Verhaltensdaten als Managementinstrument – Ergebnisse aus dem Projekt DigiStable

Im Projekt DigiStable – einer Kooperation der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU), Institut für Tierzucht und Tierhaltung, der Metratec GmbH, des Landeskontrollverband Schleswig-Holstein e.V. und der Rinderzucht Schleswig-Holstein e.G. - wurde ein innovativer Ansatz zur automatisierten Erfassung tierindividueller Persönlichkeits- und Verhaltensmerkmalen bei Milchkühen entwickelt und erfolgreich umgesetzt. 

Ziel war die Analyse der Zusammenhänge dieser neuen Merkmale mit bestehenden Leistungs-, Gesundheits- und Fruchtbarkeitsdaten – mit dem Fokus auf Tierwohl, Effizienz und Arbeitssicherheit im Stall.

Zentrale Ergebnisse im Überblick:

• Implementierung eines nicht-invasiven, stromsparenden und robusten Ultra-Breitband Echtzeit-Indoor-Lokalisierungssystems, das eine kleinskalige Lokalisation mit hoher Genauigkeit ermöglicht.

  
  

• Erfassung von Persönlichkeits- und Verhaltensmerkmalen der Tiere integriert in Herdenmanagementsystem KuhVital / MLP Online – erstmals praxistauglich in hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung.

  
  

• Persönlichkeitsmerkmale beeinflussen das Stallverhalten und Fressverhalten beeinflusst die Leistungsmerkmale → Verhaltensdaten können für Management-Entscheidungen genutzt werden.

Erste Ansätze für zukünftige Handlungsempfehlungen:

• Erkennung von Abweichungen im Verhalten → Hinweise auf Haltungsoptimierung

• Zuchtziele mit Fokus auf ruhige, langlebige und leistungsfähige Tiere

• Potenzial zur frühzeitigen Krankheitsdetektion

Nutzen für die Praxis:

Durch die Integration standardisierter Verhaltensdaten in bestehende Managementsysteme wird es möglich, Tierverhalten objektiv und kontinuierlich zu überwachen. Veränderungen lassen sich schneller erkennen, Ursachen gezielter analysieren und Managemententscheidungen datenbasiert treffen – zum Wohle der Tiere und mit Blick auf eine nachhaltige Milchviehhaltung.

Fotos: Anita Seidel, Michel Albers

Weitere Veröffentlichungen:

• Hasenpusch et al. (2023): Dairy Cow personality: correlations with age, weight, back fat thickness and activity. 74th EAAP annual meeting,26.08.2023–01.09.2023 Lyon, France, ISBN 978-90-8686-384-6

• Wilder et al. (2023). Social network analysis of dairy cows‘ group structure at the feeding through. 74th Annual EAAP Meeting Lyon, France, Book of Abstracts No. 29, 890, ISBN: 978-90-8686-384-6.

• Hasenpusch et al. (2024). Dairy cow personality: Consistency in a familiar testing environment. JDS Communications, Volume 5, Issue 5, 511 - 515.

• Hasenpusch et al. 2024. Validation of an indoor positioning system for automated personalityassessment in dairy cows. EAAP. 75th Annual Meeting, Florence, Italy, 1.-5. Sept. 2024, S. 738.

• Hasenpusch et al. (2024). Reliability of different behavioral tests as welfare indicator for dairy cows. EAAP. 75th Annual Meeting, Florence, Italy, 1.- 5. Sept. 2024, S. 245

• Wilder et al. (2024). Effects of unplanned regrouping on activity, feed intake and milk yield of dairy cows. EAAP. 75th Annual Meeting, Florence, Italy, 1.-5. Sept. 2024, S. 554.