Automatic milking and incidence of mastisis in cows

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

One of the main aspects of obtaining milk of high sanitary quality is functioning of milking equipment. Currently, the main volume of dairy products produced comes from dairy complexes equipped with milking parlors with automatic milking system. However, as practice shows, in the automatic milking system, settings may fail and be incorrectly set, leading to negative effect on mammary gland of cows. Hence, the goal of the research was to study the effect of settings of automatic milking equipment (vacuum in teat chamber, minimum milk flow when removing milking machines) on functional state of mammary gland of high-yielding lactating cows. The experiments were carried out in two milking parlors. At milking parlor 1, there was no maintenance of milking machine for three years. At milking parlor 2, there was regular maintenance with testing of each milking machine. It was established that with regular maintenance (milking parlor 2), the “milking vacuum” was in the range of 37…39 kPa, in the main pipe - 40…42 kPa, i. e. the difference was no more than 2-3 kPa. Insufficient vacuum in teat chamber (34…36 kPa) resulted in 1.6-2.0-fold increase in duration of milking, 2.5-4.0-fold increase in number of cows with udder irritation, 3.0-4.2-fold increase in incidence of subclinical mastitis, 3.2-11.8-fold increase in incidence of clinical mastitis, 2.0-3.2-fold increase in number of somatic cells in collected milk. Increase in minimum milk flow up to 450…500 g/min after turning off the milking machine ensures 3.9-fold reduction in the number of cows with udder irritation, 4.1-fold reduction of cows with subclinical mastitis, 21.2-fold reduction of cows with clinical mastitis, and 4.2-fold decrease in the number of somatic cells in collected milk (145.5 thousand/ml that corresponds to premium milk).

About the authors

Vitaliy I. Mikhalev

All-Russian Veterinary Research Institute of Pathology, Pharmacology and Therapy

Author for correspondence.
Email: mikhalevvit@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9684-4045
SPIN-code: 5252-8718

doctor of veterinary sciences, chief researcher, sector of bovine reproductive organ diseases, department of experimental therapy

114b Lomonosov st., Voronezh, 394087, Russian Federation

Vitaliy I. Zimnikov

All-Russian Veterinary Research Institute of Pathology, Pharmacology and Therapy

Email: ivanovich.vitalick@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6371-7143
SPIN-code: 3281-7694

candidate of veterinary sciences, senior researcher, sector of bovine mammary gland diseases, department of experimental therapy

114b Lomonosov st., Voronezh, 394087, Russian Federation

References

  1. Inzaghi V, Zucali M, Thompson PD, Penry JF, Reinemann DJ. Changes in electrical conductivity, milk production rate and milk flow rate prior to clinical mastitis confirmation. Ital J Anim Sci. 2021;20(1):1554—1561. doi: 10.1080/1828051X.2021.1984852
  2. Simonov GA, Nikiforov VE, Serebrova IS, Ivanova DA, Filippova OB. The influence of robotic milking on the quality of milk. Science in the Central Russia. 2020;(2):117—124. (In Russ.). doi: 10.35887/2305-2538-2020-2-117-124
  3. Filippova OB, Kiyko EI. Economic aspects of violation of the rules of machine milking in industrial milk production. Science in the Central Russia. 2013;(6):72—75. (In Russ.).
  4. Klimov NT, Mikhalev VI, Nezhdanov AG, Pershin SS. Technological parameters of the mechanical milking and the incidence of mastitis in cows. Veterinary Medicine. 2013;(8):37—39. (In Russ.).
  5. Konopeltsev IG, Shulyatiev VN. Vospalenie vymeni u korov [Inflammation of the udder in cows]. Kirov; Saint Petersburg; 2010. (In Russ.).
  6. Ebrahimi M, Mohammadi-­Dehcheshmeh M, Ebrahimie E, Petrovski KR. Comprehensive analysis of machine learning models for prediction of sub-clinical. Comput Biol Med. 2019;114:103456. doi: 10.1016/j.compbiomed.2019.103456
  7. Tyapugin EA, Tyapugin SE, Simonov GA, Uglin VK, Nikiforov VE, Serebrova IS. Comparative evaluation of technological factors, affecting the production and the quality of milk, various technologies of milking. Doklady Rossiiskoi akademii sel’skokhozyaistvennykh nauk. 2015;(3):50—53. (In Russ.).
  8. Grebenkin DA. Mastitis under control. Step 1. Control of the milking equipment. Bio. 2015;(4):47—49. (In Russ.).
  9. Bobbo T, Ruegg PL, Stocco G, Fiore E, Gianesella M, Morgante M, et al. Associations between pathogen-­specific cases of subclinical mastitis and milk yield, quality, protein composition, and cheese-­making traits in dairy cows. J Dairy Sci. 2017;100(6):4868—4883. doi: 10.3168/jds.2016-12353
  10. Serebrova IS, Uglin VK, Nikiforov VE. Production and quality of milk under various milking technologies and maintenance methods. Farm Animals. 2016;(2):10—12. (In Russ.).
  11. Tse C, Barkema HW, DeVries TJ, Rushen J, Pajor EA. Effect of transitioning to automatic milking systems on producers’ perceptions of farm management and cow health in the Canadian dairy industry. Journal of Dairy Science. 2016;100(3):2404—2414. doi: 10.3168/jds.2016—11521
  12. Besier J, Bruckmaier RM. Vacuum levels and milk flow dependent vacuum drops affect machine milking performance and teat condition in dairy cows. Journal of Dairy Science. 2016;99(4):3096—3102. doi: 10.3168/jds.2015-10340
  13. Klimov NT, Zimnikov VI. Veterinary-­technological aspects of protection of mammary gland health in cows and milk quality decrease. Dairy Industry. 2015;(10):69—70. (In Russ.).
  14. Alhussien MN, Dang AK. Milk somatic cells, factors influencing their release, future prospects, and practical utility in dairy animals: An overview. Vet World. 2018;11(5):562—577. doi: 10.14202/vetworld.2018.562-577
  15. Shabunin SV, Klimov NT, Nezhdanov AG. Significance of physiological and technological factors in development of mastitis in lactating cows. Reproduction in Domestic Animals. 2017;52(S3):133. doi: 10.1111/rda.13026

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».