project - EIP-AGRI Operational Group

LATTE DIGITALE - The production of milk in Lombardy towards digital and precision animal husbandry
LATTE DIGITALE - La produzione del latte in Lombardia verso la zootecnia digitale e di precisione

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Objectives

Development of an analysis tool capable of generating summary information with which milk producers are able to improve the economic, environmental and social performance (including the quality of life in the workplace) of the farm. Specific objectives of the project are:

  1. the enhancement of all the data generated by the software related to the different technologies present on the farm,
  2. the identification of a series of indicators with which the milk producer is able to monitor the production and reproductive performance of the herd,
  3. environmental sustainability,
  4. the state of animal welfare,
  5. the company's economic performance.

Objectives

Messa a punto di uno strumento di analisi capace di generare informazioni sintetiche con le quali i produttori di latte sono in grado di migliorare le performance economiche, ambientali e sociali (inclusa la qualità della vita sull’ambiente di lavoro) dell’allevamento. Obiettivi specifici del progetto sono:

  1. la valorizzazione di tutti i dati generati dai software legati alle diverse tecnologie presenti in allevamento;
  2. l’individuazione di una serie di indicatori con i quali il produttore di latte riesca a monitorare le performance produttive e riproduttive della mandria,
  3. la sostenibilità ambientale,
  4. lo stato di benessere degli animali,
  5. le prestazioni economiche dell’azienda.

Activities

Production of a decision support system for milk producers in Lombardy, capable of combining the environmental, economic and animal welfare needs of dairy farms. Classification of the types of architecture of the information collection and management system to identify the relationship between the characteristics of the information system itself and efficiency in business management.
In the demonstration phase the selected companies will be involved through demonstration visits to their plants. At each visit the participation of breeders will be open to reach the largest number of users.

Activities

Produzione di un sistema di supporto alle decisioni per i produttori di latte della Lombardia, capace di coniugare le esigenze di sostenibilità ambientale, economica e di benessere animale delle aziende zootecniche da latte. Classificazione delle tipologie di architettura del sistema di raccolta e gestione delle informazioni per individuare la relazione tra le caratteristiche del sistema informativo stesso e l’efficienza nella gestione aziendale.
Nella fase di dimostrazione verranno coinvolte le aziende selezionate tramite visite dimostrative presso i loro impianti. Ad ogni visita la partecipazione degli allevatori sarà aperta per raggiungere il maggior numero di utenti.

Context

In the next few years, milk producers are called to improve the environmental sustainability of livestock and the welfare of animals, maintaining their competitiveness on the market through increasing technical and economic efficiency of production. Farmers must adapt to the consequences of climate change and mitigate the contribution of dairy cows to emissions of greenhouse gases and agents that alter the quality of air and water. The companies are equipped with sensors to measure the main microclimatic parameters (temperature and relative humidity of the air, wind speed); other technologies are designed to improve the feeding efficiency of the herd, such as automatic feeding systems (AFS) or ruminal activity detectors. Great relevance are also the milking technologies, which see more and more sophisticated and performing conventional milking parlors and the new frontiers of robotic milking (AMS). Many of these technologies are equipped with sensors connected to specific software provided by companies, which collect a huge amount of data (big data).
The data used for farm management are often a small part of the many data collected, so there is a risk of losing important information. There is no decision support system capable of highlighting the synergies and contradictions between the various sustainability (environmental, social, economic, etc.). There is a need for effective transmission of the most important information in order to make quick and targeted decisions. An efficient connection between the data collected by the different systems is missing.

Project details
Main funding source
Rural development 2014-2020 for Operational Groups
Rural Development Programme
2014IT06RDRP007 Italy - Rural Development Programme (Regional) - Lombardia
Location
Main geographical location
Lodi

€ 732230

Total budget

Total contributions from EAFRD, national co-financing, additional national financing and other financing.

