Piim – erakordne oma lihtsuses

Tegevuse eesmärgiks oli välja töötada optimaalne kodumaistel söötadel põhinev uuendnoorkarja söötmisstrateegia vabapidamisega farmides.

Eestis on viimase paarikümne aasta jooksul tehtud järjekindlat ja tõhusat aretustööd piimaveiste toodanguvõime tõstmiseks ning sellega on siinne piimakari oluliselt muutunud. Sündinud vasikad on suurepärase geneetilise potentsiaaliga, neil on eeldused süüa palju, kasvada ja areneda kiiresti, hiljem lehmana toota palju piima ning elada kaua. Seda kõike peab toetama teadlik ja eesmärgipärane söötmine. Kiire muutuseperioodi jooksul Eestis tehtud noorkarja söötmise uuringud ei ole olnud piisavalt süsteemsed või käsitlesid vaid noorkarja üleskasvatamise üksikuid etappe. Lüpsikarja efektiivseks ja jätkusuutlikuks taastootmiseks on hädavajalik terviklik käsitlus. Strateegia täidab selle lünga.

Strateegia koostamiseks:

• interpreteeriti Eesti Maaülikoolis varem läbi viidud katsete (s.h. katsed täispiimaasendaja ja startersöödaga) tulemusi;
• kasutati innovatsioonitegevuse täitjate praktilist kogemust ja kirjanduses toodut;
• tehti loomakasvatajate hulgas küsitlus, missuguse kaaluga ja kui vana mullikat soovivad farmides tegutsevad loomakasvatajad oma karjas esimesel poegimisel näha;
• korraldati kaheaastane tootmiskatse kolmes vabapidamisega farmis. Uuringu raames selgitati uuendnoorkarja söötmise tagasisidet loomade jõudlusele. Hinnati kui palju toitefaktoreid loomad teatud elu etappidel vajavad, et kasvada vajaliku kiirusega. Noorloomade kasvu ja arengut jälgiti kogu projekti kestel, erinevatel eluetappidel, samaaegselt kõikides farmides. Regulaarselt toimus söötade keemilise koostise määramine ja toiteväärtuse hindamine, eri vanuses noorkarjale söödakoguste ja toitefaktorite optimeerimine ning söödaratsioonide koostamine, söötmisgruppides olevate loomade arvu ja vanuselise jaotuse fikseerimine, söötmisgrupi keskmise söömuse hindamine, loomade kaalumine ja tervisliku seisundi jälgimine.

Töö tulemuseks on uuendnoorkarja söötmisstrateegia (s.h. toitefaktorite kontsentratsiooni määrad) vabapidamisega noorkarja farmides. Igaks looma elukuuks on strateegias välja toodud:

• noorlooma soovituslik kehamass ja ööpäevane juurdekasv;
• kuivaine söömus ja põhiliste toitefaktorite soovituslikud sisaldused ratsiooni kuivaine ühes kilogrammis.

Lisaks on dokumendis:

• ternespiima kvaliteedist sõltuvad jootmiskoguse soovitused;
• täispiimaasendaja ja startersööda toitefaktorite soovituslikud sisaldused 1 kg kuivaines; ning
• noorloomade söötmise kirjeldus olulisemate etappide kaupa: sünnist võõrutuseni, võõrutusest 9 kuu vanuseni, 9 kuust seemenduseni (14 kuuni), seemendusest kuni ettesöötmiseni (15-23 kuuni) ja ettesöötmisel (24 kuu).

Noorloomade eesmärgipäraseks kasvatamiseks on tungivalt soovituslik kõiki loomi perioodiliselt kaaluda ja arvutada välja nende juurdekasv. Kui loomi ei saa kaaluda igal kuul, siis peab seda kindlasti tegema vähemalt noorlooma igal tähtsamal eluetapil – sündides, võõrutades, seemendusel ja poegimisel. Sedasi toimides saame loomadelt vahetut tagasisidet ettevõtte söötmisstrateegia tulemuslikkuse kohta. Samuti peegeldab see noorloomade tervislikku seisundit. Sagedasem loomade kaalumine võimaldab meil kiiremini jälile saada tehtud vigadele ja annab operatiivsema võimaluse korrektiivideks.

Uue noorloomalauda ehitamist planeerides on otstarbekas juba ruumiplaneeringu etapis hoolikalt läbi töötada kogu loomade liikumisskeem, planeerida kaalu asukoht, samuti arvestada ka automaatkaalumise võimalusega. See võimaldab hiljem oluliselt kokku hoida kaalumisele kuluvat aega ja tööjõukulu.

