Institut für
AT Agrartechnologie
Projekt
Automatisiert erfassbare Daten in der Tierhaltung
Entwicklung einer Datenbank für Sensoren zur automatisierten Datenerfassung in der Nutztierhaltung
Die automatisierte Datenerfassung in der Nutztierhaltung ermöglicht eine kontinuierliche Online-Bewertung tierbezogener Daten, Klima-/Umweltdaten und Anlagendaten. Da der Markt eine Vielzahl unterschiedlicher Systeme bietet, wird für einen besseren Überblick eine Datenbank erstellt, mit der die Systeme erfasst und in ihrer Funktionsweise charakterisiert werden.
Hintergrund und Zielsetzung
Die heutige Sensortechnik bietet vielfältige Möglichkeiten die Nutztierhaltung zu optimieren. Da der Markt zu Sensorsystemen sehr umfangreich und unübersichtlich ist, wird eine umfassende Datenbank aufgebaut, die sowohl für Nutztierhalter als auch für wissenschaftliche Zwecke von hoher Bedeutung sein wird. Die Datenbank der Sensoren zur automatisierten Datenerfassung in der Tierhaltung wird zunächst Aufschluss darüber geben, was vom Sensor erfasst wird. Es soll beantwortet werden, welche Technik sich hinter dem Sensor verbirgt und wie diese genau funktioniert. Abschließend wird geklärt, wie die automatisiert erfassten Daten aufgezeichnet und ausgewertet werden. Zur Beantwortung der Fragen werden detaillierte Kriterien aufgeführt, mit denen eine Vergleichbarkeit innerhalb der Sensordatenbank ermöglicht wird.
Vorgehensweise
Die Erfassung marktfähiger Sensoren wird mit Hilfe eines umfangreichen Herstellerverzeichnisses durchgeführt, welches chronologisch bearbeitet wird. Die Informationsgewinnung erfolgt über eine Literaturrecherche mit anschließender mündlicher oder fernmündlicher Praxisbefragung.
Unsere Forschungsfragen
1. Was wird vom Sensor in welchen Bereichen erfasst?
2. Welche Technik verbirgt sich hinter jenem Sensor und wie funktioniert diese?
3. Wie werden die vom Sensor erfassten Daten aufgezeichnet und ausgewertet?
Ergebnisse
- Datenbank mit 19 Kriterien zur Charakterisierung der Sensortechnik wurde programmiert
- 824 sowohl nationale als auch internationale Unternehmen wurden hinsichtlich Sensortechnik für die Tierarten Rind, Schwein und Geflügel analysiert
- 355 Datensätze mit Sensoren und der dazugehörigen Peripherie konnten insgesamt ermittelt werden (Rind: 120, Schwein: 63, Geflügel: 101 und Universell: 71)
- bei der Rinderhaltung konnten die meisten Sensoren in der Milchproduktion mit dem Schwerpunkt auf Daten des spezifischen Einzeltieres ermittelt werden
- bei der Schweinehaltung lassen sich die meisten Sensoren universell in allen Nutzungsrichtungen einsetzen; die Datenerhebung betrifft am häufigsten unspezifische Tiergruppen, wobei aber auch Sensoren zur Aufzeichnung spezifischer Einzeltierdaten ermittelt wurden
- auch bei der Geflügelhaltung lassen sich die meisten Sensoren universell in allen Nutzungsrichtungen einsetzen, die Datenerhebung betrifft am häufigsten spezifische Tiergruppen, Sensoren zur Aufzeichnung spezifischer Einzeltierdaten konnten nicht ermittelt werden
Thünen-Ansprechperson
Geldgeber
-
Kuratorium für Technik und Bauwesen in der Landwirtschaft (KTBL)
(national, öffentlich)
Zeitraum
2.2018 - 12.2018
Weitere Projektdaten
Projektfördernummer: KU 2018 8b
Projektstatus:
abgeschlossen
Publikationen zum Projekt
- 0
Reith S, Hölscher P (2023) Automatically collected data in cattle, pig and poultry farming. Landtechnik Agric Eng 78(3):185-197, DOI:10.15150/lt.2023.3298
- 1
Reith S, Hölscher P (2023) Automatisiert erfassbare Daten in der Rinder-, Schweine- und Geflügelhaltung. Landtechnik Agric Eng 78(3):185-197, DOI:10.15150/lt.2023.3298
- 2
Hölscher P (2020) Precision Livestock Farming beim Schwein: Bedeutung und Anwendung auch in der Tiergesundheit. In: HERBSTSYMPOSIUM 2020 : Gesundheit beim Schwein - Was bringt die Zukunft : Abstracts. MSD Tiergesundheit, pp 1-5
- 3
Hölscher P, Hessel EF (2019) Automatisiert erfassbare Daten in der Nutztierhaltung - Ein Überblick und zukünftige Forschungsansätze. In: 14. Tagung: Bau, Technik und Umwelt in der landwirtschaftlichen Nutztierhaltung 24.-26. September 2019 in Bonn. Darmstadt: KTBL, pp 87-93