Los desafíos futuros de sistemas intensivos de producción Jornada de Lechería, 100 Años INIA “La Estanzuela” Sergio C. (Yani) García | PhD 3 partes… 1 2 3 Contexto a futuro Perspectiva desde Australia Rol de la tecnología 1 Contexto futuro 1. La demanda seguirá creciendo per capita (kg) 350 North America Latin America Europe Asia and Pacific Europa & America del Norte 300 250 200 Asia & Pacific 150 100 Países menos desarrollados 50 0 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 OECD-FAO Agricultural Outlook 2011 - © OECD 2011 2. Oportunidad para países con excedentes exportables Source: IFCN Dairy Report 2011, p. 64 3. Oportunidad para países con bajos costos de producción IFCN Dairy Report, 2013 4. Las presiones seguirán creciendo › Tierra › Agua › Mano de Obra › Competencia por granos › Impacto ambiental › Bienestar animal › Percepción del consumidor › Necesidad de una intensificación eficiente 2 Perspectiva desde Australia Australia Uruguay 9.2 2.2 ~7000 4305 1.6 0.44 Litros/VM ~6000 4846 Litros/ha VM ~10000 3144 Litros totales (billones) Cantidad de tambos Vacas (millones) ESTADÍSTICAS DEL SECTOR LÁCTEO 2012 Serie Trabajos Especiales N° 313 Setiembre, 2013 95% de base pastoril 4.Híbrido: <9 meses en pastura 5% 3.Pastura + PMR + 13% 1.Pastura y grano (<1 t/VO) 26% 2. Pastura y grano (> 1 t/VO) 54% Australia Tambos punta fueron similares al promedio en: 1.3 1.2 1.1 1 0.9 0.8 0.7 Effective Milk price % % Pasture % Superficie Precio forraje in % grano area diet Concentrate Milk yield/ Kg grano/VM Lts/VO Concentrate intake/cow cow in diet Australia Tambos punta fueron diferentes del promedio en: 1.3 1.2 1.1 1 0.9 0.8 0.7 Stocking Carga rate Pasture Forraje/ha utilisation Milk yield/ha N applied Leche/ha N/ha Total Feed cost Costo forraje Costos pasture cost Uruguay Valor relativo a 0 (fuente: elaboración propia con datos del Ing. Mario Fossatti, FUCREA) 60 50 40 30 20 10 0 -10 -20 Precio Litros./VM Grano Carga Litros/ha Gasto/ha Gasto/L El trabajo en el tambo Australiano › 98% tambos familiares › 80% operados por los dueños › Largas horas de trabajo Horas por año Australia (promedio) Australia (tambos) NZ (estándar/objetivo) 1855 3390 2400 Fuente: J. Hauser 2012; datos de DFMP, DPI Vic Los costos siguen aumentando… Vacas/persona Costo/persona Costo/kg sólidos 2007-08 99.2 $44294 1.01 2011-12 97.7 $58019 1.29 % cambio Sin cambio +31% +29% › Mas costoso › Menos atractivo Fuente: J. Hauser 2012; datos de DFMP, DPI Vic Tiempo disponible: el factor limitante El ‘balde’ de tiempo del productor TIEMPO Cada productor tiene su propio ‘balde’ Un día típico en los tambos Australianos Manejo del negocio 5-10% Cosecha de leche 5-10% Reproducción y Sanidad 5-15% Reproducción y Sanidad 5-15% Cosecha de leche 50-60% Manejo del negocio 50-60% Dar Alimentación 10-20% vuelta el balde… Aumentar Alimentación 10-20% productividad Qué hicimos en los últimos años › Desarrollo de sistemas intensificados del futuro a través de: Aumentar productividad Dar vuelta el balde 1) Triple cultivos + pastura en tambos “convencionales” 2) Tambos robot (“no- convencionales”) Sistemas de forrajes complementarios (CFS) Tambo “Corstorphine” de la