Strateegia valmis Piimaklastri ja Eesti Maaülikooli kaheaastase ühistööna 2019.a. lõpul. Selle loomise eest kandsid hoolt Eesti Maaülikooli teadlased Veterinaarmeditsiini ja loomakasvatuse instituudi söötmisteaduse õppetoolist prof Meelis Otsa juhtimisel

30.04.2020 toimunud Piimaklastri söötmispäeva ülekande leiate siit.

Söötmisstrateegia eraldi dokumendina saate alla laadida siit.

Tegevuse T5 eesmärk oli tegevuste T3, (Loomade heaolu hindamise võimalikkus digitaalsetelt seadmetelt kogutud andmete alusel)  ja T4 (Andmeallikate, osapoolte ja üldolukorra kaardistamine  mitmepoolseks andmevahetuseks tarneahelas) saadud kasutuslugude ja ettepanekute tehniline analüüs ja piloteerimine. Selleks soovitakse katsetada mitmepoolset andmevahetust tarneahelas valitud kasutajalugude piires. Tarneahela osapoolteks loetakse mitte ainult piimandusega seotud osapooli vaid ka tarnijaid ja riigi ametkondi nagu Põllumajanduse Registrite ja Informatsiooni Amet, Põllumajandus-ja Toiduamet, samuti valdkonnale monopoolsena teenuseid pakkuvaid riigiettevõtteid nagu AS Vireen ja Eesti Põllumajanduse Jõudluskontrolli AS. Projekti tulemusena antakse ülevaade millised on eri platvormide ja IT- lahenduste ühendamise võimalused, probleemid ning nende olulisemad põhjused.

Projekti tulemused annavad kogemuse ja sisendi edasiseks põllumajanduse ja toiduainetetööstuse tarneahela tervikliku digiteerimise arendamiseks ja planeerimiseks. Kuidas digitaliseerimise käigus arendada lahendusi mis on täisautomaatsed või võiks osapoolte aega säästa teatud ulatuses. Teostamise käigus otsitakse ka tähelepanekuid, mida alul planeerimisel ei osatud arvesse võtta kuid võiksid osutuda edaspidi oluliseks. Pilootkatsed sõltusid Piimaklastriga mitteseotud kolmandate osapoolte huvist ja kaasatulekust, seega ei ole tulemus ette teada.

Valitud kasutuslugudest täpsustatati ja koostatati tehniliseks pilootkatseks järgmised näited:

• Loomade utiliseerimise töövoo digitaliseerimise analüüs ja disain. Pilootkatse tehnilise sisu koostamine ja selle katsetamine (ettevõtja/ettevõtja/riik/) andmevahetuse mudel) (T5-1)
• Karjatervise andmed. Terviseandmete väärtuse teke väärtusahela algosas (T5-2)
• Looma terviseandmete väärtustamine tarneahela järgmistes etappides. Agregeeritud andmete töömudel kasutamiseks toiduainetööstuse turunduses s.h. oletatav andmete töövoo & perioodsuse kirjeldus (T5-3)

Näiteks valitud juhtumid võimaldavad, mitte ainult teoreetiliselt arutleda, vaid seletavad praktiliselt ära, kuidas looma andmeid saaks erinevalt kasutada väärtusloomeks. T5-1 on mitmepoolse andmevahetuse näidis, kus teenus algab varem kogutud andmete alusel (andmete kohustuslik deklareerimine), kuid samade andmetega jätkab kinnituse aluselt teine osapool äriteenusega, ilma et andmeid uuesti peaks sisestama. Paberikasutus kaob, kasutatav andmete hulk on suhteliselt väike. T5-2 tegeleb terviseandmetele rahalise väärtuse näidetega väärtusahela algosas.  T5-3 on konkreetne näide, kus paljude andmete: farmiseadmete, ravimite kasutuse ja sööda kvaliteedi jms andmed võiksid elektroonilise sertifikaadi kaudu hakata looma väärtust tarneahela järgmistes etappides. Seal oleks nad sisuliselt piimatoote jälgitavuse osaks. Veise elektroonilise tervisepassi ideest saab sisuliselt karja tervisepass ning nonde kogumist hiljem toiduainetööstuse toorme kontrolli kinnitav kvaliteeditööriist – elektrooniline sertifikaat. Viimasel saab ajas lülitada näitajaid sisse või välja lähtuvalt nõudmiste muutumisest ja võimaldades süsteemi paindlikkust muutuvas ajas. Senisega võrreldes totaalselt uudne, on ettepanek andmete ristkasutusest riigiametite ja ettevõtjate vahel. Luues ühised kasutajalood riigiametite ja ettevõtjate töövoost, on võimalik vähendada üleliigset koormust mõlemal pool säilitades samas vajaliku kontrolli. Sisuliselt saab T5-1 õppetunni näitel lahendada ka keerukama ülesande

