智能穿戴丨阿菲金项圈4条行为曲线与5大功能

阿菲金公司在1984年就发明了全球第一款用于奶牛发情自动揭发的腿部计步器。通过不断优化和创新，阿菲金牛只智能穿戴家族产品线目前已包含阿菲金二代脚环计步器和三代项圈计步器。

阿菲金智能穿戴家族具备：
1、高精准的有源在位识别，保证奶厅100%的识别准确率；

2、第一时间掌握牛只健康状况，早揭发、早干预、早止损、早受益；

3、解决繁育管理方面的压力，计算牛只最佳输精窗口；

4、持续观测群组饲喂状况、群组舒适度、热应激等关键指标。

阿菲金脚环计步器目前是市场上主流智能穿戴设备，同时兼具奶厅识别、发情揭发、疾病监控和舒适度监控等功能。

阿菲金第三代项圈计步器（以下称为阿菲金项圈）于2021年开始正式在中国大陆销售，以精准+智能迅速获得众多客户青睐。

三个领域 四条曲线 五大功能

3-4-5

三个领域

阿菲金项圈上连数字奶厅、下接智能分群门，完美融合生产管理软件，真正贯穿牧场生产管理中的行为监控、数据分析、自动分群三个领域。

四条曲线

阿菲金项圈可同时收集奶牛采食、反刍、活动量和喘息四条数据曲线。

五大功能

阿菲金项圈具备发情监控、健康监控、饲喂监控、热应激监控和有源牛号识别五大功能。

数据尽掌握 监控无盲区

阿菲金项圈四条数据曲线和五大功能各自具备不同的用途和价值。下面通过多种实际案例，为您细细道来。

01

发情监控

活动量曲线显身手

关键词

发情揭发完全代替涂蜡等人工揭发

非常直观的具体时间窗口，最佳配种时间提示

可根据牧场实际情况定制各种同期流程方案

阿菲金项圈间隔每五分钟收集一次奶牛数据，数据通过天线以无线方式传回至阿菲金软件。由于传输频次很高，故阿菲金系统可以准确锁定奶牛发情开始的时刻，并可以精准到发情开始在几点几分。

国际对于受胎率研究的一个普遍认可和证明的最佳配种时间，是在发情开始之后的8-16小时，在此时段配种的奶牛受孕率将是最高的。故在阿菲金软件中，设定在奶牛发情开始之后的8-16个小时是这头发情牛的最佳配种时间，并给到牧场在这段时间配种的提示和建议。

发情监控和最佳配种时间提示

下图中绿色的线是奶牛每天的活动量，绿色线的高峰所在的日期意味着这头奶牛在这一天中发情了。在阿菲金软件中，每一头奶牛都拥有这样一条曲线，通过持续不断的活动量的数据累计，可以让我们判断奶牛的自然发情症状、发情间隔、发情强度如何，以及我们是否需要及时配种。

曲线下方的各种颜色的小方块则代表不同的事件。比如绿色方块代表已配种，从而帮助我们判断有没有可能漏情等等。

阿菲金项圈的活动量曲线除了用于监控奶牛自然发情并且进行参配以外，还可以定制牧场的同期流程。无论牧场采用哪种同期方案，是打GNRH还是打PG，哪头牛打了几次同期， 打了几针，均会在阿菲金软件中记录下来。通过同期和自然发情的这一套组合拳，保证牧场的牛及时参配和牧场的参配率。同期流程是阿菲金软件的优势，可以通过定制牧场的同期方案，进行同期的派工。

02

饲喂监控

采食和反刍曲线组合拳

关键词

群组饲喂监控：

通过群体采食和反刍数据监控牛群饲喂状况

全天实时监控各群组采食和反刍数据和趋势

采食和反刍数据曲线在牧场管理中，通常是共同分析配合使用的。

我们先来看一下奶牛的生理特性：

奶牛反刍特性

在理想状态下，奶牛每天的躺卧时间约为14小时，只有30分钟的时间用来睡觉（深睡眠），8-10个小时都在进行反刍。每头奶牛每天咀嚼14小时，包括采食和反刍，每次反刍咀嚼40-70次。若咀嚼次数低于40次，就表明粗饲料饲喂过少，如果咀嚼次数高于70次，就意味着粗饲料饲喂太多。奶牛一般在采食45分钟后开始反刍。

