Digitalisierung im Milchvieh-/Futterbaubetrieb...Digitalisierung im Milchvieh-/Futterbaubetrieb Dr....

ALB-Tagung 2020 05.03.2020

hansjoerg.nussbaum@lazbw.bwl.dewww.lazbw.de

Digitalisierung imMilchvieh-/Futterbaubetrieb

Dr. Hansjörg NußbaumLAZBW Aulendorf

1. Einleitung

2. Definitionen & Abgrenzung

3. Datenquellen

4. Automatische Systeme im Milchvieh-/Futterbaubetrieb- Beispiele -

5. Sensoren an/in der Kuh

6. Offene Fragen

7. Zusammenfassung

Gliederung

ALB-Tagung 2020 05.03.2020

1. Einleitung

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• Anzahl Kühe pro Betrieb nehmen zu• Arbeitswirtschaft zentrales Thema• Produktionstechnik entscheidet über Wirtschaftlichkeit• Entscheidungen werden komplexer• Anforderungen hinsichtlich Dokumentation steigen

Milchviehbetrieb der Zukunft

Unterstützung durch neue Technik und Software

Quelle: Dagmar Uebele, Lely

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2. Definitionen/Begriffe

• smart farming intelligente Landw.• precision farming Präzisionslandw.

(Ackerbau)• precision lifestock/dairy farming Präzisionstierhaltung

Präzisionsmilchviehh.• Technisierung Einsatz von Technik• Automatisierung automatische Abläufe• Digitalisierung Sensoren, Software

Verknüpfung von Daten• Landwirtschaft 4.0 Vernetzung von Daten

im www• Big Data große Datenmengen

(oft in der cloud)• …………….. ……………….

Industrie 4.0Erstmalig 2011 zur Hannover-Messe geprägt.„Industrie 4.0“ soll die vierte industrielle Revolutionzum Ausdruck bringen.

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Landwirtschaft 4.0

Von Landwirtschaft 1.0 zu Landwirtschaft 4.0

16.04.2020 Landwirtschaft 4.0 - LAZBW_CLAAS_M.Neuhauser9

LANDWIRTSCHAFT 1.0

Mechanisierung - Zugtiere

LANDWIRTSCHAFT 3.0

Präzisionslandwirtschaft

LANDWIRTSCHAFT 2.0

Mechanisierung -Verbrennungsmotor

LANDWIRTSCHAFT 4.0

Vernetzte Landwirtschaft

Ziele der Automatisierung / Digitalisierung

Landwirt bei der Betriebsführung zu unterstützen und zu entlasten

1. Wettberwerbs- und Leistungsfähigkeit der Landwirtschaft verbessern

2. Arbeiten entlang der technischen Leistungsgrenze von Maschinen

3. Ressourcen / Mitarbeiter schonen

4. Tierwohl verbessern

5. Qualität der Produkte verbessern

6. Komplette Vernetzung von Betriebsabläufen (konsistente Daten)

7. Dokumentation / Visualisierung (entlang der Wertschöpfungskette)

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Bereiche

1. Sensoren / Daten / Vernetzung / Wissen / EntscheidungenHerdenmanagementsysteme

2. Technische LösungenTechnik, Stallbau

3. Datenquellen• Visuelle Beobachtungen

PE: Bestandsdichte, N-Versorgung, Unkräuter, etc.TE: Brunst, Lahmheit, Futteraufnahme, Wiederkäuen etc.

• Messung/ZählungPE: Halme/m², Erträge, Futteranalyse, etc.TE: Gewicht, Größe, Milchmenge, Inhaltsstoffe

• HIT, LKV, MPRDaten werden bereits regelmäßig erfasst

• SensorenPE: N-Sensoren, Bodenbedeckung, Unkräuter, Ertrag, etc.TE: Aktivität, Lahmheit, Futteraufnahme, Wiederkäuen,

Leitfähigkeit, Milchfarbe, etc.

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Quelle: Grandl et al. (2028)

Daten alleine schaffen kein Wissen

Daten erfassen Dokumentation

strukturieren

analysieren

bewerten

Information Steuerungen Entscheidungs- und Arbeitshilf

statt „Big Data“ „Smart Data“ (kluge Datenbanksysteme)

Tier-ID Sensoren Datenfluss Entscheidung/Optimierung

Erfassungssystem Wissenssystem

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4. Beispiele1. Acker-/Futterbau

- GPS / Autotrac-Systeme - Wetter- / Geodaten, Drohnen- Nährstoff- / PS-Management- Ernteerträge / Inhaltsstoffe

2. Innenwirtschaft- Fütterung- Melken- Entmistung- Lüftung- Fruchtbarkeit / Gesundheit

3. Betriebswirtschaft- Buchführung- Personal- Lagerhaltung

Schlagkartei

Herdenmanage-mentsystem

Buchführungs-software

Drehscheibe:

4.1 Acker-/Futterbau

Technik - Sensoren - Algorithmen

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Landwirtschaft 4.0

3 Bausteine im Futterbau:- Automatisierung- Digitalisierung- Vernetzung

SectionControl

Lenksysteme

Telemetrie

Virtuelles Terminal

N-Sensoren

Applikations-karten

Satelliten-bilder

Ertrags-kartierung

Unkrauter-kennung

Meteorolo-gische

SensorenBoden-

Sensoren

Biomasse-sensoren

Präzisions-Saat-,

Düngung,Pfl.-Schutz

Routenplanung

Luftbild-erkennung

VariableAusbringung VRT

ControlledTraffic

Entscheidungshilfe

GeoreferenzierteDokumentation

Consumer Electronics

VernetzungAutomatisierung

GNSSTechnologien

Digitalisierung

Quelle: M. Neuhauser, Claas

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Komplette Maschinenvernetzung