Innovatsioonitegevus viidi ellu Piimaklastri, Mooncascade OÜ, Vireen AS, Helves OÜ, Vebilo OÜ ja HeiVäl OÜ ühistööna.

Piimaklaster MTÜ on asutamishetkest alates järginud Euroopa innovatsioonipartnerluse (EIP) põhimõteid, neid sisaldab ka ühingu põhikiri. EIP töörühmana registreeriti ennast 2017.a. lõpus.

Piimaklastri juhitava EIP töörühma moodustavad Piimaklaster MTÜ oma liikmetega ning teaduspartnerid TorroSen OÜ, Eesti Tõuloomakasvatajate Ühistu, Eesti Maaülikool, Celvia CC AS ja Eesti Põllumajandusloomade Jõudluskontrolli AS.

Töörühm soovib oma koostöö raames:
• luua lisaväärtust teadusuuringute ja põllumajandustootmise tihedama sidumisega ning innustada olemasolevate innovatsioonimeetmete ulatuslikumat kasutamist;
• soodustada uuenduslike lahenduste kiiremat ja ulatuslikumat praktikasse rakendamist;
• teavitada teadlaskonda põllumajandustootmise jaoks vajalikest teadusuuringutest.

Piimaklaster teeb piiriülest koostööd Soome Oulu Ülikooli Kajaani tehnoloogiakeskuse juhitava EIP-töörühmaga olles EIP-koostöö juhtpartner. See on esimene kord, kui Euroopa Innovatsioonipartnerluse töörühmad teevad koostööd piiriüleselt. Koostööprojektid Eesti poolelt on MAVAS, beefEST ja WISECOW ning Soome poolel SMARTFEED,  GOOD FOR CATTLE ja HEALTHY CATTLE PRODUCES WELL. Soome EIP-töörühma liikmeteks on Oulu Ülikooli Kajaani tehnoloogiakeskus; ProAgria (Soome maaelu konsultantidevõrgustik), Soome ettevõtted MTech Digital Solutions, SEMES (siloproovide vahendite valmistaja), kaheksa piimatootmisettevõtet ja üks veterinaariaettevõte.

Kahe EIP töörühma piiriülene koostöö on olnud edukas ja sellele ehitatud laiem koostöö. Projektis sustainIT olid Piimaklastri ja Eesti Maaülikooli ning Soome Oulu Ülikooli Kajaani tehnoloogiakeskuse kõrval partneriteks ka Halmstad Ülikool Rootsist and Münheni Tehnikaülikool Saksamaalt. Projektis Smart4Welfare on Piimaklaster juhtpartner. Soome ja Saksamaa partneritele lisaks Slovakkia Põllumajandus ja Toidukeskus – NPPC.

Euroopa Liidu EIP põhimõtted ja valdkondlikud teemad on leitavad siit (inglise keeles). Euroopa Liidu innovatsioonivõrgustik (EIP-AGRI) on eeltoodu põllumajanduse ja metsanduse alalõik, mis loodud 2012. aastal, et panustada Euroopa 2020 strateegiasse “Tark, jätkusuutlik ja kaasav kasv”. EIP-Agri inglisekeelne veebileht on leitav siit.

Eesti poolse EIP-AGRI teeninduspunkti eest vastutab Põllumajandusuuringute Keskus.

Tööde põhieesmärk oli luua põllumajanduslike loomade majandamist hõlbustav tooteseeria/süsteem, mis parendab veiste tervise jälgimist, loomade leidmist kui ka andmete arhiveerimist ning raporteerimist erinevatele osapooltele. Lisaprojektiga Wisecow2 tootestati looma kiire leidmise seadmestik (Wisecow LEIA), implantaadi sisestamise vahend ning loodi tehisnärvivõrk looma terviseandmete analüüsiks. Projekti eelkäijaks on Piimaklastri veiste nahaaluse implantaadi kontseptsioon, mille abil on reaalajas ilma igasuguse inimesepoolse sekkumiseta võimalik määrata looma kehatemperatuuri.

