Monitoraggio Animale in un Allevamento Robotizzato per la Produzione di Parmigiano Reggiano

In recent years a silent technological revolution has taken place within livestock farms, with an increasing spread of robotic technologies and animal monitoring technologies. This thesis aims to explore the new relationships that emerge between animals and technology, based on the monitoring of a dairy farm producing milk for the Parmigiano Reggiano’s production. The farm is equipped with an automatic feed pusher and six automatic milking systems operating under two daily closure shifts, as required by the Parmigiano Reggiano’s production specification. The monitoring activity was carried out using the DeLaval Plus – Behaviour Analysis technology, which provides insights into the daily activities of the animals through data on the animals’ positions inside the barn. The outputs generated by the system (e.g., rumination, feeding, other behaviors) were collected three times a week in a period between May 15 and August 15, 2025. The behaviours were cross-referenced with management parameters recorded during a on-farm visit and with other information about the cows’ physiological status. Behavioural monitoring made it possible to reconstruct the daily routine of a herd under conditions of temporarily unavailable milking stations and constant forage pushing. The results highlight the importance of properly calibrating feed distribution times in order to minimise the impact of temporary AMS closures. In fact, an increase in feeding behavior was observed during closure periods, even in the absence of feed deliveries. Behavioral and routine differences were also analyzed across different cow categories, distinguished by parity, lactation stage, milk yield, number of daily robot visits and concentrate intake. The analysis revealed that feeding behaviour is more pronounced in primiparous cows and in the cows milked more frequently during the day. Rumination behaviour is higher in cows with longer lactations. Cows consuming less concentrate in the previous day showed a peak in nighttime feeding behaviour. Further studies could help to validate the results obtained through the DeepBlue behavioral model and provide a higher level of detail. They could be carried out using more precise human-based behavioural observations.

Negli ultimi anni si è registrata una silenziosa rivoluzione tecnologica all’interno delle aziende zootecniche, con una sempre maggiore diffusione delle tecnologie robotiche e di monitoraggio degli animali. Il presente elaborato di tesi mira ad approfondire i nuovi rapporti che intercorrono tra l’animale e la tecnologia e si basa sul monitoraggio di un’azienda zootecnica dedicata alla produzione di latte per la filiera del Parmigiano Reggiano. L’azienda dispone di uno spingi-foraggio automatico e di sei sistemi di mungitura automatica, che lavorano con due turni di chiusura secondo il disciplinare di produzione. Il monitoraggio è avvenuto testando la tecnologia DeLaval Plus – Behaviour Analysis, che, tramite i dati sulla posizione dell’animale in stalla, fornisce un’indicazione sull’attività svolta dall’animale nel corso della giornata. Gli output restituiti dal sistema (es. ruminazione, alimentazione, altro comportamento) sono stati raccolti tre volte a settimana in un periodo tra il 15 maggio ed il 15 agosto 2025 e sono stati incrociati con i parametri gestionali rilevati durante il sopralluogo in azienda e con altre informazioni sullo stato delle bovine. Il monitoraggio dei comportamenti ha permesso di ricostruire la routine giornaliera di una mandria di bovine in presenza di sistemi di mungitura temporaneamente non disponibili e di un costante riavvicinamento del foraggio. I risultati sottolineano l’importanza di una corretta calibrazione dei momenti di distribuzione della razione al fine di far incidere meno la temporanea chiusura della stazione di mungitura; è infatti emerso un rialzo del comportamento “alimentazione” durante i turni di chiusura, anche in assenza di distribuzioni. Sono inoltre state studiate le differenze comportamentali e di routine di diverse categorie di bovine differenziate per ordine di parto, stadio di lattazione, produzione di latte, numero di accessi giornalieri al robot e consumo di concentrato. Da questi incroci è emerso che il comportamento di alimentazione è maggiore nelle primipare e nelle bovine munte più volte al giorno, mentre la ruminazione è maggiore per le bovine a lattazione più prolungata. Le bovine che consumano meno concentrato registrano invece un picco di alimentazione notturno in mangiatoia. Studi più approfonditi e basati su un processo di validazione potrebbero ulteriormente accrescere il livello di dettaglio del modello DeepBlue.