Universidad de Sydney 29 t DM/ha Doblecultivo 37 t DM/ha Triplecultivo 100 VO en 21,5 has; 1 t grano/VO 34,449 L/ha Pastura ~20 t MS/ha 27,831 L/ha (forraje propio) 7,653 L/VO Fariña et al 2011 Similares latitudes…similares potenciales… 30 S 35 S www.futuredairy.com.au Mirando al futuro… Aumentar productividad Dar vuelta el balde • Mayor producción • Reducir variabilidad • Animal • Pastura & Suelos Cosecha de leche 5-10% Repro & Sanidad 5-15% Alimentación 10-20% Manejo del negocio50-60% 3 Rol de la tecnología ¿Cómo puede ayudar la tecnología? › Reemplazo de actividades repetitivas › Reducir pérdidas (pasto y vaca) › Facilitando el manejo ¿Cómo puede ayudar la tecnología? › Reemplazo de actividades repetitivas - 1) Ordeñe Tambos automáticos (robots) Tipos de robots Simple <60-70 VO 150 ordeños/día Múltiple 70-1200 VO AMS “Box” AMR Automatic Milking Rotary Uno 300-600+ VO 1500 ordeños/día Varios? 600-2000 VO Colectivamente llamados ‘Automatic or Robotic milking systems’ (AMS or RMS) Cantidad de tambos automáticos en el mundo Cantidad de tambos con AMS 14000 14,000 tambos AMS 12000 >50% de nuevas instalaciones son AMS en algunos países de Europa 10000 8000 En Australia: 25 tambos + 11 instalando 4 AMR en 2014 6000 4000 2000 0 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 23 tambos Tambo ROBOT del programa FUTUREDAIRY A/Prof Kendra Kerrisk FutureDairy 3 Leader Rotativo robot AMR tambo “Gala”: +500 VO Rotativo automático - Tasmania Carácterísticas de los sistemas AMS El moviento de vacas en el tambo es: › Voluntario › Distribuído › Basado en incentivos Diseño del nuevo tambo robot de la Universidad de Sydney Sector A Sector B Sector C Tambo Número de ordeños por hora y por vaca Cantidad de ordeñes/hora Tambo rotativo robot ‘Gala’: pico de 60 ordeñes/hora; 2.1 ordeñes/VO/día Hora del día Tambo ‘Gala’: alimentación Brassicas Consumo de MS (kg/VO/d) 25 20 15 10 5 0 Silaje Grano Pasto Tambo rotativo robot “Gala” en Tasmania (Nick y Rebeca Dornauf) 35 400,000 30 350,000 25 Litros/VO/día 20 Células somáticas/ml 15 10 300,000 250,000 200,000 150,000 100,000 5 50,000 0 0 Células somáticas/ml Litros/VO/día › 2012-2013: 27 Litros/VO ; <150,000 células somáticas Tambo rotativo robot “Gala” en Tasmania (Nick y Rebeca Dornauf) 35 400000 30 350000 300000 Litros/VO/día 25 20 Litros/VO/día 250000 Células somáticas/ml 200000 15 150000 10 100000 5 50000 0 0 Aug 2013 Sep 2013 Oct 2013 Nov 2013 Dec 2013 Jan 2014 Feb Mar 2014 2014 Apr 2014 May 2014 Células somáticas/ml › 2013-2014: 26.5 Litros/VO ; <150,000 células somáticas Tambo rotativo robot “Gala” en Tasmania (Nick y Rebeca Dornauf) › 470 VO en promedio; 20 horas totales de trabajo/día Vacas en ordeño Horas de trabajo/día VO totales 500 30 25 400 20 300 15 200 10 100 5 0 0 Aug 2013 Sep Oct 2013 2013 Nov Dec 2013 2013 Jan 2014 Feb Mar 2014 2014 Apr May 2014 2014 Horas netas de trabajo diario 600 Eficiencia de la mano de obra en tambos robots en Australia Fuente: Juan Molfino y Kendra Kerrisk, FutureDairy Farmer No de robots Eficiencia de Mano de Obra (Vacas por empleado) Media zonal Actual Aumento van Adrichem, Tas 4 Lely Astronaut 137 191 + 39% Crowden, Tas 3 DeLaval VMS 137 273 + 