Enamik seni turul olevatest seadmelahendustest keskendub ainult lehma perioodi jälgimisele. Wisecow terviseinfo süsteem (Wisecow HEALTH) võimaldab jälgida looma terviseseisundit ja heaolu  terve looma elukaare ulatuses esimestest päevadest kuni surmani. Oluline on just seni puudunud võimekus mis katab nii töömahuka vasika perioodi, farmivälise transpordi jne. Wisecow tehisnärvivõrk looma terviseandmete analüüsiks võimaldab alustada üleminekut terviseandmete kogumisele ja analüüsile. Senises loomapidamise praktikas registreeritakse looma andmestikus pigem looma raviandmeid ja looma terviseseisundi andmeid on suhteliselt vähe. Selles lõigus ootab ees suur areng, mis sõltub otseselt uutest automaatselt terviseandmeid koguvate seadmete ilmumisest. Edasiseks tuleb kõikjal nii loomakasvatajate kui veterinaaridega teha palju koostööd, sest puudub ühtne rahvusvaheline klassifikatsioon andmete ühetaoliseks registreerimiseks.

Wisecow loomade leidmise rakenduse arenduste suunajaks oli farmisisene loogiline töövoog. LEIA tuleseade koos kasutajaliidesega võimaldab säästa poole farmitöötajate ajast, mis kulutatakse loomade otsimisele ja töötajate vahel info jagamisele. Sedasi jääb enam aega loomadega tegelemisele ja nende heaolu tagamisele. Loomulikult on eesmärgiks täiesti paberivabad lahendused. Arvestav aeg kulutati kasutajalugude analüüsile, valmistamaks ette kasutajaliidese loomist. Eesmärgiks oli kasutajaliidese prototüüp LEIA ja hiljem HEALTH’i kasutajatele, mis oleks sõltumata kasutaja vanusest lihtne kasutada. Projektide käigus teostati väga mahukad kliinilise loaga farmikatsed tavalise tootmisfarmi tingimustes, Wisecow HEALTH 750 looma;  Wisecow LEIA 250 loomaga.  Tootmisfarmi tingimustes tehakse nii mahukaid katseid väga harva. Need annavad tulemustele juurde olulisel määral usaldusväärsust, sh võimaldavad tulemusi valideerida.

Wisecow projektide elluviijaks olid Piimaklaster ja teadus- ning tehnoloogiapartnerid Celvia CC AS, Eesti Maaülikool, Superhands OÜ, Helves OÜ, Vebilo OÜ. Tööde periood oli 2022. aasta aprillist kuni 2025. aasta juunini. Nad on osa Piimaklastri poolt juhitud piiriülesest Euroopa innovatsioonipartnerluse (EIP) koostööst Soome Oulu-Kajaani EIP töörühmaga. See on esimene kord, kui Euroopa Innovatsioonipartnerluse töörühmad teevad koostööd piiriüleselt. Piimaklastri juhitava EIP töörühma ülevaate leiab eraldi olevalt veebilehelt.

Projektide eelarved on kokku 504 493,77 eurot, millest 448 494,63 on Eesti maaelu arengukava 2014–2020 meetme 16.2 toetus ja 55 500,04 eurot omafinantseering.

Projekti eesmärk oli luua lihaveisekasvatajatele karjatamise ja karjamaade haldamise rakenduse prototüüp. See ühendab koostöös EPJ programmiga Liisu aretus- ja põlvnemisandmed, loomade terviseandmete, beefESTi karja- ning karjamaade, sõnniku-ja väetamishalduse infoga. Püüe on teha mugav tööriist nii ristand- kui puhtatõuliste lihaveiste kasvatajatele ning sellega toetada igapäevast karjahaldust. Süsteem töötab nii arvutis kui mobiilirakenduses olenemata operatsioonisüsteemist.

beefEST suudab esmakordselt Eestis ühes tervikus kasutada nii looma andmestu (EPJ, Liisus) kui ka erinevate põllumassiivide, taimiku ja tegevuste deklaratsioonide andmeid mida hallatakse tavaliselt eraldi PRIA põldude registris.

Süsteemi kasutuselevõtt võimaldab tõhusama andmekasutuse toel paremat karja haldamist, kasumlikumat ja keskkonnasõbralikumat tootmist. Andmete parem kasutamine on oluline eeldus põllumajanduse digitaliseerimisel. Sedasi kasutatakse ressursse vähem ja tõhusamalt, väheneb ka ökoloogiline jalajälg. Iga uus toimiv kaasaegne digitaalne tööriist toetab kaudselt omataoliste andmevahetuslahenduste arengut.

