El proyecto QLUNICO representa un avance estratégico en la integración de tecnología avanzada en el sector lácteo gallego. Su objetivo es claro: desarrollar un dispositivo universal, formado por hardware y software, capaz de adaptarse a cualquier modelo de carro mezclador y convertirlo en una herramienta de control y análisis en tiempo real. Esta innovación permite monitorizar con precisión la preparación y distribución del alimento, optimizar la nutrición del ganado y reducir desviaciones entre la ración teórica y la real, todo ello apoyado en técnicas de machine learning y quantum machine learning (QML).
Actualmente, el consorcio responsable del proyecto, liderado por CLUN (Cooperativas Lácteas Unidas) junto con Aldaba, Centro tecnológico ITG, el Centro de investigacións agrarias de Mabegondo (CIAM, AGACAL) y Medrar Innovation Office, se encuentra en plena ejecución del plan de trabajo. Se han desarrollado hasta la fecha prototipos funcionales, que recopilan datos en granjas piloto de leche, avanzando de manera firme hacia un nuevo paradigma de alimentación inteligente y basada en datos.
Del carro mezclador analógico al sistema inteligente conectado
El sistema unifeed es mayoritario en las explotaciones ganaderas, donde las cooperativas que proveen de piensos, forrajes y dan servicios de alimentación con los carros mezcladores a sus ganaderos poseen una ingente cantidad de datos diarios que la digitalización avanzada ayudaría a dar sentido y convertirlos en un sistema preciso de apoyo en la alimentación.
El carro mezclador es una herramienta esencial en las explotaciones de vacuno lechero, pero hasta ahora ha funcionado con limitaciones notables. Aunque dispone de báscula y, en algunos casos, impresora, no registra ni comunica la información relevante para el control del proceso alimentario. Esto genera desviaciones inevitables entre lo planificado y lo ejecutado: errores humanos, variabilidad en los forrajes o cambios en la densidad de los silos.
Estas discrepancias acaban traduciéndose en sobrealimentación o subalimentación, pérdidas económicas y, en muchos casos, desajustes en la producción y salud del ganado.
QLUNICO responde a este desafío desarrollando un sistema capaz de recoger y analizar datos precisos durante el proceso de mezcla, conectando el carro con la infraestructura digital de la granja y la cooperativa. A través de sensores avanzados, el dispositivo registra pesos, temperaturas, velocidades de mezclado y parámetros operativos, ofreciendo una visión completa del proceso. El resultado es una herramienta que transforma un equipo mecánico en un laboratorio móvil, aportando información en tiempo real y permitiendo una gestión más precisa, predecible y sostenible.
Una innovación basada en datos y aprendizaje cuántico
La base científica del proyecto radica en la combinación de tecnología sensorial, ciencia de datos y aprendizaje automático cuántico (QML). Este enfoque no solo permite recopilar información masiva sobre el proceso de alimentación, sino también descubrir patrones y correlaciones que antes eran invisibles.
A través del análisis de los datos generados por el hardware y de fuentes externas (datos de producción, calidad de leche, clima, suelos o cultivos), el sistema puede identificar relaciones entre la composición de la ración, la eficiencia alimentaria y los resultados productivos.
Este conocimiento permitirá ajustar las dietas con mayor precisión, mejorar la salud del ganado y optimizar el uso de los recursos. El proyecto también abre la puerta a establecer modelos predictivos de productividad y bienestar animal, basados en evidencia científica, lo que supone un paso adelante en la consolidación de una ganadería de precisión real y aplicable.
Resultados e impacto en el sector
A medida que avanza la ejecución del proyecto, se están generando resultados tangibles con potencial transformador para la industria láctea gallega. El desarrollo de un sistema de hardware universal y abierto, plenamente funcional y optimizado, permitirá que cualquier cooperativa o fabricante pueda incorporar esta tecnología a sus carros mezcladores, escalando la digitalización de la alimentación animal de forma rápida y asequible.
Paralelamente, la creación de una plataforma de análisis de datos con base en QML está sentando las bases para un nuevo nivel de comprensión de la relación entre alimentación, productividad y sostenibilidad. Gracias a ella, será posible construir una base de datos unificada de granjas, que incluirá información sobre composición de dietas, eficiencia alimentaria, composición de la leche y rendimiento de parcelas. Este enfoque integral permitirá generar indicadores comparativos y herramientas de benchmarking que facilitarán la toma de decisiones y la mejora continua.
Asimismo, los estudios en marcha están correlacionando la composición específica de las raciones con indicadores de salud y producción, aportando evidencia científica sobre cómo los diferentes ingredientes (piensos, forrajes o suplementos) influyen en la eficiencia y la calidad del producto final. Estos resultados abrirán nuevas líneas de investigación y posicionarán a Galicia como referente en innovación agroganadera basada en datos.
A nivel operativo, QLUNICO también impacta directamente en la modernización de los servicios cooperativos: la posibilidad de conocer en tiempo real el estado operativo de cada carro mezclador permitirá optimizar rutas, tiempos de descarga y mantenimientos predictivos, mejorando la eficiencia logística y reduciendo los costes asociados.
Beneficios globales y proyección futura
El proyecto QLUNICO aporta beneficios que trascienden la mejora técnica, alcanzando dimensiones económicas, medioambientales y sociales.
En el ámbito económico, la reducción del desperdicio de recursos, la mejora en la eficiencia productiva y el aumento de la rentabilidad por litro de leche fortalecen la viabilidad de las explotaciones lecheras gallegas. Además, la creación del primer sistema de control de carros mezcladores desarrollado íntegramente en Galicia refuerza el tejido industrial local, genera empleo cualificado y mantiene el valor añadido dentro de la comunidad autónoma.
Desde el punto de vista ambiental, la precisión alimentaria contribuirá a reducir las emisiones y excreciones contaminantes, optimizando el uso de tierra y forrajes, disminuyendo la dependencia de insumos externos y avanzando hacia un modelo de producción con menor huella ecológica. La alimentación ajustada a las necesidades reales del ganado permitirá reducir el uso de fertilizantes y pesticidas, mejorando la calidad del suelo y del agua.
En el plano social, QLUNICO impulsa el relevo generacional en el medio rural, al introducir tecnologías atractivas para los jóvenes ganaderos, facilita la formación técnica y promueve una gestión más profesional y digitalizada de las granjas. Además, contribuye a mejorar la imagen del sector lácteo gallego, alineándolo con los valores de sostenibilidad, bienestar animal y compromiso ambiental que demanda la sociedad actual.
A medio plazo, el proyecto se consolidará como una referencia replicable en otras cooperativas y territorios, demostrando que la innovación tecnológica aplicada con rigor y cooperación puede transformar de forma estructural la competitividad del sector primario.
Proyecto financiado por las ayudas para la ejecución de proyectos innovadores de los grupos operativos de la Asociación Europea de la Innovación (AEI), cofinanciadas en un 80% con el Fondo Europeo Agrícola de Desarrollo Rural (FEADER) en el marco del Plan estratégico de la política agraria común (PEPAC) 2023-2027 con fondos propios de la Xunta de Galicia en un 14 % y con fondos del Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación en un 6 %. La Consellería do Medio Rural es el órgano de la Administración gallega a la que le corresponde proponer y ejecutar las directrices generales en el ámbito rural, y engloba las competencias en materia de agricultura, ganadería, desarrollo rural y ordenación comarcal, estructuras rurales, industrias agroalimentarias y forestales, montes, prevención y defensa de los incendios forestales. Presupuesto total del proyecto: 139.993,49 €, Subvención:139.993,49 €.
