Das "AgriProKnow"-Projekt: Prozessbezogenes Informationsmanagement in Precision Dairy Farming

Michael Iwersen; Laura Lidauer; Alexandra Berger; Dana Tomic; Michael Schrefl; Dmitry Efrosinin; Valentin Sturm; Erika Gusterer; Marc Drillich; Martin Wischenbart

Das "AgriProKnow"-Projekt: Prozessbezogenes Informationsmanagement in Precision Dairy Farming

Michael Iwersen
, Laura Lidauer
, Alexandra Berger
, Dana Tomic
, Michael Schrefl
, Dmitry Efrosinin
, Valentin Sturm
, Erika Gusterer
, Marc Drillich
, Martin Wischenbart

Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference proceedings › peer-review

Abstract

Der zunehmende Einsatz von Präzisionstechnik in der Milchviehhaltung (z.B. Roboter-, Sensor-, Trackingsysteme) beinhaltet zahlreiche Herausforderung hinsichtlich der Integration und Analyse der erfassten Daten. Mit der im „agriProKnow“-Projekt entwickelten Decision-Support-Plattform ist es möglich, die zuvor geschilderten Hindernisse weitestgehend zu überwinden und LandwirtInnen und anderen Stakeholdern einen zusätzlichen operativen Nutzen zu bieten. In der Plattform werden Daten aus unterschiedlichen Quellen verschiedener Betriebe gesammelt, integriert und ausgewertet. Die Umsetzung und Evaluierung dieses Prototyps erfolgte in zwei strukturell unterschiedlichen Milchviehbetrieben mit 80 bzw. 2700 Kühen. Am Beispiel der bovinen Ketose werden die gewonnen Daten derzeit zur Entwicklung eines Algorithmus genutzt, der eine Schätzung von Risikofaktoren und das Einleiten prophylaktischer Maßnahmen zur Verhinderung der Erkrankung ermöglichen soll. Keywords: precision dairy farming, semantic data warehouse, data mining, ketosis

Original language	German (Austria)
Title of host publication	Proceedings der 39. GIL-Jahrestagung, Wien, Österreich, 18.-19. Februar 2019, Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft e.V.
Number of pages	6
Publication status	Published - Feb 2019

Fields of science

102 Computer Sciences
102010 Database systems
102015 Information systems
102016 IT security
102025 Distributed systems
102027 Web engineering
102028 Knowledge engineering
102030 Semantic technologies
102033 Data mining
502050 Business informatics
503008 E-learning

JKU Focus areas

Digital Transformation

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Iwersen, M., Lidauer, L., Berger, A., Tomic, D., Schrefl, M., Efrosinin, D., Sturm, V., Gusterer, E., Drillich, M., & Wischenbart, M. (2019). Das "AgriProKnow"-Projekt: Prozessbezogenes Informationsmanagement in Precision Dairy Farming. In Proceedings der 39. GIL-Jahrestagung, Wien, Österreich, 18.-19. Februar 2019, Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft e.V.

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abstract = "Der zunehmende Einsatz von Pr{\"a}zisionstechnik in der Milchviehhaltung (z.B. Roboter-, Sensor-, Trackingsysteme) beinhaltet zahlreiche Herausforderung hinsichtlich der Integration und Analyse der erfassten Daten. Mit der im „agriProKnow“-Projekt entwickelten Decision-Support-Plattform ist es m{\"o}glich, die zuvor geschilderten Hindernisse weitestgehend zu {\"u}berwinden und LandwirtInnen und anderen Stakeholdern einen zus{\"a}tzlichen operativen Nutzen zu bieten. In der Plattform werden Daten aus unterschiedlichen Quellen verschiedener Betriebe gesammelt, integriert und ausgewertet. Die Umsetzung und Evaluierung dieses Prototyps erfolgte in zwei strukturell unterschiedlichen Milchviehbetrieben mit 80 bzw. 2700 K{\"u}hen. Am Beispiel der bovinen Ketose werden die gewonnen Daten derzeit zur Entwicklung eines Algorithmus genutzt, der eine Sch{\"a}tzung von Risikofaktoren und das Einleiten prophylaktischer Ma{\ss}nahmen zur Verhinderung der Erkrankung erm{\"o}glichen soll. Keywords: precision dairy farming, semantic data warehouse, data mining, ketosis",

author = "Michael Iwersen and Laura Lidauer and Alexandra Berger and Dana Tomic and Michael Schrefl and Dmitry Efrosinin and Valentin Sturm and Erika Gusterer and Marc Drillich and Martin Wischenbart",

year = "2019",

month = feb,

language = "Deutsch ({\"O}sterreich)",

booktitle = "Proceedings der 39. GIL-Jahrestagung, Wien, {\"O}sterreich, 18.-19. Februar 2019, Jahrestagung der Gesellschaft f{\"u}r Informatik in der Land-, Forst- und Ern{\"a}hrungswirtschaft e.V.",