Projekti töörühma moodustasid Piimaklaster, ETKÜ, aktsiaselts Celvia CC, BigEye OÜ ja Eesti Põllumajandusloomade Jõudluskontrolli AS. beefESTi projekt on osaks Piimaklastri EIP-töörühma koostööst, samuti Piimaklastri poolt juhitud piiriülesest EIP koostööst Soome EIP töörühmaga. Projekti eelarve on 427 867,90 eurot, millest 347 742,32 meetme toetus ja 80 125,90 eurot taotlejate omafinantseering, tööde periood 2020-2024. Projekti tegevust toetatavad Eesti maaelu arengukava 2014–2020 meede 16.2 ja Euroopa Maaelu Arengu Põllumajandusfond.

Andmete ühendamisel on eraldi lõiguna küsimus, kas looma terviseandmestik üldiselt,  karjaterviseprogrammi (KTP) või selle rakenduse, kõrgema looma heaolu andmestik saaks toetada kohest mõistmist, mis maksab muutus loomade tervise lõigus või selle tegemata jätmine. Sisuliselt toimub andmete ühendamine neile teise mõõtme (rahalise väärtuse) andmise abil. Arvestades andmete kogumist EPJ programmi Vissuke, tehti projekti T5 alalõigus T5-2 raames andmete analüüs ja tehti ettepanekud EPJ Vissukese andmete visualiseerimiseks.

Parema visualiseerimise põhjused on:

• Raha vaade on juhi vaade, karjatervise vaade on spetsialisti oma. Juht ei oska raha vaateta spetsialisti suunata.
• KTP-ga oleme tõestanud, et tervise juhtimine sh ennetus toob säästu. Spetsialisti tööriistad majanduslikku mõõdet ei visualiseeri, sellega jääb osa tulemusest saavutamata
• Andmeid tuleb taaskasutada, mitte uuesti sisse tippida, sh koheses tervise kulu arvutamises.
• Selmet terviseandmeid koheselt kasutada arvutamises, tehakse ettevõttes sama ülesanne raamatupidamise kaudu. Kaasatakse vaid üksikud komponendid kogu andmestikust.
• Suhteliselt lihtne ülesanne koos mitmekordse andmete tõstmise ja sisestusega muutub raskesti jälgitavaks, samuti on sedasi avatud juhuslikule veale.
• Kaotsi läheb tegevuste proaktiivsus, toimub „peegli järgi juhtimine“ ja tagajärje kaudu parandamine.
• Kuna muutus ei tule paari nädala tööga, võib ülesanne käest libiseda, kuna on liiga abstraktne. Antud visualiseering aitab hoida järge.

Sellega soovitakse juba kogutavat KTP andmestikku võimestada, paremini perioode ja märkmeid kasutada. Kõigile huvilistele on proovida klikitav mudel, “Karjatervis on raha”.

Valem peaks võimaldama alati arvutada alternatiivtulu/kulu. Kui kasutaja soovib omale sobivaid hindu sisestada, saab ta seda teisel lehel teha. Muul juhul on seal turu keskmine (näiteks piima hind) või uuringute järgi teadaolev suurusjärk. Oluline on  kasutajal aru saada kuidas arvutus saadi või termin tähendab. Mudeli esimestel ridadel on ka küsimärgid klikitavad, kõikidel ei ole.

Karjatervisele majandusliku kaalu kalkuleerimise tööriist eeldab täpseid andmeid. Vissukeses on suur hulk andmeid olemas, sellepärast tasub seda arendust teha Vissukeses. Vissukese eeltäidetud karjatervise protokollis pole praegu võimalik tühje andmeridu täiendada ega muuta. Kõik farmis kogutud karjatervise protokolli andmed Vissukesse ei jõua. See loob olukorra, kus Vissukese karjatervise aruanne (KTA) pole protokolli järjepidevaks pidamiseks ammendav – kasutatakse paralleelselt protokolli pidamist MS Excelis. Täiendav tööriist muudab andmekorje loomakasvatajatele ja töötajatele atraktiivsemaks, kuna andmete otstarve muutub selgemaks ja praktilisemaks. Soovitatavad põhifunktsioonid:

