Das Projekt CattleHub untersucht den Einsatz digitaler Assistenzsysteme in der Rinderhaltung zur Verbesserung von Tiergesundheit, Tierwohl und betrieblicher Effizienz. Durch den Einsatz von Sensorik, Funkvernetzung, Datenanalyse und KI-gestützter Entscheidungsunterstützung werden Vitaldaten erfasst, ausgewertet und praxisnahe Handlungsempfehlungen für Landwirt:innen bereitgestellt. Ziel ist es, eine nachhaltige, wirtschaftliche und tiergerechte Milchviehhaltung durch digitale Technologien zu fördern.
Ahmann J., Höse K., Schmidt A., et al. (2024): Landwirtschaftliche Assistenzsysteme zur Entscheidungsunterstützung in der Nutztierhaltung. agricultural engineering eu, 79(2):34‑44.
Stachowicz J., et al. (2022): Behavioral pattern detection in dairy cows using cluster analysis. J Dairy Sci, 105(12):9971‑9981.
Johanna Ahmann, Jana Friederichs, Wolfgang Büscher and Julia Steinhoff-Wagner (2024): Survey on colostrum management by German dairy farmers focusing on frozen colostrum storage. Full Research Paper; Journal of Dairy Science; https://doi.org/10.3168/jds.2024-24716
Engels, C.; M. Trilling; W. Büscher (2024): A direct comparison of two RLTS for dairy cows. Proceedings of the 11th European Conference Precision Livestock Farming, Bologna, 2024, P. 68-71
Johanna Ahmann, Maria Trilling, Andreas Pelzer, Wolfgang Büscher (2024):
BarnRobot Event: Demonstration von „Autonomen Adaptiven Agrarsystemen“ in der Milchviehhaltung. BTU-Konferenz -Tagungsband, S. 68-71, ISBN 978-3-949930-03-4
Eine Übersicht der FARMWIKI Inhalte, die in diesem Projekt entstanden sind, finden Sie hier
Beschreibung der Datenerhebung und -verarbeitung:
Daten werden gesammelt aus Tracking‑, Sensor‑ und Assistenzsystemen; kombiniert und ausgewertet zur Entscheidungsunterstützung auf Praxis‑ und Versuchsbetrieben. :contentReference[oaicite:19]
Dokumentation der Daten:
Ergebnisse und Metadaten werden in praxisnahen Leitfäden, Fachveranstaltungen und einer Wissensdatenbank veröffentlicht. :contentReference[oaicite:20]
Datenselektion und -archivierung:
Validierte Datensätze werden zur Analyse und Bewertung genutzt; nicht öffentlich separat gelistet.
Verfügbarmachung der Projektdaten:
Erkenntnisse werden über Projekt‑Website, Veröffentlichungen und Veranstaltungen veröffentlicht. :contentReference[oaicite:21]