Messung von Tierwohl und Erhöhung von Wertschöpfung sowie Lebensmittelsicherheit

Die fortschreitende Digitalisierung ermöglicht die Analyse und Interpretation von großen Datenmengen und damit eine evidenzbasierte Problemlösung. Insbesondere in Bereichen der Landwirtschaft bleibt dieses Potential noch weitgehend ungenutzt. Mithilfe verschiedener Projekte für die Optimierung der Produktionsprozesse in der Schweinezucht und der quantitativen Bewertung des Tierwohls unterstützt die Abteilung Mikrosimulationsmodelle die Wissensgewinnung zur Verbesserung von Haltungseffizienz und Tierwohl. Studien belegen eindrucksvoll, dass beide Ziele nicht konkurrieren, sondern sich komplementär unterstützen.

Für den größten Anbieter von Qualitätssiegeln in der Tierhaltung untersucht das Fraunhofer FIT die Analyse der kausalen Zusammenhänge von Haltungsbedingungen und nachgewiesenen Gesundheitsmerkmalen der einzelnen Tiere. Hier sind statistisch eindeutige Zusammenhänge identifiziert, mit deren Hilfe es den Landwirten möglich ist, die Qualität ihrer Erzeugnisse zu erhöhen. In eine ähnliche Richtung gehen Analysen für den größten deutschen Anbieter von Schlachthofdaten, für den Kausalzusammenhänge zwischen Produktionsdaten aus der Haltung und der Schlachtkörperbefundung abgeleitet werden. Auf Grundlage der Datenanalysen kann beispielsweise die Wahrscheinlichkeit von Lungenerkrankungen beim Schwein sehr genau prognostiziert werden, was Vergleichsreihen mit Versuchskohorten belegen.

PigTale ist ein Konzept zur Bewertung und Verbesserung von Tierwohl auf Basis quantitativer Evidenzen.

Diverse Datenquellen werden verknüpft und integriert, die sowohl lebensbestimmende Umstände wie Stallausstattung, Futtereinsatz oder Stallmanagement beinhalten, als auch gesundheits- und wertbestimmende Merkmale, die am Schlachthof erhoben werden. Dies bietet die Möglichkeit, kausale Zusammenhänge zwischen Haltungsbedingungen und Gesundheitsmerkmalen – und damit Tierwohl – erstmalig auf rein quantitative Weise zu untersuchen.

In diesem verknüpften Datenraum lassen sich signifikante Zusammenhänge erschließen und kausale Effekte abschätzen. Solche Erkenntnisse können dazu eingesetzt werden, um die Haltungsbedingungen zu optimieren und somit das Tierwohl langfristig zu steigern. Zusätzlich erlaubt uns dieses »Datenlabor« Modelle aufzustellen, die zur Vorhersage von Krankheiten oder Risiken eingesetzt werden können.

Auftraggeber: IQ-Agrar, Erzeugerring und QuH Lab 

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Bewirtschaftung der Daten.

Die QS Qualität und Sicherheit GmbH bietet durch das QS-System ein Qualitätssicherungssystem für Lebensmittel, das unter anderem alle Produktions- und Handelsstufen von Fleisch und Fleischwaren umfasst.

Durch die umfangreichen Kontrollmaßnahmen von Fleisch und Fleischwaren im QS-System ergeben sich große Datenmengen, die beispielsweise Informationen zu Haltungsformen, Fleischqualität oder Tiergesundheit offerieren. Diese Informationen können genutzt werden, um mittels einer Regressionsanalyse zu bewerten, inwiefern bestimmte in den QS-Audits abgefragte Kriterien Einfluss auf die Tiergesundheit nehmen. Im Speziellen wurde hier der von QS berechnete Tiergesundheitsindex (TGI) Atemwegsgesundheit untersucht.

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Durch die Digitalisierung landwirtschaftlicher Prozesse eröffnen sich neue Möglichkeiten in der Optimierung der Tierhaltung durch Automation. Die Digitalisierung in der Datenerhebung ist ein unschätzbarer Mehrwert für die Gewinnung der notwendigen Rohstoffe einer intelligenten Datenbewirtschaftung à la PigConomy. Es stellt sich aber die Frage einer Automation der Datenerhebung. Scada und IoT können hier definitiv Mehrwerte liefern. Optische Detektionsverfahren können hier aber nicht nur eine Beschleunigung der Datenerhebung bewirken, sondern Befunde auch transparenter und vergleichbarer machen. Am Beispiel von Schweinen integriert und analysiert Fraunhofer FIT in diesem Projekt Daten aus optisch ermittelten Schlachtkörperbefunden sowie Produktionsdaten der Tiere. Als Vergleichsgröße für die Landwirte dient ein Indikator zur Tiergesundheit. Ziel ist die Ableitung kausaler Abhängigkeiten zwischen Haltung und Gesundheit der Scheine, um damit Wissen für den Landwirt zu generieren, welches zielgerichtete Verbesserungen von Haltungsparametern zulässt und somit die Gesundheit der Tiere langfristig gesteigert werden kann.

Auftraggeber: IQ Agrar im Auftrag des Lanuv
Europäischer Landwirtschaftsfonds für die Entwicklung des ländlichen Raums: Hier investiert Europa in die ländlichen Gebiete unter Beteiligung des Landes Nordrhein-Westfalen.

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