Definición de nuevos caracteres a partir de los datos de robot de ordeño

Artículo de divulgación del Proyecto GO_AMSOS360

1. Ganaderías con ordeño robotizado: Oportunidades y desafíos

La incorporación de la tecnología del ordeño robotizado en su punto de partida vino a dar una respuesta a la necesidad de ordeñar cada vez más vacas con menos coste en mano de obra. Una mano de obra que carece de estabilidad, con un nivel de formación profesional bajo, y que ha sido el talón de Aquiles del proceso de redimensión de las ganaderías de vacuno de leche después del fin de la cuota láctea. Sin embargo, los ganaderos que apostaron por la implementación de los robots de ordeño, no tardaron mucho en darse cuenta de que una mano de obra más cualificada, más estable, y sin duda de mayor coste es prescindible para sacarle partido al salto tecnológico y a la gran cantidad de información facilitada por el robot.  Pocos son los ganaderos que siguen pensando que la inversión en robot de ordeño se recupera por una reducción en el coste de mano de obra.  Los robots de ordeño están equipados con varios sensores y sistemas de monitoreo que recopilan datos en tiempo real en varios puntos clave durante el proceso de ordeño. Estos datos conectan la productividad, las necesidades energéticas, el estado de salud, y el estado de bienestar animal de forma precisa, y permite individualizar el cuidado y la cantidad de pienso a servir a cada vaca, en cada momento de la lactación. El manejo basado en datos es fundamental para maximizar la eficiencia del ordeño, monitorizar el bienestar de las vacas, mejorar la calidad de la leche, predecir el rendimiento, minimizar los costes y tener buenos indicadores para optimizar los resultados de la explotación.

Con las condiciones económicas actuales, implementar un nuevo sistema de recogida de datos en granja para incorporar nuevos caracteres al programa de mejora genética es prácticamente inviable. Por ello, es de suma importancia acceder a los nuevos datos disponibles en granja que se recogen y se documenten de forma automática a nivel de cada animal para generar nuevos fenotipos y nuevos índices genéticos que sirven como herramientas para mejorar la productividad y la sostenibilidad del sistema de producción.

Para aprovechar las oportunidades que ofrecen los nuevos datos que proporciona la ganadería de precisión, se requiere un gran cambio en la mentalidad sobre cómo, quién y cuándo se puede tener acceso a los datos captados de forma automática en granja. Una mentalidad abierta que fomente la conectividad, el intercambio de la información y la colaboración entre todos los profesionales que trabajen con en el ganadero, sería necesaria para sacarle el máximo partido a la información que aporta el software del robot de ordeño.

2. GO_AMSOS 360: Un proyecto innovador para la captación y el uso de datos registrados por los robots de ordeño en ganaderías de leche

El primer robot de ordeño a nivel mundial fue instalado por Lely en 1992 en Países Bajos. En España, la implementación de robots de ordeño llegó con algo de retraso, pero se está expandiendo a una gran velocidad en los últimos años, concretamente a partir de 2018 (gráfico 1), a pesar de la pequeña pausa que hubo en 2020 debido a la epidemia del COVID. Cada vez más, los robots se están instalando fuera de su ubicación histórica, es decir fuera de la cornisa cantábrica y Navarra y progresivamente en ganaderías de mayor tamaño, gracias a una nueva generación (gráfico 2). En 2019, las ganaderías socias de CONAFE que tienen un ordeño automatizado representan solo el 12% del total de ganaderías, sin embargo, en 2024 dicho porcentaje ya ha alcanzado el 25%.

Desde 2022, CONAFE dirige un grupo operativo denominado GO_AMSOS 360 tiene como objetivo captar y conectar toda la información disponible a nivel de granjas con robot de ordeño con otras fuentes de información, tal como el libro genealógico, el control lechero, etc.

