Precisione, per l’unifeed è una marcia in più

- Esempi di installazioni di sistemi completamente automatici per la distribuzione della razione
L’alimentazione di precisione delle bovine permette di ridurre o eliminare le inefficienze dell’unifeed e quindi di incrementare la redditività delle produzioni. Obiettivi raggiungibili automatizzando, in parte o per intero, il processo di razionamento

Una delle sfide dell’allevamento degli animali zootecnici è il bilanciamento dei carichi di lavoro, solitamente elevati, con margini di profitto sempre più ristretti in sinergia con processi decisionali che sfocino in un aumento sostenibile della redditività dell’allevamento per soddisfare la richiesta dei consumatori di avere prodotti etici, il cui processo produttivo consideri non solo la qualità e la sicurezza alimentare, ma anche le istanze derivanti all’incremento demografico e ai cambiamenti climatici.

Nell’allevamento bovino da latte e da carne, l’operatività legata al razionamento degli animali, oltre ad influenzare la qualità e la quantità delle produzioni, condiziona fortemente tutte le attività aziendali. Oggi, la tecnica maggiormente utilizzata nell’allevamento intensivo e semi-intensivo consta nella somministrazione di un solo tipo di razione, il cosiddetto unifeed (unique feed) che prevede la completa miscelazione dei componenti prima della distribuzione in mangiatoia.

Ideata negli anni Cinquanta, ma applicata una decina di anni più tardi contestualmente alla realizzazione e allo sviluppo dei primi carri miscelatori, questa tecnica si è dimostrata il metodo di alimentazione dei ruminanti allevati più vicino alla loro fisiologia poiché: consente un elevato numero di pasti giornalieri, fornisce una miscelata completa e bilanciata di elementi nutritivi ed energia e riduce la variabilità quali-quantitativa dovuta alla stagionalità delle materie prime.

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Fig. 1 Diagramma di flusso che rappresenta il processo di razionamento e le potenziali fonti di errore nella somministrazione della razione (fonte: Rossow et al., 2013, modificato)

Tuttavia, la sua grande diffusione e i numerosi anni di utilizzo hanno permesso di considerarne anche alcuni limiti quali, ad esempio:
- la variabilità cui la razione soggetta e che origina dal campo (fig. 2), oppure anche dalle differenti umidità dell’insilato posto in trincea;
- i possibili errori umani durante il caricamento del carro miscelatore e durante la fase di trincia-miscelazione sfociano in razioni con forte variabilità compositiva e con caratteristiche granulometriche non ottimali (sotto-trinciatura / sovra-trinciatura);
- la significativa quantità di manodopera richiesta dal riavvicinameno più frequente possibile dell’alimento che gli animali allontanano dalla greppia durante la cernita in favore delle componenti maggiormente appetibili (il cosiddetto feed sorting).

La consequenzialità dei possibili errori (fig. 1) determina un inevitabile scostamento fra la razione che gli alimentaristi pianificano e quella effettivamente servita agli animali. Operare con precisione diventa dunque l’imperativo categorico, per ridurre, se non eliminare, le inefficienze e incrementare la redditività delle produzioni. Le nuove tecnologie permettono di automatizzare, in parte o per intero, il processo di razionamento consentendo di operare con livelli di precisione tali da rendere minima la differenza fra razione ideale e razione somministrata.

Fig. 2 Figura 2 - Rappresentazione della variabilità di campo relativa alla produzione unitaria (sulla sinistra) e alle caratteristiche qualitative dell’insilato accolto. Dati ottenibili con macchine equipaggiate con trinciacaricatrici equipaggiate con Gps, con sensore Nir e sensore di biomassa per la georeferenziazione della produzione raccolta (fonte: Brambilla et al., 2021, modificato).

Sensori e robot

Il gruppo operativo del progetto Autofeed ha posto l’attenzione sulle opportunità che le nuove tecnologie per l’automazione offrono.
In fase di preparazione della miscelata, è ormai maturo l’impiego di sensori Nir per monitoraggio non distruttivo e in tempo reale dei componenti della razione (fig. 3) che permette di adeguare le quantità di ingredienti caricate in base all’effettivo contenuto di nutrienti (ad es. proteine, lipidi, carboidrati oppure, più genericamente, la sostanza secca).

Questo metodo analitico sfrutta, infatti, l’assorbimento specifico che le varie matrici biologiche hanno per le radiazioni elettromagnetiche nel vicino infrarosso: grazie alla calibrazione con dati analitici, è possibile associare lo spettro di assorbimento del campione alla sua composizione chimico-fisica. In questo modo, è possibile limitare l’effetto della variabilità degli ingredienti in campo così come della loro stagionalità.

