JP5529728B2 - 乳畜のグループを管理するための方法及び装置並びにそのためのコンピュータプログラム - Google Patents

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Description

本発明は、乳畜のグループを管理するための方法及び装置並びにそのためのコンピュータプログラムに関する。特に、第一の見地から見ると、本発明は、乳畜のグループを管理する方法に関するものであるが、その方法によれば、各乳畜が動物識別システムによって個別に認識され、そして、各乳畜が搾乳装置によって搾乳されて個別の乳生産量が得られる。
非特許文献１には、自動搾乳される乳牛に給餌する方法において、給餌に対する乳畜の個別反応を乳生産量の観点から動的モデルを用いて決定する方法が記載されている。
しかしながら実際の実務においては、この方法は、最も経済的な結果を常に出さず、また、乳畜の健康状態などの好ましくない種々の要因を考慮に入れていない。
「乳牛に関する実務レポート３７(PraktijkRapport Rundvee 37)」、Ｗａｇｅｎｉｎｇｅｎ、２００３年
本発明の目的は、上記の問題の一部を解決すること、又は、既知の方法について代替的な方法を提供することである。
上記の目的を達成するために、本明細書に添付された特許請求の範囲における請求項１に記載された方法が提供される。
特に、本発明の方法は、動物識別システムを用いて各乳畜を個別に認識し、該乳畜を搾乳して個別の実現乳生産量(individually realized milk yield)を生産するとともに前記乳畜に個別の飼料配給量(ration)を給餌する、複数の乳畜を含むグループを管理する方法において、前記乳畜のグループに関するデータ、該データは少なくとも前記個別の実現乳生産量と消費配給量とを含む、を収集し、該データに基づきモデルを用いてその後の個別乳生産量を見積もり、一又は複数の乳畜について、個々の乳畜の配給量及び搾乳のうち少なくとも一つを、前提条件が用いられる調節ステップ(regulatory step)における該前提条件を用いて調整する。無論、その後、関連する配給量を供給すること、または、関連する搾乳行為を行うことが可能である。
前提条件が与えられることでその他の状況も考慮に入れることができる。このようにして、乳畜一頭一頭の乳生産量の最大限化のみに特化しないので、管理が改善される。無論、この場合前提条件は、「乳畜一頭一頭の乳生産量を最大限化すること」とされるべきではない。
前記前提条件は様々である。以下に有利な実施形態について記載する。
本発明を説明する説明図である。 本発明の方法を実施するステップの説明図である。 サンプルモデルの説明図である。 Ｗｅｓｔ＆Ｈａｒｒｉｓｏｎ著の本の中の３６２ページにある表１０．４である。
特徴的な一実施形態において、前記前提条件には、調節ステップ後の個々の乳畜の予測給餌バランス(predicted feed balance)が、調節ステップ前の実現給餌バランス(realized feed balance)よりも高いとすることが含まれ、ここで、実現給餌バランス及び予測給餌バランスのそれぞれは、関連する実現乳生産量及び関連する予測乳生産量の収益(return)のそれぞれから、関連する実現配給量及び関連する予測配給量の価格のそれぞれを引き算したものに等しい。無論、「直前」の定義は上記のとおりであるので、考慮するステップ間には毎回、配給量または搾乳に関わるその他の調節ステップの存在はあり得ない。上記前提条件の大きな有利点は、乳生産量の合計についてはそれほど見ておらず、むしろ乳畜の効率を見ていることにある。結局のところ、収入よりもコストが高くなれば、乳畜がどれほど乳を生産しても意味がなくなる。さらに、そのような効率の減少は飼料の食べすぎや健康状態に問題があることを示している。しかしながら、下記では、配給量の乳生産潜在性が最適利用されていないこともまた明らかになる。
特徴的な実施形態において、前記前提条件には、グループ全体として、調節ステップ後の個々の乳畜の予測給餌バランスの和が調節ステップ前の実現給餌バランスの和よりも大きい、ということが含まれる。これにより、ここでは個々の乳畜（だけ）を見ているのではなくグループ全体を見ることとなるので、特別な有利点が得られる。例えば、可能性があるとともに実務においてはほぼ毎回そうであるが、全ての乳畜が、彼らに与えられた配給量をそれと等価な乳生産量に効率良く変換するわけではない。即ち、乳畜一頭一頭についてその個々の上限まで給餌バランスを持っていくのではなく、例えば飼料の変換効率が最も良い乳畜についてのみそうすることは理にかなっている。この実施形態は、飼料及び搾乳能力が無制限の場合にはあるいは利点が無いかもしれないが、特にさらなる前提条件を適用した場合には、非常に大きな有利点を生み出す。例えば、干ばつまたはそれに似た状況により飼料の量が制限される場合には、前提条件を最適利用することが明らかに有利となる。
配給量には、一日当たりの濃厚飼料の量またはそれと等価なエネルギーが含まれる。濃厚飼料はそのエネルギー内容がとても豊富であるので乳生産量を制御するのに非常に適している。
配給量にはさらに、少なくとも第二の種類の飼料、特に粗飼料(roughage)の量が含まれてもよい。粗飼料は制御変数、即ち調整変数として常に適するものではないものの、しばしば自由に入手することができるので、時にこの種類の飼料によって制御されるのに有用であり、また、調節ステップにおいて前記第二の種類の飼料を調整変数とする上で有用である。例えばそうすることによって、濃厚飼料摂取量を手本にして、例えば減少、又は、その真逆であるこの濃厚飼料摂取量の増量効果（reinforcing effect）を手本にして、乳畜に固有な要素をモデル化することができる。
特に、乳畜は少なくとも部分的に、コンピュータ制御される給餌装置によって給餌される。手による給餌も無論可能であるが、そのようなコンピュータ制御される給餌は一日を通して行うことができるので、正確性及び人員制限の点で有利である。有利な実施形態においては、給餌装置には、飼料の量を定める給餌メーターが設けられている。より有利な実施形態においては、給餌メーターは少なくとも二種類の飼料又は配給量の測定に適する。特に、混合された飼料は時に乳生産量に対して好ましい効果を及ぼすことがわかっているので、給餌装置には、少なくとも二種類の飼料を混合する混合装置が設けられている。
