A mezőgazdaság állattenyésztési ágazatát idén az ág is húzza. A krónikus munkaerőhiány, az időjárási kihívások mellett a járványos betegségek fenyegetése is fejlesztési kényszert generál a szektorban – ezt most egy az ÖMKi által díjazott technológiai is bizonyítja.
Jobban-többet látnak, mint az ember
A húsmarha-ágazatban súlyos a munkaerőhiány: a napi egyszeri bejárás is nehéz, a folyamatos kontroll pedig sok helyen lehetetlen. Itt lép be a precíziós állattartás (PLF): a nyak- és fültranszponderek, bendőbóluszok, pedométerek, GPS-helymeghatározás és a telepített meteorológiai/területmonitoring rendszerek valós időben gyűjtenek adatot az állatok és a legelő állapotáról. Az ÖMKi különdíjjal elismert „Digitális adatgyűjtésen alapuló komplex szaktanácsadás” gyakorlata azt mutatja, hogy a szenzorok nemcsak az emberi jelenlétet pótolják, hanem jobban is látnak: észlelik a kérődzés visszaesését (a legtöbb kórjel első jele), jelzik a hőstresszt, rögzítik az aktivitási mintákat, és szaporodásbiológiai eseményeket (ivarzás, vemhesülés, esetleges magzatvesztés). Ez a folyamatos megfigyelés két, egymást erősítő hatást hoz: korábbi beavatkozás (kevesebb kiesés, gyorsabb gyógyulás) és kevesebb élőmunka-óra ugyanarra a kontrollszintre.
Nemcsak az állatot, a legelőt is figyeli-elemzi
A munkaerő-helyettesítés a menedzsmentben is mérhető. Az ÖMKi „reggeli jelentése” a szenzoradatokat akcióképes információvá rendezi: az állomány-egészség, az ivarzólista, a hőstressz-szint és a „piros zászlós” egyedek áttekintő riportban jelennek meg, így az állatorvos és a gondozók célzottan mennek a problémákra, nem „vakon” járják a legelőt. A GPS-füljelzők és a legelőmonitoring (évi háromszori botanikai felvétel, hozambecslés, talaj- és beltartalmi vizsgálatok, műholdkép és drónos felmérés, lokális met-állomás) a legeltetési tervet is új szintre emelik: az optimális szakaszméret és a szakaszváltás ideje objektív adatok alapján készül, a gyakorlatban az állomány átlagos napi kérődzési értékéhez igazítva. Ez nemcsak takarmányozási hatékonyságot javít, hanem kifejezetten a Natura 2000 területeken is hozzájárul a gyepek minőség- és hozamjavításához – állatjóléti plusz mellett.
Nagy hasznot hoznak
A szenzorok közül a legnagyobb hasznot az ÖMKi szerint a kérődzésmérő rendszerek adták: a rágásidő csökkenése az egyik legkorábbi, megbízható korai előrejelző számos anyagforgalmi, emésztőszervi vagy környezeti stresszhelyzetre. A „mindig bekapcsolt” PLF tehát felügyeleti háló, amely zárt istállóban és szabadtartásban egyaránt működik – a frontvonalon leveszi a terhet a hiányzó munkaerőről, a háttérben pedig adatalapú tanácsadással optimalizálja a takarmányozást, a termelési döntéseket és az állatjóléti beavatkozásokat. A digitális rendszer nem „kütyük” halmaza: beruházás + szakértelem + jól tervezett adatarchitektúra kell hozzá (adatgyűjtés, tárolás, feldolgozás, értelmezés). A hatékonyság azon múlik, sikerül-e az adatot információvá, majd döntéssé alakítani. Az ÖMKi 2021 óta épített, komplex szolgáltatása pontosan ezt csinálja: feltárja a gyenge pontokat, kiválasztja a megfelelő PLF-tech-et, és a gazdaság napi rutinjába beágyazott döntéstámogatást ad. Az eredmény: kevesebb felesleges kör, gyorsabb reakció, magasabb versenyképesség – kevesebb emberrel is.
Az Agrár Európai Digitális Innovációs Hálózat (AEDIH) által odaítélt Agrárdigitális Kiválóság különdíjat az OMÉK-on vehette át az ÖMKi. Az idei mezőgazdasági vásár kiemelt témaként foglalkozik az agrárdigitalizációval, az ÖMKi kutatóival is az egyik digitalizációs kiállítótérben találkozhat az ökológiai mezőgazdaság aktuális témái és eredményei iránt érdeklődő közönség.
Agrárágazat Tudástár – Precíziós állattartás (PLF)
A precíziós állattartás (PLF) olyan digitális megoldások összessége, amelyek valós időben gyűjtenek adatokat az állatok egészségi állapotáról, mozgásáról és környezetéről. Nyak- és fültranszponderek, bendőbóluszok, pedométerek, GPS-helymeghatározás és meteorológiai szenzorok együttesen segítik a korai betegségek felismerését, a hőstressz és szaporodási események nyomon követését. A rendszer csökkenti az élőmunka-igényt, javítja az állatjólétet és növeli a gazdaság jövedelmezőségét, miközben a legelőhasználatot és takarmányozást is adatvezérelt módon optimalizálja.