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Iwersen, M, Lidauer, L, Berger, A, Tomic, D, Schrefl, M , Efrosinin, D, Sturm, V, Gusterer, E, Drillich, M & Wischenbart, M 2019, Das "AgriProKnow"-Projekt: Prozessbezogenes Informationsmanagement in Precision Dairy Farming. in Proceedings der 39. GIL-Jahrestagung, Wien, Österreich, 18.-19. Februar 2019, Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft e.V..

Das "AgriProKnow"-Projekt: Prozessbezogenes Informationsmanagement in Precision Dairy Farming. / Iwersen, Michael; Lidauer, Laura; Berger, Alexandra et al.
Proceedings der 39. GIL-Jahrestagung, Wien, Österreich, 18.-19. Februar 2019, Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft e.V.. 2019.

Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference proceedings › peer-review

TY - GEN

T1 - Das "AgriProKnow"-Projekt: Prozessbezogenes Informationsmanagement in Precision Dairy Farming

AU - Iwersen, Michael

AU - Lidauer, Laura

AU - Berger, Alexandra

AU - Tomic, Dana

AU - Schrefl, Michael

AU - Efrosinin, Dmitry

AU - Sturm, Valentin

AU - Gusterer, Erika

AU - Drillich, Marc

AU - Wischenbart, Martin

PY - 2019/2

Y1 - 2019/2

N2 - Der zunehmende Einsatz von Präzisionstechnik in der Milchviehhaltung (z.B. Roboter-, Sensor-, Trackingsysteme) beinhaltet zahlreiche Herausforderung hinsichtlich der Integration und Analyse der erfassten Daten. Mit der im „agriProKnow“-Projekt entwickelten Decision-Support-Plattform ist es möglich, die zuvor geschilderten Hindernisse weitestgehend zu überwinden und LandwirtInnen und anderen Stakeholdern einen zusätzlichen operativen Nutzen zu bieten. In der Plattform werden Daten aus unterschiedlichen Quellen verschiedener Betriebe gesammelt, integriert und ausgewertet. Die Umsetzung und Evaluierung dieses Prototyps erfolgte in zwei strukturell unterschiedlichen Milchviehbetrieben mit 80 bzw. 2700 Kühen. Am Beispiel der bovinen Ketose werden die gewonnen Daten derzeit zur Entwicklung eines Algorithmus genutzt, der eine Schätzung von Risikofaktoren und das Einleiten prophylaktischer Maßnahmen zur Verhinderung der Erkrankung ermöglichen soll. Keywords: precision dairy farming, semantic data warehouse, data mining, ketosis

AB - Der zunehmende Einsatz von Präzisionstechnik in der Milchviehhaltung (z.B. Roboter-, Sensor-, Trackingsysteme) beinhaltet zahlreiche Herausforderung hinsichtlich der Integration und Analyse der erfassten Daten. Mit der im „agriProKnow“-Projekt entwickelten Decision-Support-Plattform ist es möglich, die zuvor geschilderten Hindernisse weitestgehend zu überwinden und LandwirtInnen und anderen Stakeholdern einen zusätzlichen operativen Nutzen zu bieten. In der Plattform werden Daten aus unterschiedlichen Quellen verschiedener Betriebe gesammelt, integriert und ausgewertet. Die Umsetzung und Evaluierung dieses Prototyps erfolgte in zwei strukturell unterschiedlichen Milchviehbetrieben mit 80 bzw. 2700 Kühen. Am Beispiel der bovinen Ketose werden die gewonnen Daten derzeit zur Entwicklung eines Algorithmus genutzt, der eine Schätzung von Risikofaktoren und das Einleiten prophylaktischer Maßnahmen zur Verhinderung der Erkrankung ermöglichen soll. Keywords: precision dairy farming, semantic data warehouse, data mining, ketosis

UR - http://www.dke.jku.at/research/publications/index.xq

M3 - Konferenzbeitrag

BT - Proceedings der 39. GIL-Jahrestagung, Wien, Österreich, 18.-19. Februar 2019, Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft e.V.

ER -

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