Идея проведения аудитов TMR возникла из наблюдения за причинно-следственной связью между появлением новых смесителей и ростом производства молока.

Еще в 2007 году мой коллега доктор Том Оэлберг работал полевым техническим специалистом по кормлению, когда заметил интересную закономерность. Всякий раз, когда несколько его молочных ферм начинали кормить скот с помощью нового кормосмесителя, наблюдался скачок молочной продуктивности их стада. Он назвал это «загадкой скачка производительности при использовании нового смесителя».

Эта закономерность подняла важный вопрос: почему производительность увеличилась, если рацион не изменился? Общим для этих ферм было то, что у них появились новые смесители, не подвергшиеся многолетнему износу, который может негативно влиять на смешивание и подачу рациона. Это понимание побудило Оэлберга к первым попыткам проведения аудита общего смешанного рациона (TMR) с акцентом именно на смесители и процессы загрузки/смешивания, которые влияли на вариации в рационе, подаваемом коровам.

С тех пор процесс аудита, созданный Оэлбергом и моими коллегами, стал основным инструментом для поиска возможностей улучшения организации кормового центра и, в конечном итоге, стабильности рациона. Со временем это превратилось в стратегический обзор методов смешивания, включающий отбор проб кормов и внедрение подталкивающих методов, способствующих потреблению корма.

Я провожу аудиты TMR уже более десяти лет. Сравнение моих первых аудитов с тем, что я провел на этой неделе, ясно показывает, как далеко мы продвинулись.

Первые годы: устранение вариабельности рациона

Пятнадцать лет назад в ходе аудитов мы обнаружили, что различия между партиями, поставками и днями были обычным явлением. Поэтому аудиты TMR были сосредоточены на смешивании более стабильного рациона и его ежедневном воспроизведении. Цель заключалась в снижении вариабельности рациона, подаваемого коровам, между партиями и поставками для улучшения здоровья коров, производительности и рентабельности.

Ранние аудиты строились на основе контрольного списка из 11 факторов смешивания, которые могли влиять на однородность рациона (табл. 1). Обычно мы проводили целый день на месте, наблюдая за загрузкой ингредиентов и процессом смешивания в смесителе, а затем следовали за ним, чтобы наблюдать за доставкой. После разгрузки корма отбирались пробы TMR и оценивались с помощью шейкер-бокса, фиксируя процент вариабельности по размеру частиц. Затем делились ключевыми наблюдениями, результатами и решениями.

Эти наблюдения были в основном визуальными и проводились путем подъема по лестницам для осмотра смесителей, наблюдения за несколькими загрузками от начала до конца и, в конечном итоге, сравнения нескольких секций и партий в течение дня. В то время наши вопросы были следующими:

• Загружаются ли ингредиенты в правильном порядке?
• Являются ли время и скорость смешивания подходящими?
• Является ли TMR однородным от первой до последней порции корма?
• Можем ли мы выявить факторы, снижающие эффективность процесса загрузки и доставки?
• Какое обучение и поддержка нужны сотрудникам?

Вывод: Загадка в отношении новых смесителей показала нам, что для снижения изменчивости рациона мы должны внимательно следить за теми 11 факторами смешивания, которые влияют на стабильность рациона (например, техническое обслуживание смесителя, паузы в смешивании и порядок загрузки ингредиентов, среди прочих). Эти меры помогли стабилизировать потребление корма и отказ от него, устранив при этом некоторые необъяснимые ежедневные колебания в продуктивности коров.

Расширение ракурса: опыт коров и людей

Как только мы стали более уверены в стабильности рациона, возник следующий вопрос: как выглядит процесс кормления с точки зрения коровы?

Ранние проверки давали лишь моментальный срез ситуации во время нашего физического нахождения на ферме. Мы могли наблюдать распределение корма по столу, подталкивание корма и наличие явных пустых мест. Но мы не могли увидеть, что происходило ночью, между сменами или в выходные дни.

Ситуация изменилась около 10 лет назад с внедрением таймлапс-камер. Эти камеры вели непрерывную запись в течение длительного периода и давали более полное представление о:

• Частоте и времени подталкивания корма
• Времени первого и последующих кормлений
• Времени фиксации коров
• Продолжительности пребывания коров в доильном зале
• Различиях между дневным, ночным и выходным режимами

Камеры также повлияли на обучение и моральный дух сотрудников. Вместо того чтобы просто говорить сотрудникам, что нужно пододвигать корм каждые два часа, мы смогли показать им, как выглядят четыре часа без подталкивания корма с точки зрения коровы. Эта визуальная связь сделала результаты их работы ощутимыми и дала руководству и сотрудникам мотивацию для совместной работы.