• Ülevaatlik karjatervise protokolli koondvaate modaal
  • Võimalus protokolli sisu täiendada ning lisada kommentaare.
  • Interaktiivselt võimalik vaadata protokolli näitajate selgitusi täitmiseks ning diagnooside definitsioone.
• Trendid ja kulu modaalis
  • Farmi eesmärkide sisestamine
  • Karjatervise näitajate alternatiivkulu kalkulatsioon – võrdleb farmis seatud eesmärki ning 12-kuu keskmist tulemust
  • Võimalik kuvada selgitust või graafikut kulu tekkekohast, milles majanduslik mõju seisneb
  • Koondvaates tehtud kommentaarid on kuvatavad ka trendide ja kulu modaalis
• Eeltäidetud hinnad ning juhu kulude modaal
  • Võimalus kohandada farmispetsiifilisi hindu

Euroopa Liidu Põllumajandusliku raamatupidamise andmebaasi FADN (Farm Accountancy Data Network) andmed näitavad, et piima tootmisele spetsialiseerunud ettevõtetes söötade kulu koresööda sööjatele 150-180 eurot ühe tonni piima kohta, sh ostusöötade kulu oli 92 eurot ühe tonni piima kohta. Seega moodustab söötade kulu enam kui 50% piimatootmisettevõtete kuludest. Piimandussektori peale kokku on aastas söötade kulu 150 mln eurot, sh ostusöötade kulu 76 mln eurot. Samal ajal saadi ettevõtjatulu 30 eurot ühe tonni piima kohta ehk 25,4 mln eurot sektori kohta (2019.a. andmed). Kuna söötade kulu on suur, siis on äärmiselt oluline nende kontrollimine ja optimaalsel tasemel hoidmine.

Innovatsioonitegevuse eesmärk oli välja töötada söödakulu majandusliku optimeerimise mudel piimatootjatele. Projekti lõpuosas täiendati mudelit korduvalt, olulise muutusena tuli juurde söödaratsioonide koostamise tööleht. See paljude loomakasvatajate, söötmisnõustajate, söötmisteadlaste poolt kasutatav tööriist kuulub loogilisena mudeli juurde.  Piimaklastri söödakulude optimeerimise mudelis on ta alates versioonist 3.0.

Tegevuse olulisemad etapid olid:

• Andmete kogumine kasutatavate söötade toitefaktorite sisalduse ja hindade kohta.
• Andmete koondamine erineva toodangu tasemega piimatõugu veiste energia- ja toitainete vajaduse kohta.
• Innovatsioonitegevuses osalevate ettevõtete söötmiskorralduse ja -süsteemide andmete kaardistamine.
• Söödakulude optimeerimise mudeli loomine, selle töökindluse testimine, mudeli pakutavate kulusid minimeerivate ratsioonide valideerimine koostöös söötmisteadlaste ning innovatsioonitegevuses osalevate piimatootmisettevõtetega.
• Mudeli kasutamise juhendi koostamine.
• Juhendmaterjali koostamine põhisööda (rohusöötade) omahinna arvestamiseks.

Innovatsioonitegevuse tulemuseks on söödakulude optimeerimise mudel, mis aitab koostada piimalehmade söödaratsiooni, mis rahuldab etteantud söötadega ja etteantud tingimusi arvestades piimalehma toitefaktorite vajaduse. Tegemist on lineaarse planeerimise mudeliga, mis on loodud MS Excelis, kasutab Exceli Solverit ja koosneb viiest blokist:

• Lehma andmed
• Söödaratsiooni tingimused
• Söötade andmed ja valik
• Söödaratsiooni toitefaktorite kontsentratsioonimäärad laktatsiooniperioodi eri etappidel ja erineva päevatoodangu juures
• Optimaalne ratsioon

Mudeli kasutamaõppimiseks on  koostatud Söödakulude optimeerimismudeli kasutusjuhend ja õppevideod. Kuna optimeerimisülesande lahendamisel otsitakse madalaimate kuludega piimalehmade toitefaktorite vajadust rahuldavat ratsiooni, siis on oluline, et omatoodetud söötade hind (omahind) oleks võimalikult täpne. Kasutusjuhendi lisas leiate rohusöötade omahinna kalkuleerimise juhendi. Soovitame igal ettevõttel oma raamatupidajatega koostöös omahind võimalikult täpselt välja selgitada.

