Seminario Web eShepherd MAR 2025 Episodio 3

Notas de la reunión: (Generadas por IA)

• Introducción al seminario web: Mark Dempsey presentó el seminario web de Gallagher eShepherd, dando la bienvenida a clientes nuevos y existentes. Explicó el propósito de la serie de seminarios web, que es ayudar a los clientes compartiendo información y proporcionando capacitación. Mark también presentó a los miembros del equipo que coorganizaron el seminario, incluidos Andrew Zipsin y Katherine Morgan.
• Resumen del Pastoreo Rotacional: Mark Dempsey habló sobre el tema del seminario web: el pastoreo rotacional. Explicó que el pastoreo rotacional es un tema común entre el equipo de ventas de eShepherd al hablar con nuevos clientes. El seminario tenía como objetivo cubrir los fundamentos de la implementación del pastoreo rotacional utilizando el sistema eShepherd, con una demostración a cargo de Andrew Zipsin.
• Potreros Virtuales y Programación: Andrew Zipsin presentó una demostración detallada sobre cómo configurar potreros virtuales y usar la función de programación para automatizar las activaciones de cercas virtuales. Explicó el proceso de creación de potreros virtuales, ampliación de áreas de pastoreo y uso de la programación para mover animales automáticamente según un plan de pastoreo.
• • Configuración: Andrew Zipsin mostró cómo configurar potreros virtuales, explicando el proceso de creación y ampliación del área de pastoreo.
  • Programación: Andrew explicó el uso de la función de programación para automatizar las activaciones de cercas virtuales. Esta función permite mover animales automáticamente según un plan de pastoreo.
  • Automatización: Andrew destacó los beneficios de automatizar las activaciones de cercas virtuales, reduciendo la intervención manual y mejorando la eficiencia.
• Transición entre Potreros Virtuales: Andrew Zipsin explicó el proceso de transición entre potreros virtuales. Enfatizó la importancia de no apagar manualmente el potrero virtual anterior, ya que el sistema actualizará automáticamente los collarines con la información del nuevo potrero. También abordó posibles problemas con collarines que dejan de comunicarse.
• • Proceso de Transición: El sistema actualizará automáticamente los collarines con el nuevo potrero virtual.
  • Desactivación Manual: Andrew recalcó que no se debe apagar manualmente el potrero anterior, ya que puede interferir con las actualizaciones automáticas del sistema.
  • Problemas de Comunicación: Explicó cómo el sistema intenta enviar instrucciones a los collarines y qué hacer si un collarín deja de comunicarse.
• Pastoreo Rotacional Intensivo: Mark Dempsey y Andrew Zipsin hablaron sobre la capacidad del sistema para manejar programas intensivos de pastoreo rotacional. Mencionaron que algunos clientes abren pequeñas áreas de pasto hasta cuatro veces al día. Andrew explicó que el sistema puede manejar activaciones frecuentes, pero es importante considerar el tiempo de transición entre potreros.
• • Capacidad: El sistema puede manejar programas intensivos de pastoreo rotacional.
  • Activaciones Frecuentes: Es posible, pero requiere tener en cuenta los tiempos de transición para garantizar un funcionamiento fluido.
• Función de Regreso al Potrero: Andrew Zipsin presentó la función de retorno al potrero, que ayuda a que los animales regresen si se quedan atrás. Explicó que esta función es más avanzada y solo se habilita una vez que los animales están acostumbrados a las cercas virtuales. Aplica estímulos a los animales que se mueven en dirección incorrecta para guiarlos de regreso.
• Legislación y Disponibilidad: Mark Dempsey proporcionó una actualización sobre el estado legal del cercado virtual eShepherd en Australia. Mencionó que es legal y está disponible en QLD, NT, WA y Tasmania, pero aún no en NSW, Victoria y SA. Animó a los clientes a contactar a sus representantes parlamentarios locales para apoyar la legalización.
• Sesión de Preguntas y Respuestas: Mark Dempsey y Andrew Zipsin respondieron varias preguntas sobre precisión, creación de callejones, capacidad máxima del sistema y cómo identificar collarines defectuosos. También hablaron de la importancia de dejar márgenes amplios alrededor de los puntos de agua.
• • Precisión: Andrew indicó que la precisión es de aproximadamente 1 a 1,5 m, variando según los satélites, y recomendó no crear callejones muy angostos.
  • Número Máximo de Animales: El sistema puede manejar miles de animales; las limitaciones prácticas están más relacionadas con LoRa y el ritmo de comunicación.
  • Puntos de Agua: Se debe dejar un margen amplio para evitar que los animales reciban estímulos mientras beben.
  • Collarines Defectuosos: Se recomienda el uso de varas RFID para identificar collarines que no se comunican correctamente.
• Conclusión del Seminario Web: Mark Dempsey finalizó agradeciendo la participación y mencionando que la grabación del seminario estaría disponible junto con las preguntas y respuestas. Invitó a los participantes a estar atentos al próximo seminario y a contactar a los gerentes locales para más información.

Preguntas respondidas de los asistentes

P: Una vez que un collarín ha sido “desajustado” en la app web, ¿puede volver a colocarse más tarde?

R: Sí, una vez que ha usado la acción "Unfit" en la Web App, el registro del animal seguirá existiendo en la lista de “Animales”. Puede editar ese animal y elegir el collarín nuevamente. Esto revierte efectivamente la acción de desajuste.

P: ¿Cuál es la precisión del límite GPS? Por ejemplo, si quiero cercar una carretera, ¿qué margen necesito dejar?

R: La precisión del GPS es aproximadamente de 1 a 1,5 m (3 a 5 pies). Aunque es posible “cercar una carretera”, no recomendamos depender únicamente de la cerca virtual para mantener animales fuera de carreteras públicas. Se debe mantener una buena cerca física. Para carreteras internas privadas, sugerimos un margen de 2 m desde la línea del camino.

P: ¿Se ha estudiado el comportamiento animal para ver si otros animales pueden controlarse con cercado virtual? Si es así, ¿cuándo veremos esta tecnología en ovejas?

R: Sí, hemos realizado investigaciones y colaborado con instituciones para aplicar esta tecnología a otras especies. Aunque las ovejas pueden aprender el sistema, el principal desafío es la lana gruesa, que dificulta aplicar un estímulo aversivo. Otro desafío es el costo, que debería ser significativamente menor pa

Actualizado el: 24/11/2025