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Fig. 3 Esempio di installazione di un sensore Nir per il monitoraggio della composizione degli ingredienti durante il caricamento del carromiscelatore

Ma miscelare bene non significa solo avere attenzione al contenuto dei nutrienti: è necessario anche pensare ad una razione la cui granulometria risulti bilanciata e che abbia un’uniformità tale da evitare che, da un lato, ci siano difformità lungo la corsia di foraggiamento e, dall’altro, che le bovine attuino una cernita degli elementi della razione in favore di quelli per loro più appetibili.

È di recente introduzione nel mercato un sistema ottico che, applicato alla parete del carro miscelatore, fotografa la massa in miscelazione e, tramite algoritmi di analisi dell’immagine e di machine learning, dopo adeguato addestramento fornisce indicazioni sulla lunghezza stimata della fibra e il livello di omogeneità raggiunto (fig. 4).
Di conseguenza, non si lavora più con tempi di miscelazione predefiniti e “intoccabilii”: il tempo di miscelazione è ora calibrabile sulla qualità degli ingredienti caricati riducendo la discrezionalità e la soggettività dell’operatore nella fase di preparazione della miscelata. Ne risulta una razione somministrata alle bovine il più possibile costante nel tempo, a patto che siano rispettate tutte le buone pratiche di manutenzione del carro miscelatore (ad es. affilatura dei coltelli) e di corretta conservazione degli alimenti.

Fig. 4 Principio di funzionamento della miscelazione assistita tramite analisi dell’immagine. Dopo l’acquisizione, l’immagine è segmentata (binarizzata) per potere individuare l’oggetto della misurazione e contarne gli elementi che lo compongono. L’operazione di calibrazione permette di confrontare il numero di pixel dell’oggetto con la lunghezza desiderata e poter poi assegnare il numero di pixel misurati all’unità metrica. Allo stesso modo, la misura dell’omogeneità dell’immagine (valutata confrontando il colore dei suoi pixel) è calibrata su immagini che l’algoritmo considera come riferimento. L’output dell’elaborazione è rappresentato dalla lunghezza di fibra e omogeneità desiderate della razione che, quando raggiunte, indicano il raggiungimento del tempo ottimale di miscelazione.

Dopo che la razione è stata distribuita, il riavvicinamento della stessa alla greppia è una pratica che permette di ridurre il feed sorting. Gli spingi-foraggio automatici (fig. 5) danno un grande contributo a questo. Tali sistemi (sia guidati su binario che semoventi) possono riavvicinare la razione alla greppia anche 10-12 volte al giorno incrementando in modo significativo l’ingestione della sostanza secca da parte delle bovine.

I sistemi automatici per l’unifeed rappresentano il livello massimo di automatizzazione del razionamento nell’allevamento bovino: essi provvedono automaticamente alla preparazione della razione, alla sua distribuzione e al riaccostamento in greppia in tutto l’arco della giornata. Nonostante sia una tecnologia di recente introduzione, l’offerta del mercato è molto ampia e comprende numerosi modelli e tipologie in grado di adattarsi alle varie condizioni di allevamento possibili (fig. 6).

Fig. 5 Esempi di utilizzo di spingiforaggio semoventi a tamburo e a coclea

Gli elementi caratterizzanti tali sistemi sono la cucina (ovvero il luogo, coperto, dove si stoccano temporaneamente i componenti della razione) e il sistema di distribuzione, composto da vagoni (guidati oppure semoventi) che possono miscelare soltanto oppure anche trinciare gli ingredienti in essi caricati.
La modularità di sviluppo delle tecnologie presentate, se da un lato risponde alle esigenze di aziende agricole di diverse dimensioni e livelli di reddito, dall’altro necessita dell’attuazione di politiche di inclusività dell’automazione agricola che consentano l’accesso anche ai piccoli produttori (ad es. giovani agricoltori, imprenditoria femminile in allevamento).

Alla luce del ruolo produttivo e sociale della zootecnia, incrementare la precisione delle operazioni di razionamento avvalendosi della tecnologia, ha una valenza non solo tecnico-professionale, ma anche di riqualificazione e riorganizzazione nel mondo del lavoro in agricoltura: una vera e propria marcia in più.

Fig. 6 Esempio di installazione di un sistema automatico per l’alimentazione delle bovine in una stalla alpina. Nella parte alta dell’edificio, destinata alla raccolta e alla conservazione del fieno, è ricavato lo spazio cucina. Da qui, tramite botole, si riempie il trincia-miscelatore stazionario che poi invia la razione al vagone guidato che provvede alla distribuzione della razione e al suo successivo riavvicinamento
Precisione, per l’unifeed è una marcia in più - Ultima modifica: 2023-04-20T12:06:34+02:00 da Simone Martarello

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