Moderne Milchviehbetriebe nutzen zunehmend digitale Technologien wie Melkroboter, Fütterungssysteme und automatische Brunst- oder Lahmheitserkennung. Zahlreiche Daten werden dabei gesammelt. Im Forschungsprojekt „Calf and Heifer Net“ (CNH) entwickelten Forschende des TUM Lehrstuhls für Agrarsystemtechnik nun einen Prototyp für ein digitales Tool, das verschiedene Daten zusammenführt, die für die Rinderauswahl bei der Remontierung bedeutend sind. „Mit CNH ist es unser Ziel, Landwirten eine verlässliche Datengrundlage für Remontierungsentscheidungen zur Verfügung zu stellen. Alle Tiere werden einheitlich bewertet und dem Landwirt die Entscheidung erleichtert“, sagt Projektleiter Fredrik Regler vom Lehrstuhl für Agrarsystemtechnik. Informationen aus der Kolostrum- und Milchaufnahme sowie Gewichtsentwicklung und Krankheitshistorie fließen mit ein. Landwirt:innen könnte ein Programm wie dieses künftig bei ihren betrieblichen Entscheidungen unterstützen.

Umfassende Daten stützen die Entscheidung

Zahlreiche Daten aus verschiedenen Lebensphasen fließen mit in die Bewertung ein. Dazu gehören:

• Kolostrumversorgung: Manuelle Erfassung der Aufnahme in Liter, Aufnahmezeit in Stunden nach der Geburt, Qualität in Brix
• Milchaufnahme: Automatische Messung der Milchmenge, Sauggeschwindigkeit (in ml/min) und die Stoßaktivität am Nuckel (in mG/min) durch Milchabrufstation
• Gewichtsentwicklung: Manuelle Erfassung von Geburtsgewicht und Gewicht bei Übergang von Einzelhaltung in Gruppenhaltung sowie beim Absetzen, regelmäßige automatisierte Gewichtserfassung bis zur ersten Besamung mit Vorderhufwaage in der Milch- und Kraftfutterabrufstation
• Krankheitshistorie: Erfassung der Bewegungsaktivität mittels Halsbandsensor, bei Verdacht auf Krankheit zusätzlich manuelle Erfassung und Bewertung der Veränderungen an Flotzmaul, Augen, Ohrposition, Kotkonsistenz und Atmung mit einer App

Alle diese Daten fließen in dem Prototyp zusammen. Der Prototyp des Tools wurde in einem Forschungsprojekt auf drei Milchviehbetrieben in Rheinland-Pfalz, Baden-Württemberg und Brandenburg getestet. „Die ersten Funktionstests zeigen, dass das System funktioniert, wenn alle Daten verfügbar sind. Als nächstes stehen die Optimierung, Fehlerkorrekturen und die Anpassung an den landwirtschaftlichen Betriebsalltag an, weg von den Versuchsställen“, so Regler.

Das Vorhaben wurde aus Mitteln des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) aufgrund eines Beschlusses des deutschen Bundestages gefördert. Die Projektträgerschaft erfolgte über die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) im Rahmen des Programms zur Innovationsförderung.