Top.Mail.Ru
Эволюция аудита TMR: стабильность рациона, люди и искусственный интеллект | ПрофКорм

Эволюция применения TMR для лактирующих коров за 15 лет наблюдений

Ключом к правильному обращению с навозом является то, чтобы рассматривать его как часть экономии питательных веществ, а не как проблему утилизации.

Начало аудитов по полному смешанному рациону (TMR) было связано с наблюдением причин и следствий, когда внедрение новых кормораздатчиков приводило к увеличению молочной продуктивности. В 2007 году доктор Том Оэльберг, технический специалист по питанию, заметил, что на фермах, начавших использовать новые кормораздатчики, наблюдается рост удоев. Он назвал это загадкой нового миксера. Важный вопрос был в том, почему продуктивность увеличивалась при неизменной рационе. Общее среди этих ферм было то, что новый миксер не имел следов износа и, соответственно, лучше смешивал и доставлял корм. Это привело к первым попыткам аудита TMR, сосредоточенным на миксерах и возможностях изменения рациона.

С тех пор процесс аудита стал важным инструментом для выявления способов улучшения управления в кормовой зоне и повышения стабильности рациона. Он превратился в стратегический обзор практик смешивания и настройки процессов, способствующих потреблению. Проработав с аудитами TMR более десяти лет, я заметил огромный прогресс.


Первые годы: решение проблемы вариабельности рациона


Пятнадцать лет назад аудитики показали, что различия между загрузками, доставками и днями обычны. Поэтому акцент делался на создание более стабильного ежедневного рациона и уменьшение вариабельности поставок. Целью было уменьшение колебаний в рационах между загрузками и доставками для поддержания здоровья коров, повышения продуктивности и прибыльности.

Первые аудиты основывались на списке из 11 факторов смешивания, способных влиять на стабильность рациона. Проверялись порядок загрузки ингредиентов, временные параметры и скорости смешивания, а также равномерность TMR от начала до конца кормления. Ключевые наблюдения и решения общались визуально, включая изучение работы миксеров и сравнение полученных данных.

Вывод: Разгадка «загадки нового миксера» показала, что нужно наблюдать за факторами смешивания, чтобы уменьшить вариабельность, стабилизируя потребление корма и устраняя неожиданные колебания в производительности коров.


Расширение охвата: коровы и работники


После уверенности в стабильности рациона важным стал вопрос, каким видят кормление сами коровы. Первоначальные аудиты показывали лишь моментальные кадры. Не было возможности увидеть, что происходит ночью, в перерывах или на выходных. Это изменилось с появлением камер с замедленной съемкой. Они позволяли наблюдать продолжительное время и раскрыли такие нюансы, как частота и время подачи корма, временами, когда коров загоняли в стойло, и различия в распорядке дня, ночи и выходных.

Камеры также повлияли на обучение и мотивацию сотрудников. Вместо указаний они показывали, какие последствия имело несоблюдение графика работ. В это время начали внедрять двуязычные тренинги для сотрудников, что сделало их более интерактивными.

Вывод: Камеры показали, как небольшие отклонения в распорядке приводят к изменениям в поведении коров и влиянию на потребление корма. Они также улучшили взаимодействие с сотрудниками и их вовлеченность.


Последние 5 лет: использование дронов и программного обеспечения


С ростом размеров кормовых центров возникла потребность в новых инструментах для повышения эффективности и безопасности аудитов. За последние пять лет дроны стали одним из таких инструментов. С их помощью можно получить ясное представление о процессе загрузки и доставки корма, а также определить проблемы и предложить решения командам.

Кроме того, более интенсивно использовали программные системы для анализа данных. Они помогали выявить проблемные области, такие как отклонения в расписании и смешивании, и внедрить мониторинг для ранней диагностики проблем.

Вывод: Использование данных помогает выявлять незаметные проблемы, которые могут привести к неустойчивости рациона.


Будущее: Искусственный интеллект


Внутренние исследования показали, что значительная роль в стабильности рациона играет время первого кормления. Его отклонение может влиять на продуктивность. В будущем, вероятно, увеличится использование ИИ для анализа данных. Например, ИИ-камеры могут помочь анализировать образы на кормовом столе, поддерживая команды в принятии решений.

Вывод: Люди остаются незаменимыми в понимании поведения коров, но набор доступных инструментов будет расширяться, чтобы поддерживать принятие решений.


Что не изменилось


Несмотря на технологии, две истины остались неизменными: стабильность — основа успеха, а люди делают систему эффективной. Разница между временными и устойчивыми улучшениями заключается в обучении и поддержке команды. Найдите надежного партнера, который предложит не только проблемы, но и решения.

Аудиты TMR начались с вопроса о росте продуктивности после покупки новых миксеров. Сегодня это базовый инструмент, помогающий более эффективно использовать данные и оборудование ради поддержки коров и людей. Любопытство и стремление к улучшению кормления коров продолжат определять наше будущее.


Источник: agproud.com


Загрузка...