特別な実施形態においては、前提条件が、個別乳生産量の和は所定の乳割当量(quota)を超えない、ということを含む。このような場合は、無論、乳割当量を超える乳を生産することはできないか又は許されてもいない。これは、貯蔵タンクまたはそれに似た装置の容量にもよるが、実際には、むしろ政府より規定される乳割当量に関係がある。その場合、生産量の上限が与えられると、各乳畜毎に最大限化することはしばしば最善の結果にはならない。実際に、効率の良い乳畜は同等の質の乳を伴う高い給餌バランスを与える。さらに、ある乳畜の乳生産量の価値は、例えば脂質含有量が高いことで、他の乳畜の同等の乳生産量よりも高くなる。グループ全体を見ること及び結果を最適化するこのアイディアを適用することにより、より良い結果が得られるであろう。
特定の実施形態においては、前提条件が、全ての乳畜を搾乳する時間の合計は最大でも有効一日搾乳時間(effective daily milking time)と等しい、という条件を含む。例えば、一日は二十四時間しかなく、その間の搾乳者の能力は限られている。従って、その者が搾乳することができる量よりも多くの乳が生産されるほどに多くの配給量を与えることには意味がない。これも乳割当量の一種であるとすることもできる。ここでもまた、グループについて最適化することでより良い結果が得られるであろう。
特に、有効一日搾乳時間は、前日までの所定日数(a predetermined number of previous days)における有効一日搾乳時間、より詳細にはその移動平均(running average)、の関数として測定される。例えば搾乳者の能力の変化を無視することが可能である。実のところ、我々はすでにこれを動的モデル(dynamic model)であると考慮することができ、この中では、調整変数以外の数も時間と共に変化可能であり、また有効一日搾乳時間を変数であると考えることもできる。
有利には、乳畜は、好ましくはコンピュータ制御される搾乳装置、例えば搾乳ロボットなどの自動搾乳システム（ＡＭＳ）により自動搾乳される。これにより、コンピュータ制御される給餌装置と同様に、正確性及び使用の容易性において有利となる。その上、乳畜が所望の時に何時でも、例えば一日二度以上搾乳されることができるので非常に有利となる。これにより、多くの場合において一日の乳生産量がより高くなることがわかった。
特に、前提条件が、搾乳装置を用いて全ての乳畜を搾乳する合計時間は最大でも搾乳装置の有効一日搾乳時間と等しい、ということを含む。自動搾乳装置に一日の搾乳時間の上限があることは明らかである。この時間は、例えば装置を掃除及び／又はメンテナンスするのに要する時間、装置に乳牛が存在しない間の時間、及び、装置に搾乳できない又は（まだ）搾乳できないであろう乳牛がいるためにＡＭＳから再度去らなければならない時のその間の時間などによって制限される。この前提条件により、再度、追加の調整変数又はモデル内の決定基準が与えられる。実際には全ての乳畜の搾乳速度は同じではない。従って、もし搾乳時間の制限があれば、ある者は、モデルの中で、比較的短い時間内で搾乳可能な乳畜によってより多くの乳が生産されることを選ぶであろう。さらに、間隔感度(interval sensitivity)、即ち搾乳間隔が変化した場合の乳生産量の変化（相対値または絶対値）は、全ての乳畜で異なる。従って、最善の結果を求めているのであればこのパラメータを変化させることができる。
搾乳間隔、乳吸引(milk vacuum)、搾乳中の吸引／休止比、及び／又は、搾乳中に用いる搾乳プログラムは、有利に調整可能である。上記のように、搾乳間隔が短いと一日の乳生産量の合計が増大する。搾乳時間に上限があるという前提条件の適用下において、最適な搾乳間隔の選択が可能となる。従ってこれもまた動的係数又は変数又は調整変数の何れかとすることができる。その様な考えは、乳の出が良い何頭かの乳畜に対してより高く設定することが可能な乳吸引や、搾乳中の吸引／休止比や、搾乳プログラム、例えば生産量（場合により時間単位）の収益が高くなる特別な搾乳後プログラム(post-milking program)を含む又はこの搾乳後プログラムのみを含む搾乳プログラム、についても有効である。明かに、それ以外の変数、もしあれば、は排除されるべきではない。
特定の実施形態においては乳畜の数は変数である。このようにして、実際の場合もそうであるという事実を考慮に入れることができる。例えば、何頭かの乳畜が病気の場合、又はそれ以外の原因で乳を出さない場合は、実際にはモデルから排除されなければならない（乳生産量はゼロ）。グループに追加された乳畜には同様なものが逆適用される。その様にしてモデルを簡単に調整することができ、特定の乳畜が排除された時又は追加された時にすぐにグループ全体についての見積もりが修正される。生産量の高い乳畜又は反対に低い乳畜を追加することで、最適条件は変化する。これを統計モデルの中で処理することは不可能又はほぼ不可能である。特に、モデルには個々の乳畜についての重み因子(weighting factor)が含まれる。例えば、０及び１である重み因子を用いることで、乳畜の不在又は存在（場合によって）を、容易に前もって考慮に入れておくことができる。所望であれば、中間的な重み因子を含むこともでき、これは例えば、利用可能な乳を生産しない病気の乳畜でも飼料代を考慮するとして、少なくとも部分的に計算に含む場合である。
モデルは有利にはコンピュータによって実施され、乳畜のグループに関するデータは好ましくはコンピュータに入力され、その後の個別乳生産量が前記データに基づきモデルを用いることでコンピュータにより計算される。そうすることで、前記データを用いてモデルを調整することができ、その後コンピュータ自体が配給量及び／又は搾乳間隔などの値を再計算して必要に応じてそれらを調整する。無論、そのような再計算はコンピュータを使わなくても行うことができるが、コンピュータを用いることにより、管理者の仕事が容易になり、さらにはそのような調節ステップに管理者が関与することも不要となる。実際には、乳生産量、乳成分、及び可能性としては有効配給量摂取量、又は、後に有用となり得るその他のデータなどのデータを、コンピュータを用いて収集することができ、そして、コンピュータは内蔵された制御ロジック又はインストールされているソフトウェアを用いて、独立して、予測及び設定の調整を行うことができる。
