Kyle O’Brien, propietario de Michigan Dairy Tech y Western Dairy Tech, ve los retos de la volatilidad del mercado y los estrechos márgenes a los que se enfrentan los productores, así como las oportunidades de la automatización, los datos y el aprendizaje automático para potenciar las decisiones a nivel individual de las vacas que conducen a la capacidad general de gestionar mejor el negocio de la ganadería lechera.
“Necesitan encontrar las vacas más rentables”, dice O’Brien. “Y probablemente no sea la vaca que produce más sólidos”. Con formación en tecnología informática, O’Brien lleva más de dos décadas trabajando directamente con productores lácteos para llevar las redes, el software y la automatización a la granja. Cree que aún no hemos aprovechado todas las posibilidades que ofrece la integración.
“Cuando se combinan todos estos datos de las vacas con ordenadores que automatizan las decisiones sobre cómo tratar a cada vaca, es cuando todo se vuelve más potente”, añade O’Brien.
Estas son las tres tecnologías que, en su opinión, albergan el potencial sin explotar para la rentabilidad por vaca:
- Automatización: “Se supone que la automatización controla lo que se puede controlar. Eso tiene sentido en un entorno de fabricación”, dice O’Brien. “Uno de los beneficios de la automatización es utilizar los datos de dos sistemas ‘tontos’ para tomar una decisión inteligente en otro lugar”.
- Big data – “Big data es la capacidad de recopilar datos sobre cada aspecto de su operación”, añade. “Cuantos más puntos de datos tengas, más decisiones informadas podrás tomar”.
- Aprendizaje automático – El aprendizaje automático lleva la automatización y el big data al siguiente nivel. “La automatización solía ser una operación binaria. Con el aprendizaje automático, ahora puede hacer inferencias en tiempo real”, explica. Del mismo modo, el aprendizaje automático simplifica el big data. “Los macrodatos sin aprendizaje automático no son más que un montón de datos”, añade. “Hay demasiada información para que el cerebro humano pueda escudriñarla y encontrar patrones.
Entonces, ¿qué puede hacerse para que una vaca sea más rentable con el poder combinado de la automatización, los macrodatos y el aprendizaje automático? Decisiones basadas en datos biológicos en tiempo real, como utilizar el balance energético de cada vaca como indicador para la reproducción frente a un periodo de espera voluntario estándar. O información precisa sobre la ingesta de materia seca para impulsar los traslados del corral del grupo de vacas frescas al de vacas de alta producción, en lugar de los traslados realizados en un número predeterminado de días en leche (DIM).
“Si los humanos pueden confiar en las máquinas, creo que pueden hacer más por las vacas”, dice O’Brien. “Nuestro trabajo en el sector tecnológico es hacer un producto en el que puedan confiar”.