Integrar varias fuentes de información a nivel de cada animal en un sistema de producción con ordeño hace posible la creación de herramientas de gestión y de mejora genética que pueden ser de gran ayuda para las ganaderías que luchen para ser más sostenibles. La primera es una aplicación de manejo inteligente 360 que da soporte en la toma de decisiones y basada en el concepto 360 que toma en cuenta todas las perspectivas a la hora de utilizar la información. Integrar todas las fuentes de información disponibles y hacer que su uso sea más accesible a todos los técnicos que colaboran con el ganadero en la toma de decisiones. La segunda es una herramienta de mejora genética que se basa en incorporar nuevos caracteres que ayuden a criar vacas con las características adecuadas y tener disponibles soluciones de monitoreo inteligentes para reducir la necesidad del contacto diario que tiene el ganadero con cada vaca en una  sala de ordeño. La tabla 1 muestra una descripción de los datos captados hasta ahora en granjas con robots Lely y DeLaval.

Tabla 1. Datos de robot de ordeño captado en el marco del proyecto GO_AMSOS 360

3. Oportunidades que ofrece la selección genómica con los nuevos datos captados a nivel del robot

La mejora genética lleva más de una década apostando por una nueva fuente de información llamada genotipos. Desde entonces, los programas de mejora no han parado de aportar nuevas herramientas innovadoras para seleccionar vacas que se adapten bien al sistema de producción, que hacen factible el cumplimiento normativo, y que producen un producto de calidad y seguro de forma rentable en un mercado controlado por un consumidor cada vez más exigente. A medida que aparecen más ganaderías robotizadas, crece la necesidad de crear una herramienta de selección genética y genómica que ayude a los ganaderos a seleccionar vacas que se adapten a las exigencias del robot, y que maximicen la rentabilidad de un nuevo sistema de producción para hacer frente a los desafíos de la sostenibilidad económica, y las estrictas normativas medio ambientales y de bienestar animal.

En Varios países, con programas punteros de mejora genética en vacuno de leche, se han definidos nuevos caracteres a partir de datos recogidos por los robots para establecer nuevas herramientas de selección. Como por ejemplo el RZROBOT implementado en Alemania desde 2014, o el “AMS efficiency index” incorporado, en 2017, a la lista de índices genéticos que pone CRV a disposición de ganaderos en los Países Bajos.

La selección genómica es especialmente atractiva y valiosa cuando los fenotipos se miden solamente en una parte de la población (González-Recio et al., 2015). En este caso, la recogida de datos para los nuevos caracteres se realizará en granjas con robot de ordeño. Estas vacas necesitan ser genotipadas para establecer las asociaciones entre cada uno de los nuevos caracteres y los marcadores genéticos ya que para estos caracteres no se dispone de una población de referencia de machos evaluados, como ocurre en el caso de los caracteres tradicionales (Ej. Producción, morfología fertilidad…). Para cualquier animal genotipado se podrá obtener una estima de su potencial genético para una mayor o menor adaptabilidad al ordeño automatizado en función de los marcadores genéticos que nuestra en su genotipo, aunque no tiene información fenotípica propia. Con la aplicación de la selección genómica, se podrá conocer el potencial genético para la adaptabilidad al robot de toda la cabaña lechera en control lechero y con genotipo (incluidos machos de inseminación artificial), y así se podrá incluir este criterio de selección en los objetivos del programa de mejora genética.

4. Información captada a nivel de robots de ordeño y collares de comportamiento animal

Los robots de ordeño están cada vez más equipados con múltiples sensores y sistemas de monitoreo que recopilan y analicen los datos en tiempo real. La cantidad de información que se genera es enorme, e incluso puede resultar al inicio abrumadora y compleja para el ganadero. Lo que dificulta su adaptación a la era digital, y a poder sacarle partido a las alertas y los informes que ofrecen las aplicaciones de manejo inteligente.

A continuación, se detallan los principales tipos de información que se recogen por los robots Lely y DeLaval, que son los robots más instalados en las ganaderías de vacuno de leche en España.