Mudeli saate alla laadida siit.  Kasutamise õppimiseks on valitud 15 olulisemat juhtumit alates eri toodanguga lehmadele sh. väga kõrge  toodanguga loomadele ratsioonidest kuni järgmiseks hooajaks söötade planeerimiseni. Selgitavad videod üheskoos kõigi materjalidega leiate iseõppeks sobivaks seatuna alamlehelt “Söötmiskulutuste optimeerimine. Iseõppepäev“.

Söötmise optimeerimise mudel valmis Piimaklastri ja Eesti Maaülikooli kaheaastase ühistöö tulemusel. EMÜ Majandus- ja sotsiaalinstituudi ning Veterinaarmeditsiini ja loomakasvatuse instituudi söötmisteaduse õppetooli teadlaste tööd juhtis Ants-Hannes Viira.

Loomade heaolu on viimaste aastate kasvav nõudmine kõikjal maailmas. Toiduainetööstus on oluline sektor, loomne toore kindlasti lähiajal ei kao. Tarneahela kõiki osapooli sh riigi ametiasutusi koormavad kasvavad nõudmised ja vajadus kulude vähendamiseks. Digitaliseerimine annab selleks võimalusi. Selleks, et andmed oleksid kasutatavad tööstuse vaates tarneahelas, peame neid kirjeldama tarneahela nõuetest lähtuvalt. Lihtsustatult esitavad nõudeid tarbijad ja nende nõudeid tõlgendavad siis tööstused, pangad, kaubaketid jne erinevate kvaliteedi- ja vastutust kirjeldavate programmide kaudu. Projekti T5 (Mitmepoolse andmevahetuse kasutuslood, pilootkatsete kirjeldamine ja läbiviimine (T5) alamprojekti T5-3 raames tehti ülevaate kvaliteedimudelitest, looma heaolu programmide arengust ja ravimite kasutuse jälgimisest nende programmide sees. Olulisem on allpool lühikese kokkuvõttena. Varem innovatsioonitegevuse T4 raames kogutud mõtted ja T5-3 raames kogutu on visualiseeritud klikitava mudelina, Andmed tarneahela vaates”, kus juba terve tarneahela nõudmised-vajadused toodud ühte tervikusse kokku. Tarneahela üheks osaks on loetud ka riiki, sest Euroopa toiduhinna toetusemeetmed on olulised mõjutajad.

Klikitaval joonisel lülitada kõigepealt praegune olukord, siis tulevik. Tuleviku joonisel on osapooltele klikkides leitav lühike ülevaade tema kasust.

Koostöö ettevõtja-riik-ettevõtja senini kõige mõjukaim näide on Eestis loomade kõrgema heaolu toetusmeede, mis otse Piimaklastri karjatervise auditiprogrammi (KTP) edukast katsest pärit. Euroopas ei ole sellist näidet võtta, kus ettevõtjate edukast katsest vormitakse rahvuslik meede, millega kehtestatakse kõrgemad loomaheaolu nõudmised. Sisuliselt tõestasime ennetustegevusega võimet vähendada ravimite kasutust, samaaegselt loomade tervis paranes ja piima kvaliteet tõusis. Kuid sellega sai tehtud alles suurema ülesande esimene osa. Me ei kasuta kogutavaid andmeid mujal peale meetme enda. Meede ei saa olla eesmärk omaette. Väärtusloomes on oluline küsimus, kas annab ka tarneahelas väärtust luua lisaks meetme abil käivitatud tegevustele ja sealt tulevale toetusele. Bürokraatia üle me tihti kaebame, kuid kui vaev on nähtud, tuleks see ka appi võtta edasises väärtusloomes. Digitaliseerimine põllumajanduse toidutootmise tarneahelas võikski tähendada, et tööstuse turunduses ja kvaliteedikontrollis kasutatakse samu juba esitatud andmeid uuesti. Ja tähelepanelikult vaadates selgub, et algne andmete omanik, riik, saab tööstuse poolega koostööd tehes oma andmete kvaliteeti oluliselt tõsta. Sellega kasvab ka nende väärtus. Teisalt saab riik osapoolena võime kvaliteetsete andmete abil oma meetmeid paremini juhtida, mõõdikud on praegu kehvapoolsed.