99% Costello, N. Vic 3 DeLaval VMS 108 157 + 45% Crosby, South Aus 2 Lely Astronaut 99 184 + 86% Dornauf, Tas 1 DeLaval AMR™ 137 175 +28% 124 196 +59% Promedio + 60% Qué dicen los productores… Mano de Obra • Menos personal • Menos trabajo físico • Horas flexibles Negocio • Más tiempo para manejar el negocio • Mejor sanidad Tambo Robot Social • Más tiempo familiar • Tiempo para hobbies ¿Cómo puede ayudar la tecnología? › Reemplazo de actividades repetitivas - 2) Arreo? Robots en el potrero ¿Cómo puede ayudar la tecnología? › Reemplazo de actividades repetitivas › Reducir pérdidas (pasto y vaca) › Facilitando el manejo Pérdidas 10000 L/VO 20 t MS/ha Leche Pasto …a 5-6000 …a 3-5L/VO t SC Garcia et al 2013 Monitoreo de pasturas HACES DE LUZ INFRAROJA Display ONDAS DE SONIDO Sensor › CropCam: Agricultura de precisión Variabilidad en utilización de pasto entre potreros Garcia et al 2013 Desviación respecto a la media 1.8 1.6 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 MU 100 A MU 100S MU A/S FD AM S FD CFS FD Ctrl FD HH FD HM Y FD HSR Rinde relativo al 100% Predicción de rinde por altura y reflectancia en maíz para silaje 1.2 1.2 V6 1.0 1.0 0.8 0.8 0.6 0.6 0.4 0.4 0.2 0.2 r² = 0.78 0.0 0.3 0.5 V8 0.7 0.9 1.1 1.3 r² = 0.86 0.0 0.3 0.5 Indice (altura x NDVI) 0.7 0.9 1.1 1.3 Islam y Garcia, 2014 Qué podemos medir en la vaca hoy Producción de leche Conductividad Qué selecciona Progesterona Enzimas (mastitis) BHB Número de bocados Rumia Peso vivo Condición corporal? Actividad Tiempo comiendo Rengera pH ruminal # de contracciones ruminales Temperatura 45 40 35 30 25 20 15 10 5 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 -‐1 -‐2 -‐3 -‐4 -‐5 -‐6 -‐7 -‐8 -‐9 -‐10 -‐11 -‐12 -‐13 0 -‐14 Minutos de rumia por hora Minutes per h Predicción de parto a través de rumia Day r el ati ve to c al vi ng Días post-parto C. Clark, FutureDairy ¿Cómo puede ayudar la tecnología? › Reemplazo de actividades repetitivas › Reducir pérdidas (pasto y vaca) › Facilitando el manejo Datos vs información Prod de leche actual Estimada PCE: procesos de control estadísticos Detección temprana de acidocis (5 ordeñes antes que el productor) Huybretchs et al 2014 HEADS: Sistemas Australianos de alta eficiencia SC Garcia y Kendra Kerrisk (no publicado) PMR intake monitoring Pasture monitoring Pasture Grain AMS Monitoring Fodder Monitoring control system Auto irrigation Feed Intake Plant status monitoring Cow ·∙ How much Nitrogen? ·∙ How much water? Rumen probes Rumen CFS Planner Milk yield Body Weight Central System Reproduction and health monitoring Camera/BCS monitoring Reports from integrated system C Precision Agriculture ·∙ Soil mapping ·∙ Precision sowing ·∙ Precision fertilisation CFS Planner ·∙ What crops/pasture? ·∙ How much area? Weather forecast ·∙ Seasonal variability ·∙ Predict impact ·∙ Risk 1 2 3 Automatic responses 4 5 Alarms F Feed intake Analysis Decision needed? Yes Resumen › Más intensificación › Tiempo: mayor limitante › Tecnología: la gran herramienta › Riesgos - Tener mucha tecnología y poca innovación - Tener muchos datos y poca información [email protected] www.futuredairy.com.au
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