A PREGA konferencián elhangzott előadásában mutatta be a RISKA program fejlődését és legújabb elemzési irányait Tomjanovich Géza, a Systo Kft. ügyvezető igazgatója. Mint fogalmazott: „Nem tudom, hogy hányan ismerik a RISKA programot, valószínűleg elég sokan, mivel több mint 300 szerződésünk van – ez azt jelenti, hogy körülbelül 300 telepen vagyunk jelen.”
A kezdetek
Az előadó felidézte: a rendszer első változata még 1986 körül készült el a Dr. Konczos György állatorvossal együtt végzett közös munkájukként, és azóta többször teljesen megújult. A kezdeti időszakban a cél az volt, hogy egyáltalán rendelkezésre álljanak az alapadatok, például a termékenyítések és kezelések rögzítése, még ha ezek bevitele nem is volt mindig következetes.
A rendszerváltást követő évek visszaesése után a '90-es évek végétől ismét növekedés indult el az ágazatban. Ekkor Magyarország összes szarvasmarhatelepe a RISKA használta, és ez volt az adatgyűjtő rendszere az országos tenyésztési nyilvántartó adatbázisnak. Az adatgyűjtés alapelve az volt, hogy minden potenciálisan hasznos információ kerüljön be a rendszerbe, a felhasználás módját pedig a telepekre bízták.
Az elmúlt évtizedekben jelentős genetikai előrehaladás történt. Tomjanovich Géza emlékeztetett: pályája elején a 3600 kilogrammos, 3,2-es zsírtartalmú laktációs eredmény számított komoly teljesítménynek, ma viszont 10–12 ezer kilogrammos szintekről van szó. Ugyanakkor rámutatott arra is, hogy a közel 300 telepből mindössze 60–70 rendelkezik napi fejési adattal, a többiek esetében havi egyszeri mintavétel alapján történik a termelés megállapítása. Ahol a napi termelési adatok rögzítése lehetséges, ott ezeknek az adatoknak a felhasználásával biztosítani lehet néhány veszteségforrás elkerülését is. Ezt célozza meg a RISKA rendszer adatait használó Farm Menedzsment Modell nevű szolgáltatás is.
Az elmúlt évtizedekben jelentős genetikai előrehaladás történt – Fotó: Shutterstock
A napi adatok elemzésekor jelentős ingadozásokkal szembesültek. Volt, hogy a napi mérési adatok egyik napról a másikra a 30-40 kg után hirtelen 20-25 kg-ot, majd azt követően 80-100 kg-ot mutattak. Az ilyen mértékű eltérések – amelyek mögött fejési hiányosságok, azonosítási hibák vagy technológiai problémák állhatnak – komolyan befolyásolhatják a 305 napos standard vagy a teljes laktációs összteljesítmény számítását.
A digitalizáció térnyerése
A megoldást statisztikai módszerek alkalmazásában látják. Nyugati példák alapján matematikai modellel illesztenek laktációs függvényt a napi adatokra, meghatározva az egyes tehenek elméletileg várható termelési szintjét. Az ettől való eltérés már értékmérő mutató lehet. Tapasztalataik szerint az egyedek egymást követő laktációik során hasonló görbeformát mutatnak, sőt család és apai vonal szinten is megfigyelhetők hasonlóságok.
A mesterséges intelligencia bevonásával a tehenenként kiszámított várható értékek telepi szinten is összegezhetők, majd összevethetők a tényleges termeléssel.
Az eltérések forintban is kifejezhetők: egyes gazdaságokban az elmaradás éves szinten 50–100 millió forintos nagyságrendet is elérhet.
Fontos kihangsúlyozni, hogy az adatrögzítéskor bevitt adatok minősége egyre nagyobb jelentőséggel bír! Egyre újabb és egyre drágább módszereket használunk, ezért az alapadatokra épülő értékelések és elemzések minősége is egyre érzékenyebben függ az alapadatoktól.
„Azt mondjuk, hogy ez a farmmenedzsmentmodell egy digitális asszisztens” – fogalmazott az ügyvezető. A rendszer nem váltja ki a szakembert, hanem az adatokhoz kötött termelési anomáliákat azonosítja, és rámutat azokra a pontokra, ahol érdemes beavatkozni. A cél, hogy a telepvezető célzottan, a leginkább érintett 10–20 egyedre koncentrálva vizsgálhassa meg a termeléscsökkenés okait, és ezáltal javítsa a gazdaság eredményességét.
