Електронні відстеження та ідентифікація тварин у сільському господарстві для контролю за розвитком і здоров'ям стада
Анотація
Методи ведення сільськогосподарського бізнесу вже неможливі без комп'ютерних технологій, що допомагають в ідентифікації тварин, обліку продуктивності та контролі їхнього здоров'я. Тому метою роботи стало проведення порівняльного аналізу функціональності основних програм для управління молочною фермою для їхньої об'єктивної оцінки з точки зору виробників молока. Для цього було проаналізовано інформацію з офіційних сайтів програмних продуктів та зібрано наукові статті, в яких проводився аналіз цього забезпечення. У результаті всі програмні продукти було поділено на 3 категорії: програми для контролю молочної продуктивності та управління процесами на молочній фермі від виробників молочного обладнання; до таких програмних продуктів віднесено DairyPlan C21 (GEA), DATAFLOW II (Milkline), AfiFarm (Afimilk), DelPro (DeLaval) та FARMSOFT (Farmtec a. s.); програми для менеджменту молочною фермою DairyComp 305 і UNIFORM-Agri, а також забезпечення для ферм від розробників із пострадянського простору – MilkCentre (Сiab Еxpert). Програми від різних виробників молочного обладнання перебували практично на одному рівні та мали практично всі необхідні блоки для ідентифікації, контролю та менеджменту тваринами на молочній фермі. Програмне забезпечення, що розроблялося для менеджменту молочної ферми, є більш ефективним у тандемі з однією з програм для доїльного залу. Цей клас програм дає змогу розширити можливості з управління репродуктивними та ветеринарними роботами на фермі, а також знизити навантаження на обслуговуючий персонал завдяки формуванню автоматичних звітів для контролюючих органів і керівництва. Третій клас програм найменш розвинений порівняно з перерахованими вище, але компенсує цей недолік постійним удосконаленням, за рахунок постійного контакту розробників з виробником. Таким чином, на ринку програмного забезпечення існує значна кількість програмних продуктів, здатних забезпечити управління молочного виробництва для ферм різних розмірів
Ключові слова
програмне забезпечення; периферійні пристрої; менеджмент виробництва; репродукція; «цифровізація» галузі
[1] Advancing digital transformation in Kyrgyzstan: A joint effort for sustainable development. (2023). Retrieved from https://www.undp.org/kyrgyzstan/press-releases/advancing-digital-transformation-kyrgyzstan-jointeffort-sustainable-development.
[2] Bausewein, M., Mansfeld, R., Doherr, M.G., Harms, J., & Sorge, U.S. (2022). Sensitivity and specificity for the detection of clinical mastitis by automatic milking systems in bavarian dairy herds. Animals, 12(16), article number 2131. doi: 10.3390/ani12162131.
[3] Bekov, T. (2022). Prospects for the development of “smart” agriculture in the Kyrgyz Republic. Science, New Technologies and Innovations in Kyrgyzstan, 9, 152-155. doi: 10.26104/NNTIK.2023.57.49.030.
[4] Bezen, R., Edan, Y., & Halachmi, I. (2020). Computer vision system for measuring individual cow feed intake using RGB-D camera and deep learning algorithms. Computers and Electronics in Agriculture, 172, article number 105345. doi: 10.1016/j.compag.2020.105345.
[5] Buka, S., Tkachuk, V., Kondratiuk, V., Tonkha, O., & Slobodyanyuk, N. (2023). Prospects for agribusiness in Ukraine over the next 5 years. International Journal of Environmental Studies, 80(2), 291-298. doi: 10.1080/00207233.2022.2157630.
[6] Buller, H., Blokhuis, H., Lokhorst, K., Silberberg, M., & Veissier, I. (2020). Animal welfare management in a digital world. Animals, 10(10), article number 1779. doi: 10.3390/ani10101779.
[7] Cabrera, V.E., Barrientos-Blanco, J.A., Delgado, H., & Fadul-Pacheco, L. (2020). Symposium review: Realtime continuous decision making using big data on dairy farms. Journal of Dairy Science, 103(4), 3856-3866. doi: 10.3168/jds.2019-17145.
[8] Capel, M. (2020). Using DC 305 to help your clients achieve success. In American association of bovine practitioner’s conference proceedings (pp. 30-32). Perry: Perry Veterinary Clinic.
[9] Carillo, F., & Abeni, F. (2020). An estimate of the effects from precision livestock farming on a productivity index at farm level. Some evidences from a dairy farms’ sample of lombardy. Animals, 10(10), article number 1781. doi: 10.3390/ani10101781.
[10] Chikurtev, D., Chikurteva, A., & Blagoeva, E. (2024). Technological analysis of types of milking systems and robots: A review. In Advances in service and industrial robotics (pp. 575-584). Cham: Springer. doi: 10.1007/9783-031-59257-7_57.
[11] Codl, R., Ducháček, J., Pytlík, J., Vacek, M., & Vrhel, M. (2021). Using changes in eating and rumination time to indicate the onset of parturition or changes in the health status of dairy cows. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, 69(5), 555-561. doi: 10.11118/actaun.2021.049.
