http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/35649 2026-07-23T05:53:52Z http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/35716 Entwicklung eines digitalen Tierwohl-Indikator-basierten Beratungstools für die Mastschweinehaltung-PigsAndMore Dahlhoff, Katharina; van Asten, Astrid; von Jasmund, Naemi; Schmidt, Lisa-Marie; Austermann, Felix; Büscher, Wolfgang Meyer-Aurich, Andreas; Gandorfer, Markus; Hoffmann, Christa; Weltzien, Cornelia; Bellingrath-Kimura, Sonoko; Floto, Helga Die Aspekte einer tier- und umweltgerechten Schweinehaltung stehen seit vielen Jahren im Fokus gesellschaftlicher und politischer Diskussionen. Dennoch fehlen häufig belastbare Me-thoden, die geeignet sind, die Situation vor Ort im Beratungsfall objektiv zu beschreiben und zu bewerten. Ziel des Forschungsprojektes „PigsAndMore“ war es, ein Decision-Support-System zu entwickeln, das eine systematische und objektive Beurteilung der Tierwohl-Situation in Schweinemastbetrieben ermöglicht. Die betriebsspezifische Analyse setzt sich dabei aus einer vorgeschalteten Screening-Phase, der Erfassung haltungs-, fütterungs- und management-bezogener Betriebsdaten sowie einer Einzeltierbonitur durch geschulte Berater zusammen. Für die Bewertung des Betriebs werden die erhobenen Daten im Rahmen des digitalen Assistenz-systems gebündelt und analysiert. Definierte Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge sowie Ziel- und Grenzwerte ermöglichen es, Schwachstellen in Haltung und Management aufzuzeigen. Durch die abschließende Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen wird der Betrieb bei der Verbesserung der Tierwohlsituation unterstützt. 2021-01-01T00:00:00Z http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/35715 Can algorithms help us manage dairy cows? Cockburn, Marianne Meyer-Aurich, Andreas; Gandorfer, Markus; Hoffmann, Christa; Weltzien, Cornelia; Bellingrath-Kimura, Sonoko; Floto, Helga Digitalisation has reached agricultural production and specifically dairy farming, where a wide range of sensing technologies are now available. From farm management systems over body condition scoring systems to those that detect behavioural changes. All these systems have one aim: to offer decision support to the farmer and aid his management decisions. Currently, however, little is known about the return of investment that these systems offer, or even the effectiveness of their functionality. Only little information is available about the underlying algorithms, despite them presenting the essence of performance. Thus, we can only consider the published literature to get an impression of such systems’ outcome. In the current study, we therefore evaluated machine-learning related studies published in the scientific literature between 2015 and 2020. We found that machine-learning algorithms were implemented across all fields of dairy science, but only a minority of them could reliably aid management decisions in practice. In this publication, we aim to give an overview of the achievements of current machine-learning algorithms published in dairy science literature and give an outlook on how they could develop further in the future. 2021-01-01T00:00:00Z http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/35714 Über den Wert von Daten in der Landwirtschaft Clasen, Michael Meyer-Aurich, Andreas; Gandorfer, Markus; Hoffmann, Christa; Weltzien, Cornelia; Bellingrath-Kimura, Sonoko; Floto, Helga Die Forderungen, auch nicht personenbezogene Daten besser zu schützen, nehmen zu. Dies gilt auch für die Landwirtschaft. Landwirte fordern selbstbewusst „Meine Daten gehören mir“ und wollen für die Bereitstellung ihrer Betriebsdaten angemessen entlohnt werden. Es spricht aber einiges dafür, dass die meisten der erhobenen Daten kaum einen ökonomischen Wert aufweisen. In diesem Artikel wird systematisch untersucht, welche Arten von Daten es gibt und welchen Marktwert sie vermutlich haben. Da Daten digitale Güter sind, gelten für sie dieselben Besonderheiten wie für sonstigen digitalen Content, wie einfache Kopier- und Veränderbarkeit. Die Analyse kommt zu dem Schluss, dass die meisten Daten in der Landwirtschaft vermutlich nur einen geringen Wert aufweisen, der eine Vermarktung, aber auch einen aufwendigen juristischen Schutz nicht rechtfertigt. Erst durch Datenaggregation und geschickte Auswertung dieser Rohdaten werden quasi in einer Veredelungsstufe nützliche Informationen erzeugt. Vermutlich wäre es aber am besten, möglichst viele Daten öffentlich zugänglich zu halten, sodass Werte durch innovative Geschäftsmodelle geschaffen werden, die auf diesen öffentlichen Daten aufbauen. 2021-01-01T00:00:00Z http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/35713 41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten - Komplettband Meyer-Aurich, Andreas; Gandorfer, Markus; Hoffmann, Christa; Weltzien, Cornelia; Bellingrath-Kimura, Sonoko; Floto, Helga 2021-01-01T00:00:00Z