Calf and Heifer Net

Integriertes Daten- und            Informationsmanagementsystem

für Kälber und Färsen

IQexpert

Nutzung innovativer Datenanalytik

und künstlicher Intelligenz für das Eutergesundheitsmanagement unter
Einbindung neuester Forschungsansätze der Tankmilchanalytik sowie bildbasierter Tieridentifikation

DigiStable

Digitaler Milchviehstall der Zukunft. Vernetzung von innovativen Technologien zur automatisierten Erfassung von Tierverhalten mit der etablierten Erhebung von Leistungs-, Fruchtbarkeits- und Gesundheitsmerkmalen zur Optimierung von Produktionsprozessen zugunsten von Tierwohl und -gesundheit in Haltung und Zucht.

DigiMuh

Individualisierte und züchterische Hitzestressprävention mittels Digitalisierung in der Milchkuhhaltung

IoL

Internet of Livestock - Technologietransformation aus der Industrie 4.0

in die Nutztierhaltung durch kleinteilige Vernetzung neuer intelligenter Sensorik und Aktorik am Tier

MuKoLa

Der smarte Rücken: Etablierung eines multimodalen Konzepts zur Früherkennung von Lahmheiten der Kuh

MonitorShrimp

Digitalisierung der landgestützten Garnelenzucht in Deutschland mittels

KI basierter Auswertung bildgebender

& akustischer Systeme

REPR 0|1

Integration von Sensordaten in ein innovatives Managementsystem auf Basis von HERDEplus® zur Verbesserung der Fruchtbarkeit bei deutschen Milchkühen

SmartFence

Förderung der Weidehaltung durch    
Entwicklung eines sich selbst wartenden, digitalen Zaunsystems

Smart Sheep Net

Entwicklung einer modular konzipierten und digital vernetzten Durchlaufwaage für das kontinuierliche tierindividuelle Monitoring von Verhalten, Gesundheit und phänotypischen

Leistungsmerkmalen von Schafen

TreFKla

Entwicklung einer hochsensitiven Lauffläche zur Früherkennung von Klauenkrankheiten bei Rindern

WeideInsight

Mehrwert im Herdenmanagement durch
kostengünstige, hybride Lokalisierung

und intelligente Datenintegration

• Regler, F. und Bernhardt, H. 2024. Standardized Decision-Making for the Selection of Calf and Heifer Rearing Using a Digital Evaluation System. Agriculture 2024 (14) 272. https://doi.org/10.3390/agriculture14020272

• Regler, F. 2024. Remontierung: Empfehlungen aus den Entwicklungsdaten nutzen; DLG Milchpraxis, Ausgabe 4/2024

• Ostendorf et al. (2023): Effects of transition milk on growth performance and health of Holstein calves. Annual Meeting of the American Association of Dairy Science, J. Dairy Sci. Vol. 106,  p. 342.

• Regler et al. (2024): Standardized Decision-Making for the Selection of Calf and Heifer Rearing Using a Digital Evaluation System”. MDPI - Agriculture, 14, 272. https://doi.org/10.3390/agriculture14020272

• Ghaffari et al. (2025) Longitudinal characterization of plasma and fecal bile acids in dairy heifers from birth to first calving in response to transition milk feeding, Journal of Dairy Science.

• ​Ostendorf et al. (2025): Long-term effects of transition milk feeding on feed intake, feeding behavior, development, and oxidative status of Holstein calves, Journal of Dairy Science

• Ghaffari et al. (2023): Transition milk feeding shows marginal effects on blood metabolome of dairy calves. Annual Meeting of the American Association of Dairy Science, J. Dairy Sci. Vol. 106, p.261

• Ghaffari et al. (2023): Changes in plasma metabolome of newborn calves: Insights during the first 12 hours of life. Annual Meeting of the American Association of Dairy Science, J. Dairy Sci. Vol. 106, p.348

• Ostendorf (2025): Transitmilch an Kälber füttern, Milchpraxis, Ausgabe 1/2025 (59. Jg.)

• Regler (2025): „Früh die Besten erkennen.“ Zeitschriftenartikel DLG-Mitteilung, Ausgabe 4/2025

• Kammler et al. (2022). Digitaler Experte im Stall, GIL-Jahrestagung 2022.

• Stoll et al. (2024). Entscheidungsbaum zum selektiven Trockenstellen von Milchkühen für ein digitales Expertensystem. Der Praktische Tierarzt 105, 802–817. DOI: 10.2376/0032-681X-2426

• Stoll et al. (2025). Validierung eines Entscheidungsbaums für das selektive Trockenstellen von Milchkühen für ein digitales Expertensystem.Tierarztl Prax Ausg G Grosstiere Nutztiere 2025; 53(01): 5-24

• 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.

• Heinicke et al. G. (2022): Individualisierte und züchterische Hitzestressprävention mittels Digitalisierung in der Milchkuhhaltung. 15. BTU Tagung  in Soest

• Hoffmann et al. (2022): Investigation of the vertical distribution of ammonia, methane, and carbon dioxide in a naturally ventilated dairy barn - Evaluation of gaseous pollutants concentrations. Tagungsband AgEng Landtechnik 2022. AgEng-LAND.TECHNIK 2022. VDI Verlag GmbH, p. 69-74.

