Mungitura automatica: l’impatto della transizione su resa e qualità del latte

L’evoluzione tecnologica nelle stalle italiane

Dagli anni Novanta, i sistemi di mungitura automatica si sono diffusi con l’obiettivo di ridurre il carico di lavoro degli allevatori e migliorare lo stile di vita aziendale. In Italia, la popolarità della mungitura robotizzata è in costante crescita, con una penetrazione che nel 2023 ha raggiunto il 6,2% delle aziende sotto controllo funzionale, con punte del 10,2% nella regione Veneto e oltre l’11% in Lombardia. Questa evoluzione non modifica solo la gestione del lavoro, ma impatta profondamente sul comportamento animale e sulle strategie alimentari, poiché il robot attira le bovine alla mungitura tramite la somministrazione di concentrati. Resta tuttavia aperta la questione di come questo cambiamento influisca realmente sulla produzione e sulla salute degli animali che vivono direttamente il passaggio dalla sala mungitura tradizionale al sistema automatizzato. Comprendere questi effetti è essenziale per ottimizzare la gestione della stalla e garantire la sostenibilità economica delle produzioni lattiero-casearie.

Resa produttiva vs parametri qualitativi

Il passaggio al sistema automatico introduce una flessibilità che altera i ritmi biologici della bovina, passando dalle canoniche due mungiture giornaliere a una frequenza volontaria variabile. La letteratura scientifica indica che questo aumento della frequenza può determinare un incremento della produzione giornaliera di latte, ma i risultati sulla qualità chimico-fisica sono spesso contrastanti. Un parametro critico è rappresentato dalle cellule somatiche, la cui conta è un indicatore diretto dello stato di salute della mammella e della presenza di eventuali infiammazioni o mastiti. Oltre alla salute della ghiandola mammaria, la qualità tecnologica del latte dipende in larga misura dall’indice di caseina, ovvero il rapporto tra caseina e proteine totali, fondamentale per la resa e la qualità della trasformazione in formaggio. L’acidità del latte, misurata dal pH, e la concentrazione di urea sono altri fattori che possono variare significativamente in base al sistema di mungitura, influenzando le proprietà di coagulazione. Questi cambiamenti nei parametri qualitativi sembrano suggerire che la transizione tecnologica rappresenti un possibile fattore di stress per l’animale.

Materiali e metodi

Lo studio ha preso in esame un vasto dataset raccolto tra il 2012 e il 2024, che ha incluso 31 allevamenti di sola razza Frisona e 11 allevamenti multi-razza con Frisona, Bruna e Pezzata Rossa. Per garantire l’accuratezza dei risultati, sono state considerate solo le vacche presenti in entrambi i sistemi di mungitura, escludendo un periodo di adattamento di sei mesi dopo l’installazione del robot. 

Per ogni giorno di controllo, sono stati raccolti dati su produzione e qualità, in particolare, sugli aspetti di:

• Resa e composizione: produzione giornaliera di latte (kg/d), grasso, proteine, caseina e lattosio (%), urea (mg/dL) e pH.
• Salute della mammella: conta delle cellule somatiche (SCC), trasformata in SCS (Somatic Cell Score) per normalizzare la distribuzione statistica dei dati.
• Strumentazione: la composizione del latte è stata analizzata tramite MilkoScan (Foss), mentre le cellule somatiche sono state misurate con Fossomatic (Foss).
• Calcolo della produzione nelle 24 ore: per la sala mungitura (MP), il calcolo si basa sulla singola mungitura (mattutina o serale) con opportuni aggiustamenti; per il robot (AMS), viene calcolata la media delle mungiture avvenute nelle 48 ore precedenti al campionamento

Risultati

L’analisi statistica condotta tramite modelli lineari misti ha mostrato che le vacche di razza Frisona hanno prodotto 1,40 kg al giorno di latte in più nel sistema automatico rispetto alla sala mungitura tradizionale. Tuttavia, questo aumento produttivo è stato controbilanciato da un peggioramento della qualità: il latte munto dal robot presentava un punteggio di cellule somatiche significativamente più alto, una maggiore concentrazione di urea e un pH più elevato. È emerso inoltre che l’indice di caseina è diminuito nel sistema automatico, un dato confermato in tutte le razze studiate. Attraverso una regressione logistica, è stato calcolato che le bovine Frisone munte dal robot hanno il 79% di probabilità in più di superare la soglia critica di 200.000 cellule per millilitro, rispetto a quando venivano munte in sala tradizionale. I risultati indicano che l’incremento della produzione è più marcato nelle bovine primipare e nelle prime fasi della lattazione, mentre il rischio sanitario aumenta con l’avanzare dell’ordine di parto.

Strategie per una transizione rilassata

I dati raccolti evidenziano come la transizione dalla sala mungitura al robot sia un evento stressante che richiede un’attenzione gestionale specifica per mitigare i rischi sanitari e qualitativi. Se da un lato l’automazione favorisce una maggiore produzione individuale grazie all’aumento delle mungiture volontarie, dall’altro l’allevatore deve far fronte a una potenziale riduzione della qualità tecnologica del latte e a un possibile deterioramento della salute della mammella. Le vacche di razza Frisona si sono dimostrate meno resilienti al cambiamento rispetto alla Pezzata Rossa o alla Bruna, mostrando un aumento più marcato delle cellule somatiche. Per gestire con successo questa transizione, è fondamentale monitorare costantemente gli avvisi sanitari forniti dai sensori del robot e curare meticolosamente l’igiene della stalla e della zona di mungitura. Secondo lo studio, l’investimento in tecnologia deve essere accompagnato da un potenziamento delle competenze di gestione dei dati per ottimizzare l’efficienza della stalla senza compromettere la salute animale né il valore del latte prodotto.

Tratto da: “Milk yield and quality of dairy cows transitioning from milking parlour to automatic milking system”, di Luca Crocco, Silvia Magro A ngela Costa, Mauro Penasa & Massimo De Marchi. Italian Journal of Animal Science. Volume 24, 2025 – Issue 1 – May 2025. DOI: https://doi.org/10.1080/1828051X.2025.250240010.3168/jds.2025-27263.