Интересное о коровах | Как Arla Foods использует искусственный интеллект для прогнозирования производства молока

Печать

Как Arla Foods использует искусственный интеллект для прогнозирования производства молока

Датский молочный кооператив Arla Foods разработал новый способ прогнозирования надоев молока на фермах членов кооператива, работающих на основе искусственного интеллекта. По информации самой компании, новая разработка позволит эффективнее использовать 200 миллионов килограмм сырого молока каждый год. Это сделает производство Arla Foods более экологичным. При этом, стоит отметить, что каждый год компания собирает с хозяйств своих членов гораздо большие объемы молока - примерно 13 млрд кг с 10300 ферм на всей территории северной Европы, где сосредоточены производственные и перерабатывающие мощности Arla Foods.


Искусственный интеллект Arla Foods способен предсказывать, сколько именно молока 1,5 млн коров дадут в ближайшем будущем. Еще совсем недавно, до появления этой программы, подобные прогнозы занимали много сил и времени: для их создания нужно было потратить несколько дней кропотливого труда на основе огромных файлов в известной всем стандартной программе Excel. С искусственным интеллектом прогноз формируется не только гораздо быстрее - всего за несколько часов - но и получается существенно точнее - на 1,4%, по данным Arla Foods.


Директор глобального планирования производства молока Arla Foods Михаель Бегх Линде Винтер (Michael Bøgh Linde Vinther) прокомментировал работу искусственного интеллекта компании новостному сайту Dairy Reporter. “Чем точнее мы предсказываем наш объем производства молока, тем лучше мы можем оптимизировать всю производственную цепочку, что делает выше как рентабельность членов нашего кооператива, так и экологичность производства в целом. Новый искусственный интеллект дает нам возможность изучить наше производство сырого молока так глубоко, как нам еще никогда не удавалось”, - заявил он.


Больше данных


Как уверяют в Arla Foods, благодаря искусственному интеллекту компания сможет делать прогнозы надоев сырого молока на основе гораздо большего количества данных. В расчетах учитываются сезонные колебания, количество фермеров, переходящих на производство другого сорта молока, географические особенности ферм-владельцев кооператива, а также объем производства сырья каждой конкретной фермой в сутки.


“Теперь мы можем принимать важные стратегические решения на основе более точной информации. Данные стали более надежными, так как сейчас есть формализованная и надежная система, а не информация, основанная на личных знаниях. Удивительно быть свидетелем того, как эта новая технология может оптимизировать и улучшить работу, которая до настоящего времени была очень трудоёмкой”, - хвалит искусственный интеллект Михаель Бегх Линде Винтер.


В качестве примера того, как эта технология позволяет Arla Foods управлять производством, приводится пример информированного выбора об объёмах поставок молока с ферм в Северной и Западной Германии на период от трех до пяти месяцев вперёд.


“Такого рода информация очень ценна, потому что она позволяет нам планировать и отлаживать число молоковозов компании, курсирующих по дорогам страны. Таким образом мы можем снижать как стоимость перевозки, так и вред окружающей среде от излишних выбросов углекислого газа”, - уточняет директор глобального планирования производства молока Arla Foods.


К настоящему времени сервис предсказания надоев на основе искусственного интеллекта внедрен на всех европейских рынках, на которых работает кооператив Arla Foods, включая Данию, Германию, Швецию, Великобританию, Бельгию, Люксембург и Нидерланды.


Источник: milknews.ru

01.07.2019
558

Статьи о скотоводстве

Для лечения бактериальных инфекций КРС используют инъекционные антибактериальные препараты. Если использовать недостаточно качественный препарат, проявляется нежелательные п...

29.11.2022
181

Сколько белка требуется телятам для достижения намеченной скорости роста? Ответ на вопрос дает международная группа ученых из Германии (Институт питания животных Ганноверско...

18.11.2022
665

Желудочно-кишечные паразиты могут нанести ущерб пищеварительному тракту жвачных животных, вызывая отсутствие аппетита, диарею и плохой рост, что приводит к экономическим потерям ...

15.11.2022
447

Избегайте разрушительных экономических потерь – тестируйте ежегодно Проведение диагностического тестирования на трихомониаз крупного рогатого скота, обычно называемого трихо...

15.11.2022
473

Качество молозива зависит от породы, возраста коровы, сезона года, вакцинации коровы, истории болезни и объема производства Основные выводы - Введение достаточного количест...

15.11.2022
466

Тест проверяет наличие двух основных заболеваний, передающихся через кровь у крупного рогатого скота. Согласно пресс-релизу университета, ветеринарная диагностическая лабора...

31.10.2022
730

Как различные виды Moraxella bovis вызывают инфекцию у крупного рогатого скота? Ученые обнаружили, что существует два разных варианта или генотипа Moraxella bovis (M. bovis)...

31.10.2022
736

Контрольный список подготовки к зиме - это простой, но необходимый инструмент. По мере того, как мы переходим к более прохладной погоде, никогда не бывает слишком рано начин...

31.10.2022
1382

3 самые большие проблемы при чистке телят: обезвоживание, потеря электролитов и снижение рН крови Обезвоживание, потеря электролитов и снижение рН крови (метаболический ацид...

31.10.2022
739