CARACTERIZAÇÃO DAS FAZENDAS LEITEIRAS BRASILEIRAS QUANTO USO, ADOÇÃO E PERCEPÇÃO DE TECNOLOGIAS DE PRECISÃO E ADOÇÃO DE SISTEMAS DE ORDENHA ROBOTIZADA

RESUMO

O objetivo deste estudo foi 1º caracterizar as propriedades leiteiras brasileiras com base no uso da tecnologia; 2º realizar levantamento em fazendas leiteiras que adotam sistema de ordenha robotizada. Duas pesquisas foram desenvolvidas e distribuídas via Google Forms, no período de julho de 2018 a março de 2021. No primeiro questionário foram investigados fatores como disposição para investir em tecnologias de precisão, adoção de sistemas de sensores, perfil do agricultor, características da fazenda e índices de produção. O segundo questionário contemplou questões relacionadas às mudanças no gerenciamento do trabalho de ordenha, produção de leite, qualidade do leite, saúde e bem-estar animal. A partir do primeiro questionário foram investigadas 378 fazendas leiteiras. As tecnologias mais adotadas pelos produtores foram sistemas automáticos de detecção de peso e fluxo de leite (31,7%), porta de separação da sala de ordenha (14,5%), sistemas de sensores para detecção de mastite (8,4%), medidor de atividade da vaca (7,1%) e temperatura corporal (7,9%). Os produtores indicaram "suporte técnico disponível" (média; ²) (4,55; 0,80) como o critério de decisão mais importante envolvido na adoção da tecnologia, seguido de "retorno do investimento" (4,48; 0,80), "facilidade de uso" (4,39; 0,88), "custo de investimento inicial" (4,36; 0,81) e "compatibilidade com software de gerenciamento de fazenda" (4,2; 1,02). Os fatores mais importantes que impediram o investimento em tecnologias de laticínios de precisão foram a necessidade de investimento em outros setores da fazenda (36%), incerteza do retorno do investimento (24%) e falta de integração com outros sistemas e softwares de gerenciamento (11%). Os agricultores indicaram que as tecnologias mais úteis foram os sistemas automáticos de detecção de peso e fluxo de leite (média; ²) (4,05; 1,66); sistemas de sensores para detecção de mastite (4,00; 1,57); sistemas de alimentação automática (3,50; 2,05); medidor de atividade da vaca (3,45; 1,95) e analisadores de leite em linha (3,45; 1,95). Preocupações relacionadas à integração de dados, retorno do investimento e facilidade de uso das tecnologias são semelhantes a fazendas leiteiras localizadas em outros países. O aumento do suporte técnico disponível para a tecnologia de detecção pode ter um impacto positivo na adoção da tecnologia. Através do segundo questionário foram identificadas 88 fazendas leiteiras com robô e 31 respondentes compuseram a estrutura de amostragem do estudo. As fazendas foram caracterizadas como propriedades familiares com até 50 ha (93%), com galpões tipo Freestall (55%), layout com fluxo livre (71%) e exploravam pincipalmente animais da raça Holandês (80,6%). O tamanho médio do rebanho foi de 114 vacas, com média de 2,2 robôs por fazenda. A média de produção de leite foi de 3613 Kg/dia e a média de ordenhas/vaca/dia foi de 2,9. Em média, houve redução de 1 empregado (não familiar) no quadro geral de funcionários, após a transição do sistema convencional para o sistema com robô. A média de ordenhas com falha ou incompleta foi de 4,9/dia e em média 10 vacas/fazenda não iam espontaneamente ao robô. O tempo dedicado às atividades relacionadas à ordenha diminuiu (66%) com adesão a sistema com robô. A maior parte dos proprietários das fazendas recomendaria a ordenha a outros produtores e consideram a adoção ao sistema uma estratégia de sucesso

ABSTRACT

The objective of this study was 1st to characterize Brazilian dairy farms based on the use of technology; 2nd to carry out a survey in dairy farms that adopt a robotic milking system. Two surveys were developed and distributed via Google Forms, from July 2018 to March 2021. In the first questionnaire, factors such as willingness to invest in precision technologies, adoption of sensor systems, farmer profile, farm characteristics and production indices. The second questionnaire included questions related to changes in the management of milking work, milk production, milk quality, health and animal welfare. The most frequent technologies adopted by producers were automatic weight and milk flow detection systems (31.7%), milking parlor separation gate (14.5%), sensor systems to detect mastitis (8.4%), cow activity meter (7.1%), and body temperature (7.9%). Producers indicated "available technical support" (mean; ²) (4.55; 0.80) as the most important decision criterion involved in adopting technology, followed by "return on investment - ROI" (4.48; 0.80), "user-friendliness" (4.39; 0.88), "upfront investment cost" (4.36; 0.81), and "compatibility with farm management software (4.2; 1,02). The most important factors precluding investment in precision dairy technologies were the need for investment in other sectors of the farm (36%), uncertainty of ROI (24%), and lack of integration with other farm systems and software (11%). Farmers indicated that the most useful technologies were automatic weight and milk flow detection systems (mean; ²) (4.05; 1.66); sensor systems for mastitis detection (4.00; 1.57); automatic feeding systems (3.50; 2.05); cow activity meter (3.45; 1.95), and in-line milk analyzers (3.45; 1.95). Overall, the concerns related to data integration, ROI and user-friendliness of technologies are similar to those of dairy farms located in other countries. Increasing available technical support for sensing technology can have a positive impact on technology adoption. Through the second questionnaire, 88 dairy farms with robots were identified and 31 respondents made up the sample structure of the study. Farms were characterized as family properties of up to 50 ha (93%), with Freestall sheds (55%), free-flowing layout (71%) and mostly exploited Holstein animals (80.6%). The average herd size was 114 cows, with an average of 2.2 robots per farm. The average milk production was 3613 kg/day and the average milking/cow/day was 2.9. On mean, there was a reduction of 1 employee (non-family) in the overall picture, after the transition from the conventional system to the robotic system. The average of failed or incomplete milking was 4.9/day and on average 10 cows/farm did not spontaneously go to the robot. The time dedicated to milking-related activities decreased (66%) with adherence to a robotic system. Most farm owners would recommend milking to other producers and would consider adopting the system a successful strategy.