Koko ruokaketjun toimintaympäristö on parhaillaan teknologisessa murroksessa, mikä avaa myös uusia ansaintamahdollisuuksia. Maitotiloilla digitalisaatio näkyy jo nyt erilaisina tuotantoa mittaavina sensoreina ja antureina, jotka tarjoavat ajantasaista ja tärkeää tietoa. Toisaalta vielä on paljon myös käyttämättömiä mahdollisuuksia. / Kirjoittaja: Mikko Utriainen/ VTT

1. U
uden teknologian mahdollisuuteen
on tarttunut Teknologian tutkimus-
keskus VTT Oy:n ja Luonnonvara-
keskuksen vetämä yhteinen tut-
kimushanke SmartFarm. Hanke
kehittelee yhteistyössä Faban ja nel-
jän teknologiayrityksen kanssa maitotiloille uusia älyk-
käitä sensoriratkaisuja. Hankkeessa tavoitellaan tilojen
tuottavuuden parantamista, kaupallisesti hyödynnet-
täviä tuloksia kansainvälisille markkinoille sekä tuot-
tajien ja teknologiayritysten yhteistyön syventämistä.
Nopea ja sujuva mittaus arvossaan
Äskettäin julkaistu ns. Karhisen raportti toteaa: ”Maa-
ja elintarviketaloudessa digitalisaatio merkitsee laaja-
mittaista digitaalisten teknologioiden hyödyntämistä ja
eri toimijoiden välistä digitaalista tiedonvaihtoa. Käy-
tännössä se mahdollistaa tuotannon kustannustehok-
kuuden, tuotannon ajantasaisen ohjauksen, tuotteiden
tasalaatuisuuden ja jäljitettävyyden sekä tuotteiden kil-
pailukyvyn viennissä.”
Keskeinen digitalisaation mahdollistaja ja tiedon
lähde on sensori tai mittalaite. Tilalle asennettuna se
mahdollistaa ajantasaisen tiedon, joka auttaa tuotannon
ohjausta ja lisää tuottavuutta. Käyttäjä arvostaa myös
sensoria, joka on mahdollisimman automaattisesti toi-
miva ja sujuvasti tilan tietojär-
jestelmiin kytkeytynyt.
Hankkeessa selvitimme suo-
malaisille maitotiloille koh-
dennetulla kyselyllä, mitä mit-
talaitteita tai sensoreita tilat
käyttävät ja miksi. Tärkeimmät
syyt sensorien ja mittalaitteiden hankinnalle ovat nopea
tieto eläimen sairauksien tai kiiman tunnistamiseksi
sekä tiedon tuottaminen tuotannon optimointiin, toi-
saalta monille mittauslaite on tullut lypsyjärjestelmän
vakiovarusteena.
Robotti- ja lypsyasematiloilla eroja
Mittalaitteiden käytön osalta on varsin suuria eroja lyp-
syrobotti- ja lypsyasematilojen välillä. Varsinkin mai-
don ominaisuuksien mittaus (väri, johtokyky, lämpötila,
Koko ruokaketjun toimintaympäristö on parhaillaan teknologisessa
murroksessa, mikä avaa myös uusia ansaintamahdollisuuksia.
Maitotiloilla digitalisaatio näkyy jo nyt erilaisina tuotantoa mittaavina
sensoreina ja antureina, jotka tarjoavat ajantasaista ja tärkeää tietoa.
Toisaalta vielä on paljon myös käyttämättömiä mahdollisuuksia.
Sensorit tulevat
maitotiloille
§§ Teksti: Mikko Utriainen
Kirjoittaja työskentelee vanhempana
tutkijana VTT Oy:ssä
Huomisen tila
SmartFarm-hankkeen kyselyn mukaan
tilat pitävät seuraavia keinoja tärkeimpinä
kannattavuuden parantamiseksi:
`` 66 % Maidon rasva- ja valkuais­pitoisuuksien
nostaminen
`` 61 % Maidon määrän lisääminen
`` 51 % Tehokkaampi ennakoiva eläinten
terveydenhuolto
`` 48 % Eläinten hyvinvoinnin parantaminen
`` 45 % Rehun energiapitoisuuden
parantaminen
`` 42 % Parempi utareterveys
36 Nauta 03/2019

2. solut, pitoisuudet) on lypsyrobottijärjestelmissä merkit-
tävästi yleisempää kuin lypsyasemissa. Sen sijaan kii-
man tunnistukseen liittyvä aktiivisuusmittaus on käy-
tössä varsin tasapuolisesti molemmilla.
Aktiivisuusmittauksen nopea yleistyminen on osoi-
tus sensorien hyödystä ja tarpeellisuudesta tiloilla. Se
taas on luonut skaalautuvan markkinan sensoritekno-
logiaa tarjoaville yrityksille ja lisännyt niiden kiinnos-
tusta panostaa ja ideoida ratkaisuja maatalouteen.