[12] Cominotte, A., Fernandes, A.F., Dorea, J.R., Rosa, G.J., Ladeira, M.M., Van Cleef, E.H., & Neto, O.M. (2020). Automated computer vision system to predict body weight and average daily gain in beef cattle during growing and finishing phases. Livestock Science, 232, article number 103904. doi: 10.1016/j.livsci.2019.103904.
[13] da Rosa Righi, R., Goldschmidt, G., Kunst, R., Deon, C., & da Costa, C.A. (2020). Towards combining data prediction and internet of things to manage milk production on dairy cows. Computers and Electronics in Agriculture, 169, article number 105156. doi: 10.1016/j.compag.2019.105156.
[14] Deschenko, O., & Lykhach, A. (2024). Behavioural patterns of boars by breed depending on age, season, and type of ventilation. Animal Science and Food Technology, 15(2), 72-92. doi: 10.31548/animal.2.2024.72.
[15] Fuentes, S., Gonzalez Viejo, C., Cullen, B., Tongson, E., Chauhan, S.S., & Dunshea, F.R. (2020). Artificial intelligence applied to a robotic dairy farm to model milk productivity and quality based on cow data and daily environmental parameters. Sensors, 20(10), article number 2975. doi: 10.3390/s20102975.
[16] Goller, M., Caruso, C., & Harteis, C. (2021). Digitalisation in agriculture: Knowledge and learning requirements of German dairy farmers. International Journal for Research in Vocational Education and Training, 8(2), 208-223. doi: 10.25656/01:23323.
[17] Gonzalez, D. (2023). Partial budget for the acquisition of an Automated Estrous and Health Monitoring System for a small New York dairy farm. Retrieved from https://ecommons.cornell.edu/items/35ff8a3e-6289-4b30-a70746e4f01c592f.
[18] Groher, T., Heitkämper, K., & Umstätter, C. (2020). Digital technology adoption in livestock production with a special focus on ruminant farming. Аnimal, 14(11), 2404-2413. doi: 10.1017/S1751731120001391.
[19] Issimov, A., Kushaliyev, K., Abekeshev, N., Molla, W., Rametov, N., Bayantassova, S., Zhanabayev, A., Paritova, A., Shalmenov, M., Ussenbayev, A., Kemeshov, Z., Baikadamova, G., & White, P. (2022). Risk factors associated with lumpy skin disease in cattle in West Kazakhstan. Preventive Veterinary Medicine, 207, article number 105660. doi: 10.1016/j.prevetmed.2022.105660.
[20] Janocha, A., Milczarek, A., Gajownik-Mucka, P., & Matusevicius, P. (2023). Evaluation of the efficiency of computer monitoring based on selected parameters of dairy herd behaviour in relation to daily milk yield. Animal Science and Genetics, 19(3), 83-92. doi: 10.5604/01.3001.0053.9189.
[21] Kang, X., Zhang, X.D., & Liu, G. (2021). A review: Development of computer vision-based lameness detection for dairy cows and discussion of the practical applications. Sensors, 21(3), article number 753. doi: 10.3390/ s21030753.
[22] Karbekova, A.B., & Abdykalykova, A.A. (2023). The role of digital technologies in increasing the efficiency of agriculture. Economy and Business: Theory and Practice, 11-2(105), 11-13. doi: 10.24412/2411-0450-2023-112-11-13.
[23] Kassahun, A., Bloo, R., Catal, C., & Mishra, A. (2022). Dairy farm management information systems. Electronics, 11(2), article number 239. doi: 10.3390/electronics11020239.
[24] Khmelovskyi, V., Rogach, S., Tonkha, O., & Rosamaha, Y. (2019). Quality evaluation of mixing fodder by mobile combined units. Engineering for Rural Development, 18, 299-304. doi: 10.22616/ERDev2019.18.N468.
[25] Lee, M., & Seo, S. (2021). Wearable wireless biosensor technology for monitoring cattle: A review. Animals, 11(10), article number 2779. doi: 10.3390/ani11102779.
[26] Leso, L., Becciolini, V., Rossi, G., Camiciottoli, S., & Barbari, M. (2021). Validation of a commercial collar-based sensor for monitoring eating and ruminating behaviour of dairy cows. Animals, 11(10), article number 2852. doi: 10.3390/ani11102852.
[27] Livestock and poultry by farm category in the Kyrgyz Republic. (2024). Retrieved from https://stat.kg/ru/ statistics/download/dynamic/362/.
[28] Lytos, A., Lagkas, T., Sarigiannidis, P., Zervakis, M., & Livanos, G. (2020). Towards smart farming: Systems, frameworks and exploitation of multiple sources. Computer Networks, 172, article number 107147. doi: 10.1016/j. comnet.2020.107147.
[29] Maltz, E. (2020). Individual dairy cow management: Achievements, obstacles and prospects. Journal of Dairy Research, 87(2), 145-157. doi: 10.1017/S0022029920000382.
