Меню для коров контролирует «умный официант»
В Стерлитамакском районе Башкортостана на молочно-товарном комплексе имени Калинина запустили систему интеллектуального контроля расхода кормов для КРС.
На животноводческих комплексах Республики Башкортостан продолжается внедрение цифровых технологий. Одно из направлений – оптимизация систем подготовки и подачи кормов.
Качественный подбор кормовых смесей и точный выбор времени кормления – важная задача. Хорошо подобранные рецепты кормов делают животноводческий бизнес высокорентабельным, а плохо подобранные – убыточным. Не менее важна организация кормления. Именно поэтому процесс автоматизируют с использованием ИИ.
Голодных не останется
Молочно-товарный комплекс имени Калинина в Стерлитамакском районе Башкортостана открылся в марте 2026 года. Над проектом начали работать в 2022 году. Уже сейчас на ферме 2040 дойных коров, продолжается строительство новых корпусов. Плановая мощность комплекса – 3500 коров, которые будут производить до 40 тысяч тонн молока в год. Выход на проектную мощность планируется в 2027 году.
Комплекс сразу же начали создавать с использованием цифровых технологий управления производством. Здесь используются система мониторинга здоровья животных на основе искусственного интеллекта и роботизированные доильные комплексы. Теперь в хозяйстве внедрена система интеллектуального контроля расхода кормов. Цифровая платформа была разработана башкирской IT-компанией «АгроИнновации».
Нейросеть следит за движениями животных, оценивает, как они потребляют корма, и контролирует их доступность. Это позволяет знать, как именно питается каждое животное, и вовремя выявлять признаки болезни.
Технология уже проверена на практике. Аналогичную систему внедрили на агропредприятии «Урожай», где с ее помощью кормят 5,6 тысяч голов КРС. После начала работы цифровой платформы затраты на корма сократились с 42 млн до 25 млн рублей, а потери – в полтора раза.
Рацион и себестоимость меню
С помощью нейросети можно собирать, обрабатывать и анализировать информацию о составе применяемых кормов, включая белки, жиры, углеводы, витамины и минералы. Сбор данных проводится с использованием сенсоров и ПО, которые обеспечивают высокую точность и скорость обработки информации.
Не менее важно, что ИИ-платформа может подходить адресно практически к каждому животному, что невозможно при работе скотников в условиях огромного поголовья. Системы компьютерного зрения и анализа больших данных с помощью ИИ позволяют оценить, как изменение рациона питания влияет на метаболизм животного. Если выявлены отклонения, алгоритмы корректируют меню в зависимости от состояния здоровья. Интеграция с базами данных о кормах и потребностях животных позволяет формировать более сбалансированные рационы, способствующие росту и продуктивности.
Прогнозирование потребления корма на основе собранных данных помогает планировать запасы кормов и проводить эффективные закупки. При этом просчитывается конечный экономический эффект – стоимость затрат и полученная прибыль.
В результате Башкортостан становится одним из российских центров внедрения ИИ в АПК. «Фрагментарные успехи недостаточны. Необходимо сформировать целостную инфраструктуру, экосистему и, по сути, рынок для IT-компаний и разработчиков ИИ-решений», – отметил глава Республики Башкортостан Радий Хабиров.
«Умное животноводство» для России и на экспорт
Повышение рентабельности молочного животноводства с помощью внедрения ИИ на различных этапах производства необходимо для решения важной задачи – полного обеспечения страны молоком по минимальным ценам. Одновременно это увеличивает спрос на отечественные цифровые технологии в животноводстве и формирует стабильный спрос на новые решения.
В дальнейшем интеграция новой системы интеллектуального контроля расхода корма с другими цифровыми технологиями, в том числе, роботами-подталкивателями корма и уборщиками, доильными залами, системами управления стадом, ветеринарной аналитики и ERP/1С, формирует российские комплексные модели «умного животноводческого производства». По оценкам экспертов, цифровизация позволяет сократить издержки животноводческих комплексов на 10-20%, одновременно увеличив производительность.
Такие платформы могут предлагаться на экспорт как отдельный продукт. Они будут востребованы в странах с развивающимся животноводством, прежде всего, ЕАЭС, Ближнего Востока и Центральной Азии, где растет спрос на продукты питания.