1. 1. Identificación de la vaca: Cada robot lleva instalado una antena que lee de forma ágil y precisa un código electrónico, que emite el chip de radio frecuencia (RFID) situado en el crotal electrónico o/y en el collar de cada animal. El software de gestión recibe el código leído, identifica el animal, y conecta la información registrada en cada visita con el historial de ordeños de dicho animal.
   2. Posición de los pezones: El brazo del robot tiene incorporado un láser de posicionamiento que detecte la posición los pezones y guía con mucha precisión la colocación de las pezoneras. El sistema almacena información a nivel de cada vaca para agilizar la detección y conectar cada pezonera a cada pezón, asegurando una preparación al ordeño eficiente y reduciendo el estrés de la vaca.
   3. Volumen de leche, tiempo de ordeño y flujo de leche: se recogen por un sensor que mide el volumen de leche en tiempo real, y el flujo de leche (kilos por minuto) por cuarterón. Esta medición ajusta la succión de cada pezonera, determina el momento de finalizar el ordeño en cada cuarterón y recoger la pezonera. Un factor clave que influye directamente en la duración del del tiempo durante lo cual la vaca ocupa el robot, y por lo tanto determina la capacidad de ordeñar más o menos vacas por cada unidad de ordeño durante las 24 horas del día.
   4. Duración del tiempo en box, la duración de la preparación, y la del ordeño por cuarterón: Detectores de presión y temporizadores automáticos conectados a las pezoneras detecten el descenso en el flujo de la leche y determinen el fin del ordeño de cada cuarterón por separado. Una vez detectado, el robot desconecta automáticamente la pezonera para evitar lesiones o sobreestimulación. Estos datos son útiles para optimizar la eficiencia del ordeño y evitar el sobreordeño.
   5. Composición de la leche: La mayoría de los robots están equipados de analizadores lácteos en línea, que miden el porcentaje de grasa y de proteína. Estos datos permiten a los productores monitorear la calidad de la leche y realizar ajustes en la dieta de las vacas para optimizar la composición de la leche. También, algunos robots lleven sensores que miden los niveles de la lactosa y urea.
   6. Recuento de células somáticas: A partir de una muestra de leche, y gracias a un reactivo que tiñe el núcleo de las células somáticas, saca una foto dando el número total de células.
   7. Conductividad, coloración, y temperatura de la leche: el sistema de control de calidad de la leche mide niveles de conductividad eléctrica de la leche por cuarterón. Un aumento en la conductividad puede ser un indicador de mastitis o infecciones en la ubre, permitiendo una detección temprana de problemas de salud. El robot puede ser configurado para separar la leche de un pezón que muestra una conductividad muy alterada. El color de la leche se mide analizando su recepción de la luz LED. Una leche amarillenta es un indicador de la presencia de sangre en la leche debido a una inflamación mamaria. El control de la temperatura de la leche en el momento del ordeño puede indicar un estado febril que fiebre o problemas de salud de la vaca.
   8. Peso de la vaca: algunos robots tienen incorporada una báscula que registra el peso del animal en cada ordeño. Información muy útil para detectar determinados problemas de salud.
   9. Actividad, ingesta y rumia: los collares de comportamiento animal llevan acelerómetros que miden con precisión los movimientos del cuerpo de la vaca y su intensidad. Estos collares son capaces de detectar las señales de movimientos y distinguir entre los de actividad, de ingesta, y de rumia durante las 24 horas del día. La evolución de la actividad del animal y los patrones de rumia e ingesta son relevantes para monitorizar el bienestar general del animal, diagnosticar a tiempo problemas de salud como cojeras o trastornos digestivos, y detectar de forma precisa los celos.

