Точное животноводство ( PLF ) представляет собой набор электронных инструментов и методов, используемых для управления домашним скотом . PLF включает в себя автоматизированный мониторинг животных для улучшения их продуктивности, воспроизводства, здоровья, благополучия и воздействия на окружающую среду. PLF отслеживает крупных животных, таких как коровы, «по животному», а более мелких животных, таких как домашняя птица , «по стаду », при этом все стадо в помещении рассматривается как одно животное. Отслеживание «по стаду» широко используется для бройлеров .
Технологии PLF включают камеры, микрофоны и другие датчики для отслеживания скота, а также сопутствующее компьютерное программное обеспечение. Записанные данные могут быть количественными или качественными и/или касаться устойчивости .
PLF включает в себя мониторинг животных или использование измерений на животных с использованием алгоритмов анализа сигналов и статистического анализа . Эти методы применяются частично с целью восстановления преимущества старого, мелкомасштабного фермерства, а именно детального знания отдельных животных. До того, как крупные фермы стали нормой, большинство фермеров имели глубокие знания о своем скоте. Более того, фермер обычно мог проследить родословную животного и сохранить другие важные характеристики. К каждому животному подходили как к индивидуальному. С тех пор фермы увеличились в масштабах, с высокоавтоматизированными процессами кормления и другими задачами. Следовательно, фермеры вынуждены работать со гораздо большим количеством животных, чтобы зарабатывать на жизнь животноводством и работать со средними значениями на группу. Разнообразие стало препятствием для увеличения экономии за счет масштаба .
Используя информационные технологии , фермеры могут регистрировать атрибуты каждого животного, такие как родословная , возраст, воспроизводство, рост, здоровье, конверсия корма , процент убоя ( вес туши в процентах от ее живого веса) и качество мяса. Благополучие животных, инфекции, агрессия, вес, потребление корма и воды — это переменные, которые можно отслеживать с помощью PLF. Выбраковку можно проводить на основе репродуктивных показателей, в дополнение к проценту убоя, качеству мяса и здоровью. Результатом внедрения этой технологии в крупномасштабное фермерство является потенциально значительно более высокий результат воспроизводства, при этом каждый новорожденный также потенциально вносит вклад в более высокую ценность мяса.
Выбор «правильных» ингредиентов может оказать положительное влияние на загрязнение окружающей среды. Было показано, что оптимизация корма может снизить содержание азота и фосфора в экскрементах свиней. [1]
При автоматическом доении роботизированный дояр может использоваться для точного управления молочным скотом . Главные преимущества — экономия времени, большая производительность, запись ценной информации и отвод аномального молока.
Автоматическая кормушка — это инструмент, используемый для подачи корма скоту . Она состоит из робота (на рельсовой системе или самоходного), который будет кормить скот в назначенное время. Робот смешивает кормовой рацион и подает запрограммированное количество.
Ошейники активности собирают биометрические данные животных. Некоторые носимые устройства помогают фермерам обнаруживать эструс, а также другие неблагоприятные для здоровья события или состояния.
Встроенные датчики молока помогают фермерам определять изменения компонентов в молоке. Некоторые датчики представляют собой относительно простые технологии, которые измеряют такие свойства, как электропроводность , а другие используют автоматизированный отбор проб и реагенты для предоставления различных измерений для информирования управленческих решений.
Радиочастотная идентификация (обычно известная как RFID или EID) применяется для крупного рогатого скота, свиней, овец, коз, оленей и других видов скота для индивидуальной идентификации. В настоящее время наблюдается растущая тенденция к тому, что RFID или EID становятся обязательными для определенных видов. Например, Австралия сделала EID обязательным для крупного рогатого скота, как и Новая Зеландия для оленей, а Европейский союз для овец и коз. EID делает идентификацию отдельных животных гораздо менее подверженной ошибкам. RFID улучшает прослеживаемость, но также обеспечивает другие преимущества, такие как отслеживание воспроизводства (родословная, потомство и производительность), автоматическое взвешивание и составление чертежей.
Умные бирки для ушей крупного рогатого скота постоянно собирают поведенческие и биометрические данные о скоте, позволяя менеджерам точно видеть, каким животным требуется больше внимания в отношении их здоровья. Умные бирки для ушей показали свою эффективность в выявлении заболеваний на более ранних стадиях и с большей точностью, чем традиционный визуальный мониторинг.
Автоматизированные камеры определения веса могут использоваться для расчета веса свиньи без весов. [3] Точность таких камер может составлять менее 1,5 килограмма. [3]
В свиноводстве наличие респираторных проблем должно тщательно контролироваться. Существует множество патогенов, которые могут вызвать инфекцию; энзоотическая пневмония является одним из наиболее распространенных респираторных заболеваний у свиней, вызываемых Mycoplasma hyopneumoniae и другими бактериями. [4]
Тепловой стресс связан со снижением производительности, болезнями и смертностью. [5] В зависимости от географического положения и типа животных потребуются различные системы отопления или вентиляции. Бройлеры, несушки и поросята любят, чтобы их держали в тепле. [6]
В птицеводстве неблагоприятные климатические условия увеличивают вероятность возникновения поведенческих, респираторных и пищеварительных расстройств у птиц. [ необходима ссылка ]
Разработка количественных методов для животноводства включает математическое моделирование, основанное на моделях «растение-травоядное» или «хищник-жертва» , для прогнозирования и оптимизации производства мяса. Примером может служить модель «хищник-жертва» (PPGL) [7] , которая рассматривает динамику комбинированной системы «трава-животные» как динамической системы «хищник-жертва». Эта модель PPGL использовалась для моделирования влияния дефицита кормов на экономические показатели фермы. [8]
{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )