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Früherkernnung Milchkuh

loleg
September 05, 2020
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Früherkernnung Milchkuh

loleg

September 05, 2020
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Transcript

  1. 5.9.2020
    Cecile Aschwanden
    Rebekka Flury
    Adrian Schneebeli
    Stefan Schneebeli
    Ramon Winterberg
    Die gesunde Kuh
    05.09.2020

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  2. Fragestellungen
    Was können Daten über den Gesundheitszustand der Kuh voraussagen?
     Hat die Kuh Mastitis? (Binary Classification)
     Welche Krankheit hat die Kuh? (Multiclass Classification)
     Handlungsanweisung für Tierhalter
    Verfügbare Daten
     Kuh
     Krankheitsindikatoren
     Leitungsdaten aus Milchleistungsprüfung
     Umwelt
    5.9.2020/2

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  3. Erster Modellentwurf
    Indikatoren Entscheidungsmodell
    An
    g
    ab
    en Mastitis
    TVD-Nummer 1
    Laktationsnummer 1
    Abkalbedatum 1
    Milchmenge 1
    Milchfett 0
    Milcheiweiss 0
    Fett/Eiweiss 0
    Harnstoff 0
    Zellzahlen 1
    Azetonklasse 0
    Nachgeburtsverhalten 0
    vorhergende Stoffwechsel 0
    ZZ Herde 1
    Anzahl Besamungen 0 Für jede Krankheit sind entsprechende Indikatoren zu bestimmen.
    Indikator Wertebereich Wertung Begründung
    Tagesmilchmenge 15-50 je tiefer Differenz zum Vorwert, desto
    wahrscheinlicher
    Milchleistung
    sinkt
    Zellzahlen 30'000-
    6'000'000
    je höher, desto wahrscheinlicher ZZ Milch
    Zellzahlen Herde 30'000-
    6'000'000
    Wenn Differenz Herde kleiner als
    Differenz Einzelkuh, deso
    wahrscheinlicher
    Aussschliessun
    g Hitzestress
    z.B.
    5.9.2020/3

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  4. Daten, Vorhersage und Empfehlung
    Kandidat für Mastitis:
    Ja / nein
    Vorhersage = Ja (am 29.8.20)
     Überwachen und Diagnostizieren
     Schalmtest
     Euter abtasten
     Fieber messen
     Befund positiv
     Behandeln
     Milchprobe einsenden
    Legende
    Blau: Total Tagesmenge Milch
    Säulen grau: Menge pro Melkgang
    Grüne/gelbe/rote Punke: Zellzahl
    5.9.2020/4

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  5. Learnings
     Komplexe Industrie mit vielen
    verschiedenen Player und eigenen
    Interessen
     Jeder Player bringt eigene inkompatible
    Systeme auf den Betrieb
     Inkompatible Datenbestände
    Datenbeschaffungsaufwand entsprechend
    gross
    Datenaufbereitungsaufwand sehr gross
     Ungeklärte Datennutzung und
    Datenschutzfragen
     Smart Cow App zur strukturierten Erfassung von
    Beobachtungs-daten pro Tier
     Datenbestände müssen verfügbar sein
     Schnittstellen
     Standardformate Daten und Files
     Daten (betriebsübergreifend) zur Validierung von
    Modellen bereitstellen
     Konsolidierungshilfen zur Verlinkung von
    Datenquellen über den gesamten Life Cycle
    eines Tiers und von Zuchtlinien
     Konsolidierungshilfen zur Verlinkung von
    Datenquellen eines Betriebes
    Lösungsansätze
    Hürden
    5.9.2020/4

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