ある実施形態においては、モデルは、固定係数とともに、静的モデル(static model)を含む。その様なモデルにおいては、実際には最適な乳生産量を前もって、即ち測定値とは独立して計算することができる。個別配給量、及び、所望であれば個別搾乳間隔、乳吸引、吸引／休止比、搾乳プログラムなどの一又は複数の変数の、関連する設定もまた直接与えることができる。スタートデータは、文献または好ましくは乳畜毎の履歴データからわかる平均値を基にすることができる。必要であれば、濃厚飼料供給量を、徐々に、例えば一日当たり０．５ｋｇずつ増加させるように、モデルを構成することができ、実際の乳生産量もまたそれに応じて最適値まで増加することとなる。しかしながら、（最適な）最終値は、モデルを用いた初期計算によってあらかじめ決められる。有利には、個別配給量はグループとしての最高の結果を得るために最適化される。好ましくは、しかしながら、新しい計算及び調節ステップは、乳畜が病気になったり乳畜を購入したりした場合などに乳畜の数が変化した時に実施される。そのような、固定係数を有する全てのモデルにおいては、授乳期中の経時的な変化などの個別変化を処理することはできないことに注意されたい。
また、利用されるモデルは様々であり得る。例えば、乳生産量が配給量の大きさの関数としてゆっくりと増大するように、個別乳生産量を与えられる配給量に二次的に依存するようにしてもよい。したがって、最適な配給量を乳畜毎に計算して、例えば最大乳生産量、多くの場合より有利には最大給餌バランスを、得ることができる。これは、乳生産量（配給量）又は（乳生産量（配給量）−コスト（配給量））の何れかの、配給量についての導関数がゼロになる点にある。乳畜のグループについて、配給量についての関連する個別最適条件は、例えば前提条件が与えられていない（乳割当量、可能な搾乳時間などに前提条件が与えられていない）場合には個別の最適化により得られる。例として、もし前提条件に、規定された乳割当量即ち乳畜のグループについての乳生産量の合計、又は、実際には最大乳生産量の合計に逆算できる最大可能有効搾乳時間、が与えられているとすると、個別設定は、回帰理論(regression theory)により、又は、実際には例えば個別配給量についての導関数が互いに全て等しいという前提条件とともに個別配給量を変化させることで、見出すことができる。実際には、グループの最適条件は、各乳畜の微小変化が全体として見た時に同じ効果を示さなければならないという条件によって特徴づけられる。これらは全て適切なコンピュータプログラムによって容易に実施可能であり、そしてこの分野の専門家にとってはこれを計算することは容易である。
非常に特徴的な実施形態においては、モデルは、個別モデル係数及び少なくとも部分的に時間依存するモデル変数を有するベイズ型時系列分析モデル(Bayesian time series analysis model)を含み、このベイズ型時系列分析モデルは、少なくとも単位時間当りの乳生産量と、個別調整変数、即ち配給量とされる、と、単位時間当りの単位配給量当りの個別の増分乳収益(incremental milk return)とを含む。観測方程式においては、このモデルによって、一又は複数のモデル変数がどのようにモデル係数及びモデル変数に依存しているかが記述されるとともに、システム方程式においては、モデル係数が時間とともにどのように発展するかが記述される。また、このモデルは、モデル変数及びモデル係数に基づいて個別調整変数がどのように変化すべきかを示す調整基準を、少なくとも一つの個別調整変数について含む。
ベイズ型モデルの大きな有利点は、時間経過と共に変化可能である点にある。従って、例えば畜乳が授乳期を経る又は病気（例えば乳腺炎により乳生産量が減少する）のために乳生産量が変化するなどの、生物学的な過程を考慮に入れることができる。実際、そのような変化は個別の最適化の位置に影響を及ぼし、従ってグループの最適条件の位置にも影響を及ぼす。
ベイズ型モデルは、しばしば「動的」モデル、例えば「動的線形モデル」とも呼ばれ、上記のような変化について考慮することができる。例えば、モデルは、測定された値に基づいて用いられることから、上記のような変化が考慮される。もしこれらの値が予測される値から外れたならば、ベイズ型モデルは、自らを更新すべきとみなす（または自らを更新する）。動的モデル及び関連する判断方法の詳細は、例えば「ベイズ型予測及び動的モデル（第二版）」West, M., Harrison, J., (1997)，Springer Verlag, NewYorkに記載されている。その様なモデルの詳しい例は図面を用いて議論する。その様なモデルは、乳生産量がどのようにモデル変数及びモデル係数に依存するかを記述する観測方程式、及び、モデル係数が時間とともにどのように発展するかを記述するシステム方程式を、特に含む。これに関するいくつかの見地について以下で詳細に記述される。また、静的モデルは測定値が予測値から外れても変化しないことに注意されたい。
さらに、動的モデルは価格変動などの動的プロセスを考慮する上でも非常に適している。乳または配給量またはこれらの一部、例えば濃厚飼料または粗飼料の何れかの価格が変化した場合、最適化の位置が変化し得る。乳成分もまた時間と共に変わる動的因子であり、したがって最適化の位置の変化は乳畜毎に起こり得る。
そのようなベイズ型モデルを用いることで、制御のなかで、
ａ）乳畜についてのモデル変数及びモデル係数に関するスタートデータを収集してコンピュータに入力し、
ｂ）前記モデルを用いて、量時間当たりの配給量及び単位時間当たりの単位配給量当りの個別の乳収益に依存する、各乳畜についての次回の単位時間当たりの乳生産量の個別予測を生成し、
ｃ）搾乳装置を用いて畜乳を搾乳し、
ｄ）前記畜乳の各々について乳生産量を決定し、
ｅ）前記個別予測の各々を、関連する決定された乳生産量と比較し、
ｆ）前記モデル、特にシステム方程式を用いて、前記決定された乳生産量に基づき前記個別モデル係数を調整し、
ｇ）前記調整基準を用いて、前記個別調整変数を再計算し、
ｈ）前記再計算された調整変数に基づいて、前記給餌装置を調整する。
これにより、ベイズ型システムの応用として知られるような、必要に応じてモデルの調整を実施するステップが与えられる。有利な実施例においては、ステップｂ）からｈ）を少なくとも一回繰り返し、より有利な実施形態においては、期間毎に繰り返す。
有利な実施形態においては、前記方法にはさらに、もし、特定の日における所定回数の間に、実現乳生産量が関連する生成された予測または見積もりから所定第一閾値以上逸れた場合に、通知信号を生成するステップを有する。
