Автоматизация животноводства в 4 раза сокращает количество обслуживающего фермы персонала

Лишь 5% российских ферм активно внедряют умные технологии. Если в сельском хозяйстве на помощь фермерам приходят самоуправляемые комбайны, роботы и дроны, то в животноводстве чаще всего используются датчики и роботизированные машины. Очевидные преимущества фермерам дает использование цифровых решений на молочных фермах. Именно здесь еще велико количество рутинных операций. 

Как изменится объем рынка технологий для животноводства

Объем мирового рынка технологий мониторинга в животноводстве вырастет с $1,4 млрд по итогам 2021 года до $2,3 млрд к 2026 году. Среднегодовой прирост рынка составит 10,4%, отмечается в отчете Markets and Markets. Наиболее положительную динамику покажут сегменты программного обеспечения для отрасли и систем автоматического кормления. Ключевые игроки на рынке – GEA Farm Technologies (Германия), DeLaval (Швеция), Afimilk (Израиль), BouMatic (США), Merck Animal Health (США), Dairymaster (Ирландия), Lely International (Нидерланды), Fancom (Нидерланды), Fullwood Packo (Великобритания) и Nedap (Нидерланды).

Оптимистичнее настроены аналитики Grand View Research. По их оценкам, объем мирового рынка технологий для мониторинга в животноводстве вырастет к 2027 году до $11,5 млрд. В 2019 году на рынке доминировали сегменты программного обеспечения (доля рынка – 38,1%), а наибольшую выручку принесли системы управления кормлением (27,0% от объема рынка). 

В России только 5% агрокомпаний используют цифровые технологии. Но активное и комплексное внедрение по всей стране способно нарастить прибыль агропромышленного комплекса как минимум на 1,5 трлн рублей к 2026 году. 

Камеры для родов

Контроль над стельными коровами ведут ветеринары. Обычно роды у животных длятся до 10 часов, а у первородящих телок – до 12 часов. При затяжном процессе риск мертворождения повышается, поэтому требуется экстренная помощь ветеринара. На большой ферме упустить этот момент проще.

На помощь ветеринарам приходят технологии. Для этого коровы, которые скоро отелятся, помещаются в отдельный вольер, оснащенный видеокамерой. Программное обеспечение круглосуточно анализирует происходящее в загоне и тотчас предупреждает сотрудников о начале родов через мобильное приложение и по SMS.

Получив алерт, сотрудники принимают решение, требуется ли экстренное вмешательство ветеринара. Видеоаналитика также оценивает, как быстро ветеринар пришел на помощь, правильность его действий, фиксирует и анализирует весь родовый процесс.

Роботы прокормят коров

Незаменимы технологии и в кормлении животных. Эта процедура, пожалуй, самая трудозатратная. Ведь для коров оптимальным считается 6-8 приемов пищи в день. Меньшее количество может негативно отразится на секреции слюны и здоровье животного.

В этом процессе на умных фермах используются роботизированные машины. 

Для начала коров разделяют на две категории – высокоудойных и среднего удоя. Разделение необходимо для правильного расходования кормов. Так, если корова среднего удоя получит питание сверх нормы, то это не повлияет на результат. А вот высокоудойная корова, не получив достаточно корма, даст меньше молока. 

Для работы роботизированной системы необходимо выделить небольшой ангар и разделить типы корма (сено, силос, минеральные добавки и т.д.) по блокам. Грейферный ковш захватывает ингредиенты, помещает их в миксер и тщательно перемешивает. После того, как пища для коров готова, этот же миксер (максимальной вместимостью до трех тонн) с помощью магнитной разметки на полу передвигается по залу, распределяя корм. Ультразвуковые датчики гарантируют безопасное расстояние от ограждения животных. Как только машина подъезжает к нужной точке пища с помощью вертикальных шнеков равномерно выгружается на кормовой стол. Система взвешивания постоянно контролирует правильные пропорции корма.

Также автоматика самостоятельно оценивает расход воды на одно животное. Например, для коров со средним удоем нужно 60-80 литров, высокоудойным – 80-130 литров воды в день. За всем этим следит автоматика, данные постоянно собираются и накапливаются для аналитики.

По принципу «добровольного доения» 

Кроме кормления на молочной ферме остается еще один трудоемкий процесс – доение. При традиционном подходе дойку производят ежедневно в 6 и 18 часов при двукратной процедуре и в 5, 12 и 19 часов при трехкратной. 

Как правило, продвинутые доильные системы работают по принципу «добровольного доения». Иными словами, корова в нужное время сама подходит к роботизированному аппарату. Доступ к зоне доения разрешается после идентификации коровы по датчику в ухе. Автоматика считывает ID животного, вносит его номер в базу, а после процедуры отмечает объем надоя.

Робот-доильщик сначала берет пробу первых струй на наличие крови. При обнаружении крови молоко направляется не в общий накопитель, а в отдельную емкость и впоследствии утилизируется. Обычно этот признак указывает на возможные проблемы со здоровьем животного (чаще всего это ушибы вымени и раны). При автоматической процедуре у животных меньше травм. Процедура также препятствует маститу. 

Некоторые системы на основе исторических данных в состоянии дать прогноз по надоям для каждой коровы и даже предугадать количество будущих отелов.

