Technology and Robotic Milking in Dairy Production

Lyons, Nicolas; Gargiulo, Juan; Clark, Cameron; García, S. C.

doi:10.1016/b978-0-12-818766-1.00289-0

Encyclopedia of Dairy Sciences 2022

DOI: 10.1016/b978-0-12-818766-1.00289-0

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Technology and Robotic Milking in Dairy Production

Nicolas Lyons

Juan Gargiulo

Cameron Clark

et al.

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“…This includes a range of self-driving tractor vehicles or platforms for a range of agricultural needsfrom sowing [1], fertilizing [2], handling pests [3] and mildew [4] through to harvesting [5]-well covered in the recent topical issue of the IEEE RAM [6]. One should also not forget milking robots, which have been available in use for several generations [7].…”

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Time for Change: The Case of Robotic Food Processing [Industry Activities]

Mason¹,

Haidegger²,

Alvseike³

2023

IEEE Robot. Automat. Mag.

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Time for Change: The Case of Robotic Food Processing [Industry Activities]

Mason¹,

Haidegger²,

Alvseike³

2023

IEEE Robot. Automat. Mag.

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Estimación de parámetros genéticos para características de flujo y conductividad de la leche en un sistema de ordeño robotizado

Cornejo-García,

Durán-Aguilar,

Ruiz López

et al. 2024

Rev. Mex. Cienc. Pecu.

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El objetivo de este trabajo fue estimar los componentes de varianza y correlaciones genéticas para la producción de leche (PLe), el flujo medio (FMd), el flujo máximo (FMx) y la conductividad eléctrica (CE) de la leche, en un sistema de ordeño robotizado. Se analizaron 137 lactaciones de 110 vacas Holstein primíparas y multíparas, con 42,009 observaciones, desde el año 2018 hasta el 2020 en un hato lechero en el estado de Querétaro. Se realizó la evaluación genética utilizando un modelo animal de regresión mixta. Para estimar la heredabilidad (h2) se utilizó el algoritmo de máxima verosimilitud restringida para calcular los componentes de varianza, el estimador BLUE y el predictor BLUP, para cada una de las variables sujetas en la investigación. La h2 estimada para PLe (0.62) fue la más alta de las calculadas, de igual modo se estimó la h2 para FMd (0.44), FMx (0.33) y CE (0.28); se considera que uno de los aspectos que influyó en los valores obtenidos se debió a la variabilidad de cada observación diaria. Las correlaciones genéticas para la PLe fueron negativas para el FMd (-0.6117) y FMx (-0.7666); en contraste, para la característica de CE (-0.1669) la correlación fue baja. Las correlaciones genéticas estimadas para FMx fueron positivas para FMd (0.7422) y CE (0.5351), finalmente se estimó una correlación genética positiva para FMd y CE (0.3546). Los resultados presentados permiten entender las relaciones existentes entre flujo, conductividad y producción e indican la importancia de estas características para un programa de selección genética.

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