• Heinicke et al. (2022): Individualisierte und züchterische Hitzestressprävention mittels Digitalisierung in der Milchkuhhaltung. In: KTBL(eds.): 15th Conference Construction, Engineering and Environment in Livestock Farming. 15. BTU 2022. KTBL, Darmstadt, p. 129-132.

• Hoffmann et al. (2023): Individuelle Erfassung von Hitzestress bei Milchkühen. In: 9. Rinder-Workshop. Neue Herausforderungen für die Rinderzucht und -haltung. 9. Rinder-Workshop. DGFZ, p. 133-140.

• Hoffmann et al. (2024). „Rumen temperatures of dairy cows under heat stress“ und Health and welfare monitoring of dairy cows through an integrated data platform focusing on heat stress“ Vortrag und Poster bei ISAH Conference Chiang Mai, Thailand

• Bukas, C., Albrecht, F., et al., S.S.W. 2024. Robust deep learning based shrimp counting in an industrial farm setting. Journal of Cleaner Production, 468, 143024. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.143024

• Narlı, S. S., Schmidt, H., Firouzabadi, A., Schönnagel, L., Reich, M. S. und Reitmaier, S. (2025). Automated detection of lameness in dairy cattle through computer vision analysis of back shape characteristics. Computers and Electronics in Agriculture. https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.109040

• Reitmaier, Sandra & Narlı, Süleyman Serhan (2025): Validation of a deep learning model for cattle lameness detection: Comparison of human scorer performance and automated gait analysis. Smart Agricultural Technology, 12, Article 101252. doi:10.1016/j.atech.2025.101252

• Demba, S., et al., S. 2024. The energy supply of a Multi-Sensor on dairy cattle using Energy Harvesting. In: Precision Livestock Farming 2024, pp. 1526-1533, ISBN: 979-12-210-6736-1

• Demba, S., et al., S. 2024. Internet of livestock – A smart locatable multifunctional sensor device to enable interconnectivity between operators and actuators in dairy cattle farming. In: Proceedings AgEng 2024, 1.-4. July Athen, pp. 200-205.

• Borchardt et al. (2023). Efficacy of an automated technology at detecting early postpartum estrus events: Can we detect resumption of cyclicity? Journal of Dairy Science Communications. 5(3):225-229.

• Bretzinger et al. (2023). Effect of transition cow health and estrous expression detected by an automated activity monitoring system within 60 days in milk on reproductive performance of lactating Holstein cows, Journal of Dairy Science 106 (6): 4429-4442.

• Bretzinger et al. (2024). Reproduktionsleistung in Abhängigkeit von Gesundheit und Brunstausprägung: Aussagekraft von automatischen Aktivitätsüberwachungssystemen. MilchPraxis vet (3), S. 3–13

• Bretzinger et al. (2024).  Evaluation of Four Different Automated Activity Monitoring Systems to Identify Anovulatory Cows in Early Lactation.  Animals 2024, 14(21), 3145

• Borchardt (2025). DKF Annual Meeting, 18.-19-03.2025, Bredsten, Dänemark. Lecture 3: PLF Perspective Reproductive Management in the Era of Automated Activity Monitoring – How Can We Improve Herd Fertility? / Lecture 4: PLF Perspective - Automated Health Monitoring in Transition Cows Using Sensors – What Have We Learned? Dr. med. vet. Stefan Borchardt, Wissenschaftler bei Tierklinik für Fortpflanzung, Freie Universität Berlin

• Bruckhaus et al. (2022). Projektvorstellung bei den Ökofeldtagen, Ditzingen

• Bruckhaus et al. 2024. Zaunroboter im Einsatz: Autonomes Freischneiden von Herdenschutzzäunen bei gleichzeitiger Fehlersuche am Zaun. Ausstellung beim 1. Echemer Zauntag, LBZ Echem

• Jasper. (2022). Smart Sheep Net: Gesundheit und Gewicht. Schafzucht, S. 29.

• Wilkens. (2022). Projektvorstellung „Smart Sheep Net”. Forum Stallgespräche: Digitalisierung in der Schafhaltung; Bundesschau Schafe 2022.

• Jasper. (2024). Smart Sheep Net – Entwicklung einer modularen und digital vernetzten Durchlaufwaage für Schafe. EuroTier 2024.

• Pliquett et al. (2024). Pressure-Sensitive Mat for the Detection of Hoof Diseases in Dairy Cows. International Workshop on Impedance Spectroscopy (IWIS)

• S. Klob, T. Maul, und J. Robert, „Low-Cost and Ultra-Precise Synchronization Concept for TDoA Localization of Dairy Cows“, in 2023 13th International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), Sep. 2023, S. 1–6.

• S. Klob, T. Maul, und J. Robert, „Distributed Ultra-Precise Time-Synchronization with Minimized Synchronization Data Traffic“, in 2024 14th International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), Kowloon, Hong Kong: IEEE, Okt. 2024, S. 1–6.