そのような逸脱値に基づく通知信号は、また特に「特異（mavericks）」ともされ、管理者が実際に乳畜と共にその場にいない場合にも又は常にその場にいない場合にも、逸脱値が測定されると信号を受け取ることができるので、乳畜のグループの管理において非常に有用である。その様な信号は、例えば低い乳生産量又は（非常に）短い若しくは長い搾乳間隔に関連し、これらは全て乳畜が病気になり得ることを示すものである。統計モデル及びベイズ型（動的）モデルの両方がそのような通知信号を生成することができる。しかしながら、ベイズ型モデルの非常に大きな有利点は、それ自体を時間と共に調整することができる点である。例えば、ゆっくりと減少する又は増大する傾向は、モデル内でも進行するために、不要な通知信号を発生することはない。
その他の有利な実施形態において、前記方法はさらに、もし観測が関連する生成された予測から所定第二閾値以上逸れた場合に、通知信号を生成するステップを有する。この方法においては、観測が予測から大幅に逸れた場合に常に通知信号が生成される。この場合、状況が深刻であり得るので通知信号の生成が遅れることはない。
本発明は、また、乳畜のグループを管理する装置に関し、該装置は、グループ内の個々の乳畜を認識するための動物認識装置と、コンピュータと、該コンピュータにより制御される自動給餌装置と、を有し、前記コンピュータは、本発明による方法を実行するように構成されている。前記コンピュータはその効果に適するようにプログラムされていてもよいし、又は、例えば適切なハードウェアを有していてもよい。そのような設定により、給餌装置を調整するために、調整信号が計算後にコンピュータに与えられて、該装置が、算出された個別配給量を識別された乳畜に供給する。
いくつかの有利な実施形態について以下で説明するが、関連する有利点はすでに度々本開示の中で方法の実施と対応して説明されているので、以下の説明は概要のみである。
好ましくは、前記装置は、消費された配給量又はその成分を計量するための飼料計量装置を有している。これにより、フィードバックデータが得られる。
自動給餌装置は、有利には、関連する種類の飼料の量を個別にコンピュータで制御して供給することのできる複数の飼料コンテナを有する。飼料混合装置が与えられるとより有利となる。
有利には、前記装置は、好ましくはコンピュータ制御され、及び、有利には、乳吸引や吸引／休止比などについて調節可能な自動搾乳システムを有する。また、もし算出された搾乳間隔がまだ経過していないならば乳畜を前記装置内に入れないようにすることで、搾乳間隔を若干制御することができる。所望であれば、コンピュータは、動物認識装置を用いて定められる乳畜の性質に基づいて、搾乳システムを調整することができる。
前記コンピュータは、様々なデータ、例えば動物認識信号及び給餌装置のための調整信号または配給量の大きさに関する信号、を受信及び／又は生成するように構成されている。さらに、コンピュータは、好ましくは乳または乳成分の価格、飼料の価格、グループ内の乳畜の数及びその数に関する変更などの外部データを入力するための追加の入力装置を有するべきである。
モデルは、個々の乳畜についての望ましい配給量を計算するために、コンピュータ内で実行される。これは、例えば固定係数を有する静的モデルであり得る。これはまた、有効個別乳生産量などの変数の観測の影響下で時間と共に変化する係数を有する、ベイズ型モデル即ち動的モデルであってもよい。さらなる例及び詳細は図面に記載される。
前記装置はさらに、好ましくは、そうすべき理由がある場合には、モデルに従い通知信号を生成するように構成されている。これは、農場主などの管理者へのアラーム信号の形で行われる。これは、例えば予測から第二閾値以上逸れた、大きく逸脱した値の場合に特に有用である。これを行うための一つの有用な方法は、ＳＭＳなどの携帯電話への信号などの可聴式の信号である。例えば印刷可能なリストなど、リクエストに応じて利用可能な通知信号のリストを使うこともまた可能である。
本発明はまた、コンピュータプログラムを含み、該コンピュータプログラムは、コンピュータプログラム指令が組み込まれた媒体を含み、この媒体は、コンピュータ、特に本発明の装置のコンピュータを、本発明に係る方法を実行させるようにアレンジすることができる。
コンピュータプログラム指令は、実行される方法に依って、例えばベイズ型（動的）回帰モデルを実施するための計算ルール、入力データを処理するルール、計算された値を実施するためのルールを有する。
図１は、本発明に係る装置を非常に概略的に説明したものである。上方部には乳畜のグループ１が示され、２は自動搾乳システム（ＡＭＳ）、３は個別給餌システム（ＩＦＳ）、４は乳畜認識システム（ＡＲＳ）、そして５は前記の全てのシステムにリンクしたコンピュータである。
ＩＦＳは、異なる場所において配給量を供給する複数のユニットを含んでいてもよく、例えばＡＭＳの場所で濃厚飼料を供給し休憩所において粗飼料を供給するとしてもよい。従ってＩＦＳは二つの部分から構成されるように描かれており、そして乳畜認識システム４はこの両方の部分に与えられている。それ以外の数設けることも可能である。さらに、全ての計算及び調整は手動で行うことができるので、ここで概説される実施形態の例においてコンピュータを用いることは任意である。しかしながら、利便性のために、以下ではそのようなコンピュータを用いることを常に前提とする。
自動搾乳システム２は、乳畜認識システム４を介して識別信号を受信し、かつ、問題とする乳畜に関する搾乳設定などの情報を取り出す。例えば、ＡＭＳ２は与えられた乳の量を測定することができ、有利な実施形態においては、その成分を決定してこの情報をコンピュータ５に送る。代替的には、成分を外部で決定してその後コンピュータ５に入力することもできる。
ＩＦＳ３は乳畜に個別の飼料の量（即ち配給量）を提供する。その様な飼料には、少なくとも濃厚飼料（濃厚飼料）及びさらには特に粗飼料が、別々に又はほぼ混合された状態で含まれる。所望であれば、他の種類の飼料や補助物などを提供することもできる。ＩＦＳ３は、問題の乳畜に対する配給量を示す調整変数に基づいてコンピュータ５により制御される。この中では、乳畜が配給量を全て摂取することが前提とされている。しかしながら実際には、与えられた配給量は実際に摂取された量と異なり、そのためＩＦＳ３が有効摂取量をも測定してこれをコンピュータ５に送ることができると有利である。必要であれば、コンピュータ５はその後、測定された量に基づいてモデルを調整することができる。
コンピュータプログラムはコンピュータ５内に取り込まれており、該コンピュータプログラムには指令が含まれ、この指令によりコンピュータ５は指令に従って方法を実施することができる。この方法には、この方法を描写するために以下並びに図２及び図３のフローチャートに記載されるベイズ型分析モデルを実施するステップが含まれる。
