Feeding system for cattle based on a wheeled robotic feeder

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: An analysis of the current state of production of dairy cattle products shows that the effective development of this industry can only be ensured at a breakthrough technological level. There is a wide variety of automatic feeding systems (AFS) on the market, differing in the level of automation, technical complexity and other parameters. They are actively used on foreign farms, however they are not widely used in Russia, mainly because of their high cost.

AIMS: Development of a conceptual model of an automatic cattle feeding system based on a wheeled robotic feeder for servicing animals on domestic farms and plants.

METHODS: The development was based on the following studies: the analysis of products made by manufacturers of systems for the preparation and distribution of feed mixtures at cattle farms; studying the works of foreign scientists devoted to the research of automatic feeding systems; modeling the operation of a robotic feeder and a mobile feed mixer-distributor using the developed mathematical apparatus based on graph theory; the experiments carried out at Russian farms with functioning automatic feeding systems and at farms that are potential consumers of these technologies.

RESULTS: The paper presents the results of statistical processing of information obtained during the review of robotic feeders made by the world’s leading manufacturers. It is noted that the existing AFSs are suitable for relatively small European farms. For Russian farms, capable to contain 800 or more cows, the structure of the AFS with two main configurations is proposed. A description of each of the configurations is given, the schematic implementation plan for one of the configurations is given.

CONCLUSIONS: The proposed AFS makes it possible to effectively use robotic feed dispensers with a relatively small amount of required technological equipment. Its efficiency increases with an increase in the number of livestock serviced, especially in farms with combined animal husbandry, as the specific costs of technological equipment per head decrease.

About the authors

Stanislav M. Mikhailichenko

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Author for correspondence.
Email: S.M.Mikhailichenko@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2305-2909
SPIN-code: 3367-9348

Cand. Sci. (Tech.), Senior Researcher of Laboratory of Digital Systems and Robotic Technical Equipment in Dairy Farming

Russian Federation, Moscow

References

  1. Ostretsov V.N. Zhiltsov V.V. The effectiveness of livestock mechanization. Ekonomicheskie i sotsialnye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz. 2012;20(2):115-119. (In Russ).
  2. Grothmann A, Nydegger F, Häußermann A, et al. Automatic feeding system (AFS) – potential for optimisation in dairy farming. Landtechnik. 2010;65(2):129-131. doi: 10.15150/lt.2010.610
  3. Pezzuolo A, Chiumenti A, Sartori L, et al. Automatic feeding systems: evaluation of energy consumption and labour requirement in north-east Italy dairy farm. Engineering for Rural Development. 2016;15:882-887.
  4. Kupreenko AI, Isaev KhM, Polyanskaya AI. To calculating operation indices of automatic feed wagon. Vestnik Bryanskoy GSKhA. 2014;3:3-6. (In Russ).
  5. Kupreenko AI, Isaev KhM, Mikhailichenko SM. Automatic feeding systems in dairy farms. Vestnik Bryanskoy GSKhA. 2018;3(67): 32–37. (In Russ).
  6. Oberschätzl-kopp R, Haidn B, Peis R, et al. Effects of an Automatic Feeding System with Dynamic Feed Delivery Times on the Behaviour of Dairy Cows. In: Proc. of CIGR-AgEng Conference, Aarhus, Denmark. Aarhus: Aarhus University; 2016:1–8.
  7. Kupreenko AI, Isaev KhM, Mikhailichenko SM. Automating the preparation and distribution of forages on the example of LLC “Rodnikovoye Pole”. In: Novye informacionnye tekhnologii v obrazovanii i agrarnom sektore ekonomiki: sbornik materialov II Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii. Bryansk; 2019:49–54. (In Russ).
  8. Kupreenko AI, Isaev KhM, Mikhailichenko SM. The automatic feed wagon operation on the dairy farm. Selskiy mekhanizator. 2018;85(6):32–33. (In Russ).
  9. Mikhailichenko SM. Comparative analysis of chronometry measurements and modeling the work of mobile TMR mixer. In: Konstruirovanie, ispol’zovanie i nadezhnost’ mashin sel’skohozyajstvennogo naznacheniya: sbornik nauchnyh rabot. Bryansk; 2019:315–321. (In Russ).
  10. Kupreenko AI, Isaev KhM, Kuznetsov YuA, et al Modeling of mobile TMR mixer operation. INMATEH – Agricultural Engineering. 2020;61(2):193–198. doi: 10.35633/inmateh-61-21
  11. Oberschätzl R, Haidn B, Neiber J, et al. Automatic Feeding Systems for Cattle – A Study of the Energy Consumption of the Techniques. In: Proc. of XXXVI CIOSTA CIGR V Conference. Saint Petersburg; 2015:1–9.
  12. Blagov DA, Mironova IV, Mitrofanov SV, et al. Robotic technologies for cattle feeding. Vsyo o myase. 2021;4:21–25. (In Russ). doi: 10.21323/2071-2499-2021-4-21-25
  13. Fedorenko VF, Mishurov NP, Buklagin DS, et al. Digital agriculture: state and development prospects: scientific edition. Moscow: Rosinformagrotekh; 2019. (In Russ).
  14. Kupreenko AI, Isaev KhM, Mikhailichenko SM. Influence of feeding frequency on the performance of an automatic feed wagon. Innovacii v sel’skom hozyajstve. 2019;2(31):76–83. (In Russ).
  15. Ivanov YA. Results of scientific research on livestock mechanization and automation. Tekhnika i tekhnologii v zhivotnovodstve. 2021;1(41):4–11. (In Russ). doi: 10.51794/27132064-2021-1-4
  16. Erokhin MN, Dorokhov AS, Kirsanov VV, et al. Conceptual grounds for the construction of a regional multifunctional service center for dairy livestock. Agricultural Engineering. 2021;1(101): 4–10. (In Russ). doi: 10.26897/2687-1149-2021-1-4-10
  17. Kupreenko AI, Isaev KhM, Mikhailichenko SM. Increasing the use efficiency of automatic feeding systems for dairy cattle by the example of the peasant farm “Lopotov AN.” Vestnik VNIIMZH. 2018;2(30):138–142. (In Russ).
  18. Kirsanov VV, Pavkin DYu, Nikitin EA, et al. Methodology for optimizing the parameters of machine feeding of cattle. Agricultural Engineering. 2021;1(101):10–14. (In Russ). doi: 10.26897/2687-1149-2021-1-10-14

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Types of produced robotic feeders, %.

Download (162KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Layout of the cowshed with the GEA Mix & Carry automatic feeding system: 1 – straw processing equipment; 2, 3 – storage containers for silage; 4, 5 – concentrates storage containers; 6 – a stationary mixer; 7 – a rail-guided robotic feeder; 8 – a pivotal rail; 9 – an overhead railway; 10 – a battery charger.

Download (158KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Layout of the cowshed with the GEA Free Stall Feeder robotic feeder: 1 – a stationary mixer; 2 – a rail-guided robotic feeder; 3, 4 – concentrates storage containers; 5 – an overhead railway.

Download (157KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Schematic plan of the system implementation in Configuration 1.

Download (207KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».