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6 Practice Abstracts

Action 3 - Design and definition of the logics of the dashboard application system for farm management. PLF applied to animal husbandry is a technology that has great potential but still requires intense research and development before it can be fully used. In particular, many of the systems for the automatic detection of biological parameters on animals or the environment are characterized by "closed" commercial software that does not allow the breeder to add or manage additional sensors, except those of the manufacturer. This prevents the enhancement of all possible sources of information which, if they were truly integrated, could provide a more "precise" management of the company. The main objective of this action lies in this context, which consists in creating an "open" and modular dashboard capable of managing different sensors, produced by different commercial companies and capable of evolving with the arrival on the market of new technologies. Examples of free and modular platforms have already been successfully developed in other sectors.

To achieve this goal, CREA-ZA researchers, with the support of an engineering-IT profile figure acquired during the project, will create a database for the management and analysis of sensor data based on what has been collected in 2.1 which , starting from a common structure, it can be populated with the data of the partner companies and is able to return specific reports for the targeted needs of each farm.

Azione 3 – Progettazione e definizione delle logiche del sistema applicativo del cruscotto per la gestione dell’allevamento. La PLF applicata alla zootecnia è una tecnologia che possiede grandi potenzialità ma che richiede ancora un’intensa attività di ricerca e sviluppo prima di poter essere utilizzata appieno. In particolare, molti dei sistemi di rilevazione automatica di parametri biologici sugli animali o ambientali sono caratterizzati da software commerciali “chiusi” che non consentono all’allevatore di aggiungere o gestire ulteriori sensori, se non quelli della casa costruttrice. Questo impedisce la valorizzazione di tutte le possibili fonti di informazione che, se fossero realmente integrate, potrebbero fornire una gestione più “precisa” dell’azienda. In questo contesto si colloca l’obiettivo principale di questa azione che consiste nel creare un cruscotto “aperto” e modulare che sia in grado di gestire diversi sensori, prodotti da aziende commerciali diverse e in grado di evolvere con l’arrivo in commercio di nuove tecnologie. Esempi di piattaforme libere e modulari sono già state sviluppate con successo in altri settori.

Per il raggiungimento di questo obiettivo i ricercatori di CREA-ZA, con il supporto di una figura di profilo ingegneristico-informatico acquisita nel corso del progetto, realizzeranno un database per la gestione e analisi dei dati da sensori sulla base di quanto raccolto in 2.1 che, partendo da una struttura comune, possa essere popolato con i dati delle aziende partner e sia in grado di restituire report specifici per le esigenze mirate di ciascun allevamento.

Action 2 - Analysis of data produced by software related to the technologies used. Sub-action 2.4 Economic evaluation. 2.4.1. Cost and benefit evaluation of new technologies. In the project companies the economic evaluation will be carried out using the Milk Money model of the FCSR. The following activities are foreseen: the following information is collected in each pilot company: use of agricultural land, consistency of the herd, sale of animal production, food rations, technical efficiency of the farm, types and surfaces of buildings used for the activity agricultural, types of machines used for agricultural activity and their value as new, work units present on the farm and their commitment on the farm, cash flows (income and monetary disbursements actually incurred by the agricultural entrepreneur); input of the collected data and calculation of the business costs of milk production through Milk Money, an internet service that offers the possibility to compare the indexes of one's own farm within a network of companies that, in an absolutely anonymous way, share the fundamental parameters of the production cost calculated with the same methodology. 2.4.2. Economic analysis on a larger sample of companies. To verify the results of the costs and benefits on a larger group of farms, a simulation is carried out on a stratified sample of 30 Lombard dairy farms, which are part of the group of 600 "second level" farmers foreseen in action 1 of the plan . Data is collected that feeds the Milk Money software for the purpose of calculating the production cost and profitability of the dairy farm.