KTP kogub loomatervise kohta rutiinselt andmeid, samuti ravimiinfot. Piimaringi põhimõttel on need andmed summaarsena koos „riigi templiga“ piimatööstuste poolt võimalik kasutusele võtta. Hiljem ka lihatööstusel. Kuna andmetest tekib aegrida, tekitab see ka olulise väärtuse. Üksikut auditit on võimalik petta, aegrida petta on pigem raske. Rohepöörde teemade venimisel, on selles lõigus tegelikult Eestil olemas arvestatav võimalus. Meie „digital nation“- termin võiks olla ka toiduainetööstusele toeks. Me võiksime selle „riigi templiga“ väita, et meie tööstuste tarneahela kontrolli ulatus on teistest parem, me suudame andmetega tõestada. Me saame tutvustada ka  teistele riikidele vastutustundliku loomakasvatuse mudelit. Eesti ei  osale „rohepesus“ vaid juhib toiduainetööstuse väärtusloomet digitaalsete andmete abil ka tõejärgsel ajastul.

Riik pigem kogub ja ei ole tegelenud andmete kvaliteedikontrolliga (et osutada selle alusel uusi teenuseid). Kui võtta tööstuse poolelt appi kvaliteedikontrolli loogika, paraneb ka riigi enda jaoks andmete kvaliteet. Kaugseirega sarnaselt minnakse üle proxy-tüüpi  hindamisele. Täppismõõtmisele (rutiinne andmete esitamine) lisatakse tuletamine. Selleks on vajalik valideerimine, pisteline kontroll või loogiliste kontrollide süsteem. Tööstus saaks riigi templiga omakorda kapitaliseerida piima tootmisel farmis tehtud kulutused ja küsida kvaliteedi eest kõrgemat hinda.

Projekti küsimus-ettepanek riigi osapooltele on valmisolek andmete korduvkasutuseks sh anda riigi tempel andmetele. Sisuliselt see tähendab ühise oivakeskus(t)e suunas liikumist ja nende väljaarendamist. Nood peavad suutma vastutada ka andmete kvaliteedi kontrollimise eest. Siis saab andmeid päriselt edasi kasutada. Loomakasvatuses on selline osapool Eesti Põllumajanduse Jõudluskontrolli AS. See mudel on oma olemuses paindlik ja sedasi juhitav muutuvas ajas. See erineb praegusest vaatest, kus lähtutakse vaid PRIA loomaderegistrist, mille piiratud andmed on kogutud seaduse kohustusest tuleneva looma omaniku info ja toetuste info kogumiseks.

Selgitavad faktid:

• Loomaheaolu programmide haaratus maailmas madal – kuni 1% loomakarjadest. (Soome 2%, Rootsi/Taani 3%), tavaliselt audit 1 kord aastas.
• Ravimite (antibiootikumi) madalat kasutust eriti veel ei väärtustata, ainult Põhjamaad eristuvad, samas programmid käivituvad. Me ei tohi maha jääda
• Eesti KTP programm (looma kõrgema heaolu meede) on Euroopas ainulaadne. Riigi vaade on usaldusväärne
• Eesti KTP haaratus loomakarjadest on 80%, andmete kogumise tihedus hea: 12x aastas, 4 x aastas ravimid, 2024.a. aegrida on tekkinud
• Põhineb Jõudluskontrolli mudelil – (NB!) on odav, suurem osa kulusid tehakse nagunii
• Eesti võib täna olla eelduslikult natuke rohkem, kui teised. Peaksime kaaluma elektrooniliste sertifikaatide olukorra teket, kuna suurem osa nõudeid on kogu aeg täidetud (ESG/ Welfare Quality/Global Animal Partnership/ Dairy Sustainability Framework vms eri kv programmid). KTP katab väga suure osa terviseinfost. Hulk heaoluväiteid saab ka tuletada
• Sarnaselt E-valimistega, paljud ei saa aru
• Jätkusuutliku loomaheaolu hindamise metoodika otsingul julgeme väita, et paberil põhinevad auditeerimised ei ole jätkusuutlikud. Andmetepõhine tuleb selle asemele. Tõejärgne ajastu on saabunud.
• Tahaksime kapitaliseerida tehtud kulutused, mis farmi tasemel on tehtud
• Teeme koostööd. Seome samasse süsteemi kokku riigi meetmehalduse ja toiduainetööstuse väärtusloome.
• Sellega saame korraga bürokraatia vähendamise, ettevõtlusele elektroonilised sertifikaadid ja sellest tulenevad kiiremad ekspordiload. Ja loodetavasti lisaks tõhususe kasvule kõrgema piimatoote hinna ja – marginaali loomakasvatajatele tervete lehmade piima eest. Tugev ettevõtlus omakorda hoiab riigi julgeolekut sh toidujulgeoleku