図２は、請求項１９にも記載されるステップａ）からｈ）を示し、ステップｈ）からｂ）までの繰り返しステップ（任意）、及び、通知信号を生成する追加のアクションｉ）（任意）を示している。
ステップａ）では、スタートデータの収集、及び、入力による、モデル、この場合コンピュータの準備が含まれる。コンピュータプログラムはすでにコンピュータ内にインストールされていると前提する。これらのデータは個別乳生産量の初期予測を立てるために必要となるデータである。無論、スタートデータの量及び種類は選択されるモデルに依存する。その様なスタートデータは履歴データ、例えば前回の授乳期のデータから得られ、又は、例えば実際には十分なデータが利用可能となるまでステップｃ）とｄ）のみを繰り返すスタート測定から得られる。もし、配給量が完全に乳畜により摂取されてない場合に実際に消費された配給量を定めたい場合には、例えばステップｊ）：「実際に消費された配給量を定める」などの追加のステップが（繰り返しループ内に）必要となる。必要であれば、ステップｊ）をスタートデータの収集の中に含ませることもできる。
この時点で、ステップｂ）において個別乳生産量を予測するための十分なデータを、コンピュータは有している。
その後、ステップｃ）において乳畜が搾乳され、そして、ステップｄ）においてＡＭＳ内で個別乳生産量が決定される。
ステップｅ）において、個別乳生産量が、対応する予測と比較される。これらの間の差異に基づいて、例えばその差異が所定の閾値以上である場合、又は、一もしくは複数の（直前の）前回期間における差異が同じかそれより小さい閾値以上である場合に、ステップｉ）において任意の通知信号が生成される。
ステップｆ）において、利用されるモデルは、決定された乳生産量に基づいて調整され、該当する場合には任意のステップｊ）において決定される実際に消費された配給量に基づいて調整され、そして、該当する場合には価格などに関するデータ入力に基づいて調整される。これは（複数の）モデル係数が再計算されることを意味する。これが行われるのは、例えば乳畜が配給量感度の低下を示す場合、又は、低い基本乳生産量を示す場合である。
ステップｇ）において、コンピュータは、供給される配給量についての新しい値を計算し、そして、ステップｈ）において、コンピュータは、例えばＩＦＳを調整して、該当する場合にはＡＭＳをも適宜調整する。
その後、ステップｂ）からｈ）が繰り返される。このようにして、システムはその後さらに精査を行うことができ、又は、少なくとも自らを、変化する状態に調整することができる。
概していえば、本発明による二つの主な改善点は、個別乳生産量と関連する配給量とが前提条件の適用下で調整されて最適化される点、特に収益が個別レベルの代わりに群れで最適化されるように最適化される点、そして、測定された乳生産量及び同様な値に基づいて時間と共に自らを調整する動的（ベイズ型）モデルを用いることができるように最適化される点である。
以下では、図３に概略的に示されるようなサンプルモデルのさらなる説明をする。より深い理解のために、モデルを二つの部分、適用モデルと照合／制御アルゴリズムとに分けた場合をイメージする。適用モデルには時系列分析モデルが含まれ、モデル変数の値に対する入力及びモデル係数の更新が可能である。適用モデルはその他の（複数の）変数の見積もりを生成し、そして、所望であれば、入力、及び／又は、算出された見積もりに基づいて警告信号を生成する。
更新された及び見積もられた値は、その後、照合／制御アルゴリズムに提供される。そうすると、このアルゴリズムは、調整基準を用いて、及び、有利な実施形態においては前提条件を適用して、（複数の）調整変数に対する更新された最適条件を計算することができる。該当する場合には、アルゴリズムは適用モデルにより生成された警告を制御することができ、又は、アルゴリズム自体が通知信号または新しい通知信号を生成することができる。
例えば適用モデルは、次の仮定、及び、対応する方程式に基づく。
１）乳畜毎の搾乳時間の合計Ｄは、搾乳セッションの回数Ｎに対しておおよそ線形であり、
Figure 0005529728
 とされ、ここで、
ａ0：搾乳セッション当たりの処理時間、及び、
ａ1：乳流の逆効果(inverse effect)（分／ｋｇ）
である。
２）期間当たりの乳畜毎の累積乳生産量（Ｍ）は、おおよそ、一日の濃厚飼料摂取量（Ｃ）及び間隔時間、又は、中間搾乳時間、（Ｉj）、に対する二次応答表面であり、
Figure 0005529728
 とされ、ここで、
ｃ0：基本乳生産量（ｋｇ／日）、
ｃ1：濃厚飼料摂取量の線形効果（ｋｇ／ｋｇ／日）、
ｃ2：濃厚飼料摂取量の二次効果（ｋｇ／ｋｇ2／日）、
ｂ2：間隔の長さの二次効果（ｋｇ／日2）、
であり、ｊは、その期間内の搾乳セッションに関する加算変数である。
３）濃厚飼料摂取量に応じた一日粗飼料摂取量Ｒは、おおよそ線形であり、
Figure 0005529728
 とされ、ここで、
ｄ0：粗飼料摂取量の基準（ｋｇ）、及び、
ｄ1：濃厚飼料摂取量の線形効果（ｋｇ／ｋｇ）、
である。
このモデルの（１．１）は実際には、ＡＭＳの中で搾乳時間を最適化する時にのみ用いられることに注意すべきであり、また、例えば搾乳能力が無制限であることから、最適な配給量のモデル化には不要であることに注意すべきである。さらに、（１．２）については二次的な依存関係を仮定する。しかしながら、無論その他の依存関係、例えば線形又はランダムな経験的に定められた依存関係を採用することもまた可能である。しかしながら、ここで用いられるモデルは良い結果を与える。さらに、例えば粗飼料が自由に入手できるのであれば、粗飼料を常に（１．３）のようにモデル化する必要はない。しかしながら、このモデルにおいては、例えば粗飼料の価格が実際に計算される場合に扱いやすいように、粗飼料摂取量をモデル化している。
上記のモデルにおいては三つの応答変数、即ち、搾乳時間Ｄ、乳生産量Ｍ、及び、一日の粗飼料摂取量Ｒがある。また、四つの回帰変数、即ち、搾乳セッションの回数Ｎ、乳生産量Ｍ（従って二つの機能を有する）、濃厚飼料摂取量Ｃ、及び、間隔の長さＩがある。一日当たりの乳畜当たりに、八つの係数（ａ0，…，ｄ1）が存在し、それらによって、乳生産量に対する搾乳頻度、及び、濃厚飼料の配分による影響が記述されるとともに、それぞれが明確な物理的及び／又は生物学的重要性を有している。さらに、使用においては、以下に記述されるシステム方程式、