Selvitimme kyselyllä myös maitotilojen tyytyväi-
syyttä kannattavuuteensa, sekä mitä keinoja ne tunnis-
tavat kannattavuuden parantamiseen. Kyselyn mukaan
vain 25 prosenttia tiloista oli tyytyväisiä kannattavuu-
teensa. Tärkeimpänä keinona kannattavuuden paranta-
miseksi pidettiin maidon rasva- ja valkuaispitoisuuden
nostamista. Toisaalta eläinten hyvinvoinnin parantami-
nen ja ennakoiva terveydenhuolto olivat myös tärkeitä.
Myös rehun energiasisällön nostaminen sai ääniä.
Nopeille analyyseille olisi tilausta
Sensorikehittäjien suosima sanonta kuuluu ”Jos et voi
mitata, et voi parantaa”. Vaikka maidon pitoisuuksien
parantamista pidettiin tärkeänä, tilakohtainen ajanta-
sainen mittaus ei ollut kyselyn mukaan kovin yleistä:
vain 36 prosentilla tiloista oli maidon rasva-proteiini-­
pitoisuuksien mittalaitteisto. Nämä olivat lähes
Maitotilojen käyttämät mittalaitteet SmartFarm-hankkeen kyselyn
mukaan. Kysely kohdennettiin tuhannelle suomalaiselle yli 50 lehmän
maitotilalle huhti-toukokuussa 2018. Vastaajia oli 192.
Mittalaite tai sensori
Kaikki
vastaajat
Lypsy­
robotti
Lypsy­
asema
Maidon johtokyky 76 % 97 % 36 %
Aktivisuusmittaus
(ml. kiiman tunnistus)
74 % 81 % 61 %
Maidon lämpötila 72 % 78 % 44 %
Maidon värimittaus 59 % 81 % 6 %
Somaattisten solujen mittaus 53 % 71 % 6 %
Pikatestit (progesteroni, utaretuleh-
dus, tai vastaava)
40 % 36 % 53 %
Maidon pitoisuudet (rasva ja proteiini) 37 % 46 % 11 %
Märehtimisen mittaus 36 % 44 % 14 %
Eläimen paino 36 % 47 % 3 %
Syöntiajan mittaus 11 % 13 % 8 %
Rehun kosteus 5 % 4 % 11 %
Rehu-analysaattori (NIR tai vastaava) 3 % 3 % 3 %
HerdNavigator (DeLaval robotissa) 3 % 4 % 0 %
Automaattinen kuntoluokitus 1 % 1 % 0 %
Navetoissa on jo nyt monenlaisia antureita, mutta tilatason ajantasaiselle tiedolle on edelleen lisätarvetta.
KUVAHINNITIIRA
Nauta 03/2019 37
}

3. Tärkeimmät syyt, miksi maitotilat hankkivat mittalaitteen (SmartFarm-kysely 2018).
­poikkeuksetta Lelyn lypsyrobottijärjestelmillä varus-
tettuja tiloja.
Käytännön järjestely maidon pitoisuuksien mittaa-
miseksi on tuotosseuranta, mihin valtaosa tiloista kuu-
luu. Siihen liittyy usein työläs näytteenotto, näytteen
toimitus laboratorioon ja viiveellä saatava tieto. Lisäksi
analyysi toteutetaan tyypillisimmin vain 4 tai 8 viikon
välein.
Jos maidon pitoisuustiedot olisivat saatavilla tilalle
asennetulla mittalaitteella jokaisen lypsyn yhteydessä,
eläimen terveydentilaa ja ruokintaa voitaisiin ohjata te-
hokkaammin. Tuotosseurannan laatu- ja tarkkuusvaa-
timukset täyttävä tilatason maidon pitoisuusmittaus
voisi lisäksi korvata ainakin osan laboratorionäytteistä.
Näytteenotto ja toimitusprosessi laboratorioon on
tyypillinen käytäntö myös säilörehun koostumuksen
analyysissä. Kyselyn mukaan säilörehun kuiva-aine­
pitoisuutta tai muuta ravintoainekoostumusta mita-
taan tiloilla vielä harvemmin kuin maidon pitoisuuksia.
Toisaalta jo pelkästään säilörehun kuiva-ainepitoisuu-
den tunteminen auttaisi merkittävästi ruokinnan opti­
moinnissa.
Uusia prototyyppejä testataan
SmartFarm -hankkeeseen osallistuvilla sensoriteknolo-
giayrityksillä Spectral Engines Oy:llä ja GrainSense Oy:l-
lä on visiona viedä pitoisuusmittaukset pois laboratori-
osta ja olla edelläkävijöinä kehittämässä tilakohtaisia
sensoriratkaisuja maatalouteen, niin eläintuotantoon
kuin peltoviljelyynkin.