Quelle: John DeereQuelle: Agco Fuse Technologies

Flugdrohnen als Träger für Sensortechnik

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4.2 Innenwirtschaft

Technik - Sensoren - Algorithmen

Kälber X X X X X X X

Jungvieh X X X X X X X

Mastvieh X X X X X X

Milchkühe X X X X X X X X X

Details im Vortrag X X (X) X X - - (X) X (X) - (X)

Automatische Systeme in der Rinderhaltung

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Einstreuen

Automatische Einstreusysteme

Auflöse-einheit

stationär

Entstaubung Transport

Verteilungja nein Rohr Schiene

mit ohne

Auflösen

Breitstreuer

mit ohne

Zuschlagstoffe

Transport

Schiene

Grafik: © Nußbaum

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Tränkesysteme für Kälber

1. Stationäre TränkestationenAnmischstation mit Leitungen (max. 6 m) zu Saugnuckel

2. Mobile Verteilsystemestationäre Anmischstation plus mobile Verteilung

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Automatische Fütterungssysteme für Rinder

Ziele:

• Arbeitswirtschaft: Arbeitszeit (mehr Zeit für die Tiere)Flexibilität

• Routinearbeiten automatisieren

• Häufigere Futtervorlage: höhere FutteraufnahmeVorteile für rangniedrige Tiere

• Ökonomische Gründe ?

• Auswirkungen auf das Tier?LeistungInhaltsstoffeTierverhalten

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Automatisierungsstufen von Fütterungssystemen

Stufe Entnahme und

Transport

Befüllen Mischer

Mischen Verteilen Nach-schieben

1 X X (X)

2 X X X (X)

3 X X X X (X)

Quelle: Haidn (2018)

Stufe 1

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Stufe 2

Stufe 3

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Automatische Fütterungssysteme für Rinder

Quelle: DLG-Merkblatt 398 (3. Auflage 07/2014)

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Quelle: gea.com

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Gewichtserfassung

Körperkondition / BCS-Kamera

Quelle: DeLaval

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Melken

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- Große Fülle an Sensoren und Daten- Softwaresystem der Herstellerfirma- Algorithmen vorhanden,

Datenauswertung implementiert- Vernetzung mit weiteren Systemen

des gleichen Herstellers oft möglich

Entmisten

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5. Sensoren an/in der Kuh

Ziele:

Einzeltierbetreuung mit Erfassung von Daten zu• Brunst (Fruchtbarkeit)• Geburt• Fütterung (Futteraufnahme, Pansen- /Energiestatus)• Lahmheit (Klauengesundheit)• Milch (Menge, Inhaltsstoffe, Gesundheitsparameter, …..)

Anbringung:• Hals• Ohr• Bein• Pansen• Schwanz• Melktechnik

hansjoerg.nussbaum@lazbw.bwl.dewww.lazbw.de Quelle: Mohr 2018 Euro-Tier

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Fütterung

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Technische DetailsMessdauer pH: 150 Tage, 50 Tage (Garantie)Messgenauigkeit: ±0,2 pH (bis Tag 90)

±0,4 pH (bis Tag 150)Temperatur ±0,05°C

animal care sales GmbH, Graz/Austria

smaXtec® Pansen-SensorenQuelle: Dr. Jilg, LAZBW

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Melken, Milchmenge, Inhaltsstoffe

Quelle: Mogg, DeLaval

Beispiele

Eutergesundheit

Stoffwechsel

Brunst

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Quelle: Lely

Geburtsüberwachung

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Fruchtbarkeit / Brunst

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Vergleich verschiedener Brunsterkennungssysteme als digitale Bausteine im Herdenmanagementsystem des Milchviehbetriebs (Lars Welte)

Smartbow DeLaval

SmartBow DeLaval

ErgebnisseDie Ergebnisse in der Milchviehherde hängen von mehreren Faktoren ab. So brachten Tätigkeiten, bei denen ein Großteil oder die komplette Herde fixiert oder umgetrieben wurde, wie Umstallen (verbunden mit Rangkämpfen), Klauenpflege, Blut nehmen oder Trächtigkeitsuntersuchungen, aber auch Rangkämpfe eine erhöhte Aktivität mit sich. Diese genannten Faktoren beeinflussten vor allem die Berechnung der Genauigkeit, da diese stark von den falsch positiven Meldungen abhängt.

Milchvieh Jungvieh

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Lahmheit

Ortung

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10 digitale Knackpunkte bei Sensoren:

1. Genauigkeit Messfehler2. Haltbarkeit Akkus, Verluste3. Störungen nichtplausible Werte4. Trefferquote Brunst, Krankheit, Lahmheit5. Messparameter einer – mehrere?6. Alarminformationen wann, was?7. Vernetzung keine Doppeleingaben, HMS8. Verknüpfung verschiedene Kenngrößen9. Wirtschaftlichkeit 1 Brunst = 63 €10.Fernzugriff mobile Endgeräte

Nach Prof. Dr. Hoy/Uni GießenQuelle: top agrar 5/2018

Schnittstellen ?

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Schnittstellen ?

Wichtiges ZIEL: Vernetzung

Herdenmanagementprogramme

Quelle: Lely 2018

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