Kerana kita faham sekarang bagaimana teknologi boleh membantu pengeluar dan industri dalam peladangan ayam 4.0, Rodrigo Galli mengemukakan visinya tentang teknologi yang boleh dan sedang digunakan untuk membantu meningkatkan kecekapan pengeluaran dalam peladangan ayam tradisional dan membawanya ke tahap peladangan 4.0.
Dalam isu ini, beliau menunjukkan kepada kita bagaimana teknologi tersebut digunakan dalam amalan.
Alat Peladangan Ayam 4.0 memainkan peranan penting dalam kecekapan pengeluaran ayam, membolehkan pemantauan, pencegahan, dan bahkan ramalan prestasi haiwan, berdasarkan teknologi seperti Kecerdasan Buatan (AI) dan Big Data.
Visi komputer, sebagai contoh, menggunakan pembelajaran mendalam, mampu memantau tingkah laku ayam, mengenal pasti tanda-tanda kesihatan, penyakit, atau tekanan, serta menilai berat, jumlah makanan, bilangan, dan kualiti telur.
AI juga membolehkan ramalan pengeluaran yang tepat, seperti masa ideal untuk penyembelihan berdasarkan sasaran pemasaran, penggunaan makanan, pengeluaran telur, dan berat ayam.
Selain itu, automasi memainkan peranan penting, membolehkan tugas seperti memberi makan, menimbang, penyesuaian suhu, dan pengumpulan telur dilakukan secara automatik, yang meningkatkan kecekapan operasi.
Penerapan teknologi ini secara praktikal dibahagikan kepada:
Teknologi untuk kilang makanan.
Rumah ayam.
Kesihatan.
Pengurusan.
Mari kita mulakan dengan teknologi yang boleh digunakan di kilang makanan ternakan.
Saya menyebut tiga jenis utama teknologi NIR (Spektroskopi Infrared Dekat) yang sering digunakan di kilang makanan ternakan.
Bersambung selepas pengiklanan.
NIR Meja (atau Makmal): Peralatan ini biasanya terdapat di makmal kawalan kualiti. Ia digunakan untuk analisis yang tepat dan komposisi nutrisi yang terperinci bagi bahan dan makanan ternakan, dan dalam beberapa kes, bahkan menganalisis kesan pemprosesan soya dan DDG. Sampel disediakan dan dianalisis secara langsung pada peralatan, memberikan keputusan dalam beberapa saat.
NIR in-line (atau On-line):Sistem ini direka untuk dipasang terus pada barisan pengeluaran di kilang makanan ternakan dan menganalisis bahan-bahan dalam masa nyata, membolehkan penyesuaian segera kepada penggubalan dan pengukuran, menjamin konsistensi batch makanan.
NIR Mudah Alih: Peranti NIR mudah alih adalah kompak dan mudah alih yang boleh dibawa terus ke pembekal bahan mentah, kilang makanan ternakan, atau pemasangan peladangan ayam. Dengan sambungan internet, mereka boleh menghantar data dalam masa nyata untuk analisis dan pengambilan keputusan.
Kami juga mempunyai Automasi Proses, yang terdiri daripada sistem automatik untuk pengukuran dan pencampuran makanan haiwan, mengurangkan ralat dan meningkatkan kecekapan, serta Kebolehan Jejak Data, iaitu sistem untuk mengumpul dan merekod data dalam masa nyata, membolehkan jejak asal bahan dan mengawal kualitinya.
Data yang dihasilkan juga boleh membentuk big data dan menghasilkan analisis yang merangkumi data daripada pengeluaran ayam, mencari kawasan untuk diperbaiki dalam proses pengeluaran.
RUMAH AYAM
Dalam kes teknologi 4.0 untuk rumah ayam, beberapa teknologi telah pun dilaksanakan. Penggunaannya menjadikan penunjuk lebih dipercayai untuk pembiak ayam. Oleh itu, pengambilan keputusan semasa ayam masih berada di dalam rumah adalah lebih efisien dan tepat. Teknologi ini termasuk:
Skala Automatik: Skala yang memantau berat ayam, membolehkan melalui pengawalan berat untuk menyesuaikan pemberian makanan dan mengenal pasti masalah kesihatan serta kebajikan secara khusus yang berkaitan dengan variasi berat.
Sensor Alam Sekitar: Sensor kelembapan, suhu, dan kualiti udara, menjamin persekitaran yang ideal untuk ayam. Sensor ini boleh diasingkan atau bahkan dikaitkan dengan skala. Terdapat robot autonomi yang sudah bergerak di sekitar rumah ayam untuk mengukur parameter ini.
Kamera dengan Visi Komputer: Kamera yang memantau tingkah laku ayam, mengira beratnya, menghitung jumlah haiwan, serta telur, dan mengklasifikasikannya (kotor, retak, dll.). Kamera juga boleh digunakan untuk mengukur jumlah makanan dalam silo dan dengan itu menganggarkan penggunaan makanan/CA.
Robot Autonomi: Robot yang melaksanakan pelbagai fungsi, dari memindahkan ayam untuk merangsang pengambilan makanan hingga mengenal pasti ayam mati dan mengumpul telur. Mereka juga boleh memeriksa habuk dan bahkan mengumpul gambar najis untuk mengenal pasti status kesihatan ayam (chickenboy). Robot tidak digunakan secara besar-besaran di Brazil, tetapi syarikat dan universiti seperti ESALQ sedang membangunkan prototaip.