Molempien yritysten teknologia on alun perin ­VTT:llä
kehitettyä. Mittausteknologia on periaatteeltaan sama
kuin millä keskeiset rehun ja maidon laboratorio-­
analyysitkin tehdään, eli Lähi-IR spektroskopia (NIR,
near infrared spectroscopy).
Haasteina NIR-laitteiden tilakohtaisissa sovelluksis-
sa on ollut korkea hinta, suuri koko ja hankala käytettä-
vyys, johon kuitenkin uusin teknologia antaa lupaavia
parannuksia. Laitteet voidaan toteuttaa merkittävästi
pienikokoisempina ja valmistuskustannuksiltaan edul-
lisempina. Ne voidaan kytkeä langattomasti tietojärjes-
telmiin ja niillä voidaan saavuttaa sama suorituskyky
kuin vastaavilla laboratoriolaitteilla.
VTT:n ja Luken tutkijat selvittävät hankkeessa par-
haillaan GrainSensen käsikäyttöisen viljan pitoisuus-
mittalaitteen soveltuvuutta säilörehun pitoisuuksiin,
sekä Spectral Engines Oy:n NIR-sensorimodulien so-
veltuvuutta tilakohtaiseen maidon pitoisuusmittauk-
Huomisen tila
 Lypsyasema  Lypsyrobotti  Kaikki 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
%
GrainSense Oy on kehittänyt viljan proteiinin, kosteuden, hiilihydraattien
ja öljyn pitoisuuksien analysointiin tarkoitetun, kädessä pidettävän mitta-
laitteen. SmartFarm-hankkeessa tutkitaan sen soveltuvuutta säilörehulle
tilakäytössä.
KUVAGRAINSENSEOY
38 Nauta 03/2019
Se nopeuttaa ja parantaa sairauksien ja/tai kiiman tunnistamista
Se antaa tietoa, joka auttaa optimoimaan tuotantoa (esim ruokinta)
Se on lypsyjärjestelmän vakiovaruste
Se parantaa tilan kannattavuutta
Se vähentää työvoiman tarvetta
Se on edullisesti saatavilla osana lypsyjärjestelmää
Olen kiinnostunut uudesta teknologiasta
Minulle on suositeltu sen hankkimista
66 %
85 %
81 %
38 %
41 %
37 %
16 %
23 %
22 %
9 %
20 %
17%
19 %
52 %
45 %
28 %
34 %
35 %
16 %
25%
22 %
16 %
6 %
8 %

4. seen. Tutkimusprototyyppilaitteiden suorituskykyä
arvioidaan Luken Maaningan koenavetan lypsyjen
yhtey­dessä sekä mm. Luken Jokioisten koetilan kattavaa
säilö­rehukokoelmaa hyödyntäen. Vertailuarvoina käy-
tetään laboratorioiden tuloksia. Ajantasaisen mittaustie-
don tuomista tietojärjestelmiin ja hyödyntämistä Minun
Maatilani -ohjelmistossa arvioidaan myös hankkeessa.
Tilatason mittareita on luvassa
Alustavat tulokset edellä kuvattujen laitteiden mittaus-
tarkkuuden osalta ovat lupaavia, mutta kaupalliseen tar-
jontaan on vielä pitkä matka. Mittalaitteiden kehittämi-
nen on kallis ja työläs prosessi, johon SmartFarm-hanke
antaa vasta tutkimukseen perustuvan tiedon suori-
tuskyvystä, sekä suuntaviivoja uusien mittalaitteiden
tarpeelle, kustannusrakenteelle ja niihin perustuvalle
liiketoiminnalle.
Maidon alkutuotanto on kuitenkin globaalisti valta­
van suuri markkina, ja tarjoaa teknologiayrityksille hou-
kuttelevia mahdollisuuksia skaalautua kansainvälisesti.
Kun tutkimushankkeen jälkeen laitteiden valmiusta-
soa kehitetään ja niiden tuotteistukseen panostetaan,
ajantasaista maidon ja säilörehun mittaustietoa uusilla
sensori­ratkaisuilla on tulossa tilakäyttöön parin vuo-
den kuluessa. ○
Viite: Karhinen, Reijo: Uusi alku - Maatalous on myös tulevaisuu-
den elinkeino. Maa- ja metsätalousministeriön julkaisuja 2019:3.
Julkaisu löytyy verkosta: julkaisut.valtioneuvosto.fi, hakusanalla
Karhinen Reijo.
VTT:llä on rakennettu Smart-
Farm-projektin maidon pitoisuus-
mittalaitteen tutkimusprototyyppi.
Sen ytimessä on Spectral Engines
Oy:n pienikokoiset NIR-sensorimo-
dulit (pieni kuva). Suuri osa laitteistosta on näytteenoton
automatisointiin liittyvää mekaniikkaa ja elektroniikkaa.
KUVATVTT
Nauta 03/2019 39