La mungitura robotizzata rappresenta una delle innovazioni più impattanti degli ultimi vent’anni nella zootecnia da latte.
I sistemi AMS (Automated Milking Systems) sono oggi sempre più diffusi, anche nelle stalle da Parmigiano Reggiano, grazie alla loro capacità di ridurre la manodopera, aumentare la flessibilità gestionale e migliorare il benessere animale. L’adozione della mungitura automatizzata richiede un cambiamento profondo nell’organizzazione aziendale e, soprattutto, nella relazione tra l’allevatore e i suoi animali.
Il passaggio al robot non è neutro: non tutte le vacche si adattano allo stesso modo e l’efficienza del sistema dipende in larga parte da come le bovine imparano a usarlo, da quanto vi si recano volontariamente e da quanto sono a loro agio con questa nuova tecnologia. Le ricerche più recenti – di seguito ne analizziamo tre – hanno messo in evidenza tre fattori chiave che influenzano il successo dell’adattamento: l’addestramento, il temperamento delle vacche e la gestione alimentare.
Addestramento: come si introduce una vacca al robot?
Uno studio (1) pubblicato nel 2025 da Brasier, Schwanke, Bergeron, Haley e DeVries (University of Guelph) ha analizzato il comportamento di 48 vacche primipare suddivise in quattro gruppi, ciascuno sottoposto a un diverso metodo di preparazione all’AMS. I risultati hanno mostrato chiaramente che l’esposizione ai suoni e ai movimenti del robot prima dell’avvio effettivo della mungitura (gruppo MEC) ha portato a una maggiore frequenza di visite volontarie e a una produzione più elevata nei primi 14 giorni.
Al contrario, né la semplice familiarizzazione ambientale (gruppo ENV), né la distribuzione di concentrato come premio (PEL) sono stati in grado di migliorare significativamente l’adattamento rispetto al gruppo di controllo (CON), che non aveva ricevuto alcun tipo di addestramento.
Conclusione: l’addestramento efficace non è questione di premio, ma di esposizione controllata all’esperienza sensoriale reale del robot (suoni, braccio meccanico, spazio ristretto). Un approccio strutturato in questa fase iniziale può ridurre drasticamente lo stress delle primipare e migliorare da subito la funzionalità dell’AMS.
Mungitura robotizzata e temperamento: non tutte le vacche sono uguali
Il secondo elemento emerso dalle ricerche riguarda le differenze individuali tra gli animali, legate al temperamento. Una vacca esplorativa, attiva e sicura avrà più probabilità di entrare nel robot volontariamente e stabilire una routine efficiente di mungitura.
Lo studio (2) condotto da Schwanke, Dancy, Neave, Penner, Bergeron e DeVries (2024) ha individuato tre categorie comportamentali ricorrenti:
- esplorative: vacche curiose, portate a interagire con nuovi oggetti e ambienti;
- attive: vacche dinamiche, spesso più mobili ma anche meno regolari;
- audaci: vacche meno timorose e più rapide nell’instaurare comportamenti ripetitivi.
I dati hanno mostrato che le vacche con tratti “audaci” ed “esplorativi” avevano una maggiore propensione all’utilizzo dell’AMS e richiedevano meno interventi di recupero. Questi tratti, se valutati in fase di selezione o nella gestione della mandria, possono aiutare l’allevatore a identificare precocemente gli animali più promettenti per l’uso del robot, o al contrario quelli che potrebbero richiedere un addestramento più paziente e specifico.
Conclusione: monitorare il temperamento degli animali può rappresentare un prezioso strumento gestionale, capace di ridurre il lavoro e migliorare la regolarità delle mungiture in un sistema AMS.
Alimentazione: motivare sì, ma con misura
Un altro aspetto analizzato riguarda la distribuzione del concentrato tra razione di gruppo e robot. Nello studio (3) firmato da DeVries, Penner e Schwanke (2019), due gruppi di vacche venivano alimentati con strategie opposte:
- il gruppo H-PMR, con più energia nella razione di gruppo e meno concentrato nel robot;
- il gruppo L-PMR, con meno energia nella razione di base e più concentrato nel robot (fino a 6 kg/die).
Le vacche del secondo gruppo hanno mostrato una maggiore frequenza di visite volontarie al robot e una riduzione significativa dei recuperi. Tuttavia, la produzione di latte complessiva non è risultata significativamente diversa.
Conclusione: questo dimostra che l’alimentazione può essere un incentivo comportamentale valido, ma non è l’unico elemento determinante della resa. Inoltre, una distribuzione eccessiva di concentrato nel robot può portare a squilibri dietetici e aumento della competizione tra vacche.
Ogni dettaglio conta per valorizzare l’investimento
L’acquisto di un robot di mungitura rappresenta un investimento tecnologico e strategico importante. Tuttavia, come ogni tecnologia, la sua efficacia dipende dalla qualità dell’integrazione con il sistema aziendale e dalla risposta degli animali.
Le ricerche analizzate confermano che l’AMS funziona meglio quando ogni fase viene pianificata nel dettaglio: dalla selezione delle vacche, all’addestramento iniziale, fino alla gestione quotidiana. Non si tratta solo di fare entrare una vacca nel robot: si tratta di farla sentire a suo agio, senza stress e senza costrizione.
In questo senso, l’addestramento alla mungitura robotizzata è una leva tecnica importante per migliorare l’efficienza, accelerare l’adattamento e rendere più produttivo ogni giorno di funzionamento dell’AMS.
Gli studi citati sulla mungitura robotizzata 👇🏻
- Brasier, J. E., Schwanke, A. J., Bergeron, R., Haley, D. B., & DeVries, T. J. (2025). Effect of training method and dairy cow personality traits on adaptation to an automated milking system.
Journal of Dairy Science, 108(1), 885–899 - Schwanke, A. J., Dancy, K. M., Neave, H. W., Penner, G. B., Bergeron, R., & DeVries, T. J. (2024). Effect of dairy cow personality traits and concentrate allowance on their response to training and adaptation to an automated milking system
Journal of Dairy Science, 107(12), 11446–11462.Schwanke, A. J., Dancy, K. M., Didry, T., Penner, G. B., & DeVries, T. J. (2019) - Schwanke, A. J., Dancy, K. M., Didry, T., Penner, G. B., & DeVries, T. J. (2019). Effects of concentrate location on the behavior and production of dairy cows milked in a free-traffic automated milking system
Journal of Dairy Science, 102(11), 9827–9841.