As etapas da gestão de dados nas fazendas leiteiras

A partir da IA é possível visualizar dados em um só lugar, como saúde, comportamento, alimentação para então detectar possíveis tendências e problemas nas vacas

Publicado em: - 2 minutos de leitura

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Atualmente, os produtores de leite estão sobrecarregados com tantos dados. Com sensores e dispositivos inteligentes rastreando tudo, desde a produção de leite até a atividade das vacas, a quantidade de dados gerados em algumas fazendas leiteiras é impressionante. 

No entanto, para muitos produtores, analisar dados e extrair informações práticas continua sendo um percalço. Então, como produtores e consultores podem garantir a obtenção de dados, a análise e interpretação deles para definir estratégias na fazenda? 

Etapa 1: coleta de dados 

As fazendas leiteiras têm visto um aumento na geração de dados graças a sistemas como software de gerenciamento de rebanho, robôs de ordenha, monitores de atividade de vacas e sistemas de rastreamento de alimentação. Embora sejam ferramentas valiosas para automatizar a coleta de dados, o grande volume de dados gerados pode ser desafiador.  

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Como resultado, os produtores e consultores muitas vezes gastam um tempo valioso compilando e analisando manualmente dados de diferentes sistemas usando planilhas e outras ferramentas. Isso não apenas consome seu tempo, mas também dificulta a identificação de tendências ou a otimização eficaz das operações. O próximo passo lógico seria aproveitar a tecnologia para processar estes dados e apresentá-los num formato mais fácil de utilizar. 

Etapa 2: Processamento de dados 

Baixar e combinar manualmente dados de diversas fontes, executar análises estatísticas, construir modelos e criar visualizações não é uma tarefa fácil. Produtores e consultores precisam de estratégias mais eficientes para monitorar, visualizar e avaliar suas principais métricas. Então, por que não usar os recursos avançados da inteligência artificial (IA) para apoiar e simplificar a análise de dados? 

Ser capaz de visualizar informações de produção, alimentação, saúde, comportamento e clima em um só lugar permite comparar métricas, detectar tendências e identificar possíveis problemas.  

Etapa 3: Identificando problemas e oportunidades 

Além de coletar e agregar dados, os sistemas modernos podem utilizar inteligência artificial e aprendizado de máquina para tornar a análise ainda mais fácil. Por exemplo, um sistema inteligente pode facilmente analisar todas as suas métricas e detectar uma correlação entre o tempo de ruminação e a produção de leite. Esta seria uma informação precisa para otimizar o desempenho do rebanho.  

Ainda, pode-se realizar análise de todos os dados em busca de uma métrica e identificar valores discrepantes, destacando um possível problema que precisa de sua atenção e, indo um passo além, a inteligência artificial pode usar dados históricos para modelar e projetar como as métricas mudarão nas próximas semanas ou meses, ajudando produtores e consultores a planejarem e tomar melhores decisões para a fazenda leiteira. 

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É inegável que a gestão da atividade leiteira exige uma visão ampla de todos os componentes da fazenda, mas as oportunidades estão batendo na porta para auxiliar quem deseja ter um ótimo gerenciamento da atividade. E por falar em oportunidade batendo na porta, no dia 13 de agosto, em Goiânia/GO, o Prof. João Dórea, da Universidade de Wisconsin (EUA), ministrará o Workshop “Inteligência artificial na produção de leite: como entender a transformação e se preparar?”. É a sua chance de iniciar e aprimorar a gestão de dados da fazenda utilizando a inteligência artificial. Inscreva-se agora mesmo!  

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Figura 1

 

As informações são de Dairy Herd Management, adaptadas pela equipe MilkPoint.

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Material escrito por:

Fernanda Antunes

Fernanda Antunes

Engenheira Agrônoma pela Universidade do Estado de Santa Catarina - UDESC/CAV.

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