John Deere представил технологии эффективной заготовки кормов

Современные технологии на сегодня помогают украинским животноводам не только увеличивать производство высококачественных кормов, а еще и снизить расходы на весь процесс. Об этом рассказал специалист John Deere Дмитрий Калашников, сообщает пресс-служба компании.

По его словам, именно от того, как измельчит машина убираемую культуру, зависит степень уплотнения корма в силосной яме. Если оно будет недостаточным, корм будет портиться, и показатели его питательности будут снижаться. При этом для повышения питательности кормов из кукурузы следует использовать также зерна. Но для этой цели их нужно предварительно измельчить.

«На своих кормоуборочных комбайнах мы предлагаем измельчитель KernelStar, который не просто дробит зерна кукурузы, а расплющивает их. Его конструкция отличается наличием ряда скошенных дисков, которые оказывают более агрессивное разрывающее и раздавливающее действие на зерна», — рассказывает Дмитрий Калашников.

Такое решение, как отмечают в компании, способствует получению более энергоемкой массы на корм, а также для производства биогаза.

Рабочая поверхность измельчителя KernelStar составляет 270% рабочей поверхности стандарного измельчителя. Большая рабочая поверхность дает дополнительное преимущество: увеличение пропускной способности при более экономичном потреблении энергии. В отличие от традиционных вальцовых процессоров, здесь оба диска вращаются с одинаковой скоростью, что уменьшает забивание и позволяет обойтись без ненужных вмешательств даже при высокой урожайности кукурузы.

Среди интеллектуальных систем, которые представляет компания John Deere, также имеются разработки для заготовки кормов. Например, система HarvestLab, выполняющая функцию как бортовой, так и переносной лаборатории. Используя датчик ближнего ИК-диапазона, система измеряет влажность, а также пять показателей: сухое вещество, белок, клетчатка (NDF), клетчатка (ADF), а также крахмал, если убирается кукуруза.

«Таким образом агропроизводитель получает уникальную возможность измерять необходимые параметры убираемой культуры непосредственно в поле», — поясняет Дмитрийй Калашников.

Он заметил, что погрешность анализа HarvestLab составляет меньше 1%, что подтверждено Немецким сельскохозяйственным обществом (DLG). Кроме того сенсор позволяет нивелировать человеческий фактор, так как все измерения выполняются автоматически. Нет необходимости, чтобы оператор постоянно менял настройки комбайна в соответствии с меняющимися условиями.

Сенсор может также подобрать точное количество инокулянта, добавляемого в силосную массу, позволяя сэкономить на дорогих ингредиентах и повышая качество корма.

Еще одним решением John Deere для приготовления кормов является система автоматического регулирования длины резки IVLoc. Эта система функционирует вместе с системой HarvestLab, способствуя сохранению силоса благодаря оптимальной плотности укладки в силосных ямах.

«Дело в том, что влажность на одном поле может колебаться от 50 до 75%. Если менять длину резки в зависимости от этого показателя, то на влажной культуре при более длинной резке можно добиться снижения потерь питательных веществ, а на сухой культуре при более короткой резке — превосходное прессование при укладке силоса», — поясняет Дмитрийй Калашников.

Интеллектуальная система IVLoc также позволяет бережно использовать топливо: экономия на 100 тыс. т зеленой массы составляет около 8 тыс. л дизеля.