Qué cambia en la alimentación cuando la vaca se ordeña sola, cómo evaluar el forraje y cuánto concentrado conviene dar en el robot.
Introducción
En un sistema con sala de ordeño convencional, la vaca recibe toda su dieta mezclada en el comedero. Con robot, no: una parte del concentrado se entrega dentro del robot, como incentivo para que la vaca entre a ordeñarse. Lo que queda en el comedero, es decir, los forrajes y el resto del concentrado, se llama ración parcialmente mezclada (PMR, por las siglas en inglés de Partial Mixed Ration). Es «parcial» porque le falta el concentrado que la vaca come en el robot (Bach y Cabrera, 2017).
Ese cambio modifica la lógica de la alimentación: el forraje deja de ser un ingrediente más y pasa a sostener todo el sistema. Este artículo explica por qué, cómo evaluar el forraje y cómo ajustar la alimentación en un hato con robot.
Qué cambia cuando la vaca se ordeña sola
El concentrado del robot se consume en pocas comidas al día y separado del forraje. Ofrecer así grandes cantidades de ingredientes ricos en almidón puede alterar la fermentación del rumen (Bach y Cabrera, 2017).
Por eso, si el concentrado va aparte, la estabilidad del rumen depende del forraje de la PMR. Un forraje más digestible permite incluir más forraje en la dieta y sostener el consumo, y eso deja margen para usar el alimento del robot sin castigar al rumen (Mainville, 2026).
Ensilaje de maíz o henolaje: se puede con ambos
Hay hatos con robot que usan solo ensilaje de maíz y otros que usan solo henolaje (forraje de pastos o leguminosas que se seca parcialmente en el campo y luego se ensila). Los dos sistemas funcionan si el forraje es de buena calidad, pero cada uno tiene sus costos.
Cuadro 1. Ensilaje de maíz y henolaje como forraje principal en hatos con robot
| Aspecto | Solo ensilaje de maíz | Solo henolaje |
| Costo del forraje | Menor: una sola cosecha al año | Mayor: varios cortes |
| Consistencia de la ración | Alta durante todo el año | Variable entre cortes |
| Proteína | Hay que comprar más | El forraje aporta buena parte |
| Riesgo | Un mal año de cosecha afecta los doce meses | Depende de comprar almidón, con costo variable |
Fuente: elaboración propia a partir de Mainville (2026).
En 160 hatos canadienses con robot, los que usaban ensilaje de maíz como forraje principal tendieron a producir algo más de leche que los que usaban henolaje (Van Soest et al., 2024).
Calidad física: que la vaca no pueda elegir
Las vacas seleccionan lo que comen. Por lo general rechazan las partículas largas de forraje, sobre todo las que quedan en la criba superior, de 19 mm, del separador de partículas Penn State (Grant y Ferraretto, 2018). Así consumen menos fibra efectiva de lo previsto, y eso se asocia con un rumen más ácido y con cambios en la composición de la leche (Miller-Cushon y DeVries, 2017).
En un hato con robot el problema se agrava, porque la vaca ya recibe concentrado aparte. Cuatro controles sencillos permiten detectarlo a tiempo.
Cuadro 2. Controles de calidad física del forraje en hatos con robot
| Control | Cómo se hace | Referencia de campo |
| Separador de partículas | Se tamiza una muestra de la PMR | Entre 8 y 15% en la criba superior |
| Regla del medio morro | Se observan las partículas de la criba superior | La vaca rechaza lo que mide más de la mitad del ancho de su morro |
| Prueba del vaso | Se separan a mano los granos de un vaso de cerca de un litro de ensilaje de maíz | No más de dos granos enteros y dos medios granos |
| Rechazo en el comedero | Se compara lo servido con lo que queda | Menos de 3% es normal; más de 5% indica que hay que revisar el picado |
Fuente: elaboración propia a partir de Mainville (2026). Son valores de experiencia de campo, no de estudios publicados.
Estos controles se hacen durante la cosecha, junto al contratista. Después, el forraje ya está en el silo para todo el año.
Calidad química: el «combustible ruminal»
Para comparar forrajes sin formular toda la ración existe un cálculo rápido, conocido como combustible ruminal (rumen fuel, en inglés). Suma los tres nutrientes del forraje que alimentan a los microorganismos del rumen (Mainville, 2026).
Cuadro 3. Los tres componentes del combustible ruminal
| Nutriente | Para qué sirve | Cómo se estima |
| Almidón digestible | Se convierte en propionato, que impulsa el volumen de leche | Almidón × digestibilidad del almidón |
| Fibra digestible | Se convierte en acetato, que sostiene la grasa de la leche | FDN × digestibilidad de la FDN |
| Azúcares | Energía rápida para los microorganismos que digieren la fibra | Valor total del análisis |
FDN: fibra detergente neutro, la medida habitual de la fibra del forraje. Fuente: elaboración propia a partir de Mainville (2026).
