Case Histories
AI per il benessere animale
Task
Visione Artificiale
Settore
Zootecnia
Bovine da latte
Alimentare
Tecnologie
PROBLEMA
Il settore zootecnico è sempre più sotto pressione per migliorare il benessere animale garantendo al contempo elevata produttività ed efficienza. Assicurare il benessere delle bovine da latte è fondamentale, non solo per motivi etici, ma anche per ottimizzare la produzione di latte e ridurre i costi veterinari.
I metodi di monitoraggio tradizionali si basano su ispezioni manuali, che richiedono molto tempo, personale qualificato e spesso non riescono a individuare tempestivamente i primi segni di stress o malattia. Le soluzioni digitali basate sull’Intelligenza Artificiale possono rivoluzionare la gestione degli allevamenti, fornendo dati in tempo reale sullo stato di salute e sul comportamento degli animali, consentendo interventi tempestivi e migliorando l’efficienza complessiva della stalla.
Situazione iniziale
Un grande allevamento di bovine da latte, riscontrava difficoltà nel monitorare in modo efficace la salute e il benessere degli animali. Il sistema tradizionale si basava su valutazioni periodiche effettuate dal personale della stalla, che osservava parametri come la locomozione, la condizione corporea, i modelli di alimentazione e il comportamento generale. Tuttavia, questo metodo risultava oneroso in termini di manodopera, soggetto a errori umani e spesso portava a diagnosi tardive dei problemi di salute, aumentando i costi veterinari e riducendo la produttività. L’azienda cercava una soluzione basata sull’AI per migliorare il monitoraggio e ridurre la dipendenza dalle ispezioni manuali.
Soluzione messa in campo
Per affrontare queste sfide, abbiamo implementato la nostra piattaforma di monitoraggio del benessere animale basata su AI, progettata per analizzare in modo continuo il comportamento e gli indicatori di salute delle bovine da latte.
Il sistema utilizza algoritmi avanzati di visione artificiale e machine learning per valutare parametri chiave come:
– Locomotion Score (LS): rilevamento precoce della zoppia attraverso l’analisi dei movimenti.
– Body Condition Score (BCS): valutazione della condizione corporea per ottimizzare le strategie di alimentazione.
– Monitoraggio comportamentale: analisi di tempi di alimentazione, abbeverata e riposo per identificare anomalie nei modelli di comportamento.
– Rilevamento anomalie: segnalazioni automatiche agli allevatori in caso di potenziali problemi di salute, grazie all’analisi continua dei dati.
La piattaforma si integra con i sistemi di gestione dell’allevamento esistenti, offrendo insight fruibili tramite una dashboard intuitiva. Gli allevatori ricevono alert e suggerimenti automatizzati per intervenire in modo rapido ed efficace.
Risultati raggiunti
Dopo l’implementazione della piattaforma AI, l’azienda ha registrato significativi miglioramenti nel benessere animale e nell’efficienza operativa:
– Riduzione dei casi di zoppia non diagnosticati, migliorando la mobilità e la produzione di latte.
– Diminuzione dei costi veterinari, grazie all’identificazione precoce delle problematiche di salute.
– Ottimizzazione dell’alimentazione, regolando la nutrizione in base ai dati BCS.
– Maggiore produttività, con riduzione dei costi di manodopera e una gestione più efficiente delle risorse.
Grazie all’Intelligenza Artificiale, l’allevamento ha trasformato il proprio approccio alla gestione della salute animale, passando da una strategia reattiva a una proattiva.
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