5. Validación y conectividad de los datos

Se han seguido 2 formas distintas, en función del constructor, para acceder y descargar los datos documentados y almacenados por los robots de ordeño. Para los robots Lely se ha firmado un acuerdo para adquirir una licencia de acceso a terceros vía HORIZON, después de obtener el consentimiento del ganadero. Para los robots DeLaval, el servicio técnico nos ha facilitado una conexión de control remoto a los datos del robot de aquellas granjas que nos han dado el permiso a acceder a sus datos.  

La validación y el chequeo de los datos es un proceso crucial para asegurar un grado mínimo de exactitud, integridad, y coherencia con las demás fuentes de datos para poder integrarlos en la base de datos. Dimos una gran importancia a la puesta en marcha de un proceso eficaz de verificación que garantice la calidad de los datos. Dado que datos no filtrados correctamente pueden dar lugar a un escenario que afecta negativamente los resultados y las conclusiones que se obtiene de dicha información.

El proceso de validación consistió en eliminar errores, valores atípicos, registros con datos faltantes, sesgos por carencia de calibrado, valores constantes anómalos (lecturas con un valor constante a lo largo del tiempo, que podrían pertenecer a un rango normal y suelen deberse a un sensor defectuoso o a problemas de transmisión), etc. Los principales filtros fueron los siguientes:

• Comprobar que la identificación electrónica del animal corresponde al código de registro o/y código de establo.
• Eliminar registros duplicados: registros completamente duplicados, o registros para el mismo animal con la misma fecha, pero con incluyen variaciones en algunos parámetros.
• Comprobar que las fechas y la duración de los ordeños son razonables. Eliminar los ordeños con duración inferior a 1 minuto.
• Comprobar los intervalos entre ordeños y verificar si los ordeños se realizan con una frecuencia prevista. Si los intervalos son más largos, esto puede ser el resultado de mediciones faltantes; sin embargo, si los intervalos son más cortos de lo que deberían ser, esto puede indicar mediciones erróneas y, por lo tanto, los datos de dicho día deben ser descartadas.
• Comprobar si la producción de leche esté dentro del rango, donde el rango de producción de leche valido por vaca y ordeño varía de 4 a 70 kg.  
• Comprobar los valores del contenido en grasa y proteína y si estén dentro del rango valido para cada componente.
• Chequear los datos faltantes: La forma de tratar los valores faltantes depende del propósito del análisis posterior, así como del tamaño del conjunto de datos.

Una vez validados los datos, la siguiente tarea consistió en integrar la información procedente de las ganaderías robotizadas junto con la información histórica disponible en CONAFE, la del control lechero y la del libro genealógico,  y la información procedente de la recogida de datos de salud podal en el marco del proyecto I-SAP y la de los diagnósticos de mamitis documentados en el marco del proyecto I-SA, y la información genómica, facilitada por el servicio CONAFE GENOMICO en una base de datos conectados para llevar a cabo las tareas del proyecto.

6. Definición de nuevos caracteres a partir de los datos de robot de ordeño

Una de las tares del proyecto es definir nuevos caracteres relacionado a partir de la información captada por los robots. La eficiencia, y la sostenibilidad del sistema de producción con ordeño robotizado depende de una amplia variedad de indicadores que se miden a nivel de cada animal. Dichos indicadores pueden ser clasificados en 4 tipos de indicadores:

