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Experimentierfeld DigiSchwein

dc.contributor.authorLieboldt, Marc-Alexander
dc.contributor.authorSagkob, Stefan
dc.contributor.authorReinkensmeier, Jan
dc.contributor.authorGómez, Jorge Marx
dc.contributor.authorHölscher, Philipp
dc.contributor.authorKemper, Nicole
dc.contributor.authorTraulsen, Imke
dc.contributor.authorDrücker, Harm
dc.contributor.authorDiekmann, Ludwig
dc.contributor.editorMeyer-Aurich, Andreas
dc.contributor.editorGandorfer, Markus
dc.contributor.editorHoffmann, Christa
dc.contributor.editorWeltzien, Cornelia
dc.contributor.editorBellingrath-Kimura, Sonoko
dc.contributor.editorFloto, Helga
dc.date.accessioned2021-03-02T14:37:38Z
dc.date.available2021-03-02T14:37:38Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractDas Experimentierfeld DigiSchwein hat die Entwicklung eines sensorbasierten Frühwarn- und Entscheidungshilfesystems für schweinehaltende Praxisbetriebe zum Ziel. Als digitales Farmmanagementsystem arbeitet es nach dem Grundprinzip: Dateninput (Sensoren), Datenverarbeitung (Software) und Datenoutput (Insight-Cockpit). Im Projekt werden marktübliche Sensoren unterschiedlichen Messprinzips in einer landwirtschaftlichen Versuchstierhaltung bei Sauen, Absetzferkeln und Mastschweinen erprobt. Diese Sensoren erfassen kontinuierlich und in Echtzeit ein breites Spektrum an Anlagen-, Stallklima-, Umwelt- und Tierdaten, die über ein Datenmanagementsystem miteinander verknüpft, gespeichert und verwaltet werden. Mittels Big Data-Analysemethoden des Machine Learnings werden Algorithmen entwickelt, welche erfasste Sensordatenmuster (Istwert) durch Abgleich mit Referenzdatenmustern (Sollwert) in Echtzeit bewerten und Prognosen erstellen. Das Ergebnis der komplexen Datenanalyse wird dem Systemnutzer in optisch aufbereiteter Form zur schnellen Erfassung über ein Dashboard visualisiert. Bei relevanten Abweichungen vom Sollwert werden Warnmeldungen mit Handlungsempfehlungen ausgegeben. Der Einsatz des Managementsystems soll dazu beitragen, Tiergesundheit, Betriebsmittel- und Nährstoffeffizienz sowie Umweltverträglichkeit schweinehaltender Praxisbetriebe nachhaltig zu verbessern.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-703-6
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/35708
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartof41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics
dc.subjectBig-Data-Analyse
dc.subjectEchtzeitkontrolle
dc.subjectFarmmanagementsystem
dc.subjectmaschinelles Lernen
dc.subjectRessour-ceneffizienz
dc.subjectPrecision Livestock Farming
dc.subjectSensoren
dc.subjectTiergesundheit
dc.titleExperimentierfeld DigiSchweinde
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage396
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage391
gi.conference.date08.-09. März 2021
gi.conference.locationPotsdam, Online
gi.conference.sessiontitleGIL-Jahrestagung - Fokus: Informations- und Kommunikationstechnologien in kritischen Zeiten

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