Una nuova iniziativa per MGA Automation, per portare la propria esperienza anche nel settore dell’allevamento industriale
L’efficienza energetica promossa da MGA Automation attraverso la piattaforma cloud basata sul web di Keypai, la nostra esperienza nell’automazione industriale si incontrano con il mondo dell’allevamento grazie al fatto che il benessere degli animali di un allevamento industriale è determinabile in base ad alcuni parametri da tenere sotto controllo con la piattaforma in cloud.
Il benessere, è scientificamente provato, di polli e tacchini permette una maggiore produttività, incrementando la deposizione di uova nel caso delle galline e diminuendo lo stress nei galli diminuendo il tasso di mortalità all’interno degli allevamenti, migliorando la salute del pollame.
Ma vediamo nel dettaglio da quali parametri è influenzato il benessere in un allevamento avicolo industriale.
Innanzitutto dall’illuminazione. Con uno spettro di illuminazione modulato sul benessere degli animali molti sono in vantaggi che possono essere colti: grazie alla luminosità adatta all’occhio animale e che sostiene il ritmo sonno-veglia simulando l’alba e il tramonto gli animali sono più sani e produttivi, si registra un minor tasso di mortalità, una migliore conversione del mangime, in una sola espressione, “più resa”.
Nel rispetto dei principi di sostenibilità e efficienza energetica come fonte di guadagno che sono alla base dell’applicazione in cloud Keypai, l’allevatore potrà impostare da remoto il tipo di illuminazione più adatta, ma anche monitorare tutti i parametri che determinano il benessere degli animali: installata con gli opportuni sensori può tenere sotto controllo tutti i dati relativi agli impianti di allevamento, dal livello degli elementi nutritivi, ai sistemi di ventilazione, alla concentrazione di ammoniaca, presentandoli su una dashboard sul sito.
Inoltre, grazie ai meccanismi di machine learning, Keypai può gestire in automatico regolazione dell’intensità dello spettro luminoso e tutti gli altri parametri durante ogni ciclo produttivo regolandoli a seconda dei feedback di produzione, così da risparmiare in quantità di energia elettrica spesa in eccesso, e soprattutto migliorando la performance ad ogni ciclo produttivo in base ai dati immagazzinati.
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