• 1. Indicadores de la eficiencia productiva
• Producción de leche/vaca/día (24 horas): corresponde a la suma de todos los ordeños realizados en el mismo día. La productividad diaria es un criterio a tener en cuenta a la hora instalar un sistema de ordeño robotizado, y también a la hora de seleccionar las vacas. Las vacas suelen ir al limité de su potencial genético, consumiendo la alimentación necesaria, descansando el tiempo necesario, y yendo al box de ordeño de forma voluntaria las veces que hacen falta para maximizar la productividad por unidad de ordeño y conseguir la producción necesaria para rentabilizar la inversión tecnológica que supuso la instalación de robot de rodeño
• Eficiencia productiva (Kg de leche/min): se define dividiendo la producción de leche por el tiempo total durante lo cual la vaca ocupa el box de ordeño
• % de grasa: % grasa medio de todos los ordeños del día.
• % de proteína:  % proteína medio de todos los ordeños del día
• Flujo de leche medio y máximo durante el ordeño
  2. Indicadores de la ordeñabilidad 
• Intervalo entre ordeños: Es el intervalo de tiempo que transcurre desde el ordeño anterior hasta el ordeño actual
• Numero de ordeños por vaca y día: Numero de ordeños realizados en las 24 horas del día.
• Tiempo total en box: Es el tiempo que transcurre desde la identificación electrónica del animal hasta su salida del box
• Tiempo de ordeño: Es el tiempo
• Tiempo muerto: Es la diferencia entre el tiempo en box y el tiempo de ordeño.
  3. Indicadores de salud y bienestar animal
• RCS (recuento de células somáticas): las nuevas versiones de robots LELY y DELAVAL faciliten información sobre el recuento de células somáticas en línea.
• Conductividad ele
• Rumia (el tiempo total de rumia en minutos durante las 24 horas del día)
• Actividad (un índice de actividad durante intervalos de 2 horas por cada día)
  4. Medidas morfológicas de la ubre

El brazo de ordeño del robot porta una cámara y/o un sistema de láser para ayudar a colocar las pezoneras. La cámara de posicionamiento, ayudada por uno o dos láseres, detecta la posición de los pezones por coordenadas cartesianas (ejes X, Y, Z), haciendo una lectura en 3 D (ver gráfico 3).

• Distancia entre pezones delanteros: se calcula restando la coordenada del eje X de la punta del pezón delantero derecho de la coordenada del eje X de la punta del pezón delantero izquierdo.
• Distancia entre pezones posteriores: se calcula restando el valor de la coordenada del eje X de la punta del pezón trasero derecho de la coordenada del eje X de la punta del pezón trasero izquierdo.
• Profundidad de la ubre: se obtiene a partir de la media de los valores de las coordenadas del eje Z de las 4 puntas de los pezones. Esta característica expresa la distancia media entre las puntas de los pezones de la vaca y el suelo.
• El balance de la ubre: se define a partir de la diferencia entre las medias de las coordenadas del eje Z para las puntas de los pezones delanteros y las puntas de los pezones traseros.
• Distancia entre ubre anterior y ubre posterior: se calcula fine como la diferencia entre los promedios de las coordenadas en el eje Y de los pezones delanteros y traseros de cada lado.

Gráfico 3. Los ejes X, Y, e Z que lee el robot para determinar la posición de los pezones

Conclusión:

La gran cantidad de información que recogen los sistemas de ordeño automatizado, a nivel de cada vaca y en cada ordeño son de gran ayuda a los ganaderos a la hora de tomar decisiones de manejo. La tecnología de la información no solo controla y mejora la productividad, sino también revela nuevas formas de comprender el comportamiento animal, mejorar la eficiencia del ordeño, controlar la calidad de la leche, y la salud del animal generando informes y alertas que ayuden en el manejo individualizado de cada animal. Además, se ha demostrado que son una fuente valiosa de información para los técnicos que trabajan en la granja y para los programas de mejora genética. Asimismo, permiten definir nuevos caracteres con el fin de seleccionar vacas eficientes y bien adaptadas al robot. Compartir y facilitar el acceso de los técnicos que dan servicio en la granja a esta información, le da un valor añadido y aumenta de forma significativa el beneficio para el ganadero, impulsando la mejora de la eficiencia y la reducción de los costes. En conclusión, la tecnología del ordeño automatizado crea un ecosistema de ganadería lechera más innovador, conectado y sostenible basado en un análisis continuo de los datos.

Sostenibilidad en las granjas de vacuno de leche (6): Reducción del consumo energético (2) Refrescando la técnica de inseminación artificial