Figure 0005529728
 が用いられ、ここで、θt(-1)は、時間ｔ又はあるいはｔ−１における係数であり、
Figure 0005529728
 は干渉(interference)である。
モデル化のために、使用においては、「新しい」係数に影響を及ぼす選択される期間の数、例えば日数、が、ディスカウント因子(discount factor)を介して用いられる。これは重み因子であり、重み因子は新しい値を計算する際に関連する前回の係数値の重要性がどれほど大きいかを示す。例えば、ディスカウント因子が０．８とすると、三周期前の値が未だに０．８3＝０．２５６の重要性を有することを示す。このようにして、古い値はモデルの中において減少していく重要性を有し続ける。通常、ディスカウント因子は０．８から０．９８の間であり、各々の対応する係数について異なることができ、また例えば試験測定より実験的に定義される。それぞれのディスカウント因子自体は不変である。
係数が相互に関連する様子、つまりシステム方程式は、選択される回帰方法に若干依存する。しばしば用いられる動的線形回帰方法においては、上記のＷｅｓｔ＆Ｈａｒｒｉｓｏｎ著の本、特に３６２ページのまとめの表１０．４、これは図４に含まれる、及び、関連する説明、これは本明細書に盛り込まれる、を参照する。使われている参照符号は異なるものの、それらの機能は対応している。係数の見積もりは、その中で記載されている位置変数動的線形モデルに基づいており、相違(variance)については考慮しないこととする。表Ｇの中には、時間と共に変化する対応するモデル係数の発展を示す、従って例えば可能性として一様な傾向を示す（行列）係数がある。しかしながら、本モデルの中では（例として挙げられている）、我々は、一様な（従来の）傾向は導入せずに、代わりに時間発展を従順に進行させて観測中モデルが調整されるとした。即ち、Ｇはここでは単位行列である。さらに、表１０．４のディスカウント因子はδで示される。
乳生産量Ｍは、間隔の長さ及び濃厚飼料摂取量の時間に渡る関数として、上記のモデルを用いてモデル化される。このモデルでは、係数と間隔の長さとについての初期値、即ち例えば乳畜の前回の授乳期間又は乳畜の平均値に基づくスタートデータ、からスタートすべきである。さらに、スタート値、又は一連のスタート値は、実際には調整変数である濃厚飼料摂取量に対して適用されなければならない。しかしながら、しばしば「立ち上げ期間」が実施され、その中で０からゆっくりと執行されることによりＣについての第一の値が規定される。乳生産量Ｍの第一のモデルの見積もりが、その後これらのスタートデータを用いて生成される。この生産量はほぼ有効に測定される。
実質的に、配給及び所望であれば搾乳間隔についての最適な個別設定は、一連の方程式を解くことで計算できる。例えば最適な個別配給量ＣOpt,itは、
Figure 0005529728
 より算出できる。ここで、πM、πC、πRはそれぞれ乳の価格（成分別でない）、濃厚飼料の価格、粗飼料の価格であり、下付き因子ｉ及びｔはそれぞれ乳畜と時間を示す。この方程式は、給餌バランスを微分することで、即ち、濃厚飼料の量Ｃに基づいて、乳生産量と価格の積から、飼料の量とそれらに対応する価格の積の和を引き算して、その微分値をゼロにすることで得られる。ここでは個別レベルで計算され最適化されていることに注意されたい。群れレベルで最適化する際にはもう少し表現が複雑になる。しかしながら、これらもまた反復方法により近似することができ、実際の実務においては多くの場合これがただ一つの使用可能な方法である。これに対しては、例えばＧＡＭＳ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＤＣ２００６，などのパッケージソフトウェアが利用可能である。
同様にして、例えば個別の最適な搾乳間隔ＩOpt,itに対する設定を、搾乳回数が多くても最大搾乳回数に等しいという前提条件の下で、
Figure 0005529728
 により得ることができる。ここでγ（ＤMax,t，Ｈt）は最大利用可能ＡＭＳ能力ＤMax,t及び乳畜のグループの大きさＨtに依存する関数であり、
Figure 0005529728
 とされ、ここで、
Figure 0005529728
 は最適な搾乳間隔の平均値であり、これは、給餌バランスの平均値Ｓに基づき搾乳時間平均Ｄを微分して、Ｄ（Ｉ平均値）をＤMax,t／Ｈtと等しくすることにより計算される。
実際には、上記方程式は、最適な搾乳間隔及び最適な配給量が独立変数と仮定して導出される。従って方程式は準最適な結果を与える。繰り返すが、例えば上記のパッケージソフトウェアを用いることで、より正確な結果を得ることができる。
これとは別に、より多くの前提条件を与えることができ、前提条件には、例えば、搾乳間隔を４．８から１２時間の間に保つ、又は、飼料摂取量の合計に対して粗飼料の所定最低量、例えば４０％、を含まなければならない、などが含まれる。また、変化を最大化でき、例えば一日の搾乳セッションの回数を最大０．５変更すること、又は、濃厚飼料を最大０．５ｋｇ変更することができる。また例えば乳回収後の最大搾乳間隔を最大で最適搾乳間隔の１．３倍とすることもできる。その様な前提条件により、乳畜の観測においてそのような与えられた制限から外れた場合に通知信号の使用が生じ得る。
繰り返し強調するが、本発明の二つの大きな有利点は、飼料配給量に対する設定、および該当するのであれば搾乳間隔の設定、が、個別レベルの代わりに群れレベルで最適化される点、そして、本発明が、そのような最適化において、乳畜のような動的因子についての考慮が向上された動的システムを用いて使用される点にある。
本発明を実試験の中で検証した。この中で、７１頭（平均）の牛を３カ月間観測した。これらの牛に対して、最適設定を上記のモデルに従って（繰り返し）求め、そして、乳の観点から、及び、給餌バランス、搾乳頻度、飼料摂取量の観点などから、収益を調査した。下表１は、従来の設定を用いた収益予測などとの比較を示し、例えば平均給餌バランス、即ち群れレベルでの給餌バランスの合計について明らかな増大が見られた。
Figure 0005529728
表は、例えば主に高い生産性を有する牛に、又は高い生産性を有する牛にのみ、より多くの飼料を与えることにより、及び／又は、より多くの搾乳時間を確保することにより、一頭当たりの収益が増大していることを示す。このようにして、従来のモデルを用いるよりもより良い方法で制限を探すことが可能となる。さらに、個々の牛についての設定（ここでは示されていない）の違いから、何頭かの（高い生産性の）牛が従来のモデルよりも多くの飼料、及び／又は、搾乳時間が与えられたのに対して、他の（低い生産性の）牛は従来のモデルよりも少ない飼料、及び／又は搾乳時間が与えられたことがわかった。