牛群最理想的反刍目标：a.每个食团超过55次强有力的咀嚼；b.饲喂后1-2h观察牛群时至少应有60-70%的牛正在反刍；c.任何时候，超过50%躺着的牛同时在反刍。

奶牛采食特性

奶牛采食饲料的主要器官是嘴唇、牙齿和舌头。奶牛在采食时，咽部吞咽的方向与其他哺乳动物相同。

中性洗涤纤维（NDF）含量增加导致了反刍时间和咀嚼时间以二次曲线增加，NDF含量从26%增加到30%和34%时，反刍时间从344分钟/天增加到403分钟/天和414分钟/天，咀嚼时间从558次/天增加到了651次/天和674次/天。

众多研究表明，在舍饲采用颈档杆条件下，饲料可供采食时间为20~22小时时，每头奶牛平均的适宜饲槽空间应为0.4~0.5米。

自由散放式牛舍，奶牛每日采食时间是6小时，反刍时间是8小时，但是栓系式奶牛的采食时间是3小时，反刍时间是8小时。奶牛在采食青贮时颌每分钟移动的次数是94次，采食干草时颌每分钟移动的次数是78次，反刍的次数是55次/分钟。

咀嚼的重要概念

咀嚼是奶牛反刍和采食两种行为的和。每日咀嚼（采食+反刍时间）=14.1小时（58.8%）。在阿菲金系统中，可以看到每头牛的平均反刍、采食和咀嚼时间。

2.1 按天监控群组的采食和反刍数据

在ABC界面新增组别消化报告报告。可以看到每一个组别的反刍和采食的日平均时间。时间段可以任意调整，可以查看过去任意时间的反刍和采食情况。

下图可以看出，8天前该组平均反刍时间（紫色）和采食时间（绿色）都下降，说明存在某个饲喂问题，最后查找原因发现是因为刚换的泌乳牛配方，更换配方过程中出现了应激，奶牛在7天后适应了新配方，反刍和采食又恢复到了之前的水平。

当然还有其他原因，通过收集群组的反刍和采食变化，监控饲喂可能存在的问题，比如投料或推料不及时、TMR搅拌异常、饲料配方变化，饲料发霉变质等问题。这种情况可能不会在恢复到以前的水平。

上图中反刍和采食时间是同时下降的。在很多人的第一印象中，反刍时间下降，采食时间一定会下降，两者会有同样的变化规律。但实际并不是这样的，我们来看下面的案例：

上面动图是一个国内牧场的案例，有一组的奶牛出现饲养报告报警，通过报告可以看到这一天紫色的反刍时间降低，但同一时间的采食时间是升高的。经过同牧场沟通，了解到饲料发生了变化。饲料切的更碎了，导致通过瘤胃的速度过快，奶牛反刍时间降低，但采食时间升高。

反刍降低、采食升高的同时，我们也比较了同组别的奶量，可以看到下图产奶量（蓝色线）的数据，在同一时间出现了奶量的明显降低。

群组的饲喂管理会导致奶牛行为的变化，并会进一步导致产奶量的变化。通过查看反刍和采食时间，牧场可以很好的监控群组的饲喂管理，可以发现TMR管理的问题。

粗饲料比率增加对于奶牛反刍和采食行为的影响也会增加，但采食时间增加更为明显，反刍增加得没有采食明显。主要原因是奶牛在吞咽之前，每一口日粮的咀嚼时间会增加，咀嚼就抑制了对反刍的时间影响，所以粗饲料比例变化了，采食时间的敏感度会更强。下图是粗饲料的比率对反刍和采食的影响：

牧场有专门的饲喂人员进行TMR的取样，通过宾州筛检查每一层的分布，进而评估TMR的搅拌质量。如果有了采食数据，就可以监控TMR搅拌的情况。搅拌颗粒如果长段的多，奶牛会挑食，会导致采食时间增加。下图是日粮颗粒占比图表：

2.2 实时监控群组的反刍和采食数据

下图是某牧场实时的反刍（紫色）和采食（绿色）的时间分布。可以看出非常有规律。奶牛挤完奶后吃新鲜饲料，进入采食高峰，图中有三次采食高峰期，采食高峰之后便是反刍高峰期。