Lo que cuenta es lo digestible, no el total. Un forraje con 31% de FDN y 58% de digestibilidad aporta unos 18 puntos de fibra digestible; otro con 34% de FDN y 46% de digestibilidad aporta cerca de 16, aunque tiene más fibra. Como referencia práctica, una vaca de 40 litros necesita unos 9,5 kg diarios de combustible ruminal, y lo que el forraje no aporte hay que cubrirlo con grano (Mainville, 2026).
La investigación respalda ese enfoque. En una revisión de 29 experimentos, cada punto adicional de digestibilidad de la fibra del ensilaje de maíz aumentó la producción en 82 gramos de leche por vaca al día (Krämer-Schmid et al., 2016). Y cortar el maíz más alto sube el almidón y la digestibilidad de la fibra, aunque reduce el rendimiento por hectárea (Diepersloot et al., 2026).
Lo mismo vale para el almidón: más almidón no significa mejor forraje. En una comparación de híbridos de maíz por digestibilidad, el de mayor contenido de almidón quedó penúltimo (Mainville, 2026).
Lo que se pierde entre el campo y el comedero
La calidad con la que el forraje sale del campo ya no se puede cambiar. Lo que sí se puede manejar es cuánto de ese valor se conserva.
Cuando entra aire al silo, las levaduras consumen primero los azúcares y los ácidos de la fermentación. Ese deterioro puede afectar hasta el 20% de la materia seca almacenada, y hasta el 70% en los bordes y junto a las paredes. En un ensayo, retrasar cuatro días el sellado redujo los azúcares del ensilaje hasta en 65% (Borreani et al., 2018).
De ahí sale una revisión rápida: mirar el valor de azúcares en el análisis del ensilaje. Si está en cero, algo falló en la conservación o en la extracción (Mainville, 2026). La prevención es conocida: compactar bien, sellar pronto y avanzar el frente con rapidez.
Cómo se arma la estrategia de alimentación
Estas son las referencias de campo que se usan en hatos con robot de Norteamérica (Mainville, 2026):
- Proporción de forraje. Entre 56 y 62% de la dieta total, sin bajar de 50%.
- Energía. La PMR se formula para unos 7 litros menos que la producción promedio del hato, y el alimento del robot lleva cerca de 7% más energía. Así la vaca busca el resto en el robot.
- Manejo del comedero. Servir dos veces al día, acercar el alimento cada dos horas y dar unos 60 cm de comedero por vaca.
- Inicio de la lactancia. Ofrecer alimento para una producción algo mayor a la actual y reducirlo después por etapas. Solo funciona con forraje de buena calidad; con forraje pobre aparecen picos más bajos y más cetosis (un trastorno metabólico del inicio de la lactancia).
Varias de estas referencias coinciden con la investigación. En 160 hatos canadienses con robot, la dieta tenía en promedio 58% de forraje, y acercar el alimento con más frecuencia se asoció con más ordeños por vaca (Van Soest et al., 2024). Más espacio de comedero se asoció con más leche (Matson et al., 2021). Y la cetosis merece atención: en Ontario fue más frecuente en hatos con robot que en hatos convencionales (Tatone et al., 2017).
En dos puntos conviene ser prudente:
La cantidad de concentrado en el robot. En campo hay vacas que consumen 10 o 12 kg diarios (Mainville, 2026). Sin embargo, la recomendación publicada es no pasar de 3 a 4 kg por día (Bach y Cabrera, 2017). En un ensayo con dietas de igual energía, subir el pellet de 0,5 a 5 kg diarios no aumentó las visitas ni la leche, pero sí la variación del consumo de un día a otro (Paddick et al., 2019).
Más forraje no trae más visitas por sí solo. En los hatos canadienses, más forraje en la dieta tendió a asociarse con algo menos de ordeños por vaca (Van Soest et al., 2024). El efecto del buen forraje es indirecto: estabiliza el rumen, y eso permite usar mejor el alimento del robot (Mainville, 2026).
Qué significa en dinero
Alimentar una vaca en robot cuesta más que en un sistema convencional. Pero en los registros de campo de Norteamérica, esos hatos también producen más leche y dejan un margen sobre el costo de alimentación algo mayor. De esos registros sale una lección útil: el costo de la ración no predice el resultado. Hay hatos con ración cara y poco margen, y hatos con ración barata y el mejor margen. Una regla práctica es exigir al menos tres unidades de ingreso en leche por cada unidad invertida en alimento (Mainville, 2026).