[30] Matson, R.D., King, M.T., Duffield, T.F., Santschi, D.E., Orsel, K., Pajor, E.A., & DeVries, T.J. (2021). Benchmarking of farms with automated milking systems in Canada and associations with milk production and quality. Journal of Dairy Science, 104(7), 7971-7983. doi: 10.3168/jds.2020-20065.
[31] Munz, J., Gindele, N., & Doluschitz, R. (2020). Exploring the characteristics and utilisation of Farm Management Information Systems (FMIS) in Germany. Computers and Electronics in Agriculture, 170, article number 105246. doi: 10.1016/j.compag.2020.105246.
[32] Najm, N.A., Zimmermann, L., Dietrich, O., Rieger, A., Martin, R., & Zerbe, H. (2020). Associations between motion activity, ketosis risk and estrus behavior in dairy cattle. Preventive Veterinary Medicine, 175, article number 104857. doi: 10.1016/j.prevetmed.2019.104857.
[33] Neethirajan, S., & Kemp, B. (2021). Digital livestock farming. Sensing and Bio-Sensing Research, 32, article number 100408. doi: 10.1016/j.sbsr.2021.100408.
[34] Okenova, A.O. (2019). Digitization of agriculture in the Kyrgyz Republic. Journal of International Economic Affairs, 9(1), 97-106. doi: 10.18334/eo.9.1.39675.
[35] Opportunities when using the Uniform-Agri MTF management system. (2011). Retrieved from https://www. slideshare.net/slideshow/uniform-agri/8702757#1.
[36] Piwczyński, D., Sitkowska, B., Kolenda, M., Brzozowski, M., Aerts, J., & Schork, P.M. (2020). Forecasting the milk yield of cows on farms equipped with automatic milking system with the use of decision trees. Animal Science Journal, 91, article number e13414. doi: 10.1111/asj.13414.
[37] Pogranichniy, R., Lytvynenko, V., & Vergeles, O. (2023). Effect of the probiotic feed additive “Immunobacterin-D” on the productivity of black speckled cows during lactation. Ukrainian Journal of Veterinary Sciences, 14(1), 90108. doi: 10.31548/veterinary1.2023.90.
[38] Post, C., Rietz, C., Büscher, W., & Müller, U. (2020). Using sensor data to detect lameness and mastitis treatment events in dairy cows: A comparison of classification models. Sensors, 20(14), article number 3863. doi: 10.3390/ s20143863.
[39] Schulze Schwering, D., & Lemken, D. (2020). Totally digital? Adoption of digital farm management information systems. In 40. GIL-Jahrestagung, digitalisierung für mensch, umwelt und tier (pp. 295-300). Bonn: Gesellschaft für Informatik.
[40] Schweinzer, V., Gusterer, E., Kanz, P., Krieger, S., Süss, D., Lidauer, L., & Iwersen, M. (2020). Comparison of behavioral patterns of dairy cows with natural estrus and induced ovulation detected by an ear-tag based accelerometer. Theriogenology, 157, 33-41. doi: 10.1016/j.theriogenology.2020.05.050.
[41] Simões Filho, L.M., Lopes, M.A., Brito, S.C., Rossi, G., Conti, L., & Barbari, M. (2020). Robotic milking of dairy cows: A review. Semina: Ciências Agrárias, 41(6), 2833-2850. doi: 10.5433/1679-0359.2020v41n6p2833.
[42] Tassinari, P., Bovo, M., Benni, S., Franzoni, S., Poggi, M., Mammi, L.M., & Torreggiani, D. (2021). A computer vision approach based on deep learning for the detection of dairy cows in free stall barn. Computers and Electronics in Agriculture, 182, article number 106030. doi: 10.1016/j.compag.2021.106030.
[43] Timashev, C.A. (2020). The strategy of transforming the Issyk-Kul oblast of the Kyrgyz Republic into a supraresilient smart region. Proceedings of the National Academy of Sciences of the Kyrgyz Republic, 2, 63-98.
[44] Toktorov, K.K., Batyr, A., & Mametova, G.A. (2020). Experience of foreign countries on the innovative activity of agriculture subjects. Topical Issues of Modern Economics. doi: 10.34755/IROK.2020.37.77.004.
[45] Wildridge, A.M., Thomson, P.C., Garcia, S.C., Jongman, E.C., & Kerrisk, K.L. (2020). Transitioning from conventional to automatic milking: Effects on the human-animal relationship. Journal of Dairy Science, 103(2), 1608-1619. doi: 10.3168/jds.2019-16658.
[46] Wrzecińska, M., Czerniawska-Piątkowska, E., Kowalewska, I., Kowalczyk, A., Mylostyvyi, R., & Stefaniak, W. (2023). Agriculture in the face of new digitization technologies. Ukrainian Black Sea Region Agrarian Science, 27(3), 9-17. doi: 10.56407/bs.agrarian/3.2023.09.
[47] Zhou, X., Xu, C., Wang, H., Xu, W., Zhao, Z., Chen, M., Jia, B., & Huang, B. (2022). The early prediction of common disorders in dairy cows monitored by automatic systems with machine learning algorithms. Animals, 12(10), article number 1251. doi: 10.3390/ani12101251.