如果有的牧场采食时间出现没有规律，证明牧场的饲喂管理需要改善。

有了反刍和采食实时数据，阿菲金软件可以发挥更大的作用，可以对各种数据进行比较分析并出具报告。比如将反刍和采食的数据与305天胎次产量进行比较和分析。

通过下方案例的比较，我们还能得出更多结论：

案例结论1 -反刍时间高不代表产奶量就会高

左右两个图代表同一个地区的两个牧场不同胎次的反刍时间，右边牧场图中，三个不同颜色的线代表3个不同胎次（1胎：蓝色线；2胎：红色线；2胎以上：绿色线）。三个胎次的305天的反刍时间比左边牧场高。

但是比较两个牧场的高峰产奶量，反刍时间高的右边牧场，高峰产奶量比左边牧场还要低。可以看出，反刍时间高不代表产奶量就会高。

案例结论2 -随着胎次增加，采食时间不一定会增加

还是这两家牧场。但把各胎次的反刍时间换成采食时间数据。

可以看出左边牧场的采食时间明显高于右边的牧场。采食时间随着胎次的增高，是降低的（1胎：蓝色线；2胎：红色线；2胎以上：绿色线）。很多人认为随着胎次增加采食时间会增加的，但其实不然。

以上是根据阿菲金软件中同一个报告中胎次的反刍和采食时间的分析。还可以将胎次产量数据同反刍采食数据放在一个报告中进行比较，对比和分析反刍采食高峰与产量高峰的规律。

2.3 通过采食反刍数据判断饲料实验结果

很多牧场还喜欢针对不同饲料原料、配方、添加剂来进行实验，可以针对做实验的牛，查看更换配方后的采食和反刍的数据变化，来进行实验结果的判断。

采食和反刍数据同比和环比分析

03

健康监控

采食和反刍双维度实时监控

关键词

个体牛只健康监控：

采用个体牛采食和反刍数据双维度监控牛只健康

以个体牛“小时”数据为单位监控牛只健康

反刍和采食的两条数据曲线，对于个体牛的健康监控有强大的疾病揭发能力。图中紫色是反刍数据，绿色是采食数据。

上图中，反刍和采食时间双双下降。这头牛的信息显示她是一只产后54天的牛，由此可以看出她肯定是生病了。

3.1 以"小时"为单位进行个体牛只健康监控

阿菲金项圈优势，区别于其他产品，可以以小时为单位进行个体牛的反刍和采食数据的监控。比如，我们可以针对下午6-7点的每头牛的反刍和采食数据对于同其自身过去7天同样时间段的平均值进行比较，通过小时偏差进行疾病揭发。

下图是反刍和采食的数据和奶量的比较，在疾病揭发中敏感性相似。

3.2 乳房炎的揭发

但经过数据分析，阿菲金针对乳房炎一项认为，产奶量降低+电导率升高，是最快速最及时揭发乳房炎的两大数据指标。请看下图这个案例，我们通过产奶量降低和电导率升高判断乳房炎已发生，但此时奶牛的反刍数据和采食数据都没有变化。所以通过阿菲金奶厅和智能挤奶点来揭发乳房炎，有更大的优势。

很多阿菲金的客户按下面的流程揭发乳房炎：

通过挤奶工看到挤奶面板显示的乳房炎报警代码，然后首先仔细检查乳房有无红肿热痛，再看乳汁是否出现凝块，最后再通过做CMT检测，如果出现2个以上加号，则直接通过挤奶面板发送分群门，让兽医处理。在很多牧场的实际效果已经证明， 通过电导率揭发乳房炎，可以比头三把奶至少提前3个班次发现乳房炎，而通过及时处理后，奶量可以迅速恢复到发病前的产量水平。

3.3 采食比反刍在疾病揭发中敏感度更高

很多人会认为奶牛得病后反刍和采食的时间都会降低，但其实对于某些疾病，反刍和采食的敏感度是不同的。

比如上图案例中，采食时间已经降低三天了，但是反刍时间没有明显变化。阿菲金经过数据积累和分析发现，在很多疾病揭发中，采食的数据是比反刍更敏感的，且揭发得更早。

阿菲金软件中有一个消化疾病报告，主要原理是依据产量降低+电导率降低这两项数据指标。下面案例中，奶牛红色电导率和蓝色产量都降低了，且已经降低了三个班次了。同一时间，反刍数据没有什么变化，而采食的数据也明显下降了三个班次。可以看出采食的数据比反刍数据对疾病揭发更加敏感。