Примерно в это же время мы также начали проводить двуязычное обучение на ферме. Испаноговорящие члены команды обсуждали результаты проверок непосредственно с группами кормления, превращая проверки в двусторонний диалог, а не в директивы, спускаемые сверху.

Вывод: камеры показали нам, как небольшие отклонения в повседневных процедурах могут накапливаться. Мы узнали, что длительные перерывы между подачами корма или задержки в кормлении влияют на поведение коров, конкуренцию у кормушки и потребление корма. Камеры также способствовали улучшению коммуникации с сотрудниками, способствуя последовательности действий и более активной поддержке со стороны персонала.

Последние 5 лет: целенаправленное использование камер и программного обеспечения для кормления

По мере того, как кормовые центры становились все больше и сложнее, мы искали новые инструменты, чтобы сделать процесс аудита более эффективным и безопасным. В последние пять лет одним из таких инструментов стала технология дронов. Камеры дронов дают нам более четкое представление о корме — от начала загрузки до последнего килограмма, доставленного к кормушке. Отсюда мы можем более точно выявлять проблемы внутри смесителя и доносить информацию об обнаруженных возможностях и решениях до команд по кормлению и руководства.

За последние пять лет мы также стали более целенаправленно использовать программные системы для управления кормлением молочного скота. Анализируя конкретные данные с помощью программного обеспечения до и после аудита, мы определяли приоритетные области проверки, а затем настраивали простой постоянный мониторинг для раннего выявления проблем. Например, мы анализировали данные, чтобы выявить отклонения в ежедневных графиках, времени первого кормления, размерах загрузки, паузах в смешивании и других факторах управления.

Вывод: Для молочных ферм ценность заключается в использовании своих данных для выявления неявных проблем, которые легко упустить из виду, но которые могут постепенно ухудшать стабильность рациона.

Мэтт Саттлер берет пробы на молочной ферме и использует шейкер-бокс для измерения размера частиц в рационе. Затем он представляет свои выводы и решения. Изображение предоставлено Diamond V.

Современные исследования и перспективы: искусственный интеллект у кормушки

Наши внутренние исследования, в ходе которых сравнивались данные о кормлении на различных молочных фермах, подтвердили то, что многие из нас подозревали: соблюдение графика первого кормления имеет большее значение, чем мы когда-то предполагали. Когда молочные фермы отклоняются от графика первого кормления, это влияет не только на текущий день — это может повлиять на надои молока в течение нескольких последующих дней. По мере уточнения этих данных вопрос о соблюдении графика первого кормления, вероятно, станет еще более приоритетным.

Это напрямую связано с процессом оценки или проверки кормушек. Сегодня большинство решений по объему раздачи корма по-прежнему зависят от утреннего объезда территории одним специалистом, который оценивает количество остатков корма, а затем на основе этих наблюдений определяет объем кормовой смеси, который должен быть доставлен в загоны в этот день. В будущем камеры с искусственным интеллектом (ИИ), вероятно, будут помогать командам молочных ферм интерпретировать изображения на кормовых столах. Камеры с ИИ уже используются для мониторинга протоколов доения и выявления проблем с хромотой. Подобные технологии, скорее всего, будут развиваться, чтобы помочь командам по кормлению круглосуточно наблюдать за кормушками.

Вывод: Мы никогда не сможем заменить человеческое понимание поведения коров и того, как они реагируют на изменения в управлении, однако набор инструментов и ресурсов, которые мы используем для принятия этих решений, со временем будет расширяться.

То, что неизменно

Несмотря на все появившиеся технологии, две истины 15-летней давности остаются в силе: стабильность — это главное, и именно люди определяют успех или провал системы.

Разница между быстрым решением и устойчивым улучшением обычно сводится к тому, насколько хорошо мы обучаем, вовлекаем и поддерживаем команду по кормлению.

Мой совет — найдите надежного партнера, который предлагает опыт и решения, а не просто список проблем. Используйте эту поддержку и ваши технологии в полной мере. Аудиты TMR начались с одного вопроса: почему на молочных фермах, которые только что приобрели новый смеситель, наблюдался рост надоев? Сегодня это фундаментальный инструмент, который помогает нам более эффективно использовать наше оборудование и данные для лучшей поддержки наших сотрудников и коров. Любопытство и стремление лучше кормить коров будут и впредь влиять на то, что нас ждет в будущем.