¶ DigiSchwein - Cross Innovation und Digitalisierung in der tiergerechten Schweinehaltung unter Berücksichtigung des Ressourcenschutzes
Im Projekt DigiSchwein wird ein sensorbasiertes Frühwarn- und Assistenzsystem für die Schweinehaltung entwickelt und erprobt. Damit soll das Tierwohl gefördert werden. Darüber hinaus sollen die Betriebsmitteleffizienz gesteigert und die Umweltbelastung durch Nährstoffreduktion verringert werden. Mithilfe von Sensorik, Datenmodellierung, Farmmanagement-Software und datenbasierter Entscheidungsunterstützung werden kontinuierlich Sensordaten erfasst. Diese Daten werden auf Plausibilität geprüft und unter anderem für die frühzeitige Krankheitsdetektion, Geburtsüberwachung, Betreuung unkupierter Tiere und die Transparenz von Nährstoffströmen ausgewertet. Das Ziel besteht darin, die tiergerechte und ressourcenschonende Schweinehaltung praxisnah weiterzuentwickeln und praxistaugliche Anwendungen für Landwirtinnen und Landwirte bereitzustellen.
Vollständiger Name: DigiSchwein – Cross Innovation und Digitalisierung in der tiergerechten Schweinehaltung unter Berücksichtigung des Ressourcenschutzes
Laufzeit: 10.02.2020 – 31.08.2024
Förderprogramm: BMEL - Digitalisierung in der Landwirtschaft
Fördergeber: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL)
Frühwarnsysteme und Assistenzsoftware: Entwicklung eines Farmmanagement‑Datenmodells und prototypischer Assistenzsoftware zur kontinuierlichen Auswertung von Sensordaten und Informationsbereitstellung für Landwirtinnen und Landwirtez.
Plausibilitätsprüfung und Sensorik: Beschaffung, Kalibrierung und Verifikation unterschiedlicher Sensortechniken in Versuchsställen; Ableitung von Plausibilitätsanalysen und Übertragung in das Assistenzsystem.
Krankheitserkennung und Verhaltensüberwachung: Entwicklung von Algorithmen und Entscheidungshilfen zur frühzeitigen Erkennung von Krankheiten und zur Überwachung von Schwanzbeißen bei unkupierten Tieren sowie Monitoring des Geburtsverlaufs.
Nährstofftransparenz und Umweltwirkung: Digitale Erfassung und Auswertung von Nährstoffströmen im Stall zur Reduktion von Gülleeinträgen und zur Erhöhung der Ressourceneffizienz.
Ein Prototyp des entwickelten Frühwarnsystems steht als Demo zur Verfügung: https://demo.digischwein.uni-oldenburg.de/ Hinweis: Es handelt sich um einen Prototyp, der mit Beispieldaten arbeitet.