Azione 2 – Analisi dei dati prodotti dai software legati alle tecnologie impiegate. Sotto-azione 2.4 Valutazione economica. 2.4.1. Valutazione costi e benefici delle nuove tecnologie. Nelle aziende del progetto la valutazione economica sarà effettuata utilizzando il modello Milk Money del FCSR. Si prevede le seguenti attività: raccolta in ogni azienda pilota le seguenti informazioni: modalità di utilizzo dei terreni agricoli, consistenza della mandria, compravendite delle produzioni animali, razioni alimentari, efficienza tecnica dell’allevamento, tipologie e superfici di fabbricati utilizzati per l’attività agricola, tipologie di macchine utilizzate per l’attività agricola e loro valore a nuovo, unità lavorative presenti in azienda e loro impegno in azienda, flussi di cassa (le entrate e gli esborsi monetari effettivamente sostenuti dall’imprenditore agricolo); input dei dati raccolti e calcolo dei costi aziendali di produzione del latte attraverso Milk Money, un servizio internet che offre la possibilità di confrontare gli indici del proprio allevamento all’interno di un network di aziende che, in modo assolutamente anonimo, condividono i parametri fondamentali del costo di produzione calcolati con la stessa metodologia. 2.4.2. Analisi economica su un campione più ampio di aziende. Per verificare i risultati dei costi e benefici su un gruppo più ampio di aziende si effettua una simulazione su un campione stratificato di 30 aziende da latte lombarde, che fanno parte del gruppo di 600 allevatori “di secondo livello” previsto nell’azione 1 del piano. Si effettua una raccolta dei dati che alimentano il software Milk Money ai fini del calcolo del costo di produzione e della redditività dell’azienda da latte.

Action 2 - Analysis of data produced by software related to the technologies used. Sub-action 2.3 Evaluation of animal welfare. In the project companies the evaluation of animal welfare will be carried out using the IBA 2.0 model of the FCSR. The parameters of this evaluation system concern both indirect measurements relating to management, structural and housing aspects, and direct measurements on all bovine categories for a total of 280 parameters. Specifically, these are: 1. analysis of direct measurements on animals (body condition score, time to go to bed, body soiling condition, lameness score, changes in the integument, coughs, nasal, ocular and vulvar drains, difficult breathing, diarrhea, mutilations, approach tests, qualitative assessment of behavior). 2. analysis of indirect measurements on usable breeding structures (construction characteristics of the barn, type of housing, housing surfaces, dimensional parameters of the bunks and of the housing races, flooring and bedding materials, food and drinking water, natural ventilation, dust and the presence of harmful gases, summer rescue systems against the heat, presence of external operating areas, milking and automated herd management systems); 3. analysis of the measurements on the usable management and health aspects (mastitis prevalence, foot lesions and other pathologies, quantity of milk produced, reproductive efficiency indices).

Azione 2 – Analisi dei dati prodotti dai software legati alle tecnologie impiegate. Sotto-azione 2.3 Valutazione del benessere animale. Nelle aziende del progetto la valutazione del benessere animale sarà effettuata utilizzando il modello IBA 2.0 del FCSR. I parametri di questo sistema di valutazione riguardano sia misurazioni indirette relative ad aspetti gestionali, strutturali e stabulativi, sia misurazioni dirette su tutte le categorie bovine per un totale complessivo di 280 parametri. Nello specifico si tratta di: 1. analisi delle misurazioni dirette sugli animali (body condition score, tempo necessario per coricarsi, stato di imbrattamento corporeo, lameness score, alterazioni del tegumento, colpi di tosse, scoli nasali, oculari e vulvari, respirazione difficoltosa, diarrea, mutilazioni, test di avvicinamento, valutazione qualitativa del comportamento). 2. analisi delle misurazioni indirette su strutture d’allevamento utilizzabili (caratteristiche costruttive della stalla, tipo di stabulazione, superfici di stabulazione, parametri dimensionali delle cuccette e delle corse di stabulazione, pavimentazioni e materiali da lettiera, sistemi di somministrazione dell’alimento e dell’acqua di bevanda, ventilazione naturale, polverosità e presenza di gas nocivi, sistemi di soccorso estivo contro il caldo, presenza di aree di esercizio esterne, mungitura e sistemi di gestione automatizzata della mandria); 3. analisi delle misurazioni sugli aspetti gestionali e sanitari utilizzabili (prevalenza mastiti, lesioni podali ed altre patologie, quantità di latte prodotto, indici di efficienza riproduttiva).

