Ismert az is, hogy a kérődzés az állatjóllét, az állat egészségének legfontosabb mutatója, bármilyen negatív hatás éri a tehenet, a kérődzés ideje fog csökkenni először. Kérődzésmonitoringgal kiszűrhetők a takarmányozási problémák, és jó indikátora annak is, hogy egy alkalmazott kezelés mennyire volt hatékony. Monitorozható, hogy egy egyed mennyi időt tölt takarmányfelvétellel, ez hogyan viszonyul a csoporthoz, és végül állományszinten hogy alakul ez az átlag.
– Ezeknek az adatoknak az összesítéséből már tudható, hogy mikor ivarzik egy tehén, mikor kell termékenyíteni, hogyan alakul a kérődzése, a takarmányfelvétele, melyik területen mennyi időt tölt az istállón belül, és hogy éppen hol van. Ez egy olyan komplex rendszer, ami jelentősen segíti a telepek munkáját, a tehenek oldaláról nézve pedig a sok információ eléréséhez elég mindössze egy apró transzpondert helyezni az állat fülébe, mondta Dizseri Tamás.
Játék(?) a számokkal
A DeLaval rendszer minden egyes fejés alkalmával 45 adatot gyűjt. Ezek lehetnek a tejminőségre utaló értékek (szomatikus sejtszám, vezetőképesség stb.), teljesítményre vonatkozó adatok (tejleadási sebesség, csúcshozam fejés alatt stb.) és technológiához köthető adat (pl. fejőkehely felhelyezési idő stb.) – De mit csináljunk ezzel a sok adattal? – tette fel a kérdést az előadó, hiszen ez a nem kis számú adat választ adhat a hatékonyságra. Sorba rendezhetők a tehenek például az alapján, hogy egységnyi, mondjuk 10 kilogramm tej leadása mennyi ideig tart nekik a robotban. Ha valamelyik közel tizenkét perc alatt teszi ezt meg, míg egy hozzá hasonló laktációs szakaszban lévőnek ehhez elegendő négy perc, akkor érdemes számolni.
Ha ezt beszorozzuk például 6 robottal és 39 kilogrammos napi tejhozammal, akkor a többletbevétel elérheti az évi 60 millió forint is.
Bár ez az összeg elég nagy ahhoz, hogy kedvet csináljon a mérésekhez, a 45 adat még mindig riasztónak tűnhet sokak számára. Erre megoldásként a DeLaval a sok adatból alkotott egy indexszámot, a Mastitis Detection indexet (MDi), ami tulajdonképpen egy tőgygyulladást előrejelző index. Ebben szerepel a vezetőképesség, a fejési intervallum és a vérszint. – Tehát az istállómesternek nem kell figyelnie mást, mint ezt az indexszámot, mert ez megmutatja, melyik tehénnek lesz nagy valószínűséggel tőgygyulladása, mondta a szaktanácsadó.
Segít dönteni
A minden fejés során kapott 45 adat azonban arra is alkalmas, hogy automatizálható legyen a telepi döntéshozatal. – Nem kell lefolytatni azt a beszélgetést, hogy „Főnök, találtunk egy tehenet, eldobta a tejét, mit csináljunk vele?” Ilyenkor jönnek a további kérdések, hogy melyik csoportban van, mennyi volt a tejhozama, néztetek-e ketonszintet stb. Ha megadjuk a rendszernek ezeket a paramétereket, akkor az automatikusan ellenőrzi azokat, majd előáll egy javaslattal, vázolta a további lehetőségeket Dizseri Tamás.
– Ezzel gyakorlatilag automatizálhatók a riportok, tehát a fejőrobot kezelője vagy az ágazat vezetője már olyan riportokat lát, amelyek konkrét javaslatot adnak a döntéshez. Azt, hogy mely paraméterek teljesülése esetén milyen javaslattal éljen a rendszer, természetesen mi állítjuk össze, de jócskán meggyorsíthatók a döntéshozatali folyamatok, fogalmazott az előadó.
