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Das „agriProKnow“-Projekt

Kurzanzeige
dc.contributor.authorIwersen, Michael
dc.contributor.authorLidauer, Laura
dc.contributor.authorBerger, Alexandra
dc.contributor.authorAuer, Wolfgang
dc.contributor.authorTomic, Dana Kathrin
dc.contributor.authorSchrefl, Michael
dc.contributor.authorEfrosinin, Dmitry
dc.contributor.authorSturm, Valentin
dc.contributor.authorGusterer, Erika
dc.contributor.authorDrillich, Marc
dc.contributor.authorWischenbart, Martin
dc.contributor.editorMeyer-Aurich, Andreas
dc.contributor.editorGandorfer, Markus
dc.contributor.editorBarta, Norbert
dc.contributor.editorGronauer, Andreas
dc.contributor.editorKantelhardt, Jochen
dc.contributor.editorFloto, Helga
dc.date.accessioned2019-05-21T11:30:07Z
dc.date.available2019-05-21T11:30:07Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractDer zunehmende Einsatz von Präzisionstechnik in der Milchviehhaltung (z.B. Roboter-, Sensor-, Trackingsysteme) beinhaltet zahlreiche Herausforderung hinsichtlich der Integration und Analyse der erfassten Daten. Mit der im „agriProKnow“-Projekt entwickelten Decision-Support-Plattform ist es möglich, die zuvor geschilderten Hindernisse weitestgehend zu überwinden und LandwirtInnen und anderen Stakeholdern einen zusätzlichen operativen Nutzen zu bieten. In der Plattform werden Daten aus unterschiedlichen Quellen verschiedener Betriebe gesammelt, integriert und ausgewertet. Die Umsetzung und Evaluierung dieses Prototyps erfolgte in zwei strukturell unterschiedlichen Milchviehbetrieben mit 80 bzw. 2700 Kühen. Am Beispiel der bovinen Ketose werden die gewonnen Daten derzeit zur Entwicklung eines Algorithmus genutzt, der eine Schätzung von Risikofaktoren und das Einleiten prophylaktischer Maßnahmen zur Verhinderung der Erkrankung ermöglichen soll.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-681-7
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/23069
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartof39. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics
dc.subjectprecision dairy farming
dc.subjectsemantic data warehouse
dc.subjectdata mining
dc.subjectketosis
dc.titleDas „agriProKnow“-Projektde
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage94
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage89
gi.conference.date18.-19. Februar 2019
gi.conference.locationWien
gi.conference.sessiontitleGIL-Jahrestagung - Fokus: Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?

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P287 - 39. GIL-Jahrestagung 2019 - Fokus: Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?