Sensorer kan användas för att ständigt ta emot data om klimatkontrollen i boskapshusen och de automatiska utfodringssystemen. Djurens beteende kan också övervakas.

Fjäderfäindustri

Inom fjäderfäindustrin ökar ogynnsamma klimatförhållanden risken för beteende-, andnings- och matsmältningsrubbningar hos fåglarna. Termometrar bör användas för att säkerställa korrekta temperaturer, och djur bör övervakas noga för tecken på otillfredsställande klimat.

Kvantitativa metoder, mot vetenskapligt baserad förvaltning av boskapsuppfödning

Utvecklingen av kvantitativa metoder för boskapsproduktion inkluderar matematisk modellering baserad på växtätare eller rovdjursbytesmodeller för att prognostisera och optimera mötesproduktion. Ett exempel är Predator-Prey Grassland Livestock Model (PPGL) för att ta itu med dynamiken i det kombinerade gräs-djursystemet som ett rovdjur-byte dynamiskt system. Denna PPGL-modell har använts för att simulera effekten av foderbrist på gårdens ekonomiska prestanda.