Информационно-аналитические системы в животноводстве на основе интернета вещей и искусственного интеллекта
Сквозные цифровые технологии в животноводстве начали использоваться раньше, нежели в растениеводстве, так как многие подотрасли животноводства имеют полупромышленный характер, где применение беспроводной связи, всевозможных датчиков, сенсоров по сравнению с растениеводством облегчено.
На этом основано применение в животноводстве информационно-аналитических систем, интернирующихся с установленными автоматизированными информационными системами управления фермой, которые охватывают процессы кормоприготовления, раздачи корма, управления доением, воспроизводством стада и т. д. На российских фермах действуют автоматизированные системы таких фирм, как DairyСomp 305, Delaval, SDR и другие.
Представителем информационно-аналитических систем в животноводстве является система Dairy Production Analytics (DPA), которая позволяет с помощью специальных коннекторов подключаться к автоматизированным системам управления фермами и получать оттуда необходимую для последующей обработки и аналитики информацию. Данные также собирают специализированные датчики и сенсоры, которые замеряют температуру и влажность воздуха внутри фермы и снаружи, объем потребляемой животными воды, различные параметры готовности силоса и т. д.
Рисунок 9 – Производители автоматизированных систем управления животноводческой фермой
Таким образом, в DPA аккумулируются следующие параметры работы фермы:
эффективность доения;
рационы и эффективность кормления;
состояние здоровья каждой коровы;
структура стада и процессы воспроизводства стада. Применение системы DPA позволяет осуществлять следующее:
Онлайн-мониторинг производства молока.
Онлайн-мониторинг стада
Выявление малопродуктивных коров для выбраковки.
Выявление факторов, влияющих на производство молока.
Прогнозирование производства молока и поголовья.
Построение системы мотивации персонала.
Построение различных прогнозов.
Комплексный подход позволяет увидеть целостную картину интеграции технологий и бизнеса предприятия, и, по сути, создать цифровой двойник животноводческой фермы. Система позволяет строить прогнозы, период прогнозирования составляет 1,5–2 года и более, а точность прогнозов достигает 98 %.
Целью использования DPA является проведение аналитики бизнес-процессов, вопросов организации труда и производства. После нахождения «слабого звена» в работе фермы даются рекомендации по совершенствованию и перестройке бизнес-процессов.
Основным критерием предлагаемой перестройки (реинжиниринга) бизнес-процессов является экономическая эффективность производства молока. Использование системы позволяет оценить – правильно ли работает ферма в рамках целевых показателей, можно ли оптимизировать ка- кие-то показатели и повысить эффективность, принять решение оставаться ли предприятию в рамках текущей бизнес-модели или что-то нужно изменить. На данном этапе работы применяется управленческий консалтинг – руководителям организации даются соответствующие рекомендации.
DPA как инструмент представляет собой набор динамических, визуализированных отчетов с большим количеством параметров и фильтров, например: Надои, Надои по секциям, Надои по дойкам, Поголовье, Болезни, Выбытие, Причины выбытия, Лактационные кривые, Коровы, Отелы, Прогноз погоды, Надой и персонал, Надои и температура, Доение и потери, Корма, Корма по секциям, Оплодотворяемость и другие.
Отчет по «Надои» позволяет проследить динамику и тренд суточного надоя на 1 корову.
Информация касается динамики надоев на дойную и фуражную корову, суммарной численности поголовья, количества отелов и абортов. Красная стрелка показывает снижение показателей, зеленая – рост. Также информация может быть представлена в графической форме.
Здесь отражается информация по среднему надою, среднее количество дней по каждой лактации. Также есть возможность фильтрации показателей, если система установлена на нескольких фермах. Также информация может быть показана относительно каждого загона, секции. Это можно сделать в разрезе месяцев.
Рисунок 8 – Отчет по суточным надоям на корову
Динамика показателей отображается на специальной панели.
Рисунок 9 – Панель оценки динамики надоев
Рисунок 10 – Графики динамики количества коров и надоев