示される実施形態及びモデルは例でしかなく、これに対して専門家は本発明の範囲内において変更や調整を簡単に実施することが可能である。保護の範囲は添付の特許請求の範囲とともに定められる。

Claims (28)

  1. 動物識別システムを用いて各乳畜を個別に認識し、該乳畜を搾乳して個別の実現乳生産量を生産し、そして、該乳畜に個別配給量を給餌する、複数の該乳畜が含まれるグループを管理する方法において、
    少なくとも前記個別の実現乳生産量と消費された配給量とが含まれる、前記乳畜のグループに関するデータを収集する工程と、
    コンピュータによって、前記データに基づきモデルを用いて、前記乳畜の個別の乳生産量を見積もる工程と、
    コンピュータによって、一又は複数の前記乳畜について、前記モデルを用いて、前記個別配給量と個々の乳畜の搾乳とのうちの少なくとも一つを調整する工程と、
    を含み、
    前記モデルが、個別モデル係数と、少なくとも部分的に時間依存するとともに少なくとも単位時間当たりの乳生産量、配給量である個別調整変数及び単位時間当たりの単位配給量当りの個別の増分乳収益が含まれるモデル変数と、を有するベイズ型時系列分析モデルを含み、
    観測方程式において、前記モデルによって、一又は複数のモデル変数がどのように前記モデル係数と前記モデル変数とに依存するかが記述されると共に、システム方程式において、前記モデルによって前記モデル係数が時間とともにどのように発展するかが記述され、そして、
    前記モデルが、前記モデル変数と前記モデル係数とに基づいて前記個別調整変数がどのように変化すべきかを示す調整基準を、少なくとも一つの個別調整変数について、有している
    ことを特徴とする複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  2. 前記個別配給量と個々の乳畜の搾乳とのうちの少なくとも一つを調整する工程が、前記個別配給量と個々の乳畜の搾乳とのうちの少なくとも一つを調節ステップにおいて前提条件を用いて調整することを含み、
    前記前提条件が、前記調節ステップ後の個々の乳畜の予測給餌バランスは前記調節ステップ前の実現給餌バランスよりも高い、という条件を含み、そして、
    前記実現給餌バランス及び前記予測給餌バランスのそれぞれが、関連する実現乳生産量の収益及び予測乳生産量の収益のそれぞれから、関連する実現配給量のコスト及び予測配給量のコストのそれぞれを、引き算したものに等しいことを特徴とする請求項１に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  3. 前記個別配給量と個々の乳畜の搾乳とのうちの少なくとも一つを調整する工程が、前記個別配給量と個々の乳畜の搾乳とのうちの少なくとも一つを調節ステップにおいて前提条件を用いて調整することを含み、
    前記前提条件が、前記グループ全体として、前記調節ステップ後の前記個々の乳畜の予測給餌バランスの和は前記調節ステップ前の前記個々の乳畜の実現給餌バランスの和よりも大きい、という条件を含んでいることを特徴とする請求項１に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  4. 前記配給量が、一日の濃厚飼料の量又は該濃厚飼料に等価なエネルギーを有していることを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  5. 前記配給量が、少なくとも第二の種類の飼料の量を、さらに有していることを特徴とする請求項４に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  6. コンピュータ制御される給餌装置を少なくとも部分的に用いて前記乳畜に給餌することを特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  7. 前記個別配給量と個々の乳畜の搾乳とのうちの少なくとも一つを調整する工程が、前記個別配給量と個々の乳畜の搾乳とのうちの少なくとも一つを調節ステップにおいて前提条件を用いて調整することを含み、
    前記前提条件が、個別の乳生産量は所定の乳割当量を超えない、という条件を含んでいることを特徴とする請求項１乃至６の何れか一項に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  8. 前記個別配給量と個々の乳畜の搾乳とのうちの少なくとも一つを調整する工程が、前記個別配給量と個々の乳畜の搾乳とのうちの少なくとも一つを調節ステップにおいて前提条件を用いて調整することを含み、
    前記前提条件が、全ての乳畜を搾乳する時間の合計は最大でも有効一日搾乳時間に等しい、という条件を含んでいることを特徴とする請求項１乃至７の何れか一項に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  9. 前記有効一日搾乳時間を、前日までの所定日数における前記有効一日搾乳時間の関数として測定することを特徴とする請求項８に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  10. コンピュータ制御される搾乳装置を用いて、前記乳畜を自動搾乳することを特徴とする請求項１乃至９の何れか一項に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  11. 前記個別配給量と個々の乳畜の搾乳とのうちの少なくとも一つを調整する工程が、前記個別配給量と個々の乳畜の搾乳とのうちの少なくとも一つを調節ステップにおいて前提条件を用いて調整することを含み、
