Das Projekt „DigiMilch“ soll Techniken in der Milchproduktion vom Feld bis in den Melkstand bewerten. Zwischenergebnis: Knackpunkte bleiben Schnittstellen und die Verknüpfung von Daten.
Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen der Bayerischen Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) untersuchen mit dem Projekt „DigiMilch“ digitale Lösungen für Feld, Stall und Melkstand. Gemeinsam mit Landwirten prüfen sie die praktische Eignung von verfügbaren Techniken. Das Projekt läuft seit 2019 und bis 2022. In einer Online-Tagung stellten die Mitarbeiter die aktuellen Zwischenergebnisse der Teilprojekte vor.
Projekt 1: Gülle-Nährstoffe automatisch protokollieren
Im Demonstrationsprojekt 1 geht es um das effiziente Ausbringen von Wirtschaftsdünger. Herausforderung für eine möglichst bedarfsgerechte Düngung sind die erheblichen Schwankungen der Inhaltsstoffe in der Gülle und die zeitlich verzögerte Info von Laboruntersuchungen. Sensoren mit NIRS (Nahinfrarotspektroskopie)- oder NMR (Kernspinresonanz) Technik sollen den Nährstoffgehalt in Echtzeit erfassen, steuern und protokollieren können.
Der wissenschaftliche Mitarbeiter in dem Projekt, Manuel Boppel, berichtete über aktuelle Versuche, bei denen die Messdaten von Sensoren und Laborwerte miteinander verglichen werden. Sein Fazit: NIRS-Sensoren sind prinzipiell geeignet, um Nährstoffe und Veränderungen der Konzentration während der Ausbringung tendenziell zu erfassen. Es sind aber noch deutliche Abweichungen von Laborwerten möglich – besonders, wenn die Gülle nicht homogen durchmischt ist. NMR-Sensoren können eine hohe Genauigkeit liefern, benötigen aber eine Messdauer von bis zu einer Stunde und sind damit für den Einsatz in Echtzeit nicht praktikabel.
Projekt 2: Ertrag digital ermitteln
Im zweiten Demonstrationsprojekt geht es um die sensorgestützte Ertragsermittlung. Dabei prüfen die Mitarbeiter verschiedene Sensor-Systeme während der Grünland- und Feldernte (Silomais, Kleegras, Luzerne) – wie Daten aus Wiegesystemen von Ladewagen oder Presse oder NIRS-Sensoren am Feldhäcksler oder satellitengestützte Ertragsschätzung. Für Franz Worek vom Institut für Landtechnik und Tierhaltung (ILT) ist es deutlich: Damit Landwirte die Daten praktisch nutzen können, braucht es einen einfachen und guten Datenfluss. Mit den Informationen der Sensoren ließe sich beispielsweise die Flächennutzung fürs nächste Erntejahr anpassen oder Futtermengen genauer planen.
Projekt 3: Fütterungsmanagement
Nach der exakten Ernte folgt der Forschungsteil der Fütterungsspezialisten. Stefan Beckmann von der LfL stellt vor, wie die Rationsberechnung und Zusammenstellung künftig reibungsloser laufen kann. Dafür ist von der Milchprobe bis zum Futtertisch ein möglichst einheitlicher und einfacher Datenstrom nötig. „Wenig händische Eingaben sind ein Ziel“, sagt Beckmann. Je exakter der Bedarf künftig ermittelt und auch mengenmäßig genau bei der Kuh ankommt, desto mehr Spareffekte sieht der Expert: Verbesserung der Nährstoffeffizienz, Vermeidung von Überschüssen, Kenntnis über die Futtereffizienz, Kenntnis über Siloverluste usw.Kritsch merkt der er an, dass oft selbst die Systeme eines Herstellern nicht miteinander verknüpfbar sind. Wenn Anschieberoboter, Futterwagen, Melkroboter und Transponderstation von einem Hersteller im Stall stehen, dann sollte wenigstens diese Techniken zu verknüpfen sein.
Wenig händische Eingaben sind ein Ziel. -Beckmann
Projekt 4 und 5: Vernetze Stalltechnik
Mit Assistenzsystemen beschäftigt sich Prof. Wolfgang Büscher, von der Universität Bonn. Zu den Systemen gehört beispielsweise die Geburtsüberwachung per Kamera, eine automatische BCS Kontrolle und auch der Melkroboter. Laut Büscher wird die Bedeutung von Assistenzsystemen in der Tierhaltung zunehmen. Dennoch sollte niemand „Wunder“ von BigData und KI erwarten. Das Ziel der meisten Systeme ist Entscheidungsunterstützung und Prognosesicherheit. Hürden bei der Anwendung seien zudem weiterhin der stockende Datenaustausch bzw. Kompatibilitätsprobleme zwischen verschiedenen Techniken und Herstellern. Auch die Weidehaltung dürfe sich nicht mit der Anwendung ausschließen.
Hintergrund:
Die Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) hat mit DigiMilch eins von 14 bundesweiten Experimentierfeldern nach Bayern geholt. Die Projekte wurden vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft ins Leben gerufen, um die Digitalisierung in der Landwirtschaft voranzutreiben. Der Projektträger ist die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung.
DigiMilch wird mit 3,4 Millionen Euro vom Bund gefördert. Das Ziel des LfL-Projekts ist es, den aktuellen Stand der Digitalisierung in der Milchviehhaltung zu erfassen und praxisnah weiterzuentwickeln. In Zusammenarbeit mit Start-ups und etablierten Unternehmen werden neue Produkte entwickelt und getestet.
Das Team um Projektleiter Dr. Bernhard Haidn arbeitet dazu zusammen mit Praxisbetriebe in ganz Bayern. Bis 2022 testen die familiengeführten Betriebe digitale Technologien und deren Vernetzung auf Herz und Nieren.
Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen der Bayerischen Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) untersuchen mit dem Projekt „DigiMilch“ digitale Lösungen für Feld, Stall und Melkstand. Gemeinsam mit Landwirten prüfen sie die praktische Eignung von verfügbaren Techniken. Das Projekt läuft seit 2019 und bis 2022. In einer Online-Tagung stellten die Mitarbeiter die aktuellen Zwischenergebnisse der Teilprojekte vor.
Projekt 1: Gülle-Nährstoffe automatisch protokollieren
Im Demonstrationsprojekt 1 geht es um das effiziente Ausbringen von Wirtschaftsdünger. Herausforderung für eine möglichst bedarfsgerechte Düngung sind die erheblichen Schwankungen der Inhaltsstoffe in der Gülle und die zeitlich verzögerte Info von Laboruntersuchungen. Sensoren mit NIRS (Nahinfrarotspektroskopie)- oder NMR (Kernspinresonanz) Technik sollen den Nährstoffgehalt in Echtzeit erfassen, steuern und protokollieren können.
Der wissenschaftliche Mitarbeiter in dem Projekt, Manuel Boppel, berichtete über aktuelle Versuche, bei denen die Messdaten von Sensoren und Laborwerte miteinander verglichen werden. Sein Fazit: NIRS-Sensoren sind prinzipiell geeignet, um Nährstoffe und Veränderungen der Konzentration während der Ausbringung tendenziell zu erfassen. Es sind aber noch deutliche Abweichungen von Laborwerten möglich – besonders, wenn die Gülle nicht homogen durchmischt ist. NMR-Sensoren können eine hohe Genauigkeit liefern, benötigen aber eine Messdauer von bis zu einer Stunde und sind damit für den Einsatz in Echtzeit nicht praktikabel.
Projekt 2: Ertrag digital ermitteln
Im zweiten Demonstrationsprojekt geht es um die sensorgestützte Ertragsermittlung. Dabei prüfen die Mitarbeiter verschiedene Sensor-Systeme während der Grünland- und Feldernte (Silomais, Kleegras, Luzerne) – wie Daten aus Wiegesystemen von Ladewagen oder Presse oder NIRS-Sensoren am Feldhäcksler oder satellitengestützte Ertragsschätzung. Für Franz Worek vom Institut für Landtechnik und Tierhaltung (ILT) ist es deutlich: Damit Landwirte die Daten praktisch nutzen können, braucht es einen einfachen und guten Datenfluss. Mit den Informationen der Sensoren ließe sich beispielsweise die Flächennutzung fürs nächste Erntejahr anpassen oder Futtermengen genauer planen.
Projekt 3: Fütterungsmanagement
Nach der exakten Ernte folgt der Forschungsteil der Fütterungsspezialisten. Stefan Beckmann von der LfL stellt vor, wie die Rationsberechnung und Zusammenstellung künftig reibungsloser laufen kann. Dafür ist von der Milchprobe bis zum Futtertisch ein möglichst einheitlicher und einfacher Datenstrom nötig. „Wenig händische Eingaben sind ein Ziel“, sagt Beckmann. Je exakter der Bedarf künftig ermittelt und auch mengenmäßig genau bei der Kuh ankommt, desto mehr Spareffekte sieht der Expert: Verbesserung der Nährstoffeffizienz, Vermeidung von Überschüssen, Kenntnis über die Futtereffizienz, Kenntnis über Siloverluste usw.Kritsch merkt der er an, dass oft selbst die Systeme eines Herstellern nicht miteinander verknüpfbar sind. Wenn Anschieberoboter, Futterwagen, Melkroboter und Transponderstation von einem Hersteller im Stall stehen, dann sollte wenigstens diese Techniken zu verknüpfen sein.
Wenig händische Eingaben sind ein Ziel. -Beckmann
Projekt 4 und 5: Vernetze Stalltechnik
Mit Assistenzsystemen beschäftigt sich Prof. Wolfgang Büscher, von der Universität Bonn. Zu den Systemen gehört beispielsweise die Geburtsüberwachung per Kamera, eine automatische BCS Kontrolle und auch der Melkroboter. Laut Büscher wird die Bedeutung von Assistenzsystemen in der Tierhaltung zunehmen. Dennoch sollte niemand „Wunder“ von BigData und KI erwarten. Das Ziel der meisten Systeme ist Entscheidungsunterstützung und Prognosesicherheit. Hürden bei der Anwendung seien zudem weiterhin der stockende Datenaustausch bzw. Kompatibilitätsprobleme zwischen verschiedenen Techniken und Herstellern. Auch die Weidehaltung dürfe sich nicht mit der Anwendung ausschließen.
Hintergrund:
Die Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) hat mit DigiMilch eins von 14 bundesweiten Experimentierfeldern nach Bayern geholt. Die Projekte wurden vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft ins Leben gerufen, um die Digitalisierung in der Landwirtschaft voranzutreiben. Der Projektträger ist die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung.
DigiMilch wird mit 3,4 Millionen Euro vom Bund gefördert. Das Ziel des LfL-Projekts ist es, den aktuellen Stand der Digitalisierung in der Milchviehhaltung zu erfassen und praxisnah weiterzuentwickeln. In Zusammenarbeit mit Start-ups und etablierten Unternehmen werden neue Produkte entwickelt und getestet.
Das Team um Projektleiter Dr. Bernhard Haidn arbeitet dazu zusammen mit Praxisbetriebe in ganz Bayern. Bis 2022 testen die familiengeführten Betriebe digitale Technologien und deren Vernetzung auf Herz und Nieren.
