A nagyüzemi állattartásban az „adat” ma már ugyanúgy termelési tényező, mint a takarmány vagy az energia – hangsúlyozta Kövesdi József (Senit Kft., OKOSFARM alapító) a Prega 2026 rendezvényen. A csapat tíz éve épít olyan telepi informatikai megoldásokat, amelyek a tiszta adatgyűjtéstől a vezérlésen át az automatizációig, majd az AI-támogatott döntés-előkészítésig viszik végig a digitalizációt.
Kövesdi József egy két telephellyel működő, 3000 hektáron gazdálkodó és mintegy 3000 egyedet tartó vállalat példáján mutatta be a „lépcsőzetes” bevezetést. Az első fázisban a teljes körű vizuális kontrollt IP-kamerahálózat adta: száz feletti kamera segített feltérképezni, hol csúsznak szét a folyamatok. A korlát itt gyorsan kijött: a képadat önmagában nem integrálható, nem számszerű, és a kiértékelés többnyire utólag, manuálisan történik.
A második szint ezért már célfeladatokra épült, szenzoros méréssel és adatloggolással. Példaként a pasztőrözés felügyeletét említette: a hőmérséklet-görbe alapján egyszerű „zöld/piros” visszajelzés adható, így a folyamat minősége később a termelési mutatókban is visszamérhető. A harmadik fázisban a munkaerőhiány felgyorsította az automatizációt: tesztüzemben fejőrobotok indultak, amihez stabil, kapacitásban tervezett informatikai háttér és új üzemeltetési modell kellett.
A negyedik lépcső már a teljesen automata istálló volt: vezérelt trágyakezelés, ventiláció, világítás, állatjóléti elemek (pl. tehénzuhany, itatás), valamint a hibajelzések központosított felügyelete. Kövesdi József szerint a 2022–2023-as energiaár-sokk óta külön érték a fogyasztás „forintosítása”, ez a rendszer pedig tételesen megmutatja, mennyibe kerül egy-egy folyamat, és hol van értelme finomhangolni a szabályozást.
Az AI-t a korrelációs összefüggések feltárásán, a kulcsparaméterek folyamatos figyelésén és a predikción keresztül látja igazán hasznosnak – de csak jó minőségű, tisztított adaton – tudtuk meg az előadótól. A „rossz adat” ugyanis felnagyítja a hibát, ezért a folyamatos adattisztítás és a struktúra legalább akkora feladat, mint a szenzorok telepítése.
A kisebbekre is gondolnak
A kisebb gazdaságok lemaradására, kvázi válaszként fejlesztették ki a MyOkosFarm belépő szettet is. Ez egy nettó 99 ezer forinttól elvihető eszköz (nettó 19 900 Ft-tól havidíjjal), amely négy mérőszenzort és négy állapotjel-bemenetet fogad, riaszt, adatot exportál, és három kimenetet vezérel.
A rendszer ipari standard analóg szenzorbemeneteket támogat, és meglévő, illetve más forrásból származó szenzorok is ráköthetők. A szoftveres felülete a MyOkosFarm platform, regisztráció után az e-mailes riasztások és vezérlési logikák is konfigurálhatók, az adatok pedig bárhonnan elérhetők PC-n böngészőből és okostelefonon (WebApp).
A témában korábbi cikkünk is érdekelheti: Nagyon jól fognak járni az állattartók az AI terjedésével
Sándor Ildikó
Agrárágazat Tudástár: Adattisztítás (data cleaning) – Az adattisztítás a szenzorokból és telepi rendszerekből érkező adatok ellenőrzése, hibás, hiányos vagy torz értékek kiszűrése és egységes struktúrába rendezése. Célja, hogy a döntéstámogató rendszerek és az AI megbízható alapokra épüljenek. Ha a bemeneti adat pontatlan (pl. kalibrálatlan szenzor, hibás időbélyeg, duplikált mérés), a rendszer téves következtetéseket vonhat le. A digitalizált állattartásban ezért az adattisztítás nem adminisztratív lépés, hanem a hatékony automatizálás és predikció előfeltétele.