Action 2 - Analysis of data produced by software related to the technologies used. Sub-action 2.2 Environmental analysis. An initial environmental analysis of the farms participating in the project will be carried out. This analysis will be performed before the proposed innovations are introduced. The following year a second analysis will be performed, which will allow a first estimate of the reduction of the environmental impact. A third analysis will be carried out to estimate the effect at a stabilized situation. The analysis will be carried out by adopting the Life cycle assessment (LCA) approach which considers all inputs (such as purchased food, fuels, fertilizers) and all outputs (milk, meat, emissions into the atmosphere and in the waters). The primary data (under the control of the entrepreneur) will be collected through an interview with the breeders; the secondary ones will be obtained from specific databases or from bibliographical sources. The data will be processed with calculation tools dedicated to the livestock sector, such as LatteGHG (Pirlo and Carè, 2013) or CAP2ER® of IDELE. The categories of impact considered will be: global warming, acidification, eutrophication, energy consumption. Given that the productive (Pirlo and Lolli, 2018) and reproductive (Zehetmeier et al., 2014) performances are among the main drivers of the environmental impact, the regressions between the environmental performances and the productive and reproductive indices obtainable from the dashboard of the farms.

Azione 2 – Analisi dei dati prodotti dai software legati alle tecnologie impiegate. Sotto-azione 2.2 Analisi ambientale. Sarà effettuata un’analisi ambientale iniziale degli allevamenti partecipanti al progetto. Questa analisi sarà eseguita prima che siano introdotte le innovazioni proposte. L’anno successivo sarà eseguita una seconda analisi, che permetterà una prima stima della riduzione dell’impatto ambientale. Una terza analisi sarà effettuata per stimare l’effetto a situazione stabilizzata. L’analisi sarà effettuata adottando l’approccio del ciclo di vita (Life cycle assessment – LCA) che considera tutti input (come ad esempio gli alimenti acquistati, i carburanti, i fertilizzanti) e tutti gli output (latte, carne, emissioni in atmosfera e nelle acque). I dati primari (sotto il controllo dell’imprenditore) saranno raccolti mediante intervista degli allevatori; quelli secondari saranno ricavati da banche dati apposite o da fonti bibliografiche. I dati saranno processati con strumenti di calcolo dedicati al settore zootecnico, quali LatteGHG (Pirlo e Carè, 2013) o CAP2ER® dell’IDELE. Le categorie di impatto considerate saranno: riscaldamento globale, acidificazione, eutrofizzazione, consumo energetico. Considerato che le prestazioni produttive (Pirlo e Lolli, 2018) e riproduttive (Zehetmeier et al., 2014) sono tra i principali driver dell’impatto ambientale, saranno analizzate le regressioni tra le prestazioni ambientali e gli indici produttivi e riproduttivi ottenibili dal cruscotto degli allevamenti.

Action 2 - Analysis of data produced by software related to the technologies used. Sub-action 2.1 Characterization of the records. Within Action 2, the record structures used for corporate digitization will be characterized. We will verify the methods of digitization (automatic or through data entry) in order to assess its adequacy. The variables representing fixed factors (year, month, season, etc.) or random (cows, ...) will then be identified in order to perform multivariate statistical studies aimed at identifying the components of greatest informative interest in the characterization of the animal welfare, environmental sustainability and corporate profitability. Predictive models will be developed preferring general linear models. The characteristics of the digital reporting of each device will be assessed, also based on what is required in the implementation of Action 3 for the integrated management of information.

In each farm the possible interactions already present between the different devices will be assessed and valued (especially when supplied by the same company or in any case in a collaborative situation, such as that of the case of mixer wagons and in-line analysis systems of the foods to be loaded ). All data relating to the management of the herd will be collected in digital form, both generated within the company and from outside (for example, those of the functional controls).