Panel Automatik: Panel yang disambungkan kepada sensor yang secara automatik mengawal sistem seperti pengudaraan, pencahayaan, dan kuasa.
Pemantauan Makanan dalam Silo:
Sensor Radar Gelombang Panduan:Sensor ini menggunakan gelombang radar untuk mengukur dengan tepat tahap makanan dalam silo, membolehkan pengawalan bekalan makanan yang lebih efisien.
Pemantauan Makanan Silo dengan Pengimbas Laser: Pengimbas laser mengimbas tahap makanan dalam silo, memberikan maklumat masa nyata mengenai stok makanan yang tersedia. Ia juga boleh digunakan dalam silo bijirin.
Pemantauan Makanan dalam Silo dengan Sel Beban: Sel beban yang dipasang di bawah silo mengukur berat makanan yang tinggal, memberikan data yang tepat untuk perancangan pengisian semula. Sel yang paling moden disambungkan ke internet dan menghantar data ke aplikasi yang tersedia di telefon bimbit atau komputer.
Pemantauan Makanan Silo dengan Sensor Tegangan: Sensor ini mengukur tegangan pada kabel suspensi silo, secara tidak langsung menunjukkan tahap makanan. Berdasarkan tegangan, adalah mungkin untuk menentukan berapa banyak makanan yang telah dimakan.
Contoh tambahan ini menonjolkan bagaimana Peladangan Ayam 4.0 menggabungkan pelbagai teknologi pemantauan untuk memastikan bekalan makanan yang mencukupi, mengoptimumkan pemberian makanan kepada ayam dan meningkatkan kecekapan pengeluaran.
Ia juga penting untuk diingat soalan berikut: adakah kita melatih pekerja dalam teknologi ini?
KESIHATAN
Pemantauan kesihatan kawanan untuk pencegahan: Pemantauan patogen digital bagi kawanan ayam melalui pengumpulan najis dan penggunaan qPCR, yang membolehkan pengeluar ayam memantau dan mengukur patogen gastrointestinal (GI) secara berterusan dengan cepat, tepat dan boleh dipercayai, dengan amaran awal mengenai tahap patogen – membolehkan mereka mengambil tindakan pencegahan yang berkesan, pantas, tepat dan boleh dipercayai, dengan cara yang tidak invasif.
PENGURUSAN
Sistem Sokongan Keputusan (Decision Support System DSS) – Data yang dikumpul menghasilkan laporan dan pandangan yang membantu dalam pengurusan dan pengambilan keputusan. Data ini disatukan dalam satu platform, membolehkan gambaran keseluruhan mengenai seluruh rantaian, dengan kebolehubahan dan ketelusan perniagaan yang membolehkan syarikat bekerja dengan Rantaian Blok.
Rantaian Blok(teknologi lejar teragih yang membolehkan anda menjejak dan mengurus maklumat dengan selamat dan efisien):
Meningkatkan ketelusan rantaian bekalan: Rantaian blok boleh digunakan untuk meningkatkan ketelusan rantaian bekalan ayam. Ini dapat membantu memastikan bahawa pengguna mempunyai akses kepada maklumat mengenai bagaimana makanan ayam dihasilkan.
Perancangan Dinamik: Data membolehkan perancangan secara dinamik untuk jangka pendek dan jangka panjang, mengoptimumkan proses dan memaksimumkan pengeluaran.
Melalui penggera, juruteknik dapat melihat di mana terdapat masalah dan mengoptimumkan kunjungan mereka ke rumah ayam yang memerlukan sokongan, mencari semua data yang disimpan mengenai kumpulan itu untuk mengenal pasti punca masalah. Ini mengoptimumkan masa mereka dan sumber syarikat, serta menjadikan kerja mereka lebih efisien.
Daripada teknologi ini, Rodrigo juga menekankan keupayaan untuk mengawal persekitaran ladang secara pintar. AI dapat mengatur suhu, kelembapan dan kualiti udara, menyediakan persekitaran yang lebih selesa dan produktif untuk ayam.
Teknologi ini, apabila digabungkan, membolehkan perancangan pengeluaran yang lebih berkesan, mengoptimumkan proses, meningkatkan kesejahteraan dan meningkatkan produktiviti secara keseluruhan.
Alat Poultry 4.0 melangkaui pemantauan dan ramalan. Variasi dalam parameter di luar had yang boleh diterima, yang dikesan oleh sensor atau data yang dimasukkan ke dalam telefon bimbit, dikenalpasti dengan cepat dan menghasilkan penggera. Penggera ini memberitahu penggerak, yang boleh menjadi sistem automatik, mengenai masalah tersebut, membolehkan tindakan pembetulan diambil dengan serta-merta.
Di samping itu, AI memainkan peranan penting dalam menjana ramalan prestasi bagi setiap kawanan ayam.
Model-model ini boleh disesuaikan mengikut data baharu, mencipta senario yang memandu pencapaian sasaran penyembelihan atau pengeluaran telur.
Kitaran analisis, pelarasan dan tindakan yang berterusan ini bukan sahaja meningkatkan kecekapan pengeluaran, tetapi juga memperbaiki keupayaan untuk meramalkan dan menyelesaikan masalah, menghasilkan operasi yang lebih berkesan dan berjaya..
