Come Lely MQC aiuta ad ottimizzare la salute della mammella

Lely MQC (Milk Quality Control) identifica le anomalie del latte che contribuiscono all'individuazione della mastite in base al colore e alla conducibilità. Informazioni continue sulla qualità del latte e sulle prestazioni di mungitura aiutano a monitorare da vicino la salute delle vacche e offrono l'opportunità di intervenire tempestivamente, se necessario.

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MQC è integrato nel braccio del robot. Durante la mungitura, il latte viene costantemente monitorato per quarto, in tempo reale. Questo non solo fornisce informazioni vitali sulle indicazioni relative alla mastite, ma anche indicazioni sulla percentuale di grasso e di proteine.

In questo articolo spiegheremo in modo approfondito le misurazioni del colore del latte e della conducibilità e la loro relazione con le attenzioni per la salute delle mammelle in Lely Horizon. 

Misurazione del colore nel latte

Il colore del latte viene misurato dalla ricezione della luce LED che attraversa il latte. Viene anche chiamata trasmissione ottica (Figura 1). In base alla quantità di luce e a determinati tipi di colore, il latte viene monitorato per rilevare eventuali anomalie (Figura 2).  Latte con sangue e colostro o latte con uno scostamento cromatico (ad esempio mastitico) sono facilmente rintracciabili e, se necessario, possono essere separati automaticamente.

Le misurazioni del colore vengono confrontate con le medie della mandria. Ovvero la media dei valori ottici per capezzolo e la media sulla diffusione dei valori ottici a livello di mandria. Ad ogni nuova misurazione (vale a dire, mungitura), le medie vengono aggiornate. Se la misurazione si discosta troppo, Lely Horizon genera automaticamente un'attenzione.

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Conducibilità

Lo scostamento della conducibilità elettrica del latte può essere utilizzato per prevedere la mastite clinica (Milner et al., 1997). Se la mammella si infiamma, la composizione del latte cambia, Na+ e Cl- nel latte aumentano e la quantità di sangue in K+ diminuisce (Ogola et al., 2007). In Horizon appare un'attenzione alla conducibilità quando la conducibilità assoluta e media del quarto è superiore al quarto con la conducibilità più bassa (impostazione predefinita 20%).

I parametri dei rapporti di Horizon sono visualizzati per quarto. Gli indicatori utilizzati sono la conducibilità e il colore. Esistono alcune regole empiriche basate sulle informazioni mostrate nei rapporti di Horizon:

  • Potenziale mastite clinica: conducibilità superiore a 100 (70 è normale), attenzione colore e consiglio di separazione
  • Potenziale mastite subclinica: conducibilità tra 90 e 100 in combinazione con un conteggio elevato delle cellule
  • Potenziale E. coli e Klebsiella: codice colore anomalo e livello di conducibilità normale

In Horizon

Il sistema di sensori monitora il latte per vari altri parametri e consente di seguire la salute delle mammelle di ogni vacca per quarto utilizzando il software di gestione Lely. Horizon elabora le informazioni generate in elenchi combinati di attenzioni e attività eseguibili. Tutte le vacche che richiedono attenzione sono elencate nelle attività per la salute (rapporto 10).  Nell'attività per la salute delle mammelle (rapporto 12), vengono mostrate le attenzioni basate sul colore e sulla conducibilità (e quindi legate alla salute delle mammelle) delle ultime 24 ore. 

In conclusione

I sensori del colore e della conducibilità in MQC sono estremamente utili per identificare le anomalie nel latte che contribuiscono alla diagnosi precoce della mastite. Informazioni continue sulla qualità del latte e sulle prestazioni di mungitura aiutano a monitorare da vicino la salute delle vacche e offrono l'opportunità di intervenire tempestivamente, se necessario. Un trattamento rapido in risposta alla diagnosi precoce di mastite aiuta a limitare la gravità della malattia e quindi a ridurre la perdita di latte.


 

Milner, P., Page, K. L., & Hillerton, J. E. (1997). The Effects of Early Antibiotic Treatment Following Diagnosis of Mastitis Detected by a Change in the Electrical Conductivity of Milk. Journal of Dairy Science, 80(5), 859–863. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(97)76008-9

Ogola, H., Shitandi, A., & Nanua, J. (2007). Effect of mastitis on raw milk compositional quality. Journal of Veterinary Science, 8(3), 237–242. https://doi.org/10.4142/jvs.2007.8.3.237

 

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