Azione 2 – Analisi dei dati prodotti dai software legati alle tecnologie impiegate. Sotto-azione 2.1 Caratterizzazione dei record. Nell’ambito dell’Azione 2, verranno caratterizzate le strutture record utilizzate per la digitalizzazione aziendale. Si verificherà le modalità della digitalizzazione (automatica o tramite data entry) al fine di valutarne la adeguatezza. Verranno quindi identificate le variabili che rappresentano fattori fissi (anno, mese, stagione, ecc.) o random (vacche, …) al fine di eseguire studi statistici di tipo multivariato tesi ad identificare le componenti di maggior interesse informativo nell’ambito della caratterizzazione del benessere animale, della sostenibilità ambientale e della redditività aziendale. Saranno sviluppati modelli predittivi prediligendo modelli di tipo lineare generale. Si valuteranno le caratteristiche della reportistica digitale di ciascun dispositivo, anche in funzione di quanto richiesto nella realizzazione dell’Azione 3 per la gestione integrata delle informazioni.

In ogni allevamento verranno valutate e valorizzate le possibili interazioni già presenti tra i diversi dispositivi (soprattutto quando forniti dalla stessa ditta o comunque in situazione di collaborazione, quale ad esempio quella del caso dei carri miscelatori e i sistemi di analisi in-line degli alimenti da caricare). Verranno raccolti in forma digitalizzata tutti i dati relativi alla gestione della mandria, sia generati all’interno dell’azienda, sia quelli provenienti dall’esterno (ad esempio quelli dei controlli funzionali).

Action 1 - A fact-finding survey at regional level on the spread of latest generation technologies in dairy farms and the degree of use of information by farmers. For the detection of the state of introduction of the innovations in support of precision animal husbandry for the management of the company, a survey questionnaire will be prepared on two levels: one to be administered by e-mail to as many Lombard breeders as possible (thanks to the address book ARAL), to create the widest possible "photograph" of the adoption of precision zootechnics in Lombardy; one more extensive, with structural and economic elements of the farms, on a sample planned through a stratification within all the breeders who will have responded to the first level, to reach a number of about 600 farmers distributed in representative measure in the various geographical areas present in Lombardy. This second level will include the registration, if already implemented, of the level of animal welfare assessed with at least one of the main methods of recognized validity at national level (Iba-CRPA, CReNBA-IZS).

Azione 1 – Un’indagine conoscitiva a livello regionale sulla diffusione delle tecnologie di ultima generazione nelle aziende da latte e il grado di utilizzo delle informazioni da parte degli allevatori. Per la rilevazione dello stato di introduzione delle innovazioni a supporto della zootecnia di precisione per la gestione dell’azienda si predisporrà un questionario di rilevazione su due livelli: uno da somministrare via e-mail al maggior numero possibile di allevatori lombardi (grazie all’indirizzario ARAL), per realizzare una “fotografia” più ampia possibile della adozione della zootecnia di precisione in Lombardia; uno più esteso, con elementi strutturali e economici degli allevamenti, su una campione pianificato attraverso una stratificazione entro tutti gli allevatori che avranno risposto al primo livello, per raggiungere un numero di circa 600 allevatori distribuiti in misura rappresentativa nelle varie zone geografiche presenti in Lombardia. In tale secondo livello sarà compresa la registrazione, ove già realizzata, del livello di benessere animale valutato con almeno uno dei principali metodi di riconosciuta validità a livello nazionale (Iba-CRPA, CReNBA-IZS).

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Contacts

Project coordinator

  • CREA Centro di ricerca Zootecnia e Acquacoltura

    Project coordinator

Project partners

  • Azienda Agricola Verdera di Donà Iaverio e C. S. S. Agricola

    Project partner

  • Barbiselle S.R.L. Società Agricola di Quaini Paolo e Figlie

    Project partner

  • Della Bona Faustino S.S. Società Agricola

    Project partner

  • Fondazione CRPA Studi e Ricerche (FCSR)

    Project partner