Ausgangslage:

Digitale Brunsterkennungssysteme bekommen immer mehr Bedeutung bei steigenden Tierzahlen bzw. weniger Betreuungspersonal. Aus diesem Grund ist es wichtig, dass sich Betriebe/Landwirte, die ein solches System einsetzen, auf Systemmeldungen verlassen können und diese einschätzen können. Es soll die Entscheidungsgrundlage für Landwirte darstellen.

Die Aufgabenstellung

• Wie gut stimmt ein digitales Brunsterkennungssystem mit dem tatsächlichen Brunstverhalten von Milchkühen überein?

Die Umsetzung

• Tägliche Milchprobennahme am Versuchsbetrieb
• Erfassung der Systemmeldungen
• Auswertung der Milchprogesteronwerte in den Milchproben
• Vergleich und Auswertung der Milchprogesteronwerte mit den Milchproben und Rückschluss auf Sensitivität und Spezifität des Systems

Das Ziel

Durch den Einsatz von Gesundheitsmonitoring- und Brunsterkennungssystemen soll die Gesundheit und Fruchtbarkeit in Milchviehherden verbessert werden. Sensorbasierte Systeme übernehmen die Aufgabe der herkömmlichen zeitintensiven visuellen Beobachtung und können bereits kleinste Verhaltensänderungen von Rindern, die auf eine Brunst hinweisen, erkennen und deuten. Auf Grund dieser Abweichungen werden dem Landwirt/der Landwirtin umgehend Informationen zum Fruchtbarkeitsgeschehen des Rindes zur Verfügung gestellt.
In Form eines Usecases soll eine Übersicht von verschiedenen Systemen erarbeitet werden.

Zum Unternehmen

Nedap Livestock Management der weltweit führende Anbieter von Automatisierung in der Landwirtschaft mit individueller Tieridentifikation. Seit mehr als 40 Jahren stärkt Nedap die Milchviehhalter durch die zuverlässigsten und innovativsten Lösungen zur Identifizierung, Überwachung und Automatisierung von Kühen. Sie geben Managern und Mitarbeitern zuverlässige Informationen, um operative und strategische Entscheidungen zu treffen und Milchviehhalter dabei zu unterstützen, effizienter, produktiver und erfolgreicher zu werden.