Definición de nuevos caracteres a partir de los datos de robot de ordeño
Artículo de divulgación del Proyecto GO_AMSOS360 1. Ganaderías con ordeño robotizado: Oportunidades y desafíos La incorporación de la tecnología del ordeño robotizado en su punto de partida vino a dar una respuesta a la necesidad de ordeñar cada vez más vacas con menos coste en mano de obra. Una mano de obra que carece de estabilidad, con un nivel de formación profesional bajo, y que ha sido el talón de Aquiles del proceso de redimensión de las ganaderías de vacuno de leche después del fin de la cuota láctea. Sin embargo, los ganaderos que apostaron por la implementación de los robots de ordeño, no tardaron mucho en darse cuenta de que una mano de obra más cualificada, más estable, y sin duda de mayor coste es prescindible para sacarle partido al salto tecnológico y a la gran cantidad de información facilitada por el robot. Pocos son los ganaderos que siguen pensando que la inversión en robot de ordeño se recupera por una reducción en el coste de mano de obra. Los robots de ordeño están equipados con varios sensores y sistemas de monitoreo que recopilan datos en tiempo real en varios puntos clave durante el proceso de ordeño. Estos datos conectan la productividad, las necesidades energéticas, el estado de salud, y el estado de bienestar animal de forma precisa, y permite individualizar el cuidado y la cantidad de pienso a servir a cada vaca, en cada momento de la lactación. El manejo basado en datos es fundamental para maximizar la eficiencia del ordeño, monitorizar el bienestar de las vacas, mejorar la calidad de la leche, predecir el rendimiento, minimizar los costes y tener buenos indicadores para optimizar los resultados de la explotación. Con las condiciones económicas actuales, implementar un nuevo sistema de recogida de datos en granja para incorporar nuevos caracteres al programa de mejora genética es prácticamente inviable. Por ello, es de suma importancia acceder a los nuevos datos disponibles en granja que se recogen y se documenten de forma automática a nivel de cada animal para generar nuevos fenotipos y nuevos índices genéticos que sirven como herramientas para mejorar la productividad y la sostenibilidad del sistema de producción. Para aprovechar las oportunidades que ofrecen los nuevos datos que proporciona la ganadería de precisión, se requiere un gran cambio en la mentalidad sobre cómo, quién y cuándo se puede tener acceso a los datos captados de forma automática en granja. Una mentalidad abierta que fomente la conectividad, el intercambio de la información y la colaboración entre todos los profesionales que trabajen con en el ganadero, sería necesaria para sacarle el máximo partido a la información que aporta el software del robot de ordeño. 2. GO_AMSOS 360: Un proyecto innovador para la captación y el uso de datos registrados por los robots de ordeño en ganaderías de leche El primer robot de ordeño a nivel mundial fue instalado por Lely en 1992 en Países Bajos. En España, la implementación de robots de ordeño llegó con algo de retraso, pero se está expandiendo a una gran velocidad en los últimos años, concretamente a partir de 2018 (gráfico 1), a pesar de la pequeña pausa que hubo en 2020 debido a la epidemia del COVID. Cada vez más, los robots se están instalando fuera de su ubicación histórica, es decir fuera de la cornisa cantábrica y Navarra y progresivamente en ganaderías de mayor tamaño, gracias a una nueva generación (gráfico 2). En 2019, las ganaderías socias de CONAFE que tienen un ordeño automatizado representan solo el 12% del total de ganaderías, sin embargo, en 2024 dicho porcentaje ya ha alcanzado el 25%. Desde 2022, CONAFE dirige un grupo operativo denominado GO_AMSOS 360 tiene como objetivo captar y conectar toda la información disponible a nivel de granjas con robot de ordeño con otras fuentes de información, tal como el libro genealógico, el control lechero, etc. Integrar varias fuentes de información a nivel de cada animal en un sistema de producción con ordeño hace posible la creación de herramientas de gestión y de mejora genética que pueden ser de gran ayuda para las ganaderías que luchen para ser más sostenibles. La primera es una aplicación de manejo inteligente 360 que da soporte en la toma de decisiones y basada en el concepto 360 que toma en cuenta todas las perspectivas a la hora de utilizar la información. Integrar todas las fuentes de información disponibles y hacer que su uso sea más accesible a todos los técnicos que colaboran con el ganadero en la toma de decisiones. La segunda es una herramienta de mejora genética que se basa en incorporar nuevos caracteres que ayuden a criar vacas con las características adecuadas y tener disponibles soluciones de monitoreo inteligentes para reducir la necesidad del contacto diario que tiene el ganadero con cada vaca en una sala de ordeño. La tabla 1 muestra una descripción de los datos captados hasta ahora en granjas con robots Lely y DeLaval. Tabla 1. Datos de robot de ordeño captado en el marco del proyecto GO_AMSOS 360 Descripción de los datos captados LELY DELAVAL Ganaderías con robot conectadas 258 38 N. de vacas Cod. Registro valido en CONAFE 89.773 8.129 Registros descargados (ordeños) 108.898.790 4.635.634 Registros con Cod. Reg. y ganad. Validos (ordeños) 98.640.225 3.674.450 Registros resumen descargados (datos diarios) 41.206.364 2.752.878 3. Oportunidades que ofrece la selección genómica con los nuevos datos captados a nivel del robot La mejora genética lleva más de una década apostando por una nueva fuente de información llamada genotipos. Desde entonces, los programas de mejora no han parado de aportar nuevas herramientas innovadoras para seleccionar vacas que se adapten bien al sistema de producción, que hacen factible el cumplimiento normativo, y que producen un producto de calidad y seguro de forma rentable en un mercado controlado por un consumidor cada vez más exigente. A medida que aparecen más ganaderías robotizadas, crece la necesidad de crear una herramienta de selección genética y genómica que ayude a los ganaderos a seleccionar vacas que se adapten a las
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