在这方面，国际和国内很少有研究，但阿菲金系统中，因为采食和反刍两项数据都收集，所以我们可以看到很多案例中采食比反刍更敏感，很多疾病都显示采食会比反刍至少可以提前一个班次预警。因为奶牛的生理特性，是一般先采食后反刍，所以采食实际上有更高的疾病揭发敏感性。

04

热应激监控

喘息数据实现精准喷淋

关键词

通过喘息实时监控群组热应激

当奶牛处于热应激时，采食时间、反刍时间和产奶量都会降低，但是喘息频率和时间是增加的。阿菲金软件提供一个名为圈舍热应激监控的报告。

无论泌乳牛还是干奶牛，图中红色的高峰期代表热应激比较严重的时间，牧场发现后，应该在这个时间点进行有效的喷淋降温。

4.1 实时的热应激监控

报告还可以根据两个重要指标进行统计和监控：最近的热应激从几点几分开始，并持续了多长时间的热应激状态，可以针对性的进行喷淋降温。

实时的热应激监控，可以做到完善的防暑降温。通过下面的实验，可以了解到这么做的好处。

上图中，粉红色线为牧场奶牛喘息指数，可以发现该牧场在每天上午11点、下午4点以及晚上22点的喘息指数比较高，奶牛在这些时间处于热应激的状态。牧场原来是两次喷淋，上午12点和下午14点30分各一次，牧场使用项圈后想基于喘息数据做一些调整。牧场在第一天增加了一个晚间22点的喷淋降温，后续发现降温后明显增加了一个采食的高峰期。牧场在第二天观察后，发现仍然存在一个较高的热应激，所以在第三天将喷淋时间调整到10点30分和下午的13点15分，后续发现通过降温了又迎来了一次采食小高峰。所以热应激处理好可以明显的增加采食时间。

4.2 以色列的热应激监控

以色列的热应激也很严重，以色列靠海和靠北部高地地方，温度和湿度都很高。以色列的防暑降温可保证每天4-6小时对牛群进行独立的集中的有效的降温。现在很多南方也采用同样的方式，效果很好，值得投资。

05

有源牛号识别

有源在位识别

关键词

有源在位识别

识别率99%以上

阿菲金项圈采用有源在位识别，信号强度比无源耳标高出1000倍，自带有电池，可主动寻找识别器。每头奶牛进行奶厅识别时，身上的智能穿戴产品会与牛位上最近的识别器进行感应，进行一对一的在位识别，识别率99%以上，识别准确率100%。

下图中是阿菲金转盘项圈识别的牧场以及识别准确率。

并列式奶厅阿菲金项圈的有源在位识别

转盘式奶厅阿菲金项圈的有源在位识别

项圈转盘识别率可以达到99%以上

总结

• 一个项圈，集成了牧场多个重要的管理需求：发情揭发，疾病揭发，饲喂监控，热应激监控，牛号在位识别；

• 项圈的活动量曲线可以完全代替涂蜡进行发情揭发，通过在很多牧场已经证明，项圈的发情揭发率比涂蜡要高12%以上；

• 反刍和采食是个体牛疾病揭发的有效手段，很多结果已经表明，采食数据比反刍数据在疾病揭发中更加敏感；

• 群体反刍和采食数据可以有效的监控群组饲喂管理，但是反刍和采食数据并不会呈现一致的变化趋势，有时候变化趋势会相反，并且采食数据甚至可以一定程度上代替宾州筛评估TMR搅拌质量；

• 喘息数据是监控热应激的有效指标，最重要的是报告中可以直接提示牧场在一天中哪个时刻热应激是严重个的，而牧场需要做的就是在这个时间点做好喷淋降温，当然，降温后奶牛会显著增加一个采食高峰；

• 牛号在位识别率是智慧牧场最重要的基础，项圈通过有源在位识别，无论是并列还是转盘奶厅，识别率都可以达到99%以上，识别准确率100%。

  
  

end