    前記前提条件が、全ての前記乳畜を搾乳する時間の合計は最大でも前記搾乳装置の有効一日搾乳時間に等しい、という条件を含んでいることを特徴とする請求項１０に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  12. 搾乳間隔、乳吸引、搾乳時の吸引／休止比、及び／又は、搾乳時に適用される搾乳プログラムを、調整可能とすることを特徴とする請求項１０又は１１に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  13. 前記乳畜の数を変数とすることを特徴とする請求項１乃至１２の何れか一項に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  14. 前記モデルが前記個々の乳畜についての重み因子を含んでいることを特徴とする請求項１３に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  15. 前記乳畜のグループに関するデータをコンピュータに入力し、そして、該データに基づきモデルを用いてコンピュータによりその後の前記個別の乳生産量を計算することを特徴とする請求項１乃至１４の何れか一項に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  16. 前記モデルをコンピュータの中で実施することを特徴とする請求項６乃至１５の何れか一項に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  17. 前記モデルが、固定係数を有する静的モデルを含んでいることを特徴とする請求項１乃至１６の何れか一項に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  18. ａ）前記乳畜についての前記モデル変数と前記モデル係数とに関するスタートデータを収集してコンピュータに入力し、
    ｂ）前記モデルを用いて、量時間当たりの前記配給量と単位時間当たりの単位配給量当りの前記個別の乳収益とに依存する、前記各乳畜についての次回の単位時間当たりの乳生産量の個別予測を生成し、
    ｃ）搾乳装置を用いて前記乳畜を搾乳し、
    ｄ）各乳畜についての前記乳生産量を決定し、
    ｅ）各予測を関連する前記決定された乳生産量と比較し、
    ｆ）前記モデルを用いて、前記決定された乳生産量に基づき前記個別モデル係数を調整し、
    ｇ）前記調整基準を用いて前記個別調整変数を再計算し、そして、
    ｈ）前記再計算された調整変数に基づいて前記給餌装置を調整する
    ことを特徴とする請求項１乃至１７の何れか一項に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  19. 前記ステップｂ）からｈ）を、少なくとも一度繰り返すことを特徴とする請求項１８に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  20. 実現乳生産量が、特定の日における所定回数の間に、関連する前記生成された予測または見積もりから所定第一閾値以上逸れた場合に、通知信号を生成することを特徴とする請求項１乃至１９の何れか一項に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  21. 観測値が、前記関連する生成された予測から所定第二閾値以上逸れた場合に、通知信号を生成することを特徴とする請求項２０に記載の複数の乳畜が含まれるグループを管理する方法。
  22. 複数の乳畜が含まれる乳畜のグループ内の個々の乳畜を認識するための動物認識装置と、該動物認識装置に接続されたコンピュータと、該コンピュータに接続されかつ該コンピュータにより制御される自動給餌装置と、が設けられた前記乳畜のグループを管理する装置において、
    前記コンピュータによって、前記コンピュータに入力された少なくとも個別の実現乳生産量と消費された配給量とが含まれる前記乳畜のグループに関するデータに基づきモデルを用いて前記乳畜の個別の乳生産量が見積もられ、
    前記コンピュータによって、一又は複数の前記乳畜について、前記モデルを用いて、前記個別配給量と個々の乳畜の搾乳とのうちの少なくとも一つが調整され、
    前記モデルが、個別モデル係数と、少なくとも部分的に時間依存するとともに少なくとも単位時間当たりの乳生産量、配給量である個別調整変数及び単位時間当たりの単位配給量当りの個別の増分乳収益が含まれるモデル変数と、を有するベイズ型時系列分析モデルを含み、
    観測方程式において、前記モデルによって、一又は複数のモデル変数がどのように前記モデル係数と前記モデル変数とに依存するかが記述されると共に、システム方程式において、前記モデルによって前記モデル係数が時間とともにどのように発展するかが記述され、
    前記モデルが、前記モデル変数と前記モデル係数とに基づいて前記個別調整変数がどのように変化すべきかを示す調整基準を、少なくとも一つの個別調整変数について、有している
    ことを特徴とする乳畜のグループを管理する装置。
  23. 前記個別配給量と個々の乳畜の搾乳とのうちの少なくとも一つを調整する工程が、前記個別配給量と個々の乳畜の搾乳とのうちの少なくとも一つを調節ステップにおいて前提条件を用いて調整することを含み、
    前記前提条件が、前記調節ステップ後の個々の乳畜の予測給餌バランスは前記調節ステップ前の実現給餌バランスよりも高い、という条件を含み、そして、
    前記実現給餌バランス及び前記予測給餌バランスのそれぞれが、関連する実現乳生産量の収益及び予測乳生産量の収益のそれぞれから、関連する実現配給量のコスト及び予測配給量のコストのそれぞれを、引き算したものに等しい
    ことを特徴とする請求項２２に記載の乳畜のグループを管理する装置。
  24. 消費された配給量又はその成分を計量するための飼料計量装置が設けられていることを特徴とする請求項２２に記載の乳畜のグループを管理する装置。
  25. 前記自動給餌装置には、関連する種類の飼料の量をコンピュータ制御により個別に供給するように構成された、複数の飼料コンテナが設けられていることを特徴とする請求項２２に記載の乳畜のグループを管理する装置。
  26. 前記自動給餌装置に飼料混合装置が設けられていることを特徴とする請求項２５に記載の乳畜のグループを管理する装置。
  27. 前記コンピュータにより制御可能であり、そして、乳吸引と、吸引／休止比と、搾乳プログラムと、搾乳間隔とについて調整可能な自動搾乳装置が前記コンピュータに接続して設けられていることを特徴とする請求項２２乃至２６の何れか一項に記載の乳畜のグループを管理する装置。
  28. 請求項１乃至２１の何れか一項に記載された方法を、コンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
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