Как работает умная семейная ферма

Умная молочная ферма «Боровецкий станъ» в Краснодарском крае работает с мая 2019 года. Владельцы компании – отец и сын — Евгений и Артем Боровецы закупили в Дании 65 стельных коров голштино-фризской породы. Порода дорогостоящая (примерная стоимость нетелей – от 120 тыс. рублей) и самая продуктивная. В день одна корова после третьего отела дает в сутки около 30 литров молока, а в год – около 8-10 тыс. литров молока. Правда, этот показатель напрямую зависит от климата, кормовой базы, количества отелов и условий содержания. 

Ферма «Боровецкий станъ» создала для коров оптимальные условия. Территория коровника поделена на функциональные зоны: кормление, отдых и дойки. Эти зоны отделены друг от друга умными воротами. Ворота идентифицируют корову по датчику в ухе и разрешают или запрещают проход в другую зону.

Больше всего коровы любят зону доения. Обычно фермеры приучают животных к роботизированной системе с помощью лакомства. Чаще всего (до пяти раз в сутки) к аппарату подходят коровы после недавнего отела. Угощение подается автоматически. Но если корова подойдет к аппарату без молока, то не получит ни лакомства, ни процедуры. 

Сначала робот обрабатывает и сушит корове вымя, находит место для присосок с помощью лазеров и затем сцеживает молоко. 

За фермой комплексно следят множество датчиков. Автоматика подсчитывает динамику надоев по каждому животному, анализирует исторические данные, фиксирует отклонения в активности животного, что может косвенно указывать на заболевания. Своевременное лечение помогает быстрее ввести корову в строй. 

На ферме работает климат-контроль, который поддерживает оптимальную температуру. Навоз с территории фермы убирается автоматически, благодаря конвейерной ленте в яме. Отходы поступают в специальную камеру, где преют до того момента, пока не станут удобрением для кукурузных полей. Затем отходы кукурузы становятся кормом для животных. 

Артем Боровец подсчитал: при традиционном подходе к бизнесу на ферму пришлось бы нанимать 15 человек – несколько зоотехников, доярок, помощников и одного ветеринара. Но на умной ферме трудится всего четыре человека. 

Автоматизация малых форм

Менее затратны по сравнению с роботизированными решениями датчики, но и функционал их ограничен. Используется два типа радиодатчиков: первый «устанавливается» в желудке коровы, второй используется в ошейнике. 

Первый тип – это болюсы, то есть датчики, которые постоянно в течение всей жизни животного пребывают в рубце (первом и самом большом отделе жвачных животных). Коровы проглатывают датчик весом в 300 грамм вместе с кормом. Устройство активируется только при повышении температуры тела или кислотности. Датчик еще измеряет количество потребляемой воды, двигательную активность животного и формирует обычную модель поведения. При отклонении от стандартных показателей фермеры получают оповещения системы контроля с деталями сбоя. Изменения параметров может свидетельствовать о болезни, признаках половой охоты и т.д. Оперативное обнаружение причины позволяет фермерам на 15% снизить применение медикаментов, отмечают разработчики. 

«Каждые 10 минут датчики определяют температуру тела животного, система в состоянии оперативно определить мастит, быстрее его лечить, используя наиболее мягкие препараты. Такие меры избавляют от утилизации негодного молока, повышают товарность продукта и его объем. Система помогает не пропустить половую охоту и своевременно осеменять животных», — отметил Андрей Сахаров, председатель костромского кооператива «Василёво». 

Второй тип датчиков, установленных в ошейнике, также как и первый, измеряет температуру тела животного. Кроме того, устройства применяются для сбора данных о двигательной активности, пережевывании пищи, физиологического состояния и т.д. По каждой особи система может записать средние показатели жвачки, выявить отклонения от нормы. Информация о состоянии животного отправляется в облачный сервис. Контролировать данные можно через приложение, веб-интерфейс или SMS-уведомления. Ветеринару остается осмотреть животное и назначить лечение. 

Главные барьеры сельской цифровизации

Роботизированные молочные фермы скорее исключение из правил. По данным КРОК, цифровизация сельского хозяйства в России находится на первом из трех уровней цифровой зрелости – а именно – на стадии создания фундамента цифровой трансформации. 

«Полноценно оценить результативность умных технологий можно будет только через несколько лет, когда двадцать крупнейших агрохолдингов России перейдут на третий уровень цифровизации бизнеса – управление эффективностью активов», – отметил Александр Эдер, директор по развитию бизнеса ИТ-компании КРОК в пищевой промышленности. 

Главным барьером для внедрения технологий в сельском хозяйстве, включая животноводство, остается недостаток финансирования. Также важный барьер – это консервативность руководителей и сотрудников, которые порой сопротивляются новым технологиям, продолжает эксперт. Дефицит специалистов с высокой квалификацией, работающих вдали от областных центров также препятствует внедрению передовых технологий. 

По оценкам Александра Эдера, сейчас пятая часть бюджета современного инвестиционного проекта в России приходится на ИТ, автоматизацию и роботизацию процессов. И этот показатель будет расти повсеместно, в том числе и в сельском хозяйстве. Ведь конкуренция на внутреннем и мировых рынках подталкивает предприятия находить эффективные бизнес-модели и сокращать затраты.

Виталий Мосеев