Conclusiones y recomendaciones prácticas
En el ordeño robotizado, el concentrado se separa de la ración y el forraje queda como responsable de la estabilidad del rumen. Por eso su calidad pesa más que en un sistema convencional. Se puede trabajar con ensilaje de maíz o con henolaje, siempre que el forraje sea digestible, esté bien picado y bien conservado.
Recomendaciones:
- Analizar antes de formular. Comparar los forrajes por su almidón y su fibra digestible, no por el total.
- Controlar el picado en la cosecha. Después ya no se puede corregir.
- Cuidar el silo. Un valor de azúcares en cero es una señal de alerta.
- Ajustar la PMR y el alimento del robot como un sistema. Aumentar el concentrado del robot con prudencia y vigilar la cetosis.
- Evaluar por retorno, no por costo. Conservar lo que demuestra resultado en leche.
Los valores señalados como referencias de campo provienen de la experiencia profesional presentada en Mainville (2026) y no de estudios publicados.
Referencias
Bach, A. y Cabrera, V. (2017). Robotic milking: Feeding strategies and economic returns. Journal of Dairy Science, 100(9), 7720–7728. https://doi.org/10.3168/jds.2016-11694
Borreani, G., Tabacco, E., Schmidt, R. J., Holmes, B. J. y Muck, R. E. (2018). Silage review: Factors affecting dry matter and quality losses in silages. Journal of Dairy Science, 101(5), 3952–3979. https://doi.org/10.3168/jds.2017-13837
Diepersloot, E. C., Pupo, M. R., Shaver, R. D. y Ferraretto, L. F. (2026). Effect of cutting height on the nutritive value, dry matter yield, and fermentation profile of whole-plant corn forage and silage through a meta-analysis. Journal of Dairy Science, 109, 1305–1319. https://doi.org/10.3168/jds.2025-27233
Grant, R. J. y Ferraretto, L. F. (2018). Silage review: Silage feeding management: Silage characteristics and dairy cow feeding behavior. Journal of Dairy Science, 101(5), 4111–4121. https://doi.org/10.3168/jds.2017-13729
Krämer-Schmid, M., Lund, P. y Weisbjerg, M. R. (2016). Importance of NDF digestibility of whole crop maize silage for dry matter intake and milk production in dairy cows. Animal Feed Science and Technology, 219, 68–76. https://doi.org/10.1016/j.anifeedsci.2016.06.007
Mainville, A. (2026, agosto). El rol de los forrajes en el rendimiento de los sistemas de ordeño robotizado [Conferencia]. Congreso Argentino de Forrajes, Córdoba, Argentina.
Matson, R. D., King, M. T. M., Duffield, T. F., Santschi, D. E., Orsel, K., Pajor, E. A., Penner, G. B., Mutsvangwa, T. y DeVries, T. J. (2021). Benchmarking of farms with automated milking systems in Canada and associations with milk production and quality. Journal of Dairy Science, 104(7), 7971–7983. https://doi.org/10.3168/jds.2020-20065
Miller-Cushon, E. K. y DeVries, T. J. (2017). Feed sorting in dairy cattle: Causes, consequences, and management. Journal of Dairy Science, 100(5), 4172–4183. https://doi.org/10.3168/jds.2016-11983
Paddick, K. S., DeVries, T. J., Schwartzkopf-Genswein, K., Steele, M. A., Walpole, M. E. y Penner, G. B. (2019). Effect of the amount of concentrate offered in an automated milking system on dry matter intake, milk yield, milk composition, ruminal digestion, and behavior of primiparous Holstein cows fed isocaloric diets. Journal of Dairy Science, 102(3), 2173–2187. https://doi.org/10.3168/jds.2018-15138
Tatone, E. H., Duffield, T. F., LeBlanc, S. J., DeVries, T. J. y Gordon, J. L. (2017). Investigating the within-herd prevalence and risk factors for ketosis in dairy cattle in Ontario as diagnosed by the test-day concentration of β-hydroxybutyrate in milk. Journal of Dairy Science, 100(2), 1308–1318. https://doi.org/10.3168/jds.2016-11453
Van Soest, B. J., Matson, R. D., Santschi, D. E., Duffield, T. F., Steele, M. A., Orsel, K., Pajor, E. A., Penner, G. B., Mutsvangwa, T. y DeVries, T. J. (2024). Farm-level nutritional factors associated with milk production and milking behavior on Canadian farms with automated milking systems. Journal of Dairy Science, 107(7), 4409–4425. https://doi.org/10.3168/jds.2023-24355
