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Auflistung nach Schlagwort "Milchkühe"

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  • Konferenzbeitrag
    Akzeptanz von integrierten Herdenmanagementprogrammen zum Gesundheitsmonitoring auf rinderhaltenden Betrieben am Beispiel einer Smartphone-Applikation
    (40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, 2020) Kramer, Miriam; Verfürth, Larissa; Tücking, Nicole; Boelhauve, Marc; Mergenthaler, Markus
    Smartphone-Applikationen nehmen zur Bündelung und Auswertung der auf einem Milchviehbetrieb anfallenden Daten eine immer wichtigere Rolle ein. Auch in Tiergesundheitsfragen sollen sie eine fundierte Entscheidungsgrundlage darstellen. Je größer der wahrgenommene Nutzen einer neuen Technologie, desto eher sind Personen bereit, diese auch zu übernehmen. Wenn die Gesundheitsfunktionen einer Herdenmanagement-App bei den Usern als nützlich empfunden, aber nicht genutzt werden, stellt sich die Frage, was den wahrgenommenen Nutzen bzw. die wahrgenommene einfache Bedienbarkeit einschränkt. Im Rahmen der vorliegenden Teilstudie im Projekt Digitale Kuh 3.0 wurde untersucht, warum die Ausstattungsmerkmale zur Tiergesundheit der Herdenmanagement-App FokusMobil vom Landeskontrollverband Nordrhein-Westfalen in unterschiedlichen Umfängen genutzt werden. Die qualitative Telefonbefragung der Projektteilnehmenden ergab, dass die Nichtnutzung der Gesundheitsfeatures vor allem im nicht erkannten Mehrnutzen sowie im Umstieg von gewohnten Systemen auf eine neue digitale Variante begründet liegen. Zur Förderung des wahrgenommenen Nutzens der App sollte die Tiergesundheitsdatenerfassung durch die Schaffung von Schnittstellen und managementrelevante Auswertungen ergänzt werden.
  • Konferenzbeitrag
    Angegebene Gründe für und gegen die Nutzung von integrierten Herdenmanagementprogrammen auf rinderhaltenden Betrieben
    (42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, 2022) Kramer, Miriam; Verfuerth, Larissa; Firmenich, Caroline; Schmitz, Laura; Tücking, Nicole; Boelhauve, Marc; Mergenthaler, Marcus
    Dem digitalen Wandel in der Landwirtschaft stehen nach wie vor Hemmnisse gegenüber, denen sowohl über die Gestaltung der Anwendungen als auch über die Hinwendung zu den Anliegen der Nutzenden begegnet werden sollte. Im Projekt „Digitale Kuh 3.0“ wurde allen Mitgliedsbetrieben des Landeskontrollverbands Nordrhein-Westfalen (LKV NRW) ein Papierfragebogen zugesandt, mit dem die Marktdurchdringung der Herdenmanagement-App (HM-App) FokusMobil und der dazugehörigen Webanwendung Fokus 2.0 erhoben werden sollte. Neben der Angabe, ob das Fokus-Paket bei den Befragten in Nutzung ist, sollten zudem Gründe genannt werden, die für die potenziellen Nutzenden für oder gegen die Adoption der Software sprechen. Ebenso wurden die Strukturdaten der Betriebe erfasst, um mögliche weitere Einflussfaktoren ableiten zu können. Die Gründe für die Nutzung lassen sich unter der Verbesserung des Arbeitsalltags (Zeitersparnis, persönliche Digitalisierung, etc.) zusammenfassen, während die Gründe dagegen durch die Nutzung eines anderen Programms bzw. durch mangelnde Erfahrung und Ausstattung geprägt sind. Als weitere Einflussfaktoren konnten Tendenzen durch das Alter, die Ausbildung, die Herdengröße sowie die eingesetzte Melktechnik identifiziert werden. Zum Abbau der Hemmnisse bzw. zur gezielten Nutzung der fördernden Faktoren sind sowohl Milchviehhaltende als auch Software-Anbieter und Politik gefragt.
  • Konferenzbeitrag
    Brunstüberwachung nur digital? Vergleichende Bewertung von Brunsterkennungssystemen in der Milchviehhaltung
    (44. GIL - Jahrestagung, Biodiversität fördern durch digitale Landwirtschaft, 2024) Adriana Förschner, Lisa Aumann
    Durch das Precision Livestock Farming (PLF) haben sich verschiedene Sensorsysteme zur automatischen Brunsterkennung etabliert. Allerdings gibt es nur selten die Möglichkeit, verschiedene Sensorsysteme zur Brunsterkennung auf dem Betrieb zu vergleichen und solche PLF-Systeme zu demonstrieren. Ziel dieser ersten Untersuchung war es, drei Brunsterkennungssysteme mit dem Goldstandard „Milchprogesteronmessung“ an einem AMS rein digital und ohne visuelle Kontrolle am „LAZBW Aulendorf“ zu vergleichen. Betrachtet wurden ein Brunsterkennungssystem auf Basis eines Halsbandsensors, einer Sensorohrmarke und eines Pansenbolus. Um die Güte der einzelnen Brunsterkennungssysteme zu beurteilen, wurden die Alarme der untersuchten Sensorsysteme mit dem Brunstalarm der Milchprogesteronmessung verglichen. Der Pansenbolus löste am häufigsten als erstes System nach dem Brunstalarm der Milchprogesteronmessung einen Brunstalarm aus und zeigte die höchste Sensitivität mit 62,82 %. Nähere Untersuchungen der Systeme zeigten, dass die Hälfte der Brunstereignisse tagsüber von 6.00 bis 21.00 Uhr stattfanden.
  • Konferenzbeitrag
    Wahrgenommene und tatsächliche Nutzungsintensität von integrierten Smartphone-Applikationen für das Herdenmanagement auf rinderhaltenden Betrieben
    (41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Kramer, Miriam; Reinhold, Vivien; Firmenich, Caroline; Schmitz, Laura; Tücking, Nicole; Verfürth, Larissa; Boelhauve, Marc; Mergenthaler, Marcus
    Im zunehmenden Maße finden Smartphone-Apps Verwendung im Management von Milchviehherden, um die größer werdende Datenmenge aufzubereiten und damit Arbeitsprozesse zu erleichtern. Wenn die Nützlichkeit einer Herdenmanagement-App erkannt und sie im Betriebsalltag implementiert wurde, stellt sich die Frage, wie die Nutzungsintensität konkret aussieht. In einer Teilstudie im Projekt Digitale Kuh 3.0 wurde dies anhand der Zusammenführung zweier verschiedener Datenquellen für eine Pilotstichprobe untersucht. Betrachtet wurde die objektiv messbare Nutzungsintensität, anhand von getätigten Eingaben aus der Analyse einer Datenbankabfrage, im Vergleich zur subjektiven Nutzungsintensität, erfragt über Einschätzungen aus Interviews mit Anwender:innen der Herdenmanagement-App FokusMobil vom Landeskontrollverband Nordrhein-Westfalen. Die Studie ergab, dass die Eingabenanzahl als alleiniger Indikator für die Nutzungsintensität nicht ausreichend ist, da die verschiedenen App-Bereiche vielfach zur Einsicht herangezogen werden, wozu bisher auf objektiver Ebene noch keine Daten vorliegen. Zur Steigerung der Nutzungsintensität der App als valide Entscheidungshilfe sollte der Mehrwert der Eingaben